迈向更智能U8国际- U8国际官方网站- 体育APP下载更高效的农业生产

2025-09-29 11:44:36

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　　在安徽农垦集团数字农业管理平台展示中心的大屏幕上，人们可以看到位于安徽怀远县龙亢农场万亩稻田里2架巡田无人机自主飞行作业的场景。通过低空多光谱无人机传回作物长势情况，结合地面AR鹰眼视频监控，AI可自动识别草情、病虫害。工作人员说，龙亢农场去年引进智慧糯稻产业集群项目，虫情测报站、孢子捕捉仪、杀虫灯等采集数据，平台进行AI分析、智能识别害虫后，将指令发布给无人机。农技人员经现场确认后，用无人机“精准点杀”，可节约农药成本10%至20%。

　　南京农业大学副校长朱艳表示，去年印发的《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出组织实施智慧农业三大行动、8项重点任务。这无疑为智慧农业的推广注入强大动力，以政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，促进人工智能在农业领域的全面发展。通过“数据+模型+场景”的核心底座，未来农场将成为由传感器、物联网、大模型、机器人等元素组成的“全能智能体”，赋能农业智慧化、绿色化和规模化，支撑保障国家粮食安全和形成农业新质生产力。

　　尽管人工智能技术在农业领域潜力巨大，但仍面临一些现实挑战。刘景景认为，在数据获取与共享方面，存在农业数据分散、标准不一，数据获取和共享机制不完善的问题，制约了模型训练和应用；在成本与基础设施方面，技术应用成本仍然较高，农村地区网络和计算资源不足，限制了技术推广；在农民接受度方面，部分农民对人工智能技术缺乏了解，接受度较低，需要加强培训和推广；在伦理与隐私方面，人工智能技术应用涉及数据隐私和算法公平性等问题，需制定相关规范。

　　记者了解到，人工智能在农业领域的研发应用推广比工业领域更难。分析原因，一是农业是非标准化环境，对象是生命体，相关研发需要农学、光学、传感、机械、算法等领域专家协同。二是农业比较效益一般低于二三产业，农民和新型农业经营主体要计算投入产出账，他们的要求是“技术不一定要多高大上，但成本要尽量低”。三是由于农业生产环境复杂多变，有的产品说起来丰满、用起来骨感，实际使用效果不尽如人意。这些因素制约了人工智能在农业领域的进一步发展。

　　农业农村部信息中心主任王小兵认为，重点要抓数据，解决好发展智慧农业最薄弱的环节。以应用场景为牵引，加快构建空天地一体化数据资源采集体系，为模型训练提供海量的“数据饲料”。把农业物联网作为数据采集最重要的渠道之一，建立健全农业全产业链数据资源体系，确保各个关键节点的智能决策都有数据支撑。推进公共数据资源的开放共享和开发利用，推动形成各类数据汇聚、共享、利用的机制，让农民成为数据采集的主体，让数据采集成为农民增收的新渠道。

　　展望未来，业内认为，人工智能在农业领域的发展将呈现以下趋势：首先，人工智能技术将与物联网、大数据、区块链等前沿技术实现深度融合，构建起完整的农业智能化生态系统，显著提升农业生产效率。其次，更多低成本、易操作的解决方案将被开发出来，大幅降低技术应用门槛，使中小农户也能享受智能化带来的便利。再次，人工智能技术将向定制化方向发展，根据不同地区、不同作物、不同农户的个性化需求，提供精准化的智能服务。（本文来源：经济日报 记者：乔金亮）