【科技觀察家】

◎王祝華

當(dāng)國(guó)產(chǎn)算力與農(nóng)業(yè)大模型持續(xù)升溫，如何讓AI技術(shù)真正扎根廣袤田野、結(jié)出實(shí)踐碩果？

近日，在全國(guó)農(nóng)業(yè)高校人工智能學(xué)院院長(zhǎng)研討會(huì)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(dāng)前農(nóng)業(yè)AI發(fā)展呈現(xiàn)三大特征：

其一，技術(shù)體系全面演進(jìn)，正變得越來(lái)越“懂農(nóng)業(yè)”。從具備基礎(chǔ)問(wèn)答能力的農(nóng)業(yè)大模型，到擁有自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)能力的科研智能體；從高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田中按程序作業(yè)的自動(dòng)化農(nóng)機(jī)，到復(fù)雜場(chǎng)景下可自主決策的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，技術(shù)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(qū)動(dòng)力。與通用AI依賴海量公共數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)突破不同，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)碎片化、非標(biāo)化的特性，已成為制約行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵短板。這標(biāo)志著農(nóng)業(yè)AI的競(jìng)爭(zhēng)重心正從拼算力轉(zhuǎn)向拼數(shù)據(jù)、拼場(chǎng)景。

其三，人才培養(yǎng)體系加速重構(gòu)。面對(duì)巨大人才缺口，多所高校主動(dòng)發(fā)力，通過(guò)設(shè)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(xué)科交叉的復(fù)合型人才。

機(jī)遇之下，挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻。最突出的矛盾是技術(shù)先進(jìn)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(jì)、可落地的定制化解決方案，是實(shí)現(xiàn)普惠的關(guān)鍵。此外，如何讓農(nóng)民聽(tīng)得懂、用得上，也是技術(shù)推廣必須攻克的現(xiàn)實(shí)課題。

跨越“最后一公里”，絕非單一主體能完成，需產(chǎn)學(xué)研用各方協(xié)同發(fā)力。一方面，技術(shù)開(kāi)發(fā)要摒棄“重前沿、輕實(shí)用”的傾向，注重實(shí)用性與經(jīng)濟(jì)性，探索“云—邊—端”協(xié)同的輕量化部署模式；另一方面，應(yīng)加速構(gòu)建開(kāi)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(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)智能化的“燃料”。

農(nóng)業(yè)AI的價(jià)值，終究要在田間地頭得以體現(xiàn)。唯有讓AI技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)深度融合，破解落地難題、實(shí)現(xiàn)普惠賦能，才能真正釋放其變革力量，為端牢“中國(guó)飯碗”、推進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)注入源源不斷的智能動(dòng)能。