AI能否“爆改”農業？（“融”觀中國） ——“人工智能賦能千行百業”系列報道之四

 

2024年12月19日,江西省瑞昌市高標準設施蔬菜示范中心,工人正在采摘西紅柿。 魏東升攝(人民視覺) 

3月16日,山東青島萊西市沽河街道,植保無人機、長臂噴霧機在田間對小麥進行管護。 張進剛攝(人民視覺) 

3月21日,無人巡檢機器人在天津一家智慧農業園區內巡控。 新華社記者 孫凡越攝 

　　湖北秭歸,裝載“AI大腦”的無人機在山地果園中穿梭,自動識別田埂、溝渠、電線桿等復雜地形特征;廣東茂名,荔枝產業大數據平臺完成DeepSeek本地化部署,病蟲害診斷更加高效準確…… 

　　“AI+農業”,近年來有不少嘗試。隨著AI大模型技術不斷升級,農業各領域、各環節又將迎來哪些機遇?這些嘗試效果如何?記者進行了采訪。 

　　育種裝上“加速器” 

　　吉林公主嶺,一望無垠的玉米試驗田里,一臺機器人正在綠油油的葉片間穿梭,拍下植株的清晰影像……中國農業大學教授陳建給記者展示了一段視頻。畫面中的,是他與團隊的研究成果——搭載國產AI種業大模型“豐登”的智能育種機器人。 

　　育種機器人有什么功能?如何替代人工? 

　　“我們熟知的袁隆平先生,就是育種學家。”陳建告訴記者,“過去培育新品種,靠的是育種學家長期在野外觀測、試驗。不僅辛苦,育種周期也相對較長。” 

　　陳建與團隊正在做的,就是讓智能機器人在田間地頭對作物進行觀測和判斷,初篩出可能具有高產、抗病等潛在優質基因的植株,以供育種學家進一步檢測實驗。 

　　“機器人的出現,就是要替代過去育種學家那些辛苦但技術含量相對不高的工作。”陳建說。 

　　有了AI大模型的賦能,相較于傳統農機,智能育種機器人不僅能執行命令,還能自主完成類似人類的聯想推理。“比如根據玉米的株高以及果穗數量等特征,判斷它是否屬于潛在優勢植株,并決定是否調整行進軌跡重點感知”。 

　　陳建介紹,一個機器人每小時能完成2.5畝農田的檢測;成百上千個機器人同時作業,就能實現量的飛躍。根據觀測結果完成初篩后,需要進入實驗室檢測的植株大幅精簡,育種周期明顯縮短。 

　　在實驗室內,AI還能幫助科研人員快速查找優勢植株的共性基因片段。“在表型檢測和基因分析兩個階段,AI都能發揮作用。這就像給育種裝上‘加速器’。”陳建說。 

　　育種對于農業的發展有多重要? 

　　種子是農業的“芯片”,種業是國家戰略性、基礎性核心產業。“就像袁隆平先生的超級稻造福了全世界,我們希望借助AI加速育種,讓小麥、玉米等糧食作物在高原、戈壁、鹽堿地等惡劣環境下也能生長。”陳建說,“這樣,中國糧食安全就更有保障,人類的飯碗也會‘越端越穩’。” 

　　農業有了“新農具” 

　　除了服務于育種,AI又給普通農戶的生活帶來哪些改變? 

　　在江蘇鎮江,句容春田生態農業發展有限公司總經理夏洪宇經營著位于茅山鎮何莊村的一家無人農場。對他來說,AI帶來了實實在在的人力解放、產量提升。 

　　夏洪宇告訴記者,以往使用農機,需要人來給地圖“打點”、手動規劃路線;如今北斗+5G高精度定位技術,搭配AI智能算法,農機能夠自主規劃路徑、自動避障。而在除蟲、除草等方面,AI通過識別視頻監控和作業照片,能第一時間全面獲取蟲情、作物長勢,“常常比人的判斷要快、要準”。 

　　“通過改造,從2023年到現在,農場糧食單產總產大幅提升。”他說。 

　　近年來,配合大數據、5G、物聯網等技術,AI正成為不少地方種番茄、種荔枝、種藍莓,甚至養豬、養牛的“新農具”。 

　　以農業無人機為例。目前市面上常見品牌無人機基本都裝配了AI功能,能承擔噴藥、施肥、播種、運輸、監測災情等工作。據農業農村部部長韓俊在今年全國兩會“部長通道”上的介紹,目前中國農業無人機保有量超過20萬架,作業面積超過4億畝。 

