人工智能技術在農業科研項目管理中的應用與發展趨勢

摘要：農業科研項目管理是推動農業科技進步的關鍵環節，人工智能技術的快速發展為農業科研項目管理帶來了新的機遇。分析當前人工智能技術在項目申報形式審查、評審專家智能推薦、成果評價體系優化、全過程管理效能提升中的應用場景，結合人工智能技術和農業科研項目管理發展趨勢，提出未來的發展方向，從而為推動農業科研項目管理智能化發展提供參考和借鑒。

關鍵詞：人工智能； 科研項目管理； 信息技術； 發展趨勢

中圖分類號：TP18；G322.24 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2024）06-0083-02

農業科研項目管理是推動農業科技進步和成果轉化的重要環節，其效能直接關系到創新成果的產生、轉化與應用。農業科研項目周期長、資源消耗大，所產生的數據量龐大，且往往涉及多個學科和領域，傳統管理手段難以高效處理和分析。對此，人工智能技術的快速發展為農業科研項目管理帶來了新的機遇，能夠有效提升管理效率、優化資源配置、輔助科學決策。

1人工智能技術在農業科研項目管理中的應用

人工智能技術的主要方向包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等，這些技術使得計算機能夠處理復雜的任務，如圖像識別、語音識別、自然語言理解和決策制定[1]。農業科研項目管理覆蓋項目申報、評審、立項、執行、驗收等各個環節，目前人工智能技術已在多個環節中發揮著重要作用。

1.1人工智能技術助力項目申報形式審查

人工智能技術在項目申報的形式審查中具有廣泛的應用潛力，能夠顯著提高審查效率、減少人為錯誤，并確保審查過程的標準化和公平性。比較常見的應用場景包括通過自然語言處理（NLP）技術提取申報材料中的關鍵詞來分析申報內容是否符合政策要求和申報指南，檢查研究目標是否與申報指南一致，預算編制是否符合規定；自動提取申報材料中的基本信息（如申報單位、負責人等），并與相關申報要求進行核對，確保信息準確無誤。人工智能技術在項目申報形式審查中的應用不僅減輕了審查人員的工作負擔，還提高了審查效率，已在國家自然科學基金委員會信息系統等多個科研項目管理平臺中使用[2]。

1.2人工智能技術實現評審專家智能推薦

農業專業領域復雜多樣，在農業科研項目評審中，專家的選擇對評審結果的科學性和公正性至關重要。傳統的推薦方式往往依賴于人為主觀判斷或有限的專家庫信息，容易出現專家匹配不精準、評審效率低等問題[3]。人工智能技術通過數據驅動和智能算法，能夠實現評審專家的智能推薦，有助于提高評審效率和質量。通常利用自然語言處理（NLP）技術，對采集的數據進行清洗、去重和標準化，從專家的論文、專利和項目中提取研究方向、關鍵詞和研究熱點，據此構建出專家的研究領域畫像；利用圖神經網絡構建專家-項目關系圖，通過節點嵌入和關系分析，推薦與項目關聯度高的專家；最終根據多維度評分及相關回避規則等條件進行專家智能推薦。人工智能技術實現了農業科研項目評審專家的智能推薦，可以極大減少項目管理工作人員在評審高峰期的工作負荷、降低時間成本，同時也有效排除了在指派過程中人工遴選可能涉及到的利益風險，具有較強的可用性[4]。

1.3人工智能技術優化項目成果評價體系

人工智能技術能夠通過對最新政策要求、項目管理規定、歷史成果評價案例、行業專家知識、專題庫數據等進行綜合分析來構建項目成果評價模型，并從多個維度對項目成果進行評價，有助于顯著提高項目成果評價的科學性、客觀性和效率。同時，通過數據驅動、智能分析和自動化處理，可以為成果評價提供更加全面、精準和高效的解決方案，有助于實現對項目成果質量的綜合評估和效益預測。此外，在項目成果評價的基礎上，能夠實現科研項目成果與市場產業需求的匹配，使科研成果與市場需求緊密結合，有助于促進成果的快速轉化應用。

