開拓人工智能在農業(yè)農村應用新空間——對話張合成、姚國章、柴秀娟、邱武、徐正華

今年以來，人工智能國產大模型加快應用，開辟出與實體產業(yè)相融合的新賽道。在人工智能的助力下，農業(yè)農村也越來越時髦，優(yōu)化育種、精準飼喂、數字化感知和識別等都已得到應用。今年中央一號文件明確提出，支持發(fā)展智慧農業(yè)，拓展人工智能、數據、低空等技術應用場景。人工智能在農業(yè)農村的應用現況如何？發(fā)展空間在哪里？需要注意哪些問題？如何解決人工智能高投入與經濟效益難以平衡的難題？不久前，中國農業(yè)科學院農業(yè)經濟與發(fā)展研究所舉辦了主題為“人工智能在農業(yè)農村中的應用與挑戰(zhàn)”的“農經觀察”第63期會商會議，本期對話邀請張合成、姚國章、柴秀娟等專家，邱武、徐正華等地方代表展開交流討論。

人工智能技術給農業(yè)農村帶來新業(yè)態(tài)

姚國章：當前農業(yè)農村對人工智能的需求非常迫切，人工智能賦能農業(yè)的多場景、多環(huán)節(jié)、多領域，形成農業(yè)全產業(yè)鏈深度融合應用。如智慧育種和基因編輯，對提高作物產量、控制品質起到很大作用；精準種植和植物管理，為作物提供健康監(jiān)測和精準病蟲害防治；精準灌溉系統(tǒng)和水資源管理，在節(jié)水減水方面的效果非常好；智能播種、施肥和農機自動化廣受關注；智能畜牧和水產養(yǎng)殖，包括環(huán)境控制等進步很快；人工智能賦能農產品品質分級和質量安全檢測以及個性化的營養(yǎng)健康管理，助力食品安全；農業(yè)機器人與自動化作業(yè)、智能采摘與收獲、植保無人機等，在實際應用中成本仍然較高，與發(fā)達國家還有一定差距。

柴秀娟：人工智能正通過多種技術路徑推動農業(yè)生產向智能化、精準化和高效化轉型，如信息感知、智慧決策、自主作業(yè)等技術，有效提升了農業(yè)資源的利用率，提高了農作物產量和品質，改善了農業(yè)的生態(tài)環(huán)境。人工智能不僅促進了農業(yè)產業(yè)的全面升級，也驅動智慧農業(yè)從細微的量變邁向顛覆性的質變。比如不少農業(yè)智能機器人呈現出具身智能的典型特征，從環(huán)境感知、裝備智能操作控制到裝備反饋，都展現出高度的自主性與精準性，讓農業(yè)生產的每一個環(huán)節(jié)都充滿智能活力。

張合成：農業(yè)農村領域是新一代人工智能技術的必爭之地。人工智能在農業(yè)農村的應用要處理好以下幾種關系。一是生物技術突破和人工智能技術應用的關系。生物技術是基礎，人工智能技術應用于生物技術。比如智能育種、智慧育種，可解讀為育種智能化，也就是智能技術在育種領域的應用。二是勞動密集型與技術密集型的關系。人工智能技術一定是技術密集型的，但是遇到勞動密集型行業(yè)時，我們不能讓人工智能把勞動密集型行業(yè)消滅掉。三是研發(fā)長周期性與革命性突變的關系。四是小農戶分散性與人工智能高技術集約性之間的關系。集約性肯定是有利的，但小農戶也是千百年來就存在的，這二者形成的張力要怎么通過人工智能處理好。五是消費者需求、認可與新產品創(chuàng)制的關系。因為將來人工智能技術進步之后的產品，涉及農產品，涉及老百姓健康，以及消費者怎么看，這些問題都需要在實際中解決。

姚國章：人工智能在農業(yè)農村發(fā)展較快，面臨的問題和挑戰(zhàn)也不少。小農戶分散經營，限制了大規(guī)模機械化和人工智能技術標準化的應用；人工智能設備初期采購成本過高，農民購買意愿低，各家各戶自己買也不太現實；不同地區(qū)的數字基礎設施建設存在差異，長三角等經濟發(fā)達地區(qū)基礎較為完善，偏遠地區(qū)存在網絡信號不穩(wěn)定、數字鴻溝、基礎設施可靠性不足的問題；農業(yè)人工智能專業(yè)人才缺乏，單靠農業(yè)院校培養(yǎng)的人才，跟社會的實際需要還有很大差距；農民對新技術的接受度不足，了解不多，不太會使用；創(chuàng)新成果轉化率低，不少高校的人工智能研究成果還未能落地，對環(huán)境感知能力存在局限性；農業(yè)數據泄露風險、隱私保護等，這些問題都是值得關注的。

