AI真的下田了！它能识别苹果的“霉心”，能预测小麦的产量，还能让无人农机在地头作业。人工智能，正在让农业变得更聪明、更高效，也更有未来感。

近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为AI赋能农业按下“加速键”。在这股浪潮中，育种、种植等环节率先起势——AI不再只是实验室里的技术，而成为了“新农人”的“智慧搭档”。从靠天靠经验种地，到靠模型判断、以算力驱动，农业正迎来一场深刻的数智化转型。

智能育种：好种子不必十年磨一剑

提起中国的种业创新，袁隆平是绕不过去的名字。20世纪60年代，这位被称作“泥腿子专家”的老育种家，为了选育杂交水稻，踏上了漫长而艰辛的“寻稻之旅”。那一代育种人的付出，是真正的“十年磨一剑”。而今，人工智能正让这一切发生深刻改变。在北京市通州区于家务回族乡的国际种业科技园区的办公大楼里，藏着一间神奇的实验室——高通量分子育种服务平台。传统的分子育种，往往依靠1至2个标记来精准定位某个主效基因，用于解决单一性状的筛选问题。而高通量分子育种则通过全基因组标记覆盖所有位点，在基因层面进行“全面扫描”，从而在更大范围内高效筛选和重组优良性状。“现代育种首先要把优良的基因发掘出来，再通过杂交、分离、筛选，把对育种目标有用的基因重新组装，同时淘汰不利基因。我们做的，就是为育种家提供分子检测，帮助他们快速筛选材料。”平台负责人单云鹏说。如果说高通量分子育种像一双“火眼金睛”，能在基因的海洋里迅速找到有用片段，那么育种加速器就是为潜力种子的生长按下“加速键”。在国际种业科技园区的农作物育种加速器内，通过光照、温度、湿度、水肥等精准调控，作物的生长节奏彻底摆脱了自然季节的束缚，比如大豆的生育周期可以从120天缩短到90天，并在尝试压缩到60天，从而实现一年4至5代的高效迭代。

玉米在育种加速器中生长。资料图“这相当于彻底告别了‘靠天育种’的被动局面，迈向‘设施育种’这一全新的育种时代。”科研人员告诉记者，育种周期被成倍压缩，筛选出的优质材料更多、更快，也为国产种业增强竞争力赢得了先机。

智慧农场：数据指导种地，农机自动收割

夏浩然至今难忘自己第一次“下地”时的紧张。2021年从沈阳农业大学毕业后，他加入北京爱科农科技有限公司，接到的第一个任务就是管理内蒙古通辽的1万亩农场。直属领导让他在手机上下载一款名为“爱耕耘”的数字化农场管理工具，“照着方案执行就行”。他半信半疑，却很快惊讶地发现，App能实时显示地块、天气、土壤信息，并生成播种、施肥到产量预估的全流程方案。在这位“智能管家”的帮助下，夏浩然把农场打理得井井有条，顺利完成了任务。农业生产规模化、集约化已成为不可逆的趋势，老一辈种植者终将带着经验离场——年轻一代如何接过“种地接力棒”？AI大模型算法正在给出答案。9月，记者在北京玉米新品种智慧展示园里见到了夏浩然。园区80余亩玉米示范田，矗立着不少“守卫者”：智慧气象站实时监测气温、湿度、光照、二氧化碳、雨量等要素；土壤墒情站精准分析土壤质地、有机质、酸碱度等指标；智能阀门能一键操控灌溉与施肥。夏浩然说，这些设备就像“眼睛”和“手”，把田间情况实时传到手机，为种植决策提供可靠的数据支撑。

在北京玉米新品种智慧展示园里，夏浩然（左一）正和他的团队查看智慧气象站在田间的运行情况。张寅生 摄今年“三夏”期间，央视频把直播镜头对准山东省高密市姜庄镇的雷沃智慧农场。画面里，“AI大脑”通过大模型预估了小麦的最佳收获期，并将收获任务下达至农机。随后，无人驾驶收割机驶入田间，按回字形路线自动收割；无人拖拉机牵引灭茬机完成地表整理；搭载无人驾驶系统的拖拉机牵引电驱精量播种机，将玉米种子精准播入田间。整套作业一气呵成，播种效率比传统方式提升一半以上。在老一辈农民眼中，一人管万亩田、农机自主收播那是天方夜谭，如今却已照进现实。展望未来，AI赋予农业生产的不只是智能化和高效率，更是无限的想象与可能。