1.4人工智能技術提升項目全過程管理效能

建立以數據為中心的科研項目管理方式，推動科研項目管理智能化，是推進我國國家治理體系和治理能力現代化的內在要求。隨著農業科研項目數據資源的不斷積累，人工智能技術通過分析和挖掘海量數據，可為農業科研項目管理提供更加精準的決策支持。利用大語言模型與數據挖掘算法，對科研項目的歷史數據、實時數據及產業相關互聯網信息數據進行深度挖掘和分析，能夠輔助管理人員制訂更加科學的計劃和決策方案。

2人工智能技術在農業科研項目管理中的發展趨勢

人工智能技術在農業科研項目管理中的應用雖然具有巨大潛力，但同時也面臨著數據標準和接口規范不統一、數據共享機制不健全、科研項目管理系統平臺分散無法互融互通、具備“人工智能+科研管理”能力的復合型人才較少等諸多挑戰。隨著農業科研項目管理信息化、智能化發展的加速，這些挑戰也將得到相應解決，以下是對未來人工智能技術在農業科研項目管理中發展趨勢的預測。

2.1數據標準規范化

隨著農業科研項目管理流程數字化的持續推進，相關數據標準也必將規范化。未來，政府將出臺相關政策，推動數據標準化建設，制定農業科研數據統一標準，包括數據格式、數據編碼、數據質量要求等，并開發和應用數據標準化工具，幫助科研項目管理人員將數據轉換為統一格式。通過統一的數據標準，可實現數據的規范化采集和存儲，提高數據的可用性和可操作性。統一的數據標準將促進數據的整合和分析，為人工智能技術提供高質量的數據支持。

2.2數據共享制度化

農業科研項目數據分散在不同的機構和平臺，數據共享機制不健全，并且涉及隱私保護、數據安全等問題，導致數據利用率低。未來，將建立完善的數據共享制度，明確數據共享的范圍、方式和責任，構建農業科研數據開放平臺，促進數據的共享和利用。通過數據共享，可促進科研機構之間的協作，提高科研效率，同時共享數據也將進一步為人工智能技術提供豐富的數據資源，支持在數據驅動下的決策。

2.3系統平臺集成化

農業科研項目管理系統平臺分散，無法互融互通，導致信息孤島現象嚴重。最常見的就是科研項目管理系統與財務系統不兼容，導致無法對科研項目全過程進行精細化管理。未來，將制定統一的數據接口規范，以實現不同系統之間的數據交換和共享，構建集成化的農業科研項目管理平臺，進而實現不同系統之間的互融互通。通過集成化平臺，可實現集項目申報、進度監控、資源管理、成果評價等功能于一體的管理模式，同時集成化平臺也將整合多源數據，為人工智能技術提供全面的數據支持，更好地輔助科學決策。

2.4人才隊伍專業化

農業科研項目管理需要既懂農業又懂項目管理，還懂得人工智能技術的復合型人才，然而這類人才目前較為稀缺，且此類跨學科人才培養難度較大，技術培訓資源不足。對此，未來將加強農業科研項目管理與人工智能領域的跨學科培育，用以培養復合型人才。同時，為農業科研項目管理人員提供人工智能技術培訓，打造一支科學專業的人才隊伍。

復合型人才隊伍的建設將推動農業科研項目管理的智能化發展，促進人工智能技術在農業科研項目管理中的應用，有助于進一步提高管理效率。

3結語

人工智能技術在農業科研項目管理中的廣泛應用，對于科研項目管理人員來說既減輕了工作任務，又提高了工作效率，但也給科研項目管理人員帶來一定的挑戰與危機。未來，隨著農業科研項目管理信息化、智能化發展的加速，這些挑戰將逐步得到解決，同時管理人員也需要與時俱進，不斷學習最新技術，方能實現人工智能與科研項目管理的深入融合。