今天，全球農(nóng)業(yè)正站在一個(gè)決定性的十字路口。氣候變化、資源退化、人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)與地緣政治動(dòng)蕩交織，給世界養(yǎng)活日益增長人口的能力帶來空前壓力。傳統(tǒng)方法雖不可或缺，卻難以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，全球農(nóng)業(yè)亟須一場由“深度科技”引領(lǐng)的系統(tǒng)性變革。
深度科技是指以先進(jìn)的科學(xué)和工程創(chuàng)新為基礎(chǔ)，將顛覆性新產(chǎn)品推向市場的尖端技術(shù)。深度科技的神奇之處在于不僅是科技上的創(chuàng)新，還可能徹底改變某個(gè)行業(yè)的運(yùn)作方式，甚至可能解決一些全球性的重大挑戰(zhàn)。
世界經(jīng)濟(jì)論壇旗下“人工智能農(nóng)業(yè)創(chuàng)新計(jì)劃”于11月7日發(fā)布《農(nóng)業(yè)深度科技革命展望報(bào)告》。報(bào)告指出，未來十年，以科學(xué)為根基的深度科技，包括生成式人工智能(GenAI)、計(jì)算機(jī)視覺、邊緣物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感、機(jī)器人、CRISPR基因編輯及納米技術(shù)等，有望成為推動(dòng)全球農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵引擎，助力構(gòu)建更具韌性、更可持續(xù)且效率更高的農(nóng)業(yè)體系。
生成式人工智能
GenAI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，正受益于大語言模型的快速發(fā)展和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的日益豐富。
其應(yīng)用場景極為廣泛：既能提供個(gè)性化的作物管理建議，也能生成高度本地化的農(nóng)事方案，還能預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格。結(jié)合自然語言處理技術(shù)，GenAI還可實(shí)現(xiàn)智能交互，成為農(nóng)民的“AI顧問”。
例如，印度瓦德瓦尼AI研究所開發(fā)的AgriAI Collect，能快速回應(yīng)各類農(nóng)業(yè)咨詢，助力自主決策型AI系統(tǒng)的開發(fā)。此外，它還能協(xié)助政府制定宏觀作物規(guī)劃、幫助企業(yè)模擬氣候影響、識(shí)別優(yōu)良基因并預(yù)測基因編輯效果，從而加速新品種作物的研發(fā)進(jìn)程。
盡管GenAI應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛、采用率節(jié)節(jié)攀升，但高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，尤其是缺乏適用于本地化場景的數(shù)據(jù)，仍是制約其推廣的關(guān)鍵難題。
計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺作為AI的重要分支，其賦予機(jī)器“看懂”圖像與視頻的能力。它通過解析視覺信息，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，直接生成決策建議，顯著降低了對(duì)人工分析的依賴。隨著相機(jī)成本下降與深度學(xué)習(xí)模型的不斷進(jìn)步，這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用場景正快速拓展。
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺已能精準(zhǔn)識(shí)別作物病害、雜草與害蟲，并實(shí)時(shí)監(jiān)測作物生長壓力。它還是農(nóng)業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)化分揀分級(jí)系統(tǒng)等智能裝備的核心技術(shù)。
然而，與工業(yè)場景不同，農(nóng)田環(huán)境充滿變數(shù)，不同生長階段的光照條件、植株形態(tài)變化多樣，這些因素仍制約著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用。
邊緣物聯(lián)網(wǎng)
邊緣物聯(lián)網(wǎng)是一種新型架構(gòu)，其核心在于將物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接在設(shè)備端或鄰近的網(wǎng)絡(luò)邊緣完成處理。這種設(shè)計(jì)無需將原始數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳至云端進(jìn)行集中分析，這既實(shí)現(xiàn)了低延時(shí)的實(shí)時(shí)響應(yīng)，也加速了自主決策的進(jìn)程，具備推動(dòng)行業(yè)變革的潛力。
