今年以來，人工智能國產(chǎn)大模型加快應(yīng)用，開辟出與實體產(chǎn)業(yè)相融合的新賽道。在人工智能的助力下，農(nóng)業(yè)農(nóng)村也越來越時髦，優(yōu)化育種、精準(zhǔn)飼喂、數(shù)字化感知和識別等都已得到應(yīng)用。今年中央一號文件明確提出，支持發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術(shù)應(yīng)用場景。人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村的應(yīng)用現(xiàn)況如何？發(fā)展空間在哪里？需要注意哪些問題？如何解決人工智能高投入與經(jīng)濟(jì)效益難以平衡的難題？不久前，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所舉辦了主題為“人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)”的“農(nóng)經(jīng)觀察”第63期會商會議，本期對話邀請張合成、姚國章、柴秀娟等專家，邱武、徐正華等地方代表展開交流討論。

人工智能技術(shù)給農(nóng)業(yè)農(nóng)村帶來新業(yè)態(tài)

姚國章：當(dāng)前農(nóng)業(yè)農(nóng)村對人工智能的需求非常迫切，人工智能賦能農(nóng)業(yè)的多場景、多環(huán)節(jié)、多領(lǐng)域，形成農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈深度融合應(yīng)用。如智慧育種和基因編輯，對提高作物產(chǎn)量、控制品質(zhì)起到很大作用；精準(zhǔn)種植和植物管理，為作物提供健康監(jiān)測和精準(zhǔn)病蟲害防治；精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)和水資源管理，在節(jié)水減水方面的效果非常好；智能播種、施肥和農(nóng)機(jī)自動化廣受關(guān)注；智能畜牧和水產(chǎn)養(yǎng)殖，包括環(huán)境控制等進(jìn)步很快；人工智能賦能農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分級和質(zhì)量安全檢測以及個性化的營養(yǎng)健康管理，助力食品安全；農(nóng)業(yè)機(jī)器人與自動化作業(yè)、智能采摘與收獲、植保無人機(jī)等，在實際應(yīng)用中成本仍然較高，與發(fā)達(dá)國家還有一定差距。

柴秀娟：人工智能正通過多種技術(shù)路徑推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向智能化、精準(zhǔn)化和高效化轉(zhuǎn)型，如信息感知、智慧決策、自主作業(yè)等技術(shù)，有效提升了農(nóng)業(yè)資源的利用率，提高了農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)，改善了農(nóng)業(yè)的生態(tài)環(huán)境。人工智能不僅促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的全面升級，也驅(qū)動智慧農(nóng)業(yè)從細(xì)微的量變邁向顛覆性的質(zhì)變。比如不少農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人呈現(xiàn)出具身智能的典型特征，從環(huán)境感知、裝備智能操作控制到裝備反饋，都展現(xiàn)出高度的自主性與精準(zhǔn)性，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的每一個環(huán)節(jié)都充滿智能活力。

張合成：農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域是新一代人工智能技術(shù)的必爭之地。人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村的應(yīng)用要處理好以下幾種關(guān)系。一是生物技術(shù)突破和人工智能技術(shù)應(yīng)用的關(guān)系。生物技術(shù)是基礎(chǔ)，人工智能技術(shù)應(yīng)用于生物技術(shù)。比如智能育種、智慧育種，可解讀為育種智能化，也就是智能技術(shù)在育種領(lǐng)域的應(yīng)用。二是勞動密集型與技術(shù)密集型的關(guān)系。人工智能技術(shù)一定是技術(shù)密集型的，但是遇到勞動密集型行業(yè)時，我們不能讓人工智能把勞動密集型行業(yè)消滅掉。三是研發(fā)長周期性與革命性突變的關(guān)系。四是小農(nóng)戶分散性與人工智能高技術(shù)集約性之間的關(guān)系。集約性肯定是有利的，但小農(nóng)戶也是千百年來就存在的，這二者形成的張力要怎么通過人工智能處理好。五是消費者需求、認(rèn)可與新產(chǎn)品創(chuàng)制的關(guān)系。因為將來人工智能技術(shù)進(jìn)步之后的產(chǎn)品，涉及農(nóng)產(chǎn)品，涉及老百姓健康，以及消費者怎么看，這些問題都需要在實際中解決。

