作者：趙瑞雪（中國農業科學院農業信息研究所副所長、研究員）
隨著數字化浪潮席卷全球，人工智能（AI）作為引領新一輪科技革命的戰略性技術，不斷加速突破并重塑著農業新格局。從基礎科學研究到應用科學開發，人工智能與科學的融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驅動的科學研究），能夠突破傳統農業研究的認知邊界，引領作物育種、病蟲害預測等領域實現顛覆性創新。同時，AI與智慧農業的深度融合，推動農業生產向數據驅動、智能決策轉型，加速構建科技興農的新生態，進而驅動鄉村振興蝶變。
AI憑借強大的數據處理、智能分析及模式識別等能力，能夠打破領域科學家的認知局限，正逐漸成為現代農業科學研究中不可或缺的工具，為助力農業科學研究智能化、高效化與協同化發展注入新的動能。近年來，基因編輯育種、基因組選擇育種、設計育種等重要育種技術快速發展，智能育種成為種業發展新興前沿，育種范式正從“試驗選優”向“計算選優”轉變，邁入了“常規育種＋生物技術＋信息技術＋人工智能”的育種“4.0時代”。
我國目前在農業領域的AI4S應用已有一定進展，如中國農業科學院國家南繁研究院與阿里巴巴達摩院共同研發的智慧育種平臺，集成了育種數據管理、分析和人工智能算法預測等功能，提升了育種效率和精準度；中國農業科學院作物科學研究所與北京大學現代農業研究院等多個單位共同研發的基于大數據和AI的智能育種系統，可對環境型、基因型和表型等數據進行采集清洗，并基于機器學習和AI技術構建預測模型，用于預測表型和指導育種決策；中國農業科學院農業信息研究所與同方知網聯合研發了我國首個農業通用大語言模型——農知大模型，主要面向農業科技創新、農業生產服務、農業知識科普、輔助農業決策等多領域應用場景，提供涵蓋農業全產業鏈專業知識的智能化知識服務，可高效服務于農業管理部門、農業科研院所、農業高校、農業企業、農技人員等，提升農業智能知識服務能力，服務農業科技創新發展，助力打造農業新質生產力。
除了農業科技，AI在智慧農業乃至鄉村振興的應用中，也展現出強大動能與巨大潛力。
AI與農業生產數據廣泛融合應用于農業產業鏈、供應鏈和價值鏈，賦能農業多場景、多環節、多領域科技創新。例如，通過高精度傳感器、衛星遙感和無人機搭載，聯動人工智能算法，實現作物表型數據收集與分析、雜草識別、畜禽和作物整體生長情況判別等；智能種植、作物偵查、智能灌溉、智慧采摘與管控、自主導航運輸等農業機器人大軍集結迸發，架構起“無人農場”生產模式。
在賦能智慧農業的同時，AI逐步滲透到農業農村多元化發展路徑中，形成互聯網與鄉村治理網格化、數字鄉村和公共服務、智慧鄉村等鄉村治理模式。有效促進智慧旅游、農村電商、農村種養殖等農村數字化產業延伸；加強了智慧村務、平安鄉村、人居環境等綜合數字化治理；豐富了鄉村數字化服務，如互聯網醫療、遠程教育、生產知識服務、市場行情、農業金融服務接入大模型等人工智能技術，以縮小城鄉公共資源配置差距。
應該說，AI切實提升了農業生產質效，面向農業生產流程的監測與管理更快速化、智能化與精準化；促進現代農業迭代和升級，在突破傳統農業邊界同時，進一步強鏈延鏈補鏈，提升農業產業韌性；持續賦能鄉村可持續發展，聯農帶農益農作用更加凸顯，為農業增收提供更多可能性。
然而，我們也要看到，目前，AI在智能科學研究與智慧農業的產業落地進程中仍面臨許多挑戰，如缺乏高質量、長周期、全要素動態農業數據與知識語料，高價值應用場景的落地瓶頸，農業AI模型可解釋性與科學可信度的矛盾，智能農機裝備技術應用滯后，農村農業基礎設施不完善等。從數據壁壘到認知鴻溝，從“技術黑箱”到場景孤島，AI與科學范式的協同創新尚未形成完整閉環，“AI+農業”的多場景融合縱深發展也還需進一步加強。
長遠來看，我國需要強化“抓規劃、強基礎、攻技術、創產品、建生態、育人才”全方位布局和頂層設計，超前部署并啟動支撐核心關鍵技術攻關和重點項目，搭建面向智能科研的數字科研協同創新平臺，高度重視協同創新體系建設，深化交叉學科體系建設及交叉型人才隊伍培養，堅持需求導向，深化“AI+農業”應用場景，打造高水平“AI+農業”的行業創新基地，構建完整的智能農業生態體系，助力發展農業新質生產力。
作者：趙瑞雪（中國農業科學院農業信息研究所副所長、研究員）