邱武：我談兩個比較明顯的挑戰(zhàn)。一是數據獲取難度大。農業(yè)生產環(huán)境復雜多變，數據分散在各個主體手中，缺乏有效的整合和共享機制，導致數據質量參差不齊，且未能實現自動收集，難以滿足人工智能技術的需求。二是人工智能技術普及程度低。比如廣東省茂名市水果種植總面積達300多萬畝，但真正實現智能化管理的果園只有幾個，雖然部分果場已經在使用水肥一體化技術設施，但普及率不夠。特別是人工智能機械化采摘技術仍不成熟，大部分果園仍以人力采摘為主，存在人工成本高、效率低、安全性差等問題。

小農戶適配性與成本效益是突出挑戰(zhàn)

邱武：近年來，茂名市大力推進農業(yè)現代化建設，人工智能的應用和低空經濟發(fā)揮了積極作用。例如，我們建成了廣東省首個農產品單品全產業(yè)鏈大數據平臺——茂名荔枝產業(yè)大數據平臺，應用于生產管理、防災減災、市場營銷等多個環(huán)節(jié)。平臺通過各類智能物聯(lián)監(jiān)測設備，采集墑情、蟲情和氣象等信息，通過5G技術一鍵觸達30多萬戶農戶手中，解決技術服務群眾的“最后一公里”難題。今年，平臺完成大模型的本地化部署，病蟲害診斷準確率提高至95%，生產效率提升30%。在市場營銷方面，平臺通過收集市場價格動態(tài)信息，自動生成“每日商情”，有效解決銷售信息不對稱問題。在農業(yè)政務服務中具備更智能、便捷、高效的優(yōu)勢，自平臺投入運行以來，數智化賦能讓茂名荔枝克服天氣等多種不利影響，實現優(yōu)質優(yōu)價、產銷雙贏。今年茂名首次利用無人機精準運輸，把采摘的荔枝從山上果園運到鎮(zhèn)上的集中收購點，縮短了運輸時間，降低了成本。

姚國章：就國際而言，人工智能應用在多個領域，發(fā)揮出“乘數效應”，為未來農業(yè)的高效發(fā)展提供了新思路。比如美國農業(yè)無人機的模式創(chuàng)新，通過移動作業(yè)車的方式，把無人機集中到一起，實現補水、給藥全方位集成；荷蘭智慧農場的芹菜智能種植，從種子的精心挑選到生長環(huán)境的智能調控，每個環(huán)節(jié)都展示了科技與農業(yè)的深度融合。

就國內而言，智能種植和農機裝備在全國各地都有相應探索，成效顯著。比如，通過使用智能農機裝備即可實現2人管理2000多畝農田，這在不少高標準農田建設試點已經實現。再比如，在湖北省鄂州市碧石渡鎮(zhèn)虹橋村，中新開維現代牧業(yè)有限公司將一號生產大樓建設為26層高的樓房養(yǎng)豬基地，配套建設智能飼料生產系統(tǒng)、智能飼料輸送系統(tǒng)、智能消毒控制系統(tǒng)等，其發(fā)展模式已成為畜牧業(yè)協(xié)同發(fā)展的一個方向。上海研發(fā)的全國首個采摘機器人，大大提升了采摘效率，有效破除了采摘周期短、人力跟不上的瓶頸?？蒲袡C構與科技企業(yè)的創(chuàng)新合作也有很多，這些都是行之有效的探索。

張合成：一方面，要注意服務小農戶。人工智能在農業(yè)領域的應用價值體現在三個方面，替代人工、降低損失、服務小農戶。目前，人工智能在替代人工方面的成就是最突出的，降低損失方面次之，在服務小農戶方面還需關注。小農戶本身是客觀存在的，人工智能要服務小農戶這個主體，而不是因為有人工智能技術去調整小農戶這個主體。另一方面，要注意公平導向。關注小農戶信息不對稱的問題，對于不用手機、不會用智能手機的傳統(tǒng)農民，可以通過技術指導、拓寬信息獲取渠道等方式幫助他們解決面臨的難題。

徐正華：需要注意標準規(guī)范化兼容性的問題。比如我們現在做農業(yè)機器人，如果出了意外，責任如何界定，這就涉及法律問題。另外，人工智能在農業(yè)農村的應用離不開各個廠家的協(xié)作，這就需要標準先行，讓大家的接口、功能模塊盡快和標準一致，就像手機充電器一樣，不管是哪個廠家生產的，一接上就可以使用。因為有很多模塊是標準接口，按照標準接口進行模塊化設計、模塊化搭建、模塊化應用，這樣整個行業(yè)的應用成本會大幅降低，應用推廣的范圍將更廣、效率也會提高。

