可以预期,以AI为代表的新一代信息技术将深刻影响智慧农业发展,用人工智能赋能农业成为一大命题。农业机械化已经让大田的粮食生产从体力劳动中解放出来。未来,农业信息化会让农民成为更体面的职业。
当最前沿的技术与最古老的产业相遇,会激荡出怎样的变革?日前,国内首款农业AI对话机器人发布,诸如“土豆出现烂根怎么办”“某地西瓜行情怎么样”“帮我找个杨梅采购商”这些问题都将得到回答。可以预期,以AI为代表的新一代信息技术将深刻影响农业发展,抓住人工智能这个智慧农业新风口成为一大命题。
农业AI应用正加速铺开。本世纪初,其在国内已露端倪,既有耕、种、收等智能机器人,也有病虫害探测、土壤墒情测报智能系统。近年来,具有自主知识产权的传感器、无人机、农业机器人等日臻成熟,出现在越来越多的农业场景中。2020年,农业农村部、中央网信办印发《数字农业农村发展规划(2019—2025年)》,提出加快农业人工智能研发应用。自ChatGPT发布以来,认知大模型技术持续进化,国内类似产品不断推出。在此背景下,农业领域大模型产品的推出自然不足为奇。
人工智能的农业应用非常广泛,涉及感知、决策、控制、作业等,农业AI对话机器人只是其一。传统农业的特点是靠天吃饭,而我国的智慧农业发端于物联网设备和与其对应的农业信息化系统,通过监测和改善生长环境,使农业生产更稳定可控。如今,叠加新一代信息技术,农业数据要素将持续发挥作用。比如,借助猪脸识别,结合声学特征和红外线测温,从猪的体温、叫声等可及时判断猪是否患病,从而预警疫情,科学养殖。
智慧农业是用科技武装农业,并牵引资本、人力、土地等多种生产要素。很多国家都把智慧农业作为优先发展方向,全球智慧农业呈现出两大特征。一是高度集成。各种设备与技术高度集成,物联网、大数据、人工智能、云计算等叠加交融,形成了智能生产系统。国土面积只有4万多平方公里的荷兰,就是在设施农业中集成智慧农业,每公顷能产出54.4吨蔬菜,是我国的2.4倍。二是数据融通。不只应用在生产领域,而是打通生产、加工、流通、销售环节,建立大农业数据库,实现产销高效对接。有的国家在此基础上建立农业展望制度,直接影响期货市场走势,拥有了主导世界农产品市场的战略武器。
现阶段,人工智能可以成为农业生产强有力的辅助,但远不足以完全替代人和人的决策。这与其发展程度有关。一方面,有数据,缺智慧。行业数据、社会数据、企业数据难以有效融合,缺少针对农业大数据的深度挖掘和分析利用,预测预警和配置资源等核心功能还远未发挥。另一方面,有示范,缺规模。由于门槛高、价格高,目前应用局限在少数主体上,不少地方存在增量不增效、技术脱离实际等问题。此外,人工智能的核心是数据、算法和算力,但是农业生产对象具有生物特性,比较效益又低,数据采集难、算法要求高、算力资源缺,导致落地难度大。
人工智能赋能农业是好事,但也急不得。大国小农是我国的基本国情、农情。再高大上的技术,农民和农企都面临是否用得上、用得起、用得划算的问题。一方面,他们追求增产、提质、节本,需要导入智能装备;另一方面,又有求稳心态,对短期成本收益敏感,对新技术应用有迟疑。可见,新技术落地不是一蹴而就的,要不断迭代优化,从而突破盈亏平衡点。要从实际出发,积极探索应用场景,打造内容丰富、模式多样、载体多元的解决方案,降低用户成本,务求实效实用。
农业机械化已经让大田的粮食生产从体力劳动中解放出来。未来,农业信息化会让农民成为更体面的职业。推动智慧农业发展,政府应聚焦农业公共基础数字资源建设,通过政策引导数字技术的产业应用。科研院所要把工程科技与农业生产相结合,研发攻关更多接地气的产品。各类资本则要以长期投资的耐心支持经营主体。农民和农企则要抓住新一轮信息技术机遇,提升品质、做强品牌,实现增值。(乔金亮)
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