天坛医院医院代取号服务要多少钱?人工智能重塑农业有更多可能

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　　有了人工智能，农业越来越时髦。江苏苏州支持“AI+农业”大模型建设，单项最高给予100万元奖补，目标是到2027年形成15个“AI+农业”大模型；广东茂名荔枝产业大数据平台完成DeepSeek本地化部署，病虫害诊断更高效；吉林省蛟河市某村党支部书记教村民用AI解决生产问题，在网络上走红。
　　人工智能是农业的好帮手。在种业领域，可优化育种策略，加速育种进程；在养殖领域，可实现精准饲喂、预测出栏。AI赋能农业，体现在种植、养殖、种业等领域，也作用于仓储加工、流通销售等环节。数字化感知、智能化决策、精准化作业、社会化管理，农业所缺，恰是AI所长。农业发展面临的一些两难、多难问题，需用智能化手段破解。今年以来，国产大模型加快应用，降低了农民信息获取的门槛。未来，当AI病虫监测精准度超越人眼，当猪脸识别让生猪拥有数字档案，“农业=落后”的传统观念将被打破。
　　人工智能赋能千行百业，但从现实情况看，农业受益程度小于工业和服务业。当前AI在农业领域应用总体还在试验示范阶段，只是盆景而非风景。究其原因，一是缺乏优质数据。大模型要有数据支持，然而农业面对的是分散的主体、细碎的地块、琐碎的农事，数据质量不高、共享也难。二是应用成本偏高。农业的周期长、比较效益低，开发维护AI系统成本较高，短期较难形成完整商业模式。三是装备支撑不足。农业的很多领域和环节连机械化都没完全实现，更谈不上智能化。除农业无人机领跑全球外，其他智慧农机应用仍处于起步阶段，势必影响AI落地。
　　人工智能不是万能灵药，不能夸大其对农业的作用。“AI+农业”是智慧农业的一个部分，与互联网、物联网、大数据、区块链等信息技术，与水肥一体、种肥同播、合理密植等农业科技，共同驱动农业进步。传统农业生产靠天吃饭，智慧农业使人更能动：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，人工智能意味着现代农业的更多可能。但是，AI不能脱离其他科技单独作用于农业。说到底，AI要为农业和农民增加产量、提升品质、畅通销售、提高收入服务，让人看到实际效果才有市场。
　　人工智能这剂良药也需要良好的产业配套和健全的制度环境等“药引子”才能发挥最大效果。作为最古老的行业，农业与AI结合并不简单。耕地相对集中连片，农业基础设施健全，新型主体培育程度较好，农业社会化服务健全，这些都是农业领域人工智能应用的前提。AI在农业领域的进一步应用，既与人工智能本身的技术突破和产品创新有关，也与农业农村的软硬件环境改善有关。要形成鼓励创新、尊重创造的氛围，给各类农业主体以稳定的政策预期，让其敢投敢用。
　　人工智能与农业融合，也为我们观察农业与其他产业关系提供了新视角。农业为二三产业提供了初级产品，也需要其他产业反哺，把其他领域的先进技术和管理经验导入农业。我国农业领域人工智能的应用与国际先进水平存在显著差距，要以人工智能为牵引，研发具有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，加速技术装备熟化应用，瞄准低成本、易操作，降低门槛，造福农户。培育一批人工智能农业科技领军企业，引导科研机构与制造企业开展合作，多方协作、长期投入。可以预期，未来农业将进一步依赖算法、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DeepSseek描述未来农业的诗行。诗词因想象而美好。不过，推动人工智能从盆景走向风景，需要脚踏实地，久久为功。要看到，农业是慢变量，说AI重塑农业也好，说AI变革农业也罢，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。对此，各地务必要有清醒认识。（本文来源：经济日报 作者：乔金亮）