以農(nóng)業(yè)為例，許多農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)覆蓋薄弱，難以依賴云端方案。而邊緣物聯(lián)網(wǎng)可用于灌溉自動(dòng)化、作物病害早期預(yù)警和肥料精準(zhǔn)施用等場景。這些應(yīng)用融合了機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺與生成式人工智能技術(shù)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加智能高效。
然而，當(dāng)前這一領(lǐng)域仍面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面，農(nóng)民需承擔(dān)較高的設(shè)備購置成本;另一方面，不同邊緣系統(tǒng)之間的互操作性仍有待提升。
衛(wèi)星遙感技術(shù)
隨著空間與光譜分辨能力的提升，以及數(shù)據(jù)采集頻次的增加，衛(wèi)星遙感技術(shù)正被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。
這項(xiàng)技術(shù)能夠高效獲取大范圍地理區(qū)域的時(shí)空數(shù)據(jù)，以較低成本實(shí)現(xiàn)大規(guī)模監(jiān)測。在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可用于評(píng)估作物健康狀況、監(jiān)測養(yǎng)分與水分分布，并預(yù)測病蟲害發(fā)生趨勢。
不過，面對(duì)小規(guī)模分散農(nóng)田或多季作物輪作等復(fù)雜場景時(shí)，衛(wèi)星遙感技術(shù)的精度仍有待提升。
機(jī)器人技術(shù)
機(jī)器人技術(shù)，是指利用自主機(jī)械系統(tǒng)完成那些勞動(dòng)密集或高度復(fù)雜的任務(wù)。這些系統(tǒng)集成了感知與決策能力，無需人工直接干預(yù)即可高效運(yùn)行。
隨著人工智能感知能力的提升，以及云邊協(xié)同技術(shù)的成熟，農(nóng)業(yè)機(jī)器人正迎來更廣闊的應(yīng)用空間。它們與計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)播種、智能除草和自動(dòng)化采收等工作，還可支持實(shí)時(shí)作物監(jiān)測與精準(zhǔn)施肥，全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。
然而，此類技術(shù)目前成本較高，在勞動(dòng)力充裕、工資水平較低的國家推廣仍面臨挑戰(zhàn)。
CRISPR技術(shù)
CRISPR基因編輯技術(shù)以其精準(zhǔn)高效的特點(diǎn)，正成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。借助這項(xiàng)技術(shù)，科學(xué)家能夠?qū)ι矬w的DNA進(jìn)行精確修改，從而引入優(yōu)良性狀或剔除不良性狀。它不僅有助于加速培育抗旱、抗病蟲害、營養(yǎng)價(jià)值更高且生長周期更短的作物，更有望在實(shí)際應(yīng)用中提升產(chǎn)量、減少農(nóng)藥使用，并增強(qiáng)作物對(duì)氣候變化的適應(yīng)能力。
然而，繁瑣的審批流程與公眾的接受度問題，仍是其商業(yè)化道路上的主要挑戰(zhàn)。
納米技術(shù)
當(dāng)材料被縮小至納米尺度，往往會(huì)展現(xiàn)出與宏觀狀態(tài)下截然不同的性質(zhì)。
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，納米技術(shù)展現(xiàn)出顯著潛力，可廣泛應(yīng)用于病蟲害防治、養(yǎng)分精準(zhǔn)管理、農(nóng)業(yè)投入品的可控釋放及生物傳感等多個(gè)方向。然而，由于缺乏長期環(huán)境與健康影響數(shù)據(jù)，該項(xiàng)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。
報(bào)告最后提出，各國政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)通過政策協(xié)同、資金支持、人才培育、數(shù)據(jù)與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及創(chuàng)新孵化等多維度舉措，為具有潛力的農(nóng)業(yè)深度科技項(xiàng)目提供早期培育，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，從而推動(dòng)其實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。
責(zé)任編輯：陸迪
