AI赋能，农业生产向精准化智能化可持续化演进
AI赋能，农业生产向精准化智能化可持续化演进
在全球农业面临资源约束趋紧、气候变化加剧的背景下，人工智能技术正成为重塑农业生产方式的核心驱动力。今年中央一号文件明确提出“以科技创新引领农业新质生产力”，为AI技术在农业领域的深度应用指明了方向。今年全国两会上，全国人大代表、盐津铺子食品股份有限公司董事长张学武建议，制定政策，设立智慧农业专项资金；支持人工智能技术在农业领域应用创新；加强人工智能农业教育培养；进一步强化基础设施建设，以推动人工智能技术在农业领域的应用，助力乡村振兴。
张学武表示，当前，人工智能正通过三大核心路径，推动农业生产向精准化、智能化、可持续化演进。
全周期智能监测体系构建
基于计算机视觉的田间监测系统，可实现对作物生长状态的动态追踪。例如，AI算法通过分析多光谱图像，能精准识别病虫害早期症状，将传统人工巡检效率有效提升。结合气象数据和土壤传感器，AI模型可预测灌溉需求，指导精准水肥管理。
农业机器人技术突破
国内极飞科技推出的“农田守望者”巡检机器人，集成激光雷达与AI导航系统，可在丘陵地区果园自主完成病虫害监测。在设施农业领域，以色列企业的智能温室系统通过AI优化环境参数，使生菜产量提升25%，能耗降低18%。
产业链数字化升级
AI驱动的农业大数据平台正在重构产业生态。黑龙江农垦集团“北大荒云脑”整合5000个物联网节点数据，实现从育种到餐桌的全链条追溯；阿里巴巴“数字粮仓”项目在云南咖啡产区，通过消费端数据分析，优化种植结构，使咖啡豆滞销率下降60%。区块链技术与AI结合，构建农产品质量安全追溯系统，在阳澄湖大闸蟹等高端农产品领域实现全流程可信监管。
张学武强调，尽管人工智能技术发展迅速，但在农村地区的应用仍面临网络不稳定、硬件设施不足等问题，限制了AI技术的普及和推广，使得部分农民无法享受到智能农业带来的便利。
首先是数字基础设施薄弱，数据安全问题突出。在我国西南山区，部分村落4G网络覆盖率不足60%，导致智能监测设备数据传输中断。AI技术的有效性依赖于大量数据的收集和分析，许多农民担心自己的数据被滥用或泄露，不愿意分享自己的农田数据。根据调查，超过50%的农民对数据安全表示担忧，这在一定程度上影响了他们对AI技术的接受度。
其次是农业生产环境复杂多变，不同地理和气候条件下，作物的生长状况差异较大。因此，AI模型需要具备较强的环境适应性，才能在不同地区、不同作物上取得良好的应用效果。这要求科研人员不断改进算法和模型，提高AI技术的泛化能力。同时，人工智能技术的应用需要大量的硬件设备和算法开发投入，使得智能农业的成本较高。例如，一套完整的智能温室控制系统造价超过80万元，系统的维护和更新也需要持续的成本支持。对于许多小规模农户而言，这笔费用可能难以承受。
再次是既懂农业又掌握人工智能技术的复合型人才十分匮乏，限制了人工智能在农业领域的应用和创新。许多农民对人工智能和相关技术缺乏足够的了解和技能，导致他们难以有效地使用这些工具。虽然一些企业和机构提供培训，但覆盖面有限，尤其是在偏远地区，农民获取信息和技术支持的渠道较少。
传统农业正在经历前所未有的范式革命，这场变革不仅关乎粮食安全，更将重塑乡村发展格局。对于我国农业的发展，张学武提出以下建议：
农业农村部出台专门的农业人工智能发展政策文件，明确发展目标、重点任务和保障措施，为产业发展提供政策指引；国家有关部门设立专项资金，对应用人工智能技术的农业企业、合作社、农户等主体，在购置人工智能相关农业设备、软件时提供补贴，以降低人工智能在农业上的应用成本。科技部门设立农业人工智能发展专项基金，用于支持关键技术研发、应用示范项目、创新平台建设等，引导社会资本投入。教育部应推动高校和职业院校开设农业人工智能相关专业和课程，培养适应农业人工智能发展的复合型人才；面向农业从业者开展人工智能技术应用培训，提高他们的操作技能和应用水平。
他同时建议，加大农村地区5G网络、宽带网络等基础设施建设力度，提高网络覆盖范围和通信质量，满足人工智能技术的数据传输需求；加强高标准农田、农业园区等基础设施建设，配套智能化灌溉、监测等设备，为人工智能技术应用提供硬件支撑。