作者:趙瑞雪(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所副所長、研究員)
隨著數(shù)字化浪潮席卷全球,人工智能(AI)作為引領(lǐng)新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù),不斷加速突破并重塑著農(nóng)業(yè)新格局。從基礎(chǔ)科學(xué)研究到應(yīng)用科學(xué)