近日，第32屆全國大豆科研生產研討會上，我國科學家發布大豆垂直大模型“豐菽”2.0。憑借人工智能算法對作物基因與環境的深度解析，大豆育種周期大幅縮短，精準度顯著提升。從一粒種子的智能設計出發，人工智能正加快進入農業科研和生產實踐。其意義不只在于增加一種技術工具，更在于推動智能技術從單點應用，向農業科研、生產經營和產業發展深度拓展。
促進人工智能與農業發展相結合，是提升農業科技創新效能的重要著力點。2026年中央一號文件提出，“因地制宜發展農業新質生產力，促進人工智能與農業發展相結合”，并對拓展無人機、物聯網、機器人等應用場景作出部署。從加強農業關鍵核心技術攻關到發展智慧農業，一系列部署持續推進，人工智能在農業領域的應用正由技術探索走向多場景拓展。
人工智能與農業發展相結合，首先體現在育種科研方式的變化上。
種子是農業的“芯片”，育種是科技高度密集的農業科研活動。傳統育種既依賴科研人員長期積累的專業經驗，也需要經過大量材料篩選和反復田間試驗。隨著基因組、表型、環境等數據快速積累，僅靠人工檢索和經驗分析，越來越難以充分挖掘不同數據之間的復雜關聯。
智慧育種平臺將種質資源、基因組、病害樣本、育種試驗記錄和專業文獻等多源數據關聯起來，通過多模型協同分析輔助育種科研。人工智能進一步進入親本篩選、虛擬組合設計、候選基因分析等專業環節，幫助科研人員從海量信息中發現關聯、比較方案、形成科研假設。
從經驗育種到精準育種，從田間篩選到計算篩選，人工智能打破了生命科學與信息科學的學科壁壘，使育種科研從粗放走向精準、從被動適應走向主動設計，為破解種源“卡脖子”問題提供了技術支點。
從智慧育種向外延伸，人工智能正在加快進入農業生產經營全過程。農業生產鏈條長、影響因素多，從播種、田間管理到收獲、加工，不同環節都存在大量感知、分析和決策需求。近年來，無人機、物聯網、智能農機加快進入農業生產，大模型、智能體等新技術也不斷拓展應用場景。人工智能在農業中的作用，由環境監測、圖像識別等信息感知環節，進一步向生產分析、輔助決策和智能作業延伸，推動農業生產中的數據采集、分析研判與作業執行更加緊密銜接。
發展智慧農業，不能簡單理解為增加幾種智能設備，而是要讓智能技術進入農業生產經營過程，使農業生產由更多依賴經驗判斷，向數據和經驗協同決策轉變，不斷提高農業生產的精準化、智能化水平。
從智慧育種到智慧農業，人工智能帶來的變化正在超越具體技術應用本身，進一步作用于農業生產力發展。
生產力的發展始終與生產工具革新和生產要素優化組合緊密相連。人工智能與農業結合，一方面推動農機裝備、農業設施等傳統生產工具加快智能化升級，使其具備更強的信息感知、分析決策和精準作業能力；另一方面使數據、算法、知識等要素更加深入地同土地、勞動力、資本等傳統農業生產要素結合，促進不同要素協同增效。
在一些智慧農業實踐中，如水稻生產被劃分為13個環節、49個決策點，通過算法模型貫通耕、種、管、收全過程，實現信息感知、定量決策和精準投入。從依靠機械完成作業，到依托數據和算法優化生產決策，智能技術改變的不只是農業生產工具，也在改變生產要素的組合方式和農業生產方式。
發展農業新質生產力，不是簡單為傳統農業疊加數字技術，而是立足農業資源稟賦和產業實際，以科技創新推動生產工具迭代、生產要素優化組合和生產方式變革，不斷釋放農業發展的新動能。
促進人工智能與農業發展相結合，關鍵是提高技術創新與農業實際需求的適配度。面向未來，應堅持問題導向與系統觀念，推動人工智能在農業領域走深走實。技術研發要更多面向種業、種植、養殖、農機等領域的實際問題，在農業專業知識和高質量數據積累的基礎上，提升模型解決復雜問題的能力。技術驗證要更多進入真實生產場景，通過實驗、示范和生產應用檢驗模型能力，在持續反饋中迭代完善。成果轉化要充分考慮不同地區資源稟賦、產業特點和經營規模，探索成本可承受、操作更便捷的應用方式。
“喜看稻菽千重浪，遍地英雄下夕煙。”從一粒種子的智能設計，到廣闊田野上的智慧生產，人工智能正在打開農業發展的新空間。立足我國農業實際，讓新技術在科研和生產中經受檢驗、創造價值，才能真正把人工智能的技術潛力轉化為農業新質生產力，為推進農業現代化注入持續動能。 （蘇潔）
轉自：光明日報
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