姚國章：人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展較快，面臨的問題和挑戰(zhàn)也不少。小農(nóng)戶分散經(jīng)營，限制了大規(guī)模機(jī)械化和人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用；人工智能設(shè)備初期采購成本過高，農(nóng)民購買意愿低，各家各戶自己買也不太現(xiàn)實；不同地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在差異，長三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)基礎(chǔ)較為完善，偏遠(yuǎn)地區(qū)存在網(wǎng)絡(luò)信號不穩(wěn)定、數(shù)字鴻溝、基礎(chǔ)設(shè)施可靠性不足的問題；農(nóng)業(yè)人工智能專業(yè)人才缺乏，單靠農(nóng)業(yè)院校培養(yǎng)的人才，跟社會的實際需要還有很大差距；農(nóng)民對新技術(shù)的接受度不足，了解不多，不太會使用；創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率低，不少高校的人工智能研究成果還未能落地，對環(huán)境感知能力存在局限性；農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險、隱私保護(hù)等，這些問題都是值得關(guān)注的。

邱武：我談兩個比較明顯的挑戰(zhàn)。一是數(shù)據(jù)獲取難度大。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜多變，數(shù)據(jù)分散在各個主體手中，缺乏有效的整合和共享機(jī)制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，且未能實現(xiàn)自動收集，難以滿足人工智能技術(shù)的需求。二是人工智能技術(shù)普及程度低。比如廣東省茂名市水果種植總面積達(dá)300多萬畝，但真正實現(xiàn)智能化管理的果園只有幾個，雖然部分果場已經(jīng)在使用水肥一體化技術(shù)設(shè)施，但普及率不夠。特別是人工智能機(jī)械化采摘技術(shù)仍不成熟，大部分果園仍以人力采摘為主，存在人工成本高、效率低、安全性差等問題。

小農(nóng)戶適配性與成本效益是突出挑戰(zhàn)

邱武：近年來，茂名市大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)，人工智能的應(yīng)用和低空經(jīng)濟(jì)發(fā)揮了積極作用。例如，我們建成了廣東省首個農(nóng)產(chǎn)品單品全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)平臺——茂名荔枝產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，應(yīng)用于生產(chǎn)管理、防災(zāi)減災(zāi)、市場營銷等多個環(huán)節(jié)。平臺通過各類智能物聯(lián)監(jiān)測設(shè)備，采集墑情、蟲情和氣象等信息，通過5G技術(shù)一鍵觸達(dá)30多萬戶農(nóng)戶手中，解決技術(shù)服務(wù)群眾的“最后一公里”難題。今年，平臺完成大模型的本地化部署，病蟲害診斷準(zhǔn)確率提高至95%，生產(chǎn)效率提升30%。在市場營銷方面，平臺通過收集市場價格動態(tài)信息，自動生成“每日商情”，有效解決銷售信息不對稱問題。在農(nóng)業(yè)政務(wù)服務(wù)中具備更智能、便捷、高效的優(yōu)勢，自平臺投入運(yùn)行以來，數(shù)智化賦能讓茂名荔枝克服天氣等多種不利影響，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)優(yōu)價、產(chǎn)銷雙贏。今年茂名首次利用無人機(jī)精準(zhǔn)運(yùn)輸，把采摘的荔枝從山上果園運(yùn)到鎮(zhèn)上的集中收購點，縮短了運(yùn)輸時間，降低了成本。

姚國章：就國際而言，人工智能應(yīng)用在多個領(lǐng)域，發(fā)揮出“乘數(shù)效應(yīng)”，為未來農(nóng)業(yè)的高效發(fā)展提供了新思路。比如美國農(nóng)業(yè)無人機(jī)的模式創(chuàng)新，通過移動作業(yè)車的方式，把無人機(jī)集中到一起，實現(xiàn)補(bǔ)水、給藥全方位集成；荷蘭智慧農(nóng)場的芹菜智能種植，從種子的精心挑選到生長環(huán)境的智能調(diào)控，每個環(huán)節(jié)都展示了科技與農(nóng)業(yè)的深度融合。