　　有瞭人工智能，農業越來越時髦。江蘇蘇州支持“AI+農業”大模型建設，單項最高給予100萬元獎補，目標是到2027年形成15個“AI+農業”大模型；廣東茂名荔枝產業大數據平臺完成DeepSeek本地化部署，病蟲害診斷更高效；吉林省蛟河市某村黨支部書記教村民用AI解決生產問題，在網絡上走紅。
　　人工智能是農業的好幫手。在種業領域，可優化育種策略，加速育種進程；在養殖領域，可實現精準飼喂、預測出欄。AI賦能農業，體現在種植、養殖、種業等領域，也作用於倉儲加工、流通銷售等環節。數字化感知、智能化決策、精準化作業、社會化管理，農業所缺，恰是AI所長。農業發展面臨的一些兩難、多難問題，需用智能化手段破解。今年以來，國產大模型加快應用，降低瞭農民信息獲取的門檻。未來，當AI病蟲監測精準度超越人眼，當豬臉識別讓生豬擁有數字檔案，“農業=落後”的傳統觀念將被打破。
　　人工智能賦能千行百業，但從現實情況看，農業受益程度小於工業和服務業。當前AI在農業領域應用總體還在試驗示范階段，隻是盆景而非風景。究其原因，一是缺乏優質數據。大模型要有數據支持，然而農業面對的是分散的主體、細碎的地塊、瑣碎的農事，數據質量不高、共享也難。二是應用成本偏高。農業的周期長、比較效益低，開發維護AI系統成本較高，短期較難形成完整商業模式。三是裝備支撐不足。農業的很多領域和環節連機械化都沒完全實現，更談不上智能化。除農業無人機領跑全球外，其他智慧農機應用仍處於起步階段，勢必影響AI落地。
　　人工智能不是萬能靈藥，不能誇大其對農業的作用。“AI+農業”是智慧農業的一個部分，與互聯網、物聯網、大數據、區塊鏈等信息技術，與水肥一體、種肥同播、合理密植等農業科技，共同驅動農業進步。傳統農業生產靠天吃飯，智慧農業使人更能動：物聯網實現遠程管理，區塊鏈助力全程追溯，大數據輔助智慧決策，人工智能意味著現代農業的更多可能。但是，AI不能脫離其他科技單獨作用於農業。說到底，AI要為農業和農民增加產量、提升品質、暢通銷售、提高收入服務，讓人看到實際效果才有市場。
　　人工智能這劑良藥也需要良好的產業配套和健全的制度環境等“藥引子”才能發揮最大效果。作為最古老的行業，農業與AI結合並不簡單。耕地相對集中連片，農業基礎設施健全，新型主體培育程度較好，農業社會化服務健全，這些都是農業領域人工智能應用的前提。AI在農業領域的進一步應用，既與人工智能本身的技術突破和產品創新有關，也與農業農村的軟硬件環境改善有關。要形成鼓勵創新、尊重創造的氛圍，給各類農業主體以穩定的政策預期，讓其敢投敢用。
　　人工智能與農業融合，也為我們觀察農業與其他產業關系提供瞭新視角。農業為二三產業提供瞭初級產品，也需要其他產業反哺，把其他領域的先進技術和管理經驗導入農業。我國農業領域人工智能的應用與國際先進水平存在顯著差距，要以人工智能為牽引，研發具有自主知識產權的智慧農業技術體系。以真實農業應用場景為目標，加速技術裝備熟化應用，瞄準低成本、易操作，降低門檻，造福農戶。培育一批人工智能農業科技領軍企業，引導科研機構與制造企業開展合作，多方協作、長期投入。可以預期，未來農業將進一步依賴算法、算力、數據和智能裝備。
　　“屏幕輕點萬畝綠，月下耕耘智慧犁，欲問豐年何處覓，智慧新篇已破泥”，這是DeepSseek描述未來農業的詩行。詩詞因想象而美好。不過，推動人工智能從盆景走向風景，需要腳踏實地，久久為功。要看到，農業是慢變量，說AI重塑農業也好，說AI變革農業也罷，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。對此，各地務必要有清醒認識。（本文來源：經濟日報 作者：喬金亮）
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