人工智能 為農業賦能

文/李長安 對外經濟貿易大學

農業生產和服務領域存在很多痛點，如生產方式較粗放、農業服務不完善等。

在農業生產和服務過程中引入人工智能技術，是實現智慧農業的重要手段，也是實現我國鄉村振興戰略與農業現代化的重要途徑。

從目前的趨勢來看，人工智能是推進農業供給側結構性改革的強大動力。在農業生產中，人工智能助力農業生產精細化，從而促進農業提質增效。比如，將人工智能識別技術與智能機器人技術相結合，可廣泛應用于農業播種、耕作、采摘等場景，極大程度地提升生產效率，同時降低農藥和化肥使用量。正是因為具有廣闊的應用前景，許多在人工智能領域領先的互聯網公司和科技公司紛紛進入農業生產的選種、種植、養殖、病蟲害防治等領域，具體如優化種子種植、施肥、灌溉、噴灑和收獲，對水果和蔬菜進行分揀，根據聲音的變化識別牲畜是否生病等。

在農業服務中，人工智能可緩解信息不對稱導致的農產品供需失衡及農業融資難等問題。一方面，行業主管部門或企業運用人工智能建立農產品價格走勢預測模型，指導農業生產主體動態調整產能，既可減少盲目生產導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度；另一方面，金融機構依托農業大數據建立農民征信體系，可提高對農業金融的風險把控能力，增加農民融資機會，降低融資成本。這些典型案例為促進農業智能化轉型升級提供了新思路。但這些融合應用目前處于探索和試點階段，融合模式仍需優化完善，應用范圍也有待逐步擴大。

根據聯合國的統計，到21世紀中葉，我們需要將糧食產量再增加50%，而借助人工智能，人類將能夠比較從容地應對這項重大挑戰。

不過，我們需要清醒地認識到，目前人工智能在我國農業領域的應用還存在許多問題和困難。不同于工業自動化程度，我國農業的自動化、規模化程度都有很大提升空間，基礎數據也比較薄弱，特別是農民的總體素質還不太高，這些都將制約人工智能技術的進一步應用和推廣。推進人工智能在農業領域的應用研究，要有高質量的大數據基礎、模擬人腦智慧的先進算法、強大的深度學習能力，以及高水準計算平臺的支撐。

應總結過去30多年來國際國內農業應用人工智能的經驗，正確理解人工智能技術的本質，避免把“智能”這一科學名詞當作“形容詞”濫用。在未來的農業現代化進程中，應進一步提高農業的規模化經營程度，特別是解決農業科技人員不足、農民素質不高的問題。可以預見，人工智能在農業領域的應用，正讓復雜的事情變得簡單，并釋放出巨大的產業能量，能夠在解決吃飽問題的基礎之上，讓我們吃得更好、更健康。