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我們離AI種地還有多遠(yuǎn)?

2025-04-10 14:54:52   

2025年,全球農(nóng)業(yè)AI市場規(guī)模正逼近千億級大關(guān),AI種地,這一曾看似遙不可及的設(shè)想,如今正逐漸從概念走向現(xiàn)實(shí),引發(fā)了社會各界的廣泛關(guān)注與熱議。

從各地的“AI+農(nóng)業(yè)”實(shí)踐來看,智能農(nóng)機(jī)的創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)大模型的搭建……AI技術(shù)正逐步滲透到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié),這不僅是對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式的顛覆,更是對“農(nóng)業(yè)=落后”觀念的打破。但冷靜審視,我們會發(fā)現(xiàn),從理想照進(jìn)現(xiàn)實(shí),我們離真正的AI種地仍有不短的距離。

數(shù)據(jù)是第一道難關(guān)。AI的發(fā)展離不開海量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù),但在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)收集、整合和共享存在諸多困難。一方面,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分散在農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、政府等多個(gè)主體手中,缺乏有效的整合和共享機(jī)制;另一方面,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度明顯高于其他行業(yè),數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練效果不佳。沒有準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支撐,AI種地就如同無本之木、無源之水。

技術(shù)瓶頸也不容小覷。農(nóng)作物品種繁多,不同地區(qū)的土壤條件、氣候條件差異巨大,病蟲害種類繁多且變異快,這對AI模型的泛化能力和適應(yīng)性提出了極高要求。目前,很多AI農(nóng)業(yè)應(yīng)用仍處于試點(diǎn)階段,難以在大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行。此外,我國大田農(nóng)業(yè)機(jī)械化已發(fā)展較為成熟,但農(nóng)作物耕種管收綜合機(jī)械化率、智能化程度仍低于發(fā)達(dá)國家平均水平,在精細(xì)化領(lǐng)域,比如具身智能采摘機(jī)器人或機(jī)械臂的落地還有很大難度,以“曉唯”為例,盡管能實(shí)現(xiàn)采摘這一動作,但反應(yīng)速度、識別精準(zhǔn)度、采摘動作運(yùn)動規(guī)劃都與真人相比差距較大,多模態(tài)感知和動作的耦合訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常稀少,且獲取成本極高,為突破智能和感知技術(shù)瓶頸帶來不小的阻礙。

第三是成本難關(guān),相較于其他行業(yè),農(nóng)業(yè)的利潤空間較小,開發(fā)維護(hù)AI系統(tǒng)以及購入智能設(shè)備的成本較高,更多還是用于高價(jià)值經(jīng)濟(jì)作物、大型企業(yè)及大型農(nóng)場中。普通農(nóng)戶存在不會用、不愿用、用不起的情況,限制行業(yè)發(fā)展,使得AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)復(fù)制、推廣過程中面臨重重困難。

總之,這場“AI+農(nóng)業(yè)”的游戲副本要想“成功通關(guān)”,任重而道遠(yuǎn)。但可以肯定的是,農(nóng)業(yè)走向現(xiàn)代化,一定離不開數(shù)字化、智能化技術(shù)。AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用不只是技術(shù)迭代,更是生產(chǎn)關(guān)系的重塑,需要政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和農(nóng)民等各方攜手共進(jìn),先試點(diǎn)再推廣,持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新、政策完善和社會觀念轉(zhuǎn)變……或許“未來誰來種地”這道時(shí)代命題的終極答案,就藏在這場人機(jī)協(xié)同的進(jìn)化實(shí)驗(yàn)中。

來源:農(nóng)民日報(bào)
編輯:于婷婷
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