作者：趙瑞雪（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所副所長(zhǎng)、研究員）
隨著數(shù)字化浪潮席卷全球，人工智能（AI）作為引領(lǐng)新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù)，不斷加速突破并重塑著農(nóng)業(yè)新格局。從基礎(chǔ)科學(xué)研究到應(yīng)用科學(xué)開(kāi)發(fā)，人工智能與科學(xué)的融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究），能夠突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究的認(rèn)知邊界，引領(lǐng)作物育種、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。同時(shí)，AI與智慧農(nóng)業(yè)的深度融合，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策轉(zhuǎn)型，加速構(gòu)建科技興農(nóng)的新生態(tài)，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興蝶變。
AI憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、智能分析及模式識(shí)別等能力，能夠打破領(lǐng)域科學(xué)家的認(rèn)知局限，正逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中不可或缺的工具，為助力農(nóng)業(yè)科學(xué)研究智能化、高效化與協(xié)同化發(fā)展注入新的動(dòng)能。近年來(lái)，基因編輯育種、基因組選擇育種、設(shè)計(jì)育種等重要育種技術(shù)快速發(fā)展，智能育種成為種業(yè)發(fā)展新興前沿，育種范式正從“試驗(yàn)選優(yōu)”向“計(jì)算選優(yōu)”轉(zhuǎn)變，邁入了“常規(guī)育種＋生物技術(shù)＋信息技術(shù)＋人工智能”的育種“4.0時(shí)代”。
我國(guó)目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI4S應(yīng)用已有一定進(jìn)展，如中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院國(guó)家南繁研究院與阿里巴巴達(dá)摩院共同研發(fā)的智慧育種平臺(tái)，集成了育種數(shù)據(jù)管理、分析和人工智能算法預(yù)測(cè)等功能，提升了育種效率和精準(zhǔn)度；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所與北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院等多個(gè)單位共同研發(fā)的基于大數(shù)據(jù)和AI的智能育種系統(tǒng)，可對(duì)環(huán)境型、基因型和表型等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集清洗，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)表型和指導(dǎo)育種決策；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所與同方知網(wǎng)聯(lián)合研發(fā)了我國(guó)首個(gè)農(nóng)業(yè)通用大語(yǔ)言模型——農(nóng)知大模型，主要面向農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)知識(shí)科普、輔助農(nóng)業(yè)決策等多領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，提供涵蓋農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈專業(yè)知識(shí)的智能化知識(shí)服務(wù)，可高效服務(wù)于農(nóng)業(yè)管理部門(mén)、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)高校、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)技人員等，提升農(nóng)業(yè)智能知識(shí)服務(wù)能力，服務(wù)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展，助力打造農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
除了農(nóng)業(yè)科技，AI在智慧農(nóng)業(yè)乃至鄉(xiāng)村振興的應(yīng)用中，也展現(xiàn)出強(qiáng)大動(dòng)能與巨大潛力。
AI與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)廣泛融合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈，賦能農(nóng)業(yè)多場(chǎng)景、多環(huán)節(jié)、多領(lǐng)域科技創(chuàng)新。例如，通過(guò)高精度傳感器、衛(wèi)星遙感和無(wú)人機(jī)搭載，聯(lián)動(dòng)人工智能算法，實(shí)現(xiàn)作物表型數(shù)據(jù)收集與分析、雜草識(shí)別、畜禽和作物整體生長(zhǎng)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(dǎo)航運(yùn)輸?shù)绒r(nóng)業(yè)機(jī)器人大軍集結(jié)迸發(fā)，架構(gòu)起“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)”生產(chǎn)模式。
在賦能智慧農(nóng)業(yè)的同時(shí)，AI逐步滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村多元化發(fā)展路徑中，形成互聯(lián)網(wǎng)與鄉(xiāng)村治理網(wǎng)格化、數(shù)字鄉(xiāng)村和公共服務(wù)、智慧鄉(xiāng)村等鄉(xiāng)村治理模式。有效促進(jìn)智慧旅游、農(nóng)村電商、農(nóng)村種養(yǎng)殖等農(nóng)村數(shù)字化產(chǎn)業(yè)延伸；加強(qiáng)了智慧村務(wù)、平安鄉(xiāng)村、人居環(huán)境等綜合數(shù)字化治理；豐富了鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù)，如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、生產(chǎn)知識(shí)服務(wù)、市場(chǎng)行情、農(nóng)業(yè)金融服務(wù)接入大模型等人工智能技術(shù)，以縮小城鄉(xiāng)公共資源配置差距。