就國內(nèi)而言，智能種植和農(nóng)機(jī)裝備在全國各地都有相應(yīng)探索，成效顯著。比如，通過使用智能農(nóng)機(jī)裝備即可實現(xiàn)2人管理2000多畝農(nóng)田，這在不少高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)試點已經(jīng)實現(xiàn)。再比如，在湖北省鄂州市碧石渡鎮(zhèn)虹橋村，中新開維現(xiàn)代牧業(yè)有限公司將一號生產(chǎn)大樓建設(shè)為26層高的樓房養(yǎng)豬基地，配套建設(shè)智能飼料生產(chǎn)系統(tǒng)、智能飼料輸送系統(tǒng)、智能消毒控制系統(tǒng)等，其發(fā)展模式已成為畜牧業(yè)協(xié)同發(fā)展的一個方向。上海研發(fā)的全國首個采摘機(jī)器人，大大提升了采摘效率，有效破除了采摘周期短、人力跟不上的瓶頸?？蒲袡C(jī)構(gòu)與科技企業(yè)的創(chuàng)新合作也有很多，這些都是行之有效的探索。

張合成：一方面，要注意服務(wù)小農(nóng)戶。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用價值體現(xiàn)在三個方面，替代人工、降低損失、服務(wù)小農(nóng)戶。目前，人工智能在替代人工方面的成就是最突出的，降低損失方面次之，在服務(wù)小農(nóng)戶方面還需關(guān)注。小農(nóng)戶本身是客觀存在的，人工智能要服務(wù)小農(nóng)戶這個主體，而不是因為有人工智能技術(shù)去調(diào)整小農(nóng)戶這個主體。另一方面，要注意公平導(dǎo)向。關(guān)注小農(nóng)戶信息不對稱的問題，對于不用手機(jī)、不會用智能手機(jī)的傳統(tǒng)農(nóng)民，可以通過技術(shù)指導(dǎo)、拓寬信息獲取渠道等方式幫助他們解決面臨的難題。

徐正華：需要注意標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化兼容性的問題。比如我們現(xiàn)在做農(nóng)業(yè)機(jī)器人，如果出了意外，責(zé)任如何界定，這就涉及法律問題。另外，人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村的應(yīng)用離不開各個廠家的協(xié)作，這就需要標(biāo)準(zhǔn)先行，讓大家的接口、功能模塊盡快和標(biāo)準(zhǔn)一致，就像手機(jī)充電器一樣，不管是哪個廠家生產(chǎn)的，一接上就可以使用。因為有很多模塊是標(biāo)準(zhǔn)接口，按照標(biāo)準(zhǔn)接口進(jìn)行模塊化設(shè)計、模塊化搭建、模塊化應(yīng)用，這樣整個行業(yè)的應(yīng)用成本會大幅降低，應(yīng)用推廣的范圍將更廣、效率也會提高。

徐正華：當(dāng)前人工智能已逐漸廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域，正處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵階段，農(nóng)業(yè)未來的發(fā)展方向必然是智能化。但受農(nóng)業(yè)自身屬性的影響，目前該領(lǐng)域尚未形成大規(guī)模應(yīng)用，規(guī)模效益也尚未完全顯現(xiàn)。不管是企業(yè)還是基層，目前的支持力度還不夠，這方面還需要政策引導(dǎo)，加大對產(chǎn)學(xué)研、基層與企業(yè)合作等方面的資金投入，持續(xù)開展推廣示范，尤其要把一批有代表性的應(yīng)用推廣至基層，讓大家看到實際效果，從而帶動更多應(yīng)用。相信未來一定會朝這個趨勢發(fā)展，從我們企業(yè)的角度來講，也會堅定不移地往這個方向推進(jìn)。

邱武：人工智能技術(shù)從研發(fā)到應(yīng)用，包括設(shè)備購置、系統(tǒng)開發(fā)、后期維護(hù)等環(huán)節(jié)，成本很高，需要大量資金支持。特別是基層經(jīng)費有限，一定程度上限制了人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和深入發(fā)展。與此同時，人工智能技術(shù)的應(yīng)用依賴專業(yè)的技術(shù)人才，基層單位的人才儲備相對不足，難以保障技術(shù)的有效落地和持續(xù)優(yōu)化。不少企業(yè)在水果育種、種植管理、智能分揀、品質(zhì)溯源等方面積極探索，搭建了一些實用性強(qiáng)的大模型。如果企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的相關(guān)探索能夠?qū)崿F(xiàn)更好的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，高投入與經(jīng)濟(jì)效益難以平衡的問題就有希望逐步得到解決。

