AI赋能农业工程：新质生产力绘就农业强国新图景——中国农业工程学会第十届学术年会观察

  “十五五”规划提出，“推进高端智能、丘陵山区适用农机装备研发应用”，为农业工程领域锚定了发展航向。从传统生产向智慧高效的转型征途上，农业工程如何以人工智能为突破口，实现技术升级与产业适配的双重跨越？近日，在中国农业工程学会第十届学术年会上，多位院士专家解码“AI+农业工程”，将规划蓝图转化为可落地的行业路径。

  技术破壁：AI重构农业工程核心体系

  “智慧农业是生物技术、信息技术、人工智能、大数据和智能装备五大技术深度融合的先进技术形态。”中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文指出智慧农业的技术本质。在他看来，建设智慧农业需重点突破四大关键技术：数字化感知、智能化决策、精准化作业和智慧化管理。

  数字化感知是精准作业的前提和基础。罗锡文介绍了“星—机—地”三位一体的技术体系，“‘星’即卫星，适用于大范围信息获取；‘机’即航空器，可用于特定农场的精准巡查；‘地’即地面作业机械，通过搭载多光谱、高光谱仪器，实现对具体地块作物病害等信息的精准检测。”据介绍，这套体系已在广东罗定的水稻田中得到验证，无人机采集水稻长势图像，结合系统分析生成施肥“处方图”，2019年采用这种精准变量施肥方法，氮肥使用量约减少28%。

  中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江指出，人工智能正推动农业科研进入“AI for Science”的第五范式。他举例，“利用人工智能解析青蒿素合成的基因网络与途径，仅需500平米的细胞工厂，即可产出传统5000亩土地的提取量。”

  赵春江介绍，在病虫害防控方面，深度学习模型与多模态处理技术结合，使病虫害识别准确率超90%，可在几秒内通过图像处理识别植物病害类型，远超传统方法。”这种“认知—感知—决策—实施”的全流程智能管控，正在重塑植保领域的技术体系。

  在精准化作业层面，第十四届全国人大常委会委员、西北农林科技大学校长吴普特带来了水肥协同调控的前沿探索。他指出，水肥协同高效利用仍有巨大提升空间，“玉米、小麦等主要作物通过科学的水肥协同调控，单产提升潜力可达20%-33%。”

  针对西北绿洲地区“亩均用水量超全国平均水平1.5倍、化肥利用率不足40%、中低产田占耕地总面积70%左右”的严峻现实，其团队构建了“感知—决策—执行”全链条智慧调控体系，通过多元信息融合感知技术，整合卫星遥感、无人机监测、地面监测三层数据，实现水肥时空特征的精准监测。

  产业适配：AI打通从实验室到田间的最后一公里

  技术创新的价值，最终要在田间地头得到检验。

  中国工程院院士、新疆石河子大学教授陈学庚直指现实差距，“我国农业生产仍以单项技术、小面积示范的传统推广模式为主，大田生产技术到位率不高，尚未形成多技术集成、大面积普及的均衡生产格局。”

  以棉花生产为例，陈学庚介绍，2024年全国棉花种植面积4257.4万亩，其中新疆占3671.9万亩，总产量占全国的92.2%，且新疆棉花生产全程机械化率已达95%。数据背后是智慧农业技术与装备的系统支撑。“卫星导航拖拉机自动驾驶技术已广泛应用于棉花播种、中耕整地等作业，要将新疆成熟的智慧农业技术，如北斗导航、水肥一体化管理等移植到传统棉区。”他说。

  智能采棉机的应用成效尤为突出。陈学庚详细介绍了四项关键技术：自动仿真控制可实时读取作业数据，自动调节采棉头升降速度；负载控制技术实时采集压力、转速、车速等参数，自动调节采收车速；自动导航技术通过对行传感器实时检测采棉机与棉行的对行角度差，减轻驾驶员劳动强度；采收质量监测技术可实时监控每个棉包的采收时间、位置坐标、含杂率、回潮率及采收现场图片等关键信息。

  罗锡文团队的无人化农场实践同样印证了产业化路径。自2020年在广东增城启动建设全球首个水稻无人化农场以来，截至2024年底，已在国内16个省份启动建设30多个无人化智慧农场。“无人驾驶旱旋耕机直线作业横向位置误差仅2.5厘米，作业效率达20亩/小时。”在收获环节，跟车协调模式实现了运粮车与收割机的精准配合，“两车横向位置误差不超过5厘米，纵向位置误差不超过10厘米”，大幅提升了收获效率。

  产量数据最能说明问题。罗锡文介绍，“2021年广东水稻无人化农场亩产达662.29公斤；2023年湖南益阳再生稻无人化农场亩产达1029.01公斤。”

  生态共建：凝聚农业强国建设协同合力

  智慧农业的发展绝非单打独斗，而是需要跨学科、跨领域、跨区域的协同创新。院士专家不约而同地将目光投向生态共建。

  赵春江从宏观视角指出：“我国农业人工智能的发展是一个长期过程，需遵循‘核心技术攻关—产品研发—集成应用—产业形成’的路线图。”

  他建议从四个维度统筹推进，一是“AI for科研”，持续推动农业生命科学创新；二是“AI for生产”，优化田间生产全流程；三是“AI for管理”，提升农业资源配置与产业治理效率；四是“AI for后服务”，完善农业产业链后端的服务支撑。

  产学研协同是生态共建的关键纽带。陈学庚以小麦—玉米套种模式为例，“这是系统工程，涉及十余套农机具，是一次有组织的科研协同行动，由自治区农机中心、高校、科研院所、企业共同负责农机装备研发与示范应用。”

  人才培养是生态共建的长远根基。据了解，以华南农业大学为例，已开设智慧农业本科专业和硕博点，利用智慧农场作为实训基地，培养扎根田间的专业人才。

  这不仅是一场技术革命，更是一次农业工程的深刻转型。当卫星、无人机、智能农机在广袤田野上协同作业，当AI算法在实验室与田间架起智慧桥梁，中国农业正以前所未有的姿态，向着智慧高效的未来阔步前行。（光明网记者武玥彤）