人工智能重塑农业有更多可能

人工智能赋能农业：从试验到实践的漫漫长路

一、AI助力现代农业的新可能

近年来，人工智能技术为传统农业注入了新活力。江苏苏州、广东茂名等地积极探索“AI+农业”模式，通过政策支持和技术创新，推动农业向智能化方向发展。例如，江苏苏州计划到2027年形成15个“AI+农业”大模型；广东茂名利用DeepSeek平台提升病虫害诊断效率。此外，在种业领域，AI可优化育种策略；在养殖领域，AI实现精准饲喂与预测管理。这些应用不仅提升了农业生产效率，还为农民带来了实实在在的收益。

然而，人工智能并非孤立存在，其作用需要与其他科技手段协同配合。数字化感知、智能化决策等技术共同构成了智慧农业的核心支撑。未来，随着猪脸识别、病虫监测等技术的成熟，“农业=落后”的刻板印象将被彻底打破。

二、当前AI在农业领域的局限性

尽管前景广阔，但AI在农业中的应用仍处于试验阶段，尚未形成规模化推广。主要问题集中在以下三个方面：

首先，数据质量不高且共享困难。农业涉及分散主体、细碎地块以及琐碎农事，难以构建高质量的大规模数据库。

其次，应用成本偏高。农业周期长、效益低，开发维护AI系统短期内难以形成完整商业模式。

最后，装备支撑不足。许多农业环节尚未实现机械化，更谈不上智能化。除农业无人机外，其他智慧农机的应用仍处于起步阶段，这在一定程度上制约了AI技术的落地。

三、AI与农业融合的必要条件

要充分发挥人工智能在农业中的潜力，离不开良好的产业配套和制度环境。耕地集中连片、基础设施完善、新型主体培育以及社会化服务健全是AI应用的前提条件。同时，AI技术的进步也需要农业农村软硬件环境的持续改善。文章作者指出，应形成鼓励创新、尊重创造的良好氛围，给予各类农业主体稳定的政策预期，激发其投资热情。

此外，农业与其他产业的协同发展同样重要。农业为二三产业提供初级产品，同时也需要其他领域的技术和管理经验反哺自身。我国智慧农业技术体系与国际先进水平仍有差距，亟需以人工智能为牵引，研发具有自主知识产权的技术装备，并降低使用门槛，使更多农户受益。

四、展望未来：脚踏实地推动AI重塑农业

“屏幕轻点万亩绿，月下耕耘智慧犁”，这是对智慧农业的美好畅想。然而，农业作为慢变量，其变革需要时间和耐心。文章作者强调，推动AI从试验走向普及，必须脚踏实地、久久为功。各地应保持清醒认识，避免盲目跟风或急功近利，确保AI技术真正服务于农业增产、农民增收的目标。