今年中央一號文件提出，支持發(fā)展智慧農業(yè)，拓展人工智能、數據、低空等技術應用場景。當前，人工智能在農業(yè)領域的應用不斷拓展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。為此，中國農業(yè)科學院農經觀察第63期以“人工智能在農業(yè)農村中的應用與挑戰(zhàn)”為主題，邀請來自政界、學界、基層的代表展開研討、建言獻策。

已實現多種應用場景，但規(guī)模化、產業(yè)化仍有距離

人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量。在農業(yè)領域，發(fā)展人工智能也是建設農業(yè)強國、保障糧食安全、推進鄉(xiāng)村全面振興的必然路徑。中國農業(yè)科學院重大任務局副局長、研究員柴秀娟指出，當前，人工智能正在通過多種技術路徑賦能農業(yè)科技創(chuàng)新，推動農業(yè)生產向智能化、精準化、高效化轉型。

在育種環(huán)節(jié)，人工智能通過生物技術與信息技術的深度融合，實現精準高效育種，助力農作物產量和品質提升；在耕地管理方面，借助建模、監(jiān)測與決策支持系統(tǒng)，人工智能為耕地質量提升注入算力與智慧；在農機裝備領域，人工智能正不斷提升其感知、決策與精細作業(yè)能力，加快推進裝備智能化升級……

人工智能在農業(yè)生產中展現出廣泛潛力，但要實現規(guī)模化、產業(yè)化應用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。全國政協(xié)委員、中國農業(yè)科學院原黨組書記張合成指出，我國農業(yè)以小農戶分散經營為主，人工智能的推廣必須因地制宜處理好小農戶分散性與高技術人工智能技術集約性之間的關系。他提出，農業(yè)人工智能應遵循“有益、安全、公平”的發(fā)展要求，特別要警惕技術應用過程中的信息不對稱問題，以及對傳統(tǒng)農民數字能力的隱性歧視，確保技術普惠共享。

江蘇省蘇州久富農業(yè)機械有限公司專注于水稻全程機械化生產，公司總經理徐正華坦言，當前智能農機推廣普遍面臨“前期投入大、成本回收周期長、投入產出不成比例”的難題。他呼吁政策層面要進一步加大對研發(fā)和產學研協(xié)同的支持，同時推動基層推廣示范，讓農民看得見、用得上、愿意用。

“農業(yè)生產場景復雜，人工智能技術能在多大程度上真正落地，是一大現實難題。”國務院參事、中國農業(yè)大學特聘教授何秀榮強調，農業(yè)智能化是綜合多學科知識的技術突破，必須依托產學研深度融合，打通從研究到實用的“最后一公里”。

“信息孤島”阻隔互聯互通，要加快農業(yè)數據共享平臺建設

數據是人工智能發(fā)展的基石，其質量和數量直接決定著算法的可靠性。在廣東茂名，當地依托荔枝產業(yè)優(yōu)勢，率先建設了全省首個荔枝全產業(yè)鏈大數據平臺，但也面臨著數據采集難、整合共享不足、數據質量參差不齊、運營資金及人才缺乏、農戶應用率不高等問題。對此，茂名市農業(yè)農村事務中心主任邱武呼吁，加快構建農業(yè)數據共享平臺，打通“信息孤島”，實現數據的互聯互通與共享共用。

作為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，人工智能具備極強的“頭雁”效應和技術溢出能力。從全球格局來看，以Deepseek為代表的中國和以ChatGPT為代表的美國處于大模型研發(fā)前沿，引領著該領域技術的快速發(fā)展。

“在農業(yè)領域，我們采用的是‘大模型+小模型’的多智能體動態(tài)推理技術路徑?！敝袊こ淘涸菏俊⒈本┦修r林科學院研究員趙春江介紹，目前團隊已基于DeepSeek開源框架，結合海量農業(yè)數據開展本地化訓練和知識更新，構建出參數規(guī)模達6710億的“奇稷”大模型。該模型具備良好的農業(yè)問答及決策支持能力，未來可廣泛應用于農業(yè)人工智能服務平臺建設，為農民提供精準、高效的智能化服務。

農業(yè)農村部大數據發(fā)展中心副主任張松梅表示，以數據驅動智慧農業(yè)，是傳統(tǒng)農業(yè)向現代農業(yè)轉型的重要抓手。她建議未來在數據政策層面出臺更有力的舉措，把分散的數據有效匯集起來，真正實現開發(fā)與應用兩端發(fā)力。

補齊農業(yè)人工智能人才缺口，育用兩端需同時發(fā)力

加快發(fā)展農業(yè)新質生產力，人才鏈建設是關鍵一環(huán)。不少與會專家和基層代表指出，農業(yè)人工智能人才缺乏已成為制約發(fā)展的突出挑戰(zhàn)，亟需引起重視。

北京沃德博創(chuàng)信息科技有限公司聚焦家禽產業(yè)數字化平臺建設，公司首席架構師苗學思坦言：“我們最頭疼的就是高端算法類人才短缺。一方面需要高端人才，另一方面搞農業(yè)的企業(yè)工作地點又相對偏遠，確實不太容易吸引年輕人。”

如何吸引并留住農業(yè)人工智能人才？南京郵電大學數字經濟研究所所長姚國章建議，一方面要出臺相應的促進農業(yè)人工智能培養(yǎng)和成長的專項計劃，另一方面要健全鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)支持政策，持續(xù)完善激勵機制，激發(fā)廣大人工智能人才的積極性、主動性和創(chuàng)造力。

在人才供給端，高校的人才培養(yǎng)體系也需與時俱進。何秀榮建議，要從源頭推動改革，適應農業(yè)人工智能對交叉復合型人才的新需求。一是推動課程體系、科研方向和產業(yè)服務的融合創(chuàng)新，鼓勵傳統(tǒng)農業(yè)高校引入人工智能、信息科學等的前沿內容；二是改革用人機制，引進更多來自綜合院校、具有良好基礎學科背景的青年教師，提升農業(yè)高校在前沿領域的科研創(chuàng)新能力。

中國農業(yè)科學院副院長葉玉江表示，農業(yè)人工智能科研必須圍繞實際問題展開，真正深入田間地頭，以應用為先。他強調，科研資源應聚焦在能落地、見實效的關鍵環(huán)節(jié)上，這樣才能真正鍛煉和留住人才。

（農民日報·中國農網記者　王臻）