农业AI：颠覆农业智能力量

乔金亮

当最前沿技术与最古老产业相遇，会激荡出怎样变革？国内首款农业AI对话机器人发布，为农业发展带来了新机遇. 无论是农作物问题还是寻找采购商，这款机器人都能提供答案. 可以预见，人工智能将深刻地影响农业发展，抓住这一智慧农业新风口成为重要课题。

农业AI应用正在加速推广。早在世纪初，国内就开始涌现出智能机器人、病虫害探测系统和土壤墒情测报系统等农业AI技术. 近年来，传感器、无人机和农业机器人等具备自主知识产权技术益成熟，广泛应用于农业场景。智慧农业管理系统2020年，《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》发布进一步提出了加快农业人工智能研发应用目标. 在ChatGPT等认知大模型技术不断进化背景下，国内也不断推出类似产品. 农业AI应用非常广泛，涵盖感知、决策、控制、作业等多个方面，而农业AI对话机器人只是其中之一.

传统农业以天为食，而我国智慧农业起始于物联网设备和农业化系统，通过监测和改善生长环境，使农业生产更加稳定可控. 如今，随着新一代技术融入，农业数据作用也将持续增强. 以猪脸识别为例，结合声学特征和红外线测温，可以通过猪体温和叫声等及时判断猪是否患病，从而预警疫情，实现科学养殖. 智慧农业利用科技武装农业，并引领着资、人力和土地等多种生产要素。许多国家将智慧农业作为优先发展方向，全球智慧农业呈现出两大特点. 一是高度集成化，各种设备和技术相互集成，形成智能生产系统. 以荷兰为例，尽管国土面积只有我国2.4倍，但在设施农业中集成了智慧农业技术，每公顷可产出54.4吨蔬菜，是我国2.4倍. 二是数据融通化，不仅应用于生产领域，还在生产、加工、流通和环节打通，建立大农业数据库，实现高效产销对接. 一些国家甚至在此基上建立农业展望制度，直接影响期货市场走势，成为主导世界农产品市场战略武器.

然而，当前阶段人工智能在农业生产中仅能充当辅助角，还远未能完全取代人类决策。这与人工智能在农业领域发展程度有关。一方面，尽管我们拥有大量数据，但缺乏智慧运用. 行业数据、社会数据和企业数据之间难以有效融合，农业大数据深度挖掘和分析利用、预警以及资源配置等核心能还未充分发挥. 另一方面，尽管已经有了一些示范项目，但缺乏规模化应用. 目前，由于高门槛和高价格，农业AI应用仍局限在少数主体中，许多地方存在着技术落地难问题.

总来说，智慧农业管理系统农业AI是一股颠覆农业智能力量，其应用前景广阔. 然而，要实现农业智能化目标，我们需要进一步推进农业数据融合与利用，并加大农业AI技术规模化应用. 只有这样，农业AI才能真正发挥出其巨大潜力，为农业带来真正变革。。