給農業裝上“AI大腦”

近日舉辦的2025年首屆智慧農業創新大賽上，對靶施藥除草機器人、溫室搬運機器人、巡田無人機等智慧農業發展成果，讓觀眾享受了一場農業科技的“盛宴”，也讓人對未來農業的發展空間充滿期待。國務院不久前印發的《關於深入實施“人工智慧＋”行動的意見》明確提出，加強人工智慧在農業生産管理、風險防範等領域應用，幫助農民提升生産經營能力和水準。人工智慧的引入，有望把農業智慧化推到一個新的高度。

我國在推進農業生産全流程智慧化領域已取得一系列成就。例如，全基因組選擇推動育種技術向分子設計育種躍遷，新品種在抗病性、耐鹽鹼性、産量和品質等方面提升顯著；人工智慧與物聯網的融合，能第一時間全面獲取蟲情、作物長勢，實現農業全産業鏈的精準管理與決策。

不過，仍有一些挑戰不容忽視。例如，對農業人工智慧全産業鏈佈局滯後，規模化、産業化仍有距離，一些關鍵技術仍需突破；農業數據採集難、整合共用不足、數據品質參差不齊，“數據孤島”現象嚴重，導致各子系統數據填充和模型訓練不足，制約人工智慧模型的高效演進等。

農業智慧化涉及智慧育種、智慧感知、物聯網、智慧裝備等諸多農業高科技領域，各子系統的智慧化水準，關係轉型升級的成色。立足當前國情農情，農業智慧化要系統謀劃、整體推進。

加強農業人工智慧全産業鏈佈局。AI對農業的賦能，不僅要在育種、種植、養殖、漁業等領域橫向鋪開，也需在生産加工、倉儲物流、數字行銷等環節縱向拓展。借助AI技術，承擔噴藥、施肥、播種、運輸、監測災情等工作，並對農産品進行分級分選，將訂單與庫存快速匹配，自動分配不同銷售渠道，並精準投放廣告。著力推進産學研聯動與人工智慧技術聯合攻關，有效突破新型材料、高端農機等硬體裝備瓶頸，顯著提升智慧感知技術、自動化控制技術的研發應用。以全鏈條軟硬體系統融合，實現農業高端智慧裝備自主可控，以真實應用場景為錨點，多方協作、長期投入，推動AI全面整合農業産供銷全鏈路。

打破“數據孤島”。AI農業大模型的深化發展離不開高品質的農業數據，其品質和規模決定著演算法的可靠性。必須著力克服農業數據地域性、季節性、多樣性和週期性等特點，實現數據的互聯互通與共用共用。國家數據局、農業農村部等相關部門，可通過制定統一標準、構建農業數據共用平臺等舉措，著手減少農業數據要素開發利用的障礙。加快完善數據基礎法律制度，尤其是數據産權、流通、交易、使用、分配、治理、安全等重要制度，破除數據共用的卡點、堵點，儘快形成可信、高效、繁榮活躍的全國一體化數據市場，把分散的數據有效匯集起來，以數據驅動智慧農業。

完善政策支援，培育農業人工智慧人才。農業智慧化轉型升級不僅是農業生産科技的躍進，更是農業産業體系的深度調整與重構，這就需要多方面的政策支援與制度創新。要進一步調整優化産業政策、財政補貼政策，為涉農高校、科研機構、推廣單位、網際網路企業和農業經營主體創造良好的發展環境。與時俱進創新涉農人才培養模式，緊跟農業智慧化轉型升級需要，培養一大批掌握現代生物技術、人工智慧、大數據分析與資訊技術的複合型人才。健全鄉村創新創業支援政策，持續完善激勵機制，激發廣大人工智慧人才的積極性、主動性和創造力。