徐正華：當前人工智能已逐漸廣泛應用于農業(yè)農村領域，正處于轉型升級的關鍵階段，農業(yè)未來的發(fā)展方向必然是智能化。但受農業(yè)自身屬性的影響，目前該領域尚未形成大規(guī)模應用，規(guī)模效益也尚未完全顯現。不管是企業(yè)還是基層，目前的支持力度還不夠，這方面還需要政策引導，加大對產學研、基層與企業(yè)合作等方面的資金投入，持續(xù)開展推廣示范，尤其要把一批有代表性的應用推廣至基層，讓大家看到實際效果，從而帶動更多應用。相信未來一定會朝這個趨勢發(fā)展，從我們企業(yè)的角度來講，也會堅定不移地往這個方向推進。

邱武：人工智能技術從研發(fā)到應用，包括設備購置、系統(tǒng)開發(fā)、后期維護等環(huán)節(jié)，成本很高，需要大量資金支持。特別是基層經費有限，一定程度上限制了人工智能技術在農業(yè)領域的應用和深入發(fā)展。與此同時，人工智能技術的應用依賴專業(yè)的技術人才，基層單位的人才儲備相對不足，難以保障技術的有效落地和持續(xù)優(yōu)化。不少企業(yè)在水果育種、種植管理、智能分揀、品質溯源等方面積極探索，搭建了一些實用性強的大模型。如果企業(yè)在人工智能領域的相關探索能夠實現更好的轉化和應用，高投入與經濟效益難以平衡的問題就有希望逐步得到解決。

從技術落地到共建共享的實踐路徑

姚國章：農村里的高手很多，要發(fā)揮民間高手的示范效應，把農村的技術能手組織起來，讓他們在田間地頭使用智能農機，在條件允許的情況下，還可以對無人駕駛耕田機等智能設備進行合理改造，讓更多農民看到人工智能的優(yōu)勢。鑒于農村年輕人日漸減少的現實困難，可以組織體力比較好的村民，引導他們主動使用先進農機，同時幫助他們對接市場。另外，加強農業(yè)人工智能人才培養(yǎng)，可以對農民開展定制化的人工智能技術培訓，讓他們持續(xù)走進課堂，提升數字素養(yǎng)，提高對智能技術的認知和采納意愿。

徐正華：幫助農民更好地使用人工智能，人才培養(yǎng)很關鍵。從現狀來講，農村還是以使用傳統(tǒng)農機裝備為主，能夠使用智能化裝備的應用型人才比較短缺，而且農民到農機公司主動學習的意愿并不強烈。如果一個農業(yè)機器人的功能有十項，農民群眾只用了兩項，還有八項不會用，這就無形中給人工智能的推廣帶來了障礙。因此，既要培養(yǎng)研發(fā)型人才，更要培養(yǎng)應用型人才，這就需要我們積極主動去農村，到農場、合作社等地方，加大智能化裝備的現場推廣應用力度，加強培訓，讓農民掌握智能農機的操作使用、保養(yǎng)維護等技能，包括要主動挖掘智能農機在農業(yè)農村的潛力。

邱武：大部分農民對新技術的接受程度不高，擔心技術應用會增加生產成本、影響收益，對新技術持觀望態(tài)度。同時，農民普遍對學習新技術存在畏難心理，認為新技術操作復雜、學習門檻高，缺乏主動學習和應用的積極性?？赏ㄟ^舉辦培訓班、現場演示等方式，提高農民對人工智能技術的認識，讓他們看到技術應用帶來的實際效益。同時，建立示范基地，展示人工智能技術在農業(yè)生產中的成功案例，增強農民對新技術的信心。此外，要優(yōu)化智能設備的操作界面，讓功能更貼合農活場景，比如用農民熟悉的方言指令替代復雜按鍵；建立村級技術服務點，配備專兼職技術員，及時解決設備調試、故障排查等問題，避免農民因操作不暢而放棄使用。還可以推動人工智能工具與本地種植養(yǎng)殖經驗結合，比如基于地塊數據生成個性化種植方案，讓技術真正用得上、用得好。