應(yīng)該說(shuō)，AI切實(shí)提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)效，面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的監(jiān)測(cè)與管理更快速化、智能化與精準(zhǔn)化；促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迭代和升級(jí)，在突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)邊界同時(shí)，進(jìn)一步強(qiáng)鏈延鏈補(bǔ)鏈，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)韌性；持續(xù)賦能鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展，聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)益農(nóng)作用更加凸顯，為農(nóng)業(yè)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(xué)研究與智慧農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程中仍面臨許多挑戰(zhàn)，如缺乏高質(zhì)量、長(zhǎng)周期、全要素動(dòng)態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)語(yǔ)料，高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景的落地瓶頸，農(nóng)業(yè)AI模型可解釋性與科學(xué)可信度的矛盾，智能農(nóng)機(jī)裝備技術(shù)應(yīng)用滯后，農(nóng)村農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善等。從數(shù)據(jù)壁壘到認(rèn)知鴻溝，從“技術(shù)黑箱”到場(chǎng)景孤島，AI與科學(xué)范式的協(xié)同創(chuàng)新尚未形成完整閉環(huán)，“AI+農(nóng)業(yè)”的多場(chǎng)景融合縱深發(fā)展也還需進(jìn)一步加強(qiáng)。
長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我國(guó)需要強(qiáng)化“抓規(guī)劃、強(qiáng)基礎(chǔ)、攻技術(shù)、創(chuàng)產(chǎn)品、建生態(tài)、育人才”全方位布局和頂層設(shè)計(jì)，超前部署并啟動(dòng)支撐核心關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和重點(diǎn)項(xiàng)目，搭建面向智能科研的數(shù)字科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，高度重視協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)，深化交叉學(xué)科體系建設(shè)及交叉型人才隊(duì)伍培養(yǎng)，堅(jiān)持需求導(dǎo)向，深化“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場(chǎng)景，打造高水平“AI+農(nóng)業(yè)”的行業(yè)創(chuàng)新基地，構(gòu)建完整的智能農(nóng)業(yè)生態(tài)體系，助力發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
作者：趙瑞雪（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所副所長(zhǎng)、研究員）
隨著數(shù)字化浪潮席卷全球，人工智能（AI）作為引領(lǐng)新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù)，不斷加速突破并重塑著農(nóng)業(yè)新格局。從基礎(chǔ)科學(xué)研究到應(yīng)用科學(xué)開(kāi)發(fā)，人工智能與科學(xué)的融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究），能夠突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究的認(rèn)知邊界，引領(lǐng)作物育種、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。同時(shí)，AI與智慧農(nóng)業(yè)的深度融合，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策轉(zhuǎn)型，加速構(gòu)建科技興農(nóng)的新生態(tài)，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興蝶變。
AI憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、智能分析及模式識(shí)別等能力，能夠打破領(lǐng)域科學(xué)家的認(rèn)知局限，正逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中不可或缺的工具，為助力農(nóng)業(yè)科學(xué)研究智能化、高效化與協(xié)同化發(fā)展注入新的動(dòng)能。近年來(lái)，基因編輯育種、基因組選擇育種、設(shè)計(jì)育種等重要育種技術(shù)快速發(fā)展，智能育種成為種業(yè)發(fā)展新興前沿，育種范式正從“試驗(yàn)選優(yōu)”向“計(jì)算選優(yōu)”轉(zhuǎn)變，邁入了“常規(guī)育種＋生物技術(shù)＋信息技術(shù)＋人工智能”的育種“4.0時(shí)代”。
我國(guó)目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI4S應(yīng)用已有一定進(jìn)展，如中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院國(guó)家南繁研究院與阿里巴巴達(dá)摩院共同研發(fā)的智慧育種平臺(tái)，集成了育種數(shù)據(jù)管理、分析和人工智能算法預(yù)測(cè)等功能，提升了育種效率和精準(zhǔn)度；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所與北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院等多個(gè)單位共同研發(fā)的基于大數(shù)據(jù)和AI的智能育種系統(tǒng)，可對(duì)環(huán)境型、基因型和表型等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集清洗，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)表型和指導(dǎo)育種決策；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所與同方知網(wǎng)聯(lián)合研發(fā)了我國(guó)首個(gè)農(nóng)業(yè)通用大語(yǔ)言模型——農(nóng)知大模型，主要面向農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)知識(shí)科普、輔助農(nóng)業(yè)決策等多領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，提供涵蓋農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈專業(yè)知識(shí)的智能化知識(shí)服務(wù)，可高效服務(wù)于農(nóng)業(yè)管理部門(mén)、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)高校、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)技人員等，提升農(nóng)業(yè)智能知識(shí)服務(wù)能力，服務(wù)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展，助力打造農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
