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人工智能是智慧農業新風口

發布時間:2023-07-04 10:39:00來源: 經濟日報

  可以預期,以AI為代表的新一代信息技術將深刻影響智慧農業發展,用人工智能賦能農業成為一大命題。農業機械化已經讓大田的糧食生產從體力勞動中解放出來。未來,農業信息化會讓農民成為更體面的職業。

  當最前沿的技術與最古老的產業相遇,會激蕩出怎樣的變革?日前,國內首款農業AI對話機器人發布,諸如“土豆出現爛根怎么辦”“某地西瓜行情怎么樣”“幫我找個楊梅采購商”這些問題都將得到回答。可以預期,以AI為代表的新一代信息技術將深刻影響農業發展,抓住人工智能這個智慧農業新風口成為一大命題。

  農業AI應用正加速鋪開。本世紀初,其在國內已露端倪,既有耕、種、收等智能機器人,也有病蟲害探測、土壤墑情測報智能系統。近年來,具有自主知識產權的傳感器、無人機、農業機器人等日臻成熟,出現在越來越多的農業場景中。2020年,農業農村部、中央網信辦印發《數字農業農村發展規劃(2019—2025年)》,提出加快農業人工智能研發應用。自ChatGPT發布以來,認知大模型技術持續進化,國內類似產品不斷推出。在此背景下,農業領域大模型產品的推出自然不足為奇。

  人工智能的農業應用非常廣泛,涉及感知、決策、控制、作業等,農業AI對話機器人只是其一。傳統農業的特點是靠天吃飯,而我國的智慧農業發端于物聯網設備和與其對應的農業信息化系統,通過監測和改善生長環境,使農業生產更穩定可控。如今,疊加新一代信息技術,農業數據要素將持續發揮作用。比如,借助豬臉識別,結合聲學特征和紅外線測溫,從豬的體溫、叫聲等可及時判斷豬是否患病,從而預警疫情,科學養殖。

  智慧農業是用科技武裝農業,并牽引資本、人力、土地等多種生產要素。很多國家都把智慧農業作為優先發展方向,全球智慧農業呈現出兩大特征。一是高度集成。各種設備與技術高度集成,物聯網、大數據、人工智能、云計算等疊加交融,形成了智能生產系統。國土面積只有4萬多平方公里的荷蘭,就是在設施農業中集成智慧農業,每公頃能產出54.4噸蔬菜,是我國的2.4倍。二是數據融通。不只應用在生產領域,而是打通生產、加工、流通、銷售環節,建立大農業數據庫,實現產銷高效對接。有的國家在此基礎上建立農業展望制度,直接影響期貨市場走勢,擁有了主導世界農產品市場的戰略武器。

  現階段,人工智能可以成為農業生產強有力的輔助,但遠不足以完全替代人和人的決策。這與其發展程度有關。一方面,有數據,缺智慧。行業數據、社會數據、企業數據難以有效融合,缺少針對農業大數據的深度挖掘和分析利用,預測預警和配置資源等核心功能還遠未發揮。另一方面,有示范,缺規模。由于門檻高、價格高,目前應用局限在少數主體上,不少地方存在增量不增效、技術脫離實際等問題。此外,人工智能的核心是數據、算法和算力,但是農業生產對象具有生物特性,比較效益又低,數據采集難、算法要求高、算力資源缺,導致落地難度大。

  人工智能賦能農業是好事,但也急不得。大國小農是我國的基本國情、農情。再高大上的技術,農民和農企都面臨是否用得上、用得起、用得劃算的問題。一方面,他們追求增產、提質、節本,需要導入智能裝備;另一方面,又有求穩心態,對短期成本收益敏感,對新技術應用有遲疑。可見,新技術落地不是一蹴而就的,要不斷迭代優化,從而突破盈虧平衡點。要從實際出發,積極探索應用場景,打造內容豐富、模式多樣、載體多元的解決方案,降低用戶成本,務求實效實用。

  農業機械化已經讓大田的糧食生產從體力勞動中解放出來。未來,農業信息化會讓農民成為更體面的職業。推動智慧農業發展,政府應聚焦農業公共基礎數字資源建設,通過政策引導數字技術的產業應用。科研院所要把工程科技與農業生產相結合,研發攻關更多接地氣的產品。各類資本則要以長期投資的耐心支持經營主體。農民和農企則要抓住新一輪信息技術機遇,提升品質、做強品牌,實現增值。(喬金亮)

(責編:李雅妮)

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