2025-07-01 09:35:57在蔬菜大棚內(nèi)，一位昔日的企業(yè)技術(shù)員如今以 “新農(nóng)人” 身份投身農(nóng)業(yè)，其種植的番茄憑借 “兒時(shí)的味道” 自產(chǎn)自銷，在菜市場(chǎng)銷量領(lǐng)先。20 多畝菜地的經(jīng)營(yíng)中，智能溫控系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示土壤墑情數(shù)據(jù)，手機(jī) AI 軟件可根據(jù)作物問(wèn)題照片與本地環(huán)境數(shù)據(jù)，快速生成包含水肥管理、病蟲(chóng)害防治的 “診療方案”。
這種 “農(nóng)業(yè)醫(yī)生” 式的技術(shù)輔助，正改變傳統(tǒng)農(nóng)耕模式。此前，農(nóng)戶需向經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)人請(qǐng)教或等待農(nóng)技專家上門(mén)，如今 AI 實(shí)現(xiàn) “隨問(wèn)隨答”。但技術(shù)應(yīng)用中亦存在挑戰(zhàn)：曾有按 AI 步驟施肥導(dǎo)致作物 “燒苗” 的情況，凸顯出完全依賴技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此，某地區(qū)鄉(xiāng)村振興學(xué)堂既教授 AI 工具使用，也邀請(qǐng)農(nóng)技專家開(kāi)展田間指導(dǎo)，印證了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì) “AI 科技、農(nóng)業(yè)知識(shí)與農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)深度融合” 的需求。
從產(chǎn)業(yè)視角看，AI 已貫穿農(nóng)業(yè)全鏈條：現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)園區(qū)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控作物生長(zhǎng)，預(yù)警病蟲(chóng)害與土壤問(wèn)題，較人工巡檢更精準(zhǔn)；某地推出的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù) AI 助手，為經(jīng)濟(jì)作物提供災(zāi)害預(yù)警與農(nóng)事指導(dǎo)；生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)，AI 優(yōu)化流程提升品質(zhì)穩(wěn)定性；銷售端，大數(shù)據(jù)分析助力市場(chǎng)精準(zhǔn)定位。無(wú)人駕駛農(nóng)機(jī)、智能管理機(jī)器人等應(yīng)用，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向高效、智能、可持續(xù)方向發(fā)展。
然而，技術(shù)應(yīng)用仍面臨瓶頸：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分散于農(nóng)戶、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等主體，缺乏整合共享機(jī)制，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一制約 AI 模型訓(xùn)練；作物種類、地域環(huán)境及病蟲(chóng)害變異的復(fù)雜性，對(duì) AI 模型適應(yīng)性提出高要求，部分技術(shù)仍處于試點(diǎn)階段，復(fù)雜環(huán)境中存在識(shí)別偏差或設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。此外，過(guò)度依賴 AI 可能導(dǎo)致新農(nóng)人田間實(shí)踐能力退化，而實(shí)際生產(chǎn)中的細(xì)微差異與突發(fā)情況，仍需經(jīng)驗(yàn)判斷。
業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)指出，推動(dòng)農(nóng)業(yè) AI 發(fā)展需政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)加大數(shù)據(jù)整合、技術(shù)研發(fā)與成本控制投入。理想的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，是傳感器監(jiān)測(cè)與人工土質(zhì)判斷結(jié)合，市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng) “看天” 經(jīng)驗(yàn)互補(bǔ) —— 讓 AI 技術(shù) “破譯” 農(nóng)人與土地的互動(dòng)密碼，既依托技術(shù)理性，又保留農(nóng)耕智慧。“讓技術(shù)扎根土地，讓經(jīng)驗(yàn)對(duì)話未來(lái)”，正成為新時(shí)代農(nóng)業(yè)文明中技術(shù)與傳統(tǒng)融合的注腳。