從技術(shù)落地到共建共享的實踐路徑

姚國章：農(nóng)村里的高手很多，要發(fā)揮民間高手的示范效應(yīng)，把農(nóng)村的技術(shù)能手組織起來，讓他們在田間地頭使用智能農(nóng)機(jī)，在條件允許的情況下，還可以對無人駕駛耕田機(jī)等智能設(shè)備進(jìn)行合理改造，讓更多農(nóng)民看到人工智能的優(yōu)勢。鑒于農(nóng)村年輕人日漸減少的現(xiàn)實困難，可以組織體力比較好的村民，引導(dǎo)他們主動使用先進(jìn)農(nóng)機(jī)，同時幫助他們對接市場。另外，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)人工智能人才培養(yǎng)，可以對農(nóng)民開展定制化的人工智能技術(shù)培訓(xùn)，讓他們持續(xù)走進(jìn)課堂，提升數(shù)字素養(yǎng)，提高對智能技術(shù)的認(rèn)知和采納意愿。

徐正華：幫助農(nóng)民更好地使用人工智能，人才培養(yǎng)很關(guān)鍵。從現(xiàn)狀來講，農(nóng)村還是以使用傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)裝備為主，能夠使用智能化裝備的應(yīng)用型人才比較短缺，而且農(nóng)民到農(nóng)機(jī)公司主動學(xué)習(xí)的意愿并不強(qiáng)烈。如果一個農(nóng)業(yè)機(jī)器人的功能有十項，農(nóng)民群眾只用了兩項，還有八項不會用，這就無形中給人工智能的推廣帶來了障礙。因此，既要培養(yǎng)研發(fā)型人才，更要培養(yǎng)應(yīng)用型人才，這就需要我們積極主動去農(nóng)村，到農(nóng)場、合作社等地方，加大智能化裝備的現(xiàn)場推廣應(yīng)用力度，加強(qiáng)培訓(xùn)，讓農(nóng)民掌握智能農(nóng)機(jī)的操作使用、保養(yǎng)維護(hù)等技能，包括要主動挖掘智能農(nóng)機(jī)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村的潛力。

邱武：大部分農(nóng)民對新技術(shù)的接受程度不高，擔(dān)心技術(shù)應(yīng)用會增加生產(chǎn)成本、影響收益，對新技術(shù)持觀望態(tài)度。同時，農(nóng)民普遍對學(xué)習(xí)新技術(shù)存在畏難心理，認(rèn)為新技術(shù)操作復(fù)雜、學(xué)習(xí)門檻高，缺乏主動學(xué)習(xí)和應(yīng)用的積極性。可通過舉辦培訓(xùn)班、現(xiàn)場演示等方式，提高農(nóng)民對人工智能技術(shù)的認(rèn)識，讓他們看到技術(shù)應(yīng)用帶來的實際效益。同時，建立示范基地，展示人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的成功案例，增強(qiáng)農(nóng)民對新技術(shù)的信心。此外，要優(yōu)化智能設(shè)備的操作界面，讓功能更貼合農(nóng)活場景，比如用農(nóng)民熟悉的方言指令替代復(fù)雜按鍵；建立村級技術(shù)服務(wù)點，配備專兼職技術(shù)員，及時解決設(shè)備調(diào)試、故障排查等問題，避免農(nóng)民因操作不暢而放棄使用。還可以推動人工智能工具與本地種植養(yǎng)殖經(jīng)驗結(jié)合，比如基于地塊數(shù)據(jù)生成個性化種植方案，讓技術(shù)真正用得上、用得好。

姚國章：我國是農(nóng)業(yè)大國，如何切實把握人工智能這一利器，使其成為“農(nóng)業(yè)更強(qiáng)、農(nóng)村更美、農(nóng)民更富”的新引擎，是一個需要思考的現(xiàn)實課題。

從未來發(fā)展來看，人工智能在農(nóng)業(yè)農(nóng)村賦能方面有以下方向值得期待：一是在提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量上發(fā)揮作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)牽涉的因素復(fù)雜，長期以來，農(nóng)業(yè)“看天吃飯”，而人工智能通過數(shù)據(jù)和算法模型，既能有效防范各種風(fēng)險，又能增產(chǎn)增收，還能提升農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。二是在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面發(fā)揮作用。當(dāng)前我國老齡化程度加劇，年輕人從事傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)作業(yè)的意愿較低。人工智能的引入，使傳統(tǒng)靠體力作業(yè)的方式正在被無人駕駛農(nóng)機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等取代，農(nóng)業(yè)的吸引力和經(jīng)濟(jì)效益都在不斷提升，未來人工智能將會推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從勞動密集型轉(zhuǎn)變成技術(shù)密集型。三是在鄉(xiāng)村建設(shè)中發(fā)揮作用。我國農(nóng)村在社會治理、環(huán)境建設(shè)、鄉(xiāng)村面貌等領(lǐng)域還有很多方面待改進(jìn)，人工智能在諸多環(huán)節(jié)可以得到應(yīng)用，為更多基層人員開展工作提供強(qiáng)大的技術(shù)和數(shù)據(jù)等支持，助力鄉(xiāng)村振興，讓農(nóng)民共享發(fā)展紅利。

