[智能应用]人工智能助力农业绿色转型 [复制链接]

8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。其中提出，加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。

  当前，我国农业绿色发展水平稳步提升。伴随着资源节约保育、生态环境安全、绿色产品供给与生活富裕美好的指标全面进步，我国农业正加快迈入绿色、协调、可持续的新阶段。在这一系统性跃迁背后，除了制度设计、政策引导的稳步推进，更值得关注的是，以人工智能为代表的新一代数字技术正悄然重塑农业绿色发展的技术范式。面对千变万化的自然系统和多目标协同的生产需求，人工智能的“智能调控力”正在成为推动农业绿色化发展的关键变量。

  农业绿色转型不是简单地少用一点化肥、少打一次农药，而是一个跨越“资源节约—生态安全—产业升级”多维目标的系统工程。目前，我国已累计认证绿色农产品超过8.2万项，水肥一体化施用面积逾1.7亿亩，主要农作物病虫害绿色防控面积达13.8亿亩次。在北京延庆区，依托低空无人机实现果蔬植保与智慧运输，提升种植效率与绿色监管水平；在河北邯郸曲周县，精准的数据分析和智能农机，助力盐碱地实现了吨半粮产值；在安徽凤阳地区，推进秸秆还田与智能化资源利用，构建农业废弃物的闭环管理体系。这些案例都在说明：不局限于“少施肥”“多轮作”等传统方式，以大数据、遥感监测、智能分析、模型推理等人工智能技术嵌入农事全过程，能够将绿色发展理念融入田间地头的每个环节。

  “多目标优化”是农业数智化的绿色优势。相较于以往人工作业与经验判断主导的农业管理方式，人工智能技术赋能农业在绿色转型中最大的优势，恰恰在于其“多因素、多目标联合优化”的能力。传统农业往往难以兼顾高产、节水、提质、环保等多目标，只能依赖单一经验值或粗放平均策略。而人工智能系统可以融合土壤养分、作物需水需肥模型、天气预测、遥感影像、历史农事等多源数据，通过模拟建模、因果推理和动态调整，生成综合平衡的农事方案。系统不仅告诉农民“施什么肥”，还能量身定制“在今天这块田上，应如何灌溉、施肥与管理”。如云南大理，科研团队围绕洱海流域绿色转型需求，构建了空天地一体智能感知网络，并部署人工智能模型对葡萄、大蒜等作物的水肥响应关系进行建模优化。系统依据地块位置、实时天气与作物生长阶段，动态生成施肥灌溉策略，实现“亩均节水10%、施肥减量15%、果品糖酸比稳定提升”的绿色协同调控。农业真正实现了“一地一策、一日一策”。这意味着，从过去“千田一方略”走向“千田千方略”，绿色农业成为一种可以标准化、数字化、自动化执行的现实路径。

  要让人工智能真正成为农业绿色发展的基础能力，仍需强化多维支撑。一方面，绿色农业本身是高度耦合的复杂系统工程，人工智能的有效融入依赖跨学科、跨场景的联合技术攻关，尤其在作物模型、感知设备与农机设施之间须实现深度协同；另一方面，智能技术“下田”更须培养既懂农业又通人工智能的复合型人才，打通“最后一公里”。同时，政策引导亦不可或缺，通过财政支持、标准制定与推广机制，可构建“绿色+智能”协同发展的制度环境。

  绿色，是中国农业现代化最本质的底色。如今，人工智能正为这抹绿色注入更精准、更智慧、更系统的动能。我们相信，随着人工智能的深度融入和环境的日益完善，绿色农业将成为路径清晰、方法明确、人人可及的现实选择。

中国农业数智化转型的绿色路径

8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出加快农业数智化转型升级。这一政策的出台，标志着中国农业正迈向一个全新的发展阶段，即通过人工智能技术实现绿色、协调、可持续的发展目标。

农业数智化的绿色转型

1. 多目标优化：
传统农业管理方式往往依赖于人工作业和经验判断，难以兼顾高产、节水、提质、环保等多目标。而人工智能技术的引入，使得农业管理能够实现“多因素、多目标联合优化”。通过融合土壤养分、作物需水需肥模型、天气预测、遥感影像、历史农事等多源数据，人工智能系统可以生成综合平衡的农事方案。例如，在云南大理，科研团队构建了空天地一体智能感知网络，并部署人工智能模型对葡萄、大蒜等作物的水肥响应关系进行建模优化，实现了“亩均节水10%、施肥减量15%、果品糖酸比稳定提升”的绿色协同调控。

