人工智能意味着现代农业的更多可能,但是AI不能脱离其他科技单独作用于农业。AI要为农业和农民增加产量、提升品质、畅通销售、提高收入服务,让人看到实际效果才有市场。
有了人工智能,农业越来越时髦。江苏苏州支持“AI+农业”大模型建设,单项最高给予100万元奖补,目标是到2027年形成15个“AI+农业”大模型;广东茂名荔枝产业大数据平台完成DeepSeek本地化部署,病虫害诊断更高效;吉林省蛟河市某村党支部书记教村民用AI解决生产问题,在网络上走红。
人工智能是农业的好帮手。在种业领域,可优化育种策略,加速育种进程;在养殖领域,可实现精准饲喂、预测出栏。AI赋能农业,体现在种植、养殖、种业等领域,也作用于仓储加工、流通销售等环节。数字化感知、智能化决策、精准化作业、社会化管理,农业所缺,恰是AI所长。农业发展面临的一些两难、多难问题,需用智能化手段破解。今年以来,国产大模型加快应用,降低了农民信息获取的门槛。未来,当AI病虫监测精准度超越人眼,当猪脸识别让生猪拥有数字档案,“农业=落后”的传统观念将被打破。
人工智能赋能千行百业,但从现实情况看,农业受益程度小于工业和服务业。当前AI在农业领域应用总体还在试验示范阶段,只是盆景而非风景。究其原因,一是缺乏优质数据。大模型要有数据支持,然而农业面对的是分散的主体、细碎的地块、琐碎的农事,数据质量不高、共享也难。二是应用成本偏高。农业的周期长、比较效益低,开发维护AI系统成本较高,短期较难形成完整商业模式。三是装备支撑不足。农业的很多领域和环节连机械化都没完全实现,更谈不上智能化。除农业无人机领跑全球外,其他智慧农机应用仍处于起步阶段,势必影响AI落地。
人工智能不是万能灵药,不能夸大其对农业的作用。“AI+农业”是智慧农业的一个部分,与互联网、物联网、大数据、区块链等信息技术,与水肥一体、种肥同播、合理密植等农业科技,共同驱动农业进步。传统农业生产靠天吃饭,智慧农业使人更能动:物联网实现远程管理,区块链助力全程追溯,大数据辅助智慧决策,人工智能意味着现代农业的更多可能。但是,AI不能脱离其他科技单独作用于农业。说到底,AI要为农业和农民增加产量、提升品质、畅通销售、提高收入服务,让人看到实际效果才有市场。
人工智能这剂良药也需要良好的产业配套和健全的制度环境等“药引子”才能发挥最大效果。作为最古老的行业,农业与AI结合并不简单。耕地相对集中连片,农业基础设施健全,新型主体培育程度较好,农业社会化服务健全,这些都是农业领域人工智能应用的前提。AI在农业领域的进一步应用,既与人工智能本身的技术突破和产品创新有关,也与农业农村的软硬件环境改善有关。要形成鼓励创新、尊重创造的氛围,给各类农业主体以稳定的政策预期,让其敢投敢用。
人工智能与农业融合,也为我们观察农业与其他产业关系提供了新视角。农业为二三产业提供了初级产品,也需要其他产业反哺,把其他领域的先进技术和管理经验导入农业。我国农业领域人工智能的应用与国际先进水平存在显著差距,要以人工智能为牵引,研发具有自主知识产权的智慧农业技术体系。以真实农业应用场景为目标,加速技术装备熟化应用,瞄准低成本、易操作,降低门槛,造福农户。培育一批人工智能农业科技领军企业,引导科研机构与制造企业开展合作,多方协作、长期投入。可以预期,未来农业将进一步依赖算法、算力、数据和智能装备。
“屏幕轻点万亩绿,月下耕耘智慧犁,欲问丰年何处觅,智慧新篇已破泥”,这是DeepSeek描述未来农业的诗行。诗词因想象而美好。不过,推动人工智能从盆景走向风景,需要脚踏实地,久久为功。要看到,农业是慢变量,说AI重塑农业也好,说AI变革农业也罢,都不能浮躁,更不能一哄而起、一哄而散。对此,各地务必要有清醒认识。
编辑: 詹娇媚
