“农村人口老龄化和年轻人外流，‘农将不农’和‘后继无农’，江苏的农村劳动力当中大概平均年龄接近60岁了，未来谁来种地？”
本次研讨会以“人工智能在农业农村中的应用与挑战”为主题，汇聚了政界、学界、企业界的嘉宾，围绕“人工智能在农业领域能干什么？应用难点何在？未来如何破局？”等核心议题展开深入研讨，亮点纷呈。
人工智能赋能农业
看得见与看不见的变革
2025年中央一号文件明确提出：因地制宜发展农业新质生产力，支持发展智慧农业，拓展人工智能、大数据、低空经济等技术应用场景。
姚国章从大众可感知的角度，列举了人工智能在田间地头的实际应用：
首先是种植方面，从种到管再到收，人工智能都已经参与并助力。比如智能插秧机实现20%的效率提升。生长管理可以随时监测作物的健康和精准防治病虫害，四川成都高科技温室中的AI机器人将病虫害识别准确率提高到80%以上。广东茂名利用无人机精准运输把采摘的荔枝从山上果园运到镇上集中收购点，有效缩短了运输时间和成本。在大规模粮食种植的区域，无人机打药替代人工打药，智能农机收割也基本取代人工收割，仅在2023年，全国主要农作物耕种收综合机械化率就已达73%。
其次是养殖方面，在智能畜牧与水产养殖上，人工智能都已经介入。比如AI驱动的系统实时监测动物健康、行为和福利，实现疾病和应激的早期检测以及对动物的精准饲喂与养殖环境控制。
苗学思是北京一家做家禽领域人工智能技术公司的首席架构师，在蛋鸡养殖中，他们研发的人工智能鉴别雌雄，可以省掉一半的种鸡，把这一半公鸡的种蛋作为生命蛋投入市场。另外还能根据养殖户的具体情况，匹配智能养殖预案。进鸡的时候，苗学思他们根据养殖户进鸡的品种、代次、日龄，它在什么区域和经纬度，匹配一套智能养殖预案。养殖企业就根据这套养殖预案从第一天养到第500天出栏就可以了。
在公众视线之外，人工智能同样在农业科研与决策领域发挥着关键作用：
柴秀娟是中国农业科学院重大任务局副局长，也是研究人工智能的专家，她系统的梳理了中国农业科学院正在聚集人工智能的六大领域，分别是智慧育种领域、耕地保护领域、生物安全防控领域、农机装备信息化领域、农业绿色低碳领域和乡村建设和治理领域。这六大领域，充分体现了人工智能在农业科研领域的赋能。
娄峰是中国社会科学院图书馆副馆长，他带着团队一直致力于研发农业政策模拟AI大模型。一项政策发布后，到底会产生什么样的效果？是否能达到政策设立的目标？通过政策模拟AI大模型，可以很清晰地看到政策模拟执行过程中，各方变量对政策效果的影响，对政策的出台和实施有参考作用。
人工智能应用之难：瓶颈何在？
尽管应用场景丰富，人工智能在农业生产中的有效使用率却不高。全国政协委员、中国农业科学院原党组书记张合成精准概括了这一现象：“论坛课堂上很繁荣，田间地头很稀少，示范样本展示的多，市场运营转化的少。”
症结何在？专家们指出了多重挑战：
地形与规模限制，效益低下：赵春江是中国工程院院士也是国家农业信息化工程技术研究中心主任，他提出人工智能在我国农业领域的应用，有一个致命的问题，就是技术投入边际效益太低。我国耕地的地形多变，大部分地方田块都比较小，机器刚启动，一脚油门，就该掉头了，频繁的掉头，导致效率很低。比如以收割机为例，在欧美一天能轻松收割1000亩，在中国收300亩都累得够呛。
场景复杂多样，研发成本高：徐正华是苏州市一家农业机械公司的总经理，他们一直致力于水稻生产和全程机械化，眼下正在探索无人农场的解决方案，遇到首要问题就是田块复杂，有长方形、有梯形，甚至有各种奇形怪状的，机器如何能够进行自我的识别是个难题，还有在作业过程中，比如有电线杆，甚至一些障碍物等，都是挑战。目前他们研发的设备只涉及到水稻和小麦，还有油菜、大豆和烟叶、茶叶、果树等等很多场景，每一种场景都有很多差异化的特质，需要解决的问题很多，研发和制造人工智能的设备投入很大，但农产品销售的价格不高，投入产出不成比例，企业没有动力也没有能力去攻克那么多的难题。
数据匮乏与孤岛：除了农业本身的特性和生产环境带来的挑战，智慧农业遇到的另一个重大问题是缺乏数据。
农业农村大数据发展中心副主任张松梅认为，数据就是智慧农业的一个灵魂，就像组成人体血肉的细胞一样，没有高质量、没有多维度的数据，农业智慧化很难做起来，尤其是大模型的训练，没有海量的数据根本没法做到。但农业领域目前的数据很不乐观，一方面是数据少，另一方面数据孤岛现象严重，要把数据都汇集起来难度很大。
AI人才短缺：赵春江提到，2017年政府工作报告中首次提到人工智能时，行业人才缺10万人，如今人工智能专业人才缺口达到20万人，热点催生了大量的需求，但是人才的培养跟不上。
不仅科研领域如此，在市场应用也同样缺乏大量人才。苗学思所在的企业集团建一个博士后工作站，因为搞农业地点都相对偏僻，很难吸引年轻人，连续招了两年都没有博士进站。徐正华所在的农机领域更难，很多人工智能专业人才愿意到机械公司，但不愿意到农机类公司，因为涉农工作更复杂，环境更艰苦。而研发出的智能农机，在田间地头的使用也需要更高水平的操作人员，大多数农户目前还是年龄偏大学历偏低。
破局之道：面向未来的智慧农业
以全球6.4%的淡水资源和9%的耕地养活全球20%的人口，是我国农业的严峻挑战。叠加气候变化、土壤退化及劳动力短缺，传统生产模式难以为继。
张合成认为，人工智能应用是农业农村现代化的重要标志。要实现这一目标，新一代AI技术在农业农村的应用必须克服“服务小农、因地制宜、公平导向”三大挑战。锚定目标、不忘初心，后续研发才有方向。
国务院参事、中国农业大学教授何秀荣提出，当前AI发展中的数据、算法、算力等技术难题将随科技进步逐步解决。在人才培养上，传统农林院校需拓展思路，打破仅培养传统农业人才的局限。未来涉农人才培养已不再局限于农林院校，例如智慧育种所需的分子层面人才，其培养已跨越了农业大学与综合大学生物系的界限。
人工智能能够显著优化资源利用效率，降低对传统劳力的依赖，减轻环境压力，展现出强大的乘数效应，是实现全球粮食安全与可持续发展的战略必需品。
未来谁来种地？答案已然清晰：将是掌握先进技术的“新农人”与高效智能的农业机器人协同作业，这已成为与会专家及业界的共识。尽管在迈向这一未来的历史性转折与过渡期，我们仍需时间提升技术能力、完善基础设施并克服人才等现实障碍，但智慧农业的方向坚定不移。
栏目主理人|曾丽清
监审|杨巍
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