除了農(nóng)業(yè)科技，AI在智慧農(nóng)業(yè)乃至鄉(xiāng)村振興的應(yīng)用中，也展現(xiàn)出強(qiáng)大動(dòng)能與巨大潛力。
AI與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)廣泛融合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈，賦能農(nóng)業(yè)多場(chǎng)景、多環(huán)節(jié)、多領(lǐng)域科技創(chuàng)新。例如，通過(guò)高精度傳感器、衛(wèi)星遙感和無(wú)人機(jī)搭載，聯(lián)動(dòng)人工智能算法，實(shí)現(xiàn)作物表型數(shù)據(jù)收集與分析、雜草識(shí)別、畜禽和作物整體生長(zhǎng)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(dǎo)航運(yùn)輸?shù)绒r(nóng)業(yè)機(jī)器人大軍集結(jié)迸發(fā)，架構(gòu)起“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)”生產(chǎn)模式。
在賦能智慧農(nóng)業(yè)的同時(shí)，AI逐步滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村多元化發(fā)展路徑中，形成互聯(lián)網(wǎng)與鄉(xiāng)村治理網(wǎng)格化、數(shù)字鄉(xiāng)村和公共服務(wù)、智慧鄉(xiāng)村等鄉(xiāng)村治理模式。有效促進(jìn)智慧旅游、農(nóng)村電商、農(nóng)村種養(yǎng)殖等農(nóng)村數(shù)字化產(chǎn)業(yè)延伸；加強(qiáng)了智慧村務(wù)、平安鄉(xiāng)村、人居環(huán)境等綜合數(shù)字化治理；豐富了鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù)，如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、生產(chǎn)知識(shí)服務(wù)、市場(chǎng)行情、農(nóng)業(yè)金融服務(wù)接入大模型等人工智能技術(shù)，以縮小城鄉(xiāng)公共資源配置差距。
應(yīng)該說(shuō)，AI切實(shí)提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)效，面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的監(jiān)測(cè)與管理更快速化、智能化與精準(zhǔn)化；促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迭代和升級(jí)，在突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)邊界同時(shí)，進(jìn)一步強(qiáng)鏈延鏈補(bǔ)鏈，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)韌性；持續(xù)賦能鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展，聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)益農(nóng)作用更加凸顯，為農(nóng)業(yè)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(xué)研究與智慧農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程中仍面臨許多挑戰(zhàn)，如缺乏高質(zhì)量、長(zhǎng)周期、全要素動(dòng)態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)語(yǔ)料，高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景的落地瓶頸，農(nóng)業(yè)AI模型可解釋性與科學(xué)可信度的矛盾，智能農(nóng)機(jī)裝備技術(shù)應(yīng)用滯后，農(nóng)村農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善等。從數(shù)據(jù)壁壘到認(rèn)知鴻溝，從“技術(shù)黑箱”到場(chǎng)景孤島，AI與科學(xué)范式的協(xié)同創(chuàng)新尚未形成完整閉環(huán)，“AI+農(nóng)業(yè)”的多場(chǎng)景融合縱深發(fā)展也還需進(jìn)一步加強(qiáng)。
長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我國(guó)需要強(qiáng)化“抓規(guī)劃、強(qiáng)基礎(chǔ)、攻技術(shù)、創(chuàng)產(chǎn)品、建生態(tài)、育人才”全方位布局和頂層設(shè)計(jì)，超前部署并啟動(dòng)支撐核心關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和重點(diǎn)項(xiàng)目，搭建面向智能科研的數(shù)字科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，高度重視協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)，深化交叉學(xué)科體系建設(shè)及交叉型人才隊(duì)伍培養(yǎng)，堅(jiān)持需求導(dǎo)向，深化“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場(chǎng)景，打造高水平“AI+農(nóng)業(yè)”的行業(yè)創(chuàng)新基地，構(gòu)建完整的智能農(nóng)業(yè)生態(tài)體系，助力發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-2-2485-0.html滲入鄉(xiāng)土，AI是一粒怎樣的種子
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