2. 精准化管理：
人工智能技术不仅能够告诉农民“施什么肥”，还能根据地块位置、实时天气与作物生长阶段，动态生成施肥灌溉策略。这种“一地一策、一日一策”的精准化管理方式，使得农业真正实现了从过去“千田一方略”走向“千田千方略”。例如，在北京延庆区，依托低空无人机实现果蔬植保与智慧运输，提升了种植效率与绿色监管水平。

3. 资源高效利用：
通过大数据、遥感监测、智能分析、模型推理等技术，人工智能能够将绿色发展理念融入田间地头的每个环节。例如，在河北邯郸曲周县，精准的数据分析和智能农机助力盐碱地实现了吨半粮产值；在安徽凤阳地区，推进秸秆还田与智能化资源利用，构建了农业废弃物的闭环管理体系。

强化多维支撑

1. 跨学科、跨场景的技术攻关：
绿色农业是一个高度耦合的复杂系统工程，人工智能的有效融入依赖于跨学科、跨场景的联合技术攻关。尤其在作物模型、感知设备与农机设施之间，需要实现深度协同。

2. 复合型人才培养：
智能技术“下田”需要培养既懂农业又通人工智能的复合型人才，打通“最后一公里”。这不仅需要高校和科研机构的努力，还需要政府和社会各界的支持。

3. 政策引导和支持：
通过财政支持、标准制定与推广机制，构建“绿色+智能”协同发展的制度环境。政策引导是推动农业数智化转型的重要保障。

展望未来

绿色是中国农业现代化最本质的底色。随着人工智能技术的深度融入和环境的日益完善，绿色农业将成为路径清晰、方法明确、人人可及的现实选择。我们有理由相信，在不久的将来，中国农业将迎来一个更加绿色、智能、可持续的发展新时代。

人工智能驱动农业绿色转型的核心优势与实践路径
当前，我国农业正加快向绿色、协调、可持续的新阶段迈进，人工智能作为新一代数字技术的核心，正通过重塑技术范式、优化资源配置等方式，成为推动农业绿色转型的关键力量。国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出加快农业数智化转型升级，支持智能育种、智能装备应用等方向，为农业绿色发展注入新动能1。

多目标协同优化：破解传统农业发展矛盾
传统农业受限于经验判断和粗放管理，难以兼顾高产、节水、提质、环保等多重目标，而人工智能通过多源数据融合与动态调控，实现了农业生产的系统性优化。

技术逻辑：人工智能系统整合土壤养分、作物模型、天气预测、遥感影像等多维度数据，通过模拟建模和因果推理生成定制化农事方案，实现“一地一策、一日一策”13。
实践案例：云南大理洱海流域部署的空天地一体智能感知网络，针对葡萄、大蒜等作物构建水肥响应模型，动态调整灌溉施肥策略，最终实现亩均节水10%、施肥减量15%，同时稳定提升果品糖酸比，验证了“千田千方略”的可行性13。
智能技术体系：构建绿色农业标准化路径
人工智能通过与农业生产各环节深度融合，推动绿色农业从经验驱动转向数据驱动，形成可复制、可推广的技术体系。

智能感知与决策：新型传感器、无人机、北斗卫星等技术实现田间数据精准采集，结合AI算法分析作物生长状态、病虫害风险，为精准管理提供科学依据45。
智能装备应用：智能农机、农业机器人等装备提升作业精度，例如自动驾驶拖拉机按变量施肥模型实施精准投送，减少化肥农药浪费；农业无人机通过遥感巡检与精准喷施，降低生态污染风险

发展挑战与支撑策略
尽管人工智能赋能农业绿色转型成效显著，仍需突破技术协同、人才培养、政策保障等瓶颈：

跨学科技术攻关：需加强作物模型、感知设备、农机设施的深度协同，解决多系统数据接口不统一、模型适应性不足等问题13。
复合型人才培养：面向基层推广“农业+AI”复合型人才，通过培训让农民掌握智能系统操作与维护技能，打通技术落地“最后一公里”14。
政策与标准体系：完善财政补贴、数据安全、绿色农业评价等政策，推动人工智能技术在小农户和规模化经营主体中的普及应用14。
未来，随着《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》等政策落地，人工智能将进一步推动农业生产方式变革，助力实现“资源节约、环境友好、产品优质”的绿色发展目标，为全球农业可持续发展提供中国方案