人工智能在我國農業上的應用現狀、挑戰與發展策略

文獻標識碼：A

目前，人工智能已應用到農業生產的多個領域，包括病蟲害檢測、農機裝備等，如無人駕駛拖拉機、自動駕駛植保機、植保無人機等。劉柏旭基于多約束貝塞爾曲線的改進 A^? 路徑規劃算法，研發果園施肥機器人自主施肥硬件，搭載果園施肥機器人實現路線規劃、軌跡跟蹤、自主變量施肥。韓雨基于DWA（動態窗口法）、MPC（模型預測控制）、ROS四輪差速驅動底盤設計的設施農業機器人驅動底盤系統，能夠實現農業機械智能避障、路徑規劃和路徑跟蹤。

人工智能是通過機器學習，模擬人腦神經網絡結構，通過傳感器接收信息，運用計算機視覺系統識別場景和活動，通過自然語言處理（NLP）允許機器理解和生成人類語言。人工智能在農業領域上的應用，不僅可以預測病蟲害的發生趨勢以及作物產量潛力，還可以處理和分析大量相關數據，提出種植管理建議，實現農業作業的精準化、智能化，降低生產成本。

20世紀50年代，人工智能作為獨立的學科誕生；20世紀60—70年代，人工智能由抽象概念逐漸發展成為可用于解決實際問題的手段；20世紀80一90年代，人工智能從理論探索向實際應用過渡，開始在金融、醫療、制造業等領域實際應用；21世紀以來，人工智能已成為引領科技革命和推動產業升級的核心動力之一。人工智能與農業生產的緊密結合已成為必然，在農業領域的應用將發揮越來越重要的作用。

1農業人工智能發展現狀

20世紀70年代，人工智能的萌芽出現在農業自動化實踐中，開始嘗試利用計算機技術控制農業設備。1995年，GPS設備開始在聯合收割機上使用。21世紀以來，物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術與農業生產相結合，涉及作物生長模型預測、遠程監控、無人機植保、無人駕駛農機具、病蟲害智能預測等方面。本文從農業機械智能化、農業管理智能化、農產品質量檢測及銷售智能化三方面進行闡述。

1.1農業機械智能化

在智慧農業的背景下，農機裝備正經歷著革命性的變化。人工智能技術與農業機械相結合，提高了農業機械的使用效率，實現了農業自動化、機械化、智能化，大幅度提高了勞動效率，減少了勞動力成本的投入。例如，山西省忻州市原平市王家莊鄉東泥河村大蔥種植基地，安裝了北斗衛星導航系統的無人駕駛拖拉機可由操作人員根據預先設定好的耕作起點和路線自主完成大蔥種植機械作業，提高了作業精度和效率。福州木雞郎智能科技有限公司自主研發了蛋雞養殖機器人“木雞郎6”，通過圖像識別技術和家禽聲紋識別技術，實時監測蛋雞的生理狀態、產蛋情況、飼料狀態，結合人工智能算法，監測雞舍環境，定位死雞、弱雞、絕產雞的具體籠位，及時淘汰沒有飼養價值的蛋雞。

據統計，每臺“木雞郎 6ⁿ 機器人可以管理20萬只雞，死雞檢出率達 99% ，極大地減輕了飼養人員的工作強度，提高了飼養人員的工作效率。搭載國產AI種業大模型“豐登”的智能育種機器人，能夠在田間地頭篩選出高產、抗病、具有潛在優秀基因的植株，可縮短育種周期。

1.2農業管理智能化

隨著人工智能的發展，智能化管理賦能農業生產的各個環節，為農業生產提供產前、產中、產后的科學決策。捷佳潤科技集團股份有限公司研發的土諦AI產品可結合北斗衛星導航系統，根據農戶輸入的地塊信息給出精確的地理位置、土壤特性、氣候條件等信息，推薦適合當地種植的作物種類，并分析市場前景；通過圖像識別技術，根據農作物葉片照片，土諦AI產品能識別出農作物病蟲害發生情況，并提出合理化的病蟲害防治建議[]。杭州田立方·臨平未來農場利用傳感器和集成AI技術智慧系統打造無人農場，在油菜花田設置傳感器，實時掌握油菜花田土壤情況、葉面濕度、病蟲害蹤跡，并進行數據積累和深度分析，優化種植方案[]。魯洋靜[]研究基于人工智能的農業智能化管理系統，基于人工智能的作物產量預測準確率為 89% ，較傳統人工預測方法提高了 17% ；基于人工智能的病蟲害檢測準確率達到 92% ，較傳統檢測方法提高了 18% ；與傳統管理方法相比，基于人工智能管理的農田，灌溉效率提高了 20% ，施肥效率提高了 25% 。