果业升级：人机协同采摘，分选更智能

金秋时节，连片的苹果园里，红彤彤的苹果挂满枝头。果农一整年的辛苦付出即将迎来收获前的关键一步——采摘。然而，“摘苹果”并不容易。果农需要登高踩梯，徒手去够树梢上的苹果，一天的采摘量很有限。我国是全球第一大苹果生产国，如何实现更高效、更安全的采摘？在农业重大项目支持下，西北农林科技大学杨福增教授团队历时多年研发出一款双臂苹果采摘机器人。它的“眼睛”能迅速识别出苹果的位置和成熟度，“双脚”能在果园间灵活穿行，“双手”能模仿人手的旋转拉拽动作，轻柔地将果实摘下，不伤果、不掉果。它还有一个不知疲倦的“大脑”，能实时协调动作，确保昼夜不停地高效运转。如果说智能机器人解放了果农的双手，那么智能分选线则决定了苹果能否以更高品质走进市场。进入10月，山东省各地的苹果采收忙碌起来。在山东省海阳市王掌柜农业的数字分选包装车间，机器轰鸣与提示音此起彼伏，一个个苹果经过清洗、风干后，被安放在独立果托中，依次进入绿萌科技股份有限公司（以下简称“绿萌科技”）的智能分选设备，开启一场细致的“体检”。

上料机器人正在把苹果送上智能分选线。资料图在绿萌科技苹果视觉检测系统里，高清相机与光源配合，逐一捕捉苹果的颜色、形状、大小与瑕疵；随后的4.0智能苹果分选环节，摄像头通过近红外光谱检测和AI技术，不切开果实就能判断出苹果内部的糖度和霉心情况。重重筛查之后，合格的苹果被自动称重、分级，传输至不同等级的传送带上，由智能分拣机器人装箱、码垛、捆扎后送入仓库。这条“智慧流水线”的背后，是AI果蔬分选技术的持续升级。在今年的亚洲国际果蔬展览会上，绿萌发布了两款全新AI驱动的分选系统，可实现对苹果、柑橘、蓝莓、车厘子等多种水果的超微病变和隐性损伤识别。“哪怕只是轻微磕碰导致果肉变暗，我们的视觉系统也能精准检测并将其分拣出来。”绿萌科技销售经理赖章东说。

破解三道难题，让AI扎根田野

AI赋能农业，不仅是一场技术革新，更是一场生产关系的重构。目前至少有三方面的挑战不容忽视。首先是数据互联互通不足导致的“信息孤岛”问题。中国农业科学院重大任务局副局长、研究员柴秀娟认为，在政府层面，要搭建一个农业“数据中枢”，把分散在各环节的数据聚合在一起；在科研层面，科研人员不仅要收集数据，还要能组建农业AI创新联合体、建立专题数据库、开发标准化数据接口工具包，加快算法在更多作物和场景中的适配与迭代；在产业层面，则需要建立AI算法库、开源基础模型等，让一批“接地气”的应用方案能快速生长出来。其次，交叉学科人才缺乏亟需引起重视。南京邮电大学数字经济研究所所长姚国章认为，当务之急是完善课程体系，推动学科交叉融合。同时，还应分层分类培养人才——科研型要聚焦算法研发，应用型要熟练操作与维护智能装备，管理型要善于衔接技术与产业。国务院参事、中国农业大学特聘教授何秀荣则强调，要从源头推动改革，特别是改革用人机制，引进更多来自综合院校、具有良好基础学科背景的青年教师，提升农业高校在前沿领域的科研创新能力。最后，人工智能要在农业里大规模、产业化应用，仍面临不少挑战。苏州市久富农业机械有限公司总经理徐正华认为，要破局，关键还是要强化政策引导，加大对产学研、基层与企业合作的资金投入，持续开展推广示范。全国政协委员、中国农业科学院原党组书记张合成则强调，推广人工智能必须因地制宜，妥善处理小农户分散性与人工智能集约性之间的矛盾。农业AI的发展应遵循“有益、安全、公平”的原则，既要防范信息不对称带来的风险，也要避免在应用过程中对传统农民数字能力的隐性歧视，确保技术真正普惠共享。

作者：农民日报·中国农网记者 王臻