【科技觀察家】

◎王祝華

當國產(chǎn)算力與農(nóng)業(yè)大模型持續(xù)升溫，如何讓AI技術真正扎根廣袤田野、結出實踐碩果？

近日，在全國農(nóng)業(yè)高校人工智能學院院長研討會上，農(nóng)業(yè)AI發(fā)展的“最后一公里”成為核心議題，引發(fā)業(yè)界深度思考。

當前農(nóng)業(yè)AI發(fā)展呈現(xiàn)三大特征：

其一，技術體系全面演進，正變得越來越“懂農(nóng)業(yè)”。從具備基礎問答能力的農(nóng)業(yè)大模型，到擁有自主科學發(fā)現(xiàn)能力的科研智能體；從高標準農(nóng)田中按程序作業(yè)的自動化農(nóng)機，到復雜場景下可自主決策的農(nóng)業(yè)機器人，技術迭代持續(xù)賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)。

其二，數(shù)據(jù)成為農(nóng)業(yè)AI發(fā)展的核心驅動力。與通用AI依賴海量公共數(shù)據(jù)實現(xiàn)突破不同，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)碎片化、非標化的特性，已成為制約行業(yè)發(fā)展的關鍵短板。這標志著農(nóng)業(yè)AI的競爭重心正從拼算力轉向拼數(shù)據(jù)、拼場景。

其三，人才培養(yǎng)體系加速重構。面對巨大人才缺口，多所高校主動發(fā)力，通過設立智慧農(nóng)業(yè)等新農(nóng)科專業(yè)探索“教科產(chǎn)”協(xié)同融合模式，培育多學科交叉的復合型人才。

機遇之下，挑戰(zhàn)依然嚴峻。最突出的矛盾是技術先進性與小農(nóng)戶可及性之間存在鴻溝。AI研發(fā)存在一定成本，如何為廣大農(nóng)民提供經(jīng)濟、可落地的定制化解決方案，是實現(xiàn)普惠的關鍵。此外，如何讓農(nóng)民聽得懂、用得上，也是技術推廣必須攻克的現(xiàn)實課題。

跨越“最后一公里”，絕非單一主體能完成，需產(chǎn)學研用各方協(xié)同發(fā)力。一方面，技術開發(fā)要摒棄“重前沿、輕實用”的傾向，注重實用性與經(jīng)濟性，探索“云—邊—端”協(xié)同的輕量化部署模式；另一方面，應加速構建開放共享的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)，打破信息孤島，讓分散的數(shù)據(jù)真正成為驅動農(nóng)業(yè)智能化的“燃料”。

農(nóng)業(yè)AI的價值，終究要在田間地頭得以體現(xiàn)。唯有讓AI技術與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)深度融合，破解落地難題、實現(xiàn)普惠賦能，才能真正釋放其變革力量，為端牢“中國飯碗”、推進農(nóng)業(yè)強國建設注入源源不斷的智能動能。