1.3農產品質量檢測及銷售智能化

利用數據采集與處理技術，借助人工智能與大數據，可分析農產品的銷售規律和趨勢，將物聯網技術與農產品生產、加工、銷售等環節緊密連接，通過信息共享和協同作業，提高農產品銷售的精準性和有效性。秦寅初等[]研究的蘋果表損智能檢測系統，通過視覺圖像采集、蘋果表損檢測算法等對蘋果表損進行檢測與分級，結果顯示該智能檢測系統的表損檢測準確率可達 97.5% ，平均分揀時間為5s·個-1。東莞市圈子你我人工智能科技有限公司借助AI算法與機器人視覺，通過智能化分揀農產品，剔除不合格產品，實現了保障農產品品質的目標；在農產品推介銷售方面，AI利用數字人可實現 24h 不間斷直播帶貨，幫助農產品走向全球市場[4]。

2問題與挑戰

2.1缺少數據互聯

人工智能技術利用計算機視覺技術，通過攝像頭和圖像識別感知農業作業環境，識別作物、雜草、病蟲害等，不僅能夠降低作物誤傷率、提高作業效率，還使得農業生產更加精細化、智能化，符合精準農業要求[5]。但農業生產涉及因素眾多、復雜，導致農業生產的可控性較差。如復雜的農田環境，包括地形有平原、丘陵、山區、沙漠、高原等；土壤質地有砂質土、黏質土、壤土等；地處濕潤地區、半濕潤地區、半干旱地區、干旱地區以及復雜多變的農田生物群落等。在諸多復雜的農田環境中，極易造成機器感知不精準、末端執行器不靈敏等問題。解決這些問題需要大量的試驗數據做支撐，而農業數據的獲取和標注成本高昂，數據質量也參差不齊，各農業智能平臺存儲數據格式各不相同，平臺之間數據的可用性較差，缺少各種數據的互聯共享。

2.2缺乏交叉學科人才

《中國人口和就業統計年鑒》（2021）文獻顯示，截止到2020年年底，我國鄉村人口為5.1億人， 16～59 歲鄉村勞動年齡人口為2.85億人，僅占鄉村人口總數的 55.88% ；從學歷情況來看，我國鄉村中，專科及以下學歷的人口數占鄉村人口總數的 99.8% ，本科及以上學歷的人口數占鄉村人口總數的 0.2% [6]。現階段我國在智能農業發展上存在的主要問題包括：農業經營規模小，小農戶數量眾多；年輕從業者占比較低，文化水平較低等，這些均難以滿足農業人工智能化發展對人才的要求。目前，我國農業高等院校仍以傳統農業類學科教育為主，隨著科技和農業現代化的發展，我國農業高等院校雖然也培育了眾多農業工程人才，但在與人工智能結合方面，還面臨著數據安全和隱私問題、教師與AI并行的技術替代性問題、AI的倫理問題等7]。農業人工智能的發展對農民和農業技術人員也提出了新的要求，如何推廣和普及智慧農業技術，讓農民和農業企業接受并從中受益已成為具有挑戰性的問題[8]。

2.3開發成本高、利潤空間小

人工智能系統的開發和維護需要較高的硬件成本，數據的獲取、存儲、處理均需要大量的資金投入，聘用高端人才更需要高薪成本等。與其他行業相比，農業的利潤空間較小，自主開發和應用人工智能系統的可能性較低，而企業開發人工智能系統需要投入大量的資金和人力。目前，人工智能在農業領域的應用多處于試驗示范階段，尚未形成可復制的商業應用模式，人工智能產品的開發多與某項內容或技術有關，與農業的結合多為點狀分布，未能實現全面整合。