姚國章：我國是農業(yè)大國，如何切實把握人工智能這一利器，使其成為“農業(yè)更強、農村更美、農民更富”的新引擎，是一個需要思考的現實課題。

從未來發(fā)展來看，人工智能在農業(yè)農村賦能方面有以下方向值得期待：一是在提高農業(yè)產量、提升農產品質量上發(fā)揮作用。農業(yè)生產牽涉的因素復雜，長期以來，農業(yè)“看天吃飯”，而人工智能通過數據和算法模型，既能有效防范各種風險，又能增產增收，還能提升農產品的品質。二是在提升農業(yè)生產效率方面發(fā)揮作用。當前我國老齡化程度加劇，年輕人從事傳統(tǒng)農業(yè)作業(yè)的意愿較低。人工智能的引入，使傳統(tǒng)靠體力作業(yè)的方式正在被無人駕駛農機、農業(yè)機器人等取代，農業(yè)的吸引力和經濟效益都在不斷提升，未來人工智能將會推動農業(yè)生產從勞動密集型轉變成技術密集型。三是在鄉(xiāng)村建設中發(fā)揮作用。我國農村在社會治理、環(huán)境建設、鄉(xiāng)村面貌等領域還有很多方面待改進，人工智能在諸多環(huán)節(jié)可以得到應用，為更多基層人員開展工作提供強大的技術和數據等支持，助力鄉(xiāng)村振興，讓農民共享發(fā)展紅利。

徐正華：以往的農業(yè)裝備基本上還是基于人們親自操作的裝備，未來要做全構架切換，改成電控化。從這個角度來講，農業(yè)裝備要向新能源汽車行業(yè)學習，由傳統(tǒng)的燃油農機裝備向電動化的農機裝備轉型。因為只有電動化以后，大家才能夠做到分步控制，對裝備實現智能化，這是一個基礎，大面積切換成電動化和智能化，變速箱、底盤、操控等整個平臺都要進行更換和處理。

另外，農業(yè)環(huán)境很復雜，很多田塊有長方形、有梯形，還有其他地形復雜的地塊，在作業(yè)過程中碰上電線桿等障礙物，如何讓農業(yè)裝備更準確地識別，需要在實踐中探索。但目前來說，這方面的儲備是不足的，因為農業(yè)場景很多，每一種場景都有其差異化特質，如何使其統(tǒng)一做成標準化的算法，讓人工智能能夠靈活應用，未來還有很大的探索空間。

姚國章：第一，要加快農村數字基礎設施建設，主要解決區(qū)域不平衡的問題，發(fā)揮運營商和其他行業(yè)的支撐作用，提升網絡覆蓋質量，推動邊緣計算和物聯(lián)網相關的技術應用落地。第二，農業(yè)的實踐性要求特別高，推動校企共建實踐平臺，鼓勵科研機構與農業(yè)企業(yè)合作，共同開展技術研發(fā)和應用試點。加大實訓基地建設，推動產學研融合，讓師生到基層一線，參與無人機、智能灌溉等農業(yè)人工智能的具體應用項目，形成技術研發(fā)、應用和反饋的閉環(huán)。第三，要發(fā)揮政策規(guī)劃的引領作用，制定農業(yè)人工智能人才專項規(guī)劃，加大基礎研究投入，設立農業(yè)人工智能基金，為人才培養(yǎng)和科研創(chuàng)新提供有力支持，通過完善基層農技推廣體系，吸引人才下沉到農村。同時要考慮到農村留不住人才的現實困境，要強化人才留存措施，提高人才待遇，完善鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持政策，為他們提供更廣闊的發(fā)展空間，激發(fā)農村人才的積極性和創(chuàng)造力。

柴秀娟：未來需要構建“三位一體”的人工智能農業(yè)科技創(chuàng)新支撐體系。政府層面，建立農業(yè)數據整合中樞，形成全域聯(lián)動的決策底座，這項工作對各種模型訓練以及政府決策都非常關鍵和重要。科研層面，推動科研數據的共建共享，加速農業(yè)人工智能的創(chuàng)新迭代，組建農業(yè)人工智能創(chuàng)新聯(lián)合體，建立專題數據庫，開發(fā)標準化數據接口工具包，兼容多源異構數據。產業(yè)層面，構建開放的創(chuàng)新生態(tài)，讓人工智能技術能夠普惠田間地頭。開源生態(tài)在工業(yè)和信息技術領域很受重視，但在農業(yè)領域受關注度較低，可以建立一些農業(yè)人工智能算法庫、開源基礎模型等，也可以舉辦人工智能挑戰(zhàn)賽，設立專項基金等，支持可落地的創(chuàng)新方案。最后是構建產學研用協(xié)同平臺，建立算法認證以及算法和農業(yè)場景適配的科技體系。