徐正華：以往的農(nóng)業(yè)裝備基本上還是基于人們親自操作的裝備，未來要做全構(gòu)架切換，改成電控化。從這個角度來講，農(nóng)業(yè)裝備要向新能源汽車行業(yè)學(xué)習(xí)，由傳統(tǒng)的燃油農(nóng)機(jī)裝備向電動化的農(nóng)機(jī)裝備轉(zhuǎn)型。因為只有電動化以后，大家才能夠做到分步控制，對裝備實現(xiàn)智能化，這是一個基礎(chǔ)，大面積切換成電動化和智能化，變速箱、底盤、操控等整個平臺都要進(jìn)行更換和處理。

另外，農(nóng)業(yè)環(huán)境很復(fù)雜，很多田塊有長方形、有梯形，還有其他地形復(fù)雜的地塊，在作業(yè)過程中碰上電線桿等障礙物，如何讓農(nóng)業(yè)裝備更準(zhǔn)確地識別，需要在實踐中探索。但目前來說，這方面的儲備是不足的，因為農(nóng)業(yè)場景很多，每一種場景都有其差異化特質(zhì)，如何使其統(tǒng)一做成標(biāo)準(zhǔn)化的算法，讓人工智能能夠靈活應(yīng)用，未來還有很大的探索空間。

姚國章：第一，要加快農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，主要解決區(qū)域不平衡的問題，發(fā)揮運(yùn)營商和其他行業(yè)的支撐作用，提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量，推動邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù)應(yīng)用落地。第二，農(nóng)業(yè)的實踐性要求特別高，推動校企共建實踐平臺，鼓勵科研機(jī)構(gòu)與農(nóng)業(yè)企業(yè)合作，共同開展技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用試點。加大實訓(xùn)基地建設(shè)，推動產(chǎn)學(xué)研融合，讓師生到基層一線，參與無人機(jī)、智能灌溉等農(nóng)業(yè)人工智能的具體應(yīng)用項目，形成技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用和反饋的閉環(huán)。第三，要發(fā)揮政策規(guī)劃的引領(lǐng)作用，制定農(nóng)業(yè)人工智能人才專項規(guī)劃，加大基礎(chǔ)研究投入，設(shè)立農(nóng)業(yè)人工智能基金，為人才培養(yǎng)和科研創(chuàng)新提供有力支持，通過完善基層農(nóng)技推廣體系，吸引人才下沉到農(nóng)村。同時要考慮到農(nóng)村留不住人才的現(xiàn)實困境，要強(qiáng)化人才留存措施，提高人才待遇，完善鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持政策，為他們提供更廣闊的發(fā)展空間，激發(fā)農(nóng)村人才的積極性和創(chuàng)造力。

柴秀娟：未來需要構(gòu)建“三位一體”的人工智能農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新支撐體系。政府層面，建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)整合中樞，形成全域聯(lián)動的決策底座，這項工作對各種模型訓(xùn)練以及政府決策都非常關(guān)鍵和重要?？蒲袑用妫苿涌蒲袛?shù)據(jù)的共建共享，加速農(nóng)業(yè)人工智能的創(chuàng)新迭代，組建農(nóng)業(yè)人工智能創(chuàng)新聯(lián)合體，建立專題數(shù)據(jù)庫，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口工具包，兼容多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。產(chǎn)業(yè)層面，構(gòu)建開放的創(chuàng)新生態(tài)，讓人工智能技術(shù)能夠普惠田間地頭。開源生態(tài)在工業(yè)和信息技術(shù)領(lǐng)域很受重視，但在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域受關(guān)注度較低，可以建立一些農(nóng)業(yè)人工智能算法庫、開源基礎(chǔ)模型等，也可以舉辦人工智能挑戰(zhàn)賽，設(shè)立專項基金等，支持可落地的創(chuàng)新方案。最后是構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同平臺，建立算法認(rèn)證以及算法和農(nóng)業(yè)場景適配的科技體系。