　　“普通農戶多采用向合作社或公司租用無人機服務的模式,”陳建表示,“這樣一來,機器能跨省調度、充分利用,農戶負擔的成本也降低了。” 

　　AI大模型的廣泛應用,尤其是圖片識別和語音等功能的普及,還降低了農村群體的信息獲取門檻。 

　　這幾天,吉林省蛟河市一位38歲的村支書呂宏巖在網上“火了”,視頻中,他手把手教年紀較大的村民與AI對話,解決日常養牛、種地中的問題。“AI的普及,極大提高了村民們自主解決問題的能力。”他感嘆。 

　　為推動“AI下鄉”,農業農村部與騰訊合作推出“耕耘者振興計劃”,計劃用3年時間對鄉村治理骨干和新型農業經營主體帶頭人開展免費AI工具培訓。 

　　全鏈賦能“產供銷” 

　　AI對農業的賦能,不僅在育種、種植、養殖、漁業等領域橫向鋪開,也在生產加工、倉儲物流、數字營銷等環節縱向拓展。 

　　廣西靈山是著名的荔枝之鄉,荔枝種植規模居廣西第一、全國第二。然而,受到保鮮技術、物流時效以及銷路方面的限制,品質上佳的靈山荔枝名氣并不響,果農利潤也不高。 

　　AI的使用,為解決這些問題提供了靈感。荔枝采摘下后,借助AI圖像識別技術,可以依據大小與成色完成分級分選,不同等級的果子,自動分配不同銷售渠道,實現利潤最大化;隨后,AI算法能將訂單與庫存快速匹配,保證發給消費者的荔枝足夠新鮮;此外,在農產品深加工環節,AI還能像管理一家小工廠一樣,將原材料采購、生產線開設、稱重結款等各項工作安排妥當。 

　　在營銷環節,各類AI工具入駐電商平臺,成為萬千新農人的“趁手兵器”。 

　　以淘寶為例,從商家經營到消費者體驗,每一個環節都有基于Al的工具創新,包括廣告精準投放、文生圖制作海報、AI客服查詢物流信息、自動生成直播話術……平臺還為各類工具提供了免費教程,讓農戶更快上手。這都在不同程度上降低了農產品營銷的成本,提升運營效率。 

　　農民或變“管理者” 

　　農業作為人類社會最古老的行業,其發展轉型面臨復雜挑戰。這意味著AI與農業的“結合”沒那么簡單。 

　　一方面,“巧婦難為無米之炊”,AI農業大模型離不開高質量的農業數據。然而,農業數據具有地域性、季節性、多樣性和周期性等特點,復雜程度明顯高于其他行業。 

　　另一方面,相較于其他行業,農業的利潤空間較小,開發維護AI系統成本較高。據業內人士透露,當前AI在農業領域的應用多在試驗示范階段,尚未形成可復制的商業模式;AI在農業產供銷全鏈路中的應用也仍為點狀分布,沒能實現全面整合。 

　　這些問題如何解決?需要各方參與者更多思考。 

　　數據復雜?國家數據局、農業農村部等相關部門,正通過制定統一標準、建設產業云服務平臺等舉措,著手減少農業數據要素開發利用的障礙。 

　　如何推動AI全面整合農業產供銷全鏈路?要以真實應用場景為錨點,多方協作、長期投入。資金與政策方面的支持也不可或缺。 

　　有專家指出,想要真正實現農業智能化的愿景,產業現代化程度也需要“配套”。包括以銷促產,發展“訂單農業”,助力解決“賣不出去”“賣不出好價”問題;推動土地流轉與經營托管進一步“規模化”,以及加快農業“組織化”,探索國企、村集體與農民共同參與的新模式。 

　　還有一個問題擺在人們面前:當AI越來越多地參與到農業生產、供應、銷售的各環節,農業這一古老行業將產生怎樣的變革? 

　　陳建認為,未來農業將進一步依賴智能裝備。農民角色將轉變為管理者,負責監督和協調機器人工作。 

　　“我希望未來提到‘農民’,人們不要首先想到‘辛苦’,而是將其當作一種高技術含量的的職業選擇。”陳建對記者說。