來源：科技日報

記者：劉霞

今天，全球農(nóng)業(yè)正站在一個決定性的十字路口。氣候變化、資源退化、人口結構變動與地緣政治動蕩交織，給世界養(yǎng)活日益增長人口的能力帶來空前壓力。傳統(tǒng)方法雖不可或缺，卻難以應對這些挑戰(zhàn)，全球農(nóng)業(yè)亟須一場由“深度科技”引領的系統(tǒng)性變革。

機器人可對農(nóng)作物進行精準管理

圖片來源：《農(nóng)業(yè)深度科技革命展望報告》

深度科技是指以先進的科學和工程創(chuàng)新為基礎，將顛覆性新產(chǎn)品推向市場的尖端技術。深度科技的神奇之處在于不僅是科技上的創(chuàng)新，還可能徹底改變某個行業(yè)的運作方式，甚至可能解決一些全球性的重大挑戰(zhàn)。

世界經(jīng)濟論壇旗下“人工智能農(nóng)業(yè)創(chuàng)新計劃”于11月7日發(fā)布《農(nóng)業(yè)深度科技革命展望報告》。報告指出，未來十年，以科學為根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI）、計算機視覺、邊緣物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感、機器人、CRISPR基因編輯及納米技術等，有望成為推動全球農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵引擎，助力構建更具韌性、更可持續(xù)且效率更高的農(nóng)業(yè)體系。

生成式人工智能

GenAI在農(nóng)業(yè)領域的應用，正受益于大語言模型的快速發(fā)展和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的日益豐富。

其應用場景極為廣泛：既能提供個性化的作物管理建議，也能生成高度本地化的農(nóng)事方案，還能預測農(nóng)產(chǎn)品市場價格。結合自然語言處理技術，GenAI還可實現(xiàn)智能交互，成為農(nóng)民的“AI顧問”。

例如，印度瓦德瓦尼AI研究所開發(fā)的AgriAI Collect，能快速回應各類農(nóng)業(yè)咨詢，助力自主決策型AI系統(tǒng)的開發(fā)。此外，它還能協(xié)助政府制定宏觀作物規(guī)劃、幫助企業(yè)模擬氣候影響、識別優(yōu)良基因并預測基因編輯效果，從而加速新品種作物的研發(fā)進程。

盡管GenAI應用領域日益廣泛、采用率節(jié)節(jié)攀升，但高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)，尤其是缺乏適用于本地化場景的數(shù)據(jù)，仍是制約其推廣的關鍵難題。

計算機視覺

計算機視覺作為AI的重要分支，其賦予機器“看懂”圖像與視頻的能力。它通過解析視覺信息，結合機器學習算法，直接生成決策建議，顯著降低了對人工分析的依賴。隨著相機成本下降與深度學習模型的不斷進步，這項技術的應用場景正快速拓展。

在農(nóng)業(yè)領域，計算機視覺已能精準識別作物病害、雜草與害蟲，并實時監(jiān)測作物生長壓力。它還是農(nóng)業(yè)機器人、自動化分揀分級系統(tǒng)等智能裝備的核心技術。

然而，與工業(yè)場景不同，農(nóng)田環(huán)境充滿變數(shù)，不同生長階段的光照條件、植株形態(tài)變化多樣，這些因素仍制約著計算機視覺技術在農(nóng)業(yè)領域的大規(guī)模應用。

邊緣物聯(lián)網(wǎng)

邊緣物聯(lián)網(wǎng)是一種新型架構，其核心在于將物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接在設備端或鄰近的網(wǎng)絡邊緣完成處理。這種設計無需將原始數(shù)據(jù)遠傳至云端進行集中分析，這既實現(xiàn)了低延時的實時響應，也加速了自主決策的進程，具備推動行業(yè)變革的潛力。

以農(nóng)業(yè)為例，許多農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡覆蓋薄弱，難以依賴云端方案。而邊緣物聯(lián)網(wǎng)可用于灌溉自動化、作物病害早期預警和肥料精準施用等場景。這些應用融合了機器學習、計算機視覺與生成式人工智能技術，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加智能高效。

然而，當前這一領域仍面臨雙重挑戰(zhàn)：

• 一方面，農(nóng)民需承擔較高的設備購置成本；

• 另一方面，不同邊緣系統(tǒng)之間的互操作性仍有待提升。

衛(wèi)星遙感技術

隨著空間與光譜分辨能力的提升，以及數(shù)據(jù)采集頻次的增加，衛(wèi)星遙感技術正被廣泛應用于農(nóng)業(yè)領域。

這項技術能夠高效獲取大范圍地理區(qū)域的時空數(shù)據(jù)，以較低成本實現(xiàn)大規(guī)模監(jiān)測。在農(nóng)業(yè)應用中，結合機器學習方法，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可用于評估作物健康狀況、監(jiān)測養(yǎng)分與水分分布，并預測病蟲害發(fā)生趨勢。

不過，面對小規(guī)模分散農(nóng)田或多季作物輪作等復雜場景時，衛(wèi)星遙感技術的精度仍有待提升。

機器人技術

機器人技術，是指利用自主機械系統(tǒng)完成那些勞動密集或高度復雜的任務。這些系統(tǒng)集成了感知與決策能力，無需人工直接干預即可高效運行。

隨著人工智能感知能力的提升，以及云邊協(xié)同技術的成熟，農(nóng)業(yè)機器人正迎來更廣闊的應用空間。它們與計算機視覺等技術結合，能夠?qū)崿F(xiàn)精準播種、智能除草和自動化采收等工作，還可支持實時作物監(jiān)測與精準施肥，全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。

然而，此類技術目前成本較高，在勞動力充裕、工資水平較低的國家推廣仍面臨挑戰(zhàn)。

CRISPR技術

CRISPR基因編輯技術以其精準高效的特點，正成為推動農(nóng)業(yè)發(fā)展的關鍵力量。借助這項技術，科學家能夠對生物體的DNA進行精確修改，從而引入優(yōu)良性狀或剔除不良性狀。它不僅有助于加速培育抗旱、抗病蟲害、營養(yǎng)價值更高且生長周期更短的作物，更有望在實際應用中提升產(chǎn)量、減少農(nóng)藥使用，并增強作物對氣候變化的適應能力。

然而，繁瑣的審批流程與公眾的接受度問題，仍是其商業(yè)化道路上的主要挑戰(zhàn)。

納米技術

當材料被縮小至納米尺度，往往會展現(xiàn)出與宏觀狀態(tài)下截然不同的性質(zhì)。

在農(nóng)業(yè)領域，納米技術展現(xiàn)出顯著潛力，可廣泛應用于病蟲害防治、養(yǎng)分精準管理、農(nóng)業(yè)投入品的可控釋放及生物傳感等多個方向。然而，由于缺乏長期環(huán)境與健康影響數(shù)據(jù)，該項技術的大規(guī)模應用仍面臨挑戰(zhàn)。

報告最后提出，各國政府及相關機構應通過政策協(xié)同、資金支持、人才培育、數(shù)據(jù)與數(shù)字基礎設施建設以及創(chuàng)新孵化等多維度舉措，為具有潛力的農(nóng)業(yè)深度科技項目提供早期培育，降低創(chuàng)新風險，從而推動其實現(xiàn)規(guī)?；瘧谩?/p>