【科技觀察家】

◎王祝華

當國產算力與農業大模型持續升溫，如何讓AI技術真正扎根廣袤田野、結出實踐碩果？

近日，在全國農業高校人工智能學院院長研討會上，農業AI發展的“最后一公里”成為核心議題，引發業界深度思考。

當前農業AI發展呈現三大特征：

其一，技術體系全面演進，正變得越來越“懂農業”。從具備基礎問答能力的農業大模型，到擁有自主科學發現能力的科研智能體；從高標準農田中按程序作業的自動化農機，到復雜場景下可自主決策的農業機器人，技術迭代持續賦能農業生產各環節。

其二，數據成為農業AI發展的核心驅動力。與通用AI依賴海量公共數據實現突破不同，農業生產數據碎片化、非標化的特性，已成為制約行業發展的關鍵短板。這標志著農業AI的競爭重心正從拼算力轉向拼數據、拼場景。

其三，人才培養體系加速重構。面對巨大人才缺口，多所高校主動發力，通過設立智慧農業等新農科專業探索“教科產”協同融合模式，培育多學科交叉的復合型人才。

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

跨越“最后一公里”，絕非單一主體能完成，需產學研用各方協同發力。一方面，技術開發要摒棄“重前沿、輕實用”的傾向，注重實用性與經濟性，探索“云—邊—端”協同的輕量化部署模式；另一方面，應加速構建開放共享的農業數據生態，打破信息孤島，讓分散的數據真正成為驅動農業智能化的“燃料”。

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