3人工智能時代的農業發展策略

3.1農業數據共享

農業數據具有多樣性，各種復雜環境下農業數據的獲取和標注成本較高，人工智能的發展是“技術+數據”的雙驅動。因此，首先要對農業數據進行確權。應制定相應的政策和法規，界定農業數據的性質，如個人隱私數據、公共數據、商業數據等，分級管理不同風險程度的數據。政府部門要進行多方合作，激活并保護農業數據安全。其次，整合農業數據資源，構建農業數據開放平臺。資源整合過程中需制定農業數據通用標準，如土壤成分采集標準、氣象數據采集標準、病蟲害數據采集標準等。統一數據標準和格式，為數據添加便于分類和檢索的標簽，通過數據脫敏技術保護農戶隱私與安全。鼓勵農業科技公司建立協議共享機制，共享非核心農業數據。建立數據交易市場，農民可通過數據使用權的出售獲得收益，企業或研究機構可獲得更多可利用的研究數據，有效降低數據資源的獲取和處理成本，提高數據資源的質量和使用效率。最后，建立共享激勵機制。通過財政補貼吸引社會資本投入智慧農業建設，設置數據貢獻獎勵，推動規模化數據共享。

3.2復合型人才培養

人工智能與農業的深度融合需要農業復合型人才做支撐，充分發揮人的主觀能動性，才能更好地推動農業現代化進程，促進鄉村振興。一是強化基層實踐。依托科技小院等平臺，促使農業相關專業的學生深入農業生產一線，了解和學習人工智能與農業相結合的技術，使學生在田間地頭解決實際問題的同時，掌握農業人工智能的相關技術。二是強化交叉學科建設。高校應將人工智能、計算機科學與農業科學相融合，打破傳統學科壁壘，增設新興專業，如農業大數據、智能農機裝備、精準農業等。三是建立校企聯合機制。加強科研機構、高校、企業的合作交流，從傳統單一的農業專業人才技能培養向兼具農業技術能力和數字智能技術能力的復合型人才培養轉變[9]，將企業需求融入課程設計，鼓勵企業技術骨干與教師聯合授課，共建智能化、數字化的實訓基地。四是人工智能助力農民職業培訓。借助生成式人工智能，創建虛擬農場，使農業從業者通過沉浸式的學習體驗直觀感受農業生產的各個環節，如植物生長環境變化、病蟲害防治、極端天氣防災減災、智能農機裝備的使用等[20]。

3.3降低成本投入

硬件成本是人工智能開發應用的重要投入。一是利用開源框架和預訓練模型減少自主研發算法的成本投入，整合分散的農業數據，減少重復數據采集成本，提高數據利用率。二是開發標準化、可復制的AI模塊，按實際生產需求組合安裝使用，利用云廠商的AI開發平臺開發“一機多用”的人形機器人。三是通用人工智能技術或設備租賃，降低中小農戶的投入成本，如農用無人機租賃、AI植保服務等。四是整合產業鏈，通過人工智能與農業全產業鏈相結合的模式，使種植（養殖）、加工、銷售各環節與人工智能相結合，分攤成本、降低成本。

隨著技術進步和科技創新，人工智能將更緊密地與農業生產實際相結合，通過農業大數據分析，更加精準地預測和分析農業生產狀態，為管理者提供精確的智能決策依據。

參考文獻：

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[8]魏明振．生成式人工智能與農業深度融合的機理和路徑研究[]//河北省重點高端智庫“河北省公共政策評估研究中心”，河北省公共政策評估研究基地，河北省科技創新智庫．第十三屆公共政策智庫論壇暨“雄安建設與發展國際學術研討會”會議論文集.中共山東省委黨校（山東行政學院），2023：245-252.

[9]楊勇，劉增輝．互聯網 + 大數據的農產品銷售平臺的數字營銷模式分析：以運城市消費扶貧供銷數據平臺為例凹]．海峽科技與產業，2022，35（12）：70-73.

[20]高輝，李卓，岳本奇．生成式人工智能輔助農業職業培訓路徑研究．農業與技術，2025，45（6）：177-180.