人工智能意味着现代农业的更多可能，但AI需结合其他科技共同作用于农业。AI旨在提升农业产量、品质、销售效率和农民收入，展现实际成效以占领市场。

　　人工智能正引领农业新风尚。江苏苏州大力支持“AI+农业”大模型建设，单项奖补最高达100万元，目标至2027年构建15个“AI+农业”大模型；广东茂名荔枝产业大数据平台已完成Deepseek本地化部署，病虫害诊断效率显著提升；吉林省蛟河市某村党支部书记通过网络教授村民利用AI解决生产难题，广受好评。

　　AI成为农业的强大助力。在种业领域，AI优化育种策略，加速育种流程；养殖领域则实现精准饲喂与出栏预测。AI赋能种植、养殖、种业及仓储加工、流通销售等农业各环节。数字化感知、智能化决策、精准化作业、社会化管理，正是农业所缺，AI所长。农业发展面临的诸多难题，需智能化手段破解。今年，国产大模型加速应用，降低了农民信息获取门槛。未来，随着AI病虫监测精度超越人眼，生猪实现猪脸识别拥有数字档案，“农业=落后”观念将被颠覆。

　　人工智能助力各行各业，但农业受益程度相对较低。当前，AI在农业领域的应用仍处于试验示范阶段，尚未成为普遍现象。原因在于：一是优质数据缺乏。大模型需数据支持，但农业主体分散、地块细碎、农事琐碎，导致数据质量不高且共享困难。二是应用成本高昂。农业周期长、效益低，开发维护AI系统成本较高，短期内难以形成成熟商业模式。三是装备支撑不足。农业多数领域和环节尚未实现机械化，更别提智能化。除农业无人机领先全球外，其他智慧农机应用尚处于起步阶段，影响AI落地。

　　AI并非万能，应理性看待其对农业的作用。“AI+农业”是智慧农业的一部分，与互联网、物联网、大数据、区块链等信息技术，以及水肥一体、种肥同播、合理密植等农业科技共同推动农业进步。传统农业依赖自然条件，智慧农业则使人更具主动性。物联网实现远程管理，区块链助力全程追溯，大数据辅助智慧决策，人工智能为现代农业带来更多可能性。但AI需结合其他科技作用于农业，最终为农业和农民带来实效。

　　AI这剂良药需良好产业配套和健全制度环境等“药引子”才能发挥最大效用。农业与AI结合复杂，需耕地集中连片、农业基础设施完善、新型主体培育良好、农业社会化服务健全等前提。AI在农业的进一步应用，既与AI技术突破和产品创新相关，也与农业农村软硬件环境改善相关。需营造鼓励创新、尊重创造的氛围，给予农业主体稳定政策预期，鼓励其投入应用。

　　AI与农业融合，为观察农业与其他产业关系提供新视角。农业为二三产业提供初级产品，也需其他产业反哺，导入先进技术和管理经验。我国农业AI应用与国际先进水平存在差距，需以AI为牵引，研发自主知识产权的智慧农业技术体系。以真实农业应用场景为目标，加速技术装备应用，降低成本、提高操作性，造福农户。培育AI农业科技领军企业，引导科研机构与制造企业合作，多方协作、长期投入。未来农业将更加依赖算法、算力、数据和智能装备。

　　“屏幕轻点万亩绿，月下耕耘智慧犁，欲问丰年何处觅，智慧新篇已破泥”，这是DeepSeek描绘的未来农业图景。虽源于想象，但推动AI从试验走向普及需脚踏实地、持之以恒。农业为慢变量，AI重塑或变革农业均需耐心，避免浮躁和盲目跟风。各地应有清醒认识。

（文章来源：经济日报）