隨著數字化浪潮席卷全球，人工智能（AI）作為引領新一輪科技革命的戰略性技術，不斷加速突破并重塑著農業新格局。從基礎科學研究到應用科學開發，人工智能與科學的融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驅動的科學研究），能夠突破傳統農業研究的認知邊界，引領作物育種、病蟲害預測等領域實現顛覆性創新。同時，AI與智慧農業的深度融合，推動農業生產向數據驅動、智能決策轉型，加速構建科技興農的新生態，進而驅動鄉村振興蝶變。
AI憑借強大的數據處理、智能分析及模式識別等能力，能夠打破領域科學家的認知局限，正逐漸成為現代農業科學研究中不可或缺的工具，為助力農業科學研究智能化、高效化與協同化發展注入新的動能。近年來，基因編輯育種、基因組選擇育種、設計育種等重要育種技術快速發展，智能育種成為種業發展新興前沿，育種范式正從“試驗選優”向“計算選優”轉變，邁入了“常規育種＋生物技術＋信息技術＋人工智能”的育種“4.0時代”。
我國目前在農業領域的AI4S應用已有一定進展，如中國農業科學院國家南繁研究院與阿里巴巴達摩院共同研發的智慧育種平臺，集成了育種數據管理、分析和人工智能算法預測等功能，提升了育種效率和精準度；中國農業科學院作物科學研究所與北京大學現代農業研究院等多個單位共同研發的基于大數據和AI的智能育種系統，可對環境型、基因型和表型等數據進行采集清洗，并基于機器學習和AI技術構建預測模型，用于預測表型和指導育種決策；中國農業科學院農業信息研究所與同方知網聯合研發了我國首個農業通用大語言模型——農知大模型，主要面向農業科技創新、農業生產服務、農業知識科普、輔助農業決策等多領域應用場景，提供涵蓋農業全產業鏈專業知識的智能化知識服務，可高效服務于農業管理部門、農業科研院所、農業高校、農業企業、農技人員等，提升農業智能知識服務能力，服務農業科技創新發展，助力打造農業新質生產力。
除了農業科技，AI在智慧農業乃至鄉村振興的應用中，也展現出強大動能與巨大潛力。
AI與農業生產數據廣泛融合應用于農業產業鏈、供應鏈和價值鏈，賦能農業多場景、多環節、多領域科技創新。例如，通過高精度傳感器、衛星遙感和無人機搭載，聯動人工智能算法，實現作物表型數據收集與分析、雜草識別、畜禽和作物整體生長情況判別等；智能種植、作物偵查、智能灌溉、智慧采摘與管控、自主導航運輸等農業機器人大軍集結迸發，架構起“無人農場”生產模式。
在賦能智慧農業的同時，AI逐步滲透到農業農村多元化發展路徑中，形成互聯網與鄉村治理網格化、數字鄉村和公共服務、智慧鄉村等鄉村治理模式。有效促進智慧旅游、農村電商、農村種養殖等農村數字化產業延伸；加強了智慧村務、平安鄉村、人居環境等綜合數字化治理；豐富了鄉村數字化服務，如互聯網醫療、遠程教育、生產知識服務、市場行情、農業金融服務接入大模型等人工智能技術，以縮小城鄉公共資源配置差距。
應該說，AI切實提升了農業生產質效，面向農業生產流程的監測與管理更快速化、智能化與精準化；促進現代農業迭代和升級，在突破傳統農業邊界同時，進一步強鏈延鏈補鏈，提升農業產業韌性；持續賦能鄉村可持續發展，聯農帶農益農作用更加凸顯，為農業增收提供更多可能性。
然而，我們也要看到，目前，AI在智能科學研究與智慧農業的產業落地進程中仍面臨許多挑戰，如缺乏高質量、長周期、全要素動態農業數據與知識語料，高價值應用場景的落地瓶頸，農業AI模型可解釋性與科學可信度的矛盾，智能農機裝備技術應用滯后，農村農業基礎設施不完善等。從數據壁壘到認知鴻溝，從“技術黑箱”到場景孤島，AI與科學范式的協同創新尚未形成完整閉環，“AI+農業”的多場景融合縱深發展也還需進一步加強。
長遠來看，我國需要強化“抓規劃、強基礎、攻技術、創產品、建生態、育人才”全方位布局和頂層設計，超前部署并啟動支撐核心關鍵技術攻關和重點項目，搭建面向智能科研的數字科研協同創新平臺，高度重視協同創新體系建設，深化交叉學科體系建設及交叉型人才隊伍培養，堅持需求導向，深化“AI+農業”應用場景，打造高水平“AI+農業”的行業創新基地，構建完整的智能農業生態體系，助力發展農業新質生產力。
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