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 “兒時的味道” 自產(chǎn)自銷，在菜市場銷量領(lǐng)先,。20 多畝菜地的經(jīng)營中，智能溫控系統(tǒng)實時顯示土壤墑情數(shù)據(jù),，手機 AI 軟件可根據(jù)作物問題照片與本地環(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)驗豐富的農(nóng)人請教或等待農(nóng)技專家上門,，如今 AI 實現(xiàn) “隨問隨答”。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,。對此，某地區(qū)鄉(xiāng)村振興學(xué)堂既教授 AI 工具使用,，也邀請農(nóng)技專家開展田間指導(dǎo),，印證了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展對 “AI 科技、農(nóng)業(yè)知識與農(nóng)耕經(jīng)驗深度融合” 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)通過圖像識別技術(shù)實時監(jiān)控作物生長，預(yù)警病蟲害與土壤問題,，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)分析助力市場精準(zhǔn)定位,。無人駕駛農(nóng)機、智能管理機器人等應(yīng)用,，推動農(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)、科研機構(gòu)等主體,，缺乏整合共享機制,，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)境及病蟲害變異的復(fù)雜性,，對 AI 模型適應(yīng)性提出高要求，部分技術(shù)仍處于試點階段,，復(fù)雜環(huán)境中存在識別偏差或設(shè)備故障風(fēng)險,。此外，過度依賴 AI 可能導(dǎo)致新農(nóng)人田間實踐能力退化,，而實際生產(chǎn)中的細(xì)微差異與突發(fā)情況,，仍需經(jīng)驗判斷。
業(yè)內(nèi)觀點指出,，推動農(nóng)業(yè) AI 發(fā)展需政府,、企業(yè)、科研機構(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)測與人工土質(zhì)判斷結(jié)合,，市場預(yù)測模型與傳統(tǒng) “看天” 經(jīng)驗互補 —— 讓 AI 技術(shù) “破譯” 農(nóng)人與土地的互動密碼,，既依托技術(shù)理性，又保留農(nóng)耕智慧,?！白尲夹g(shù)扎根土地，讓經(jīng)驗對話未來”,，正成為新時代農(nóng)業(yè)文明中技術(shù)與傳統(tǒng)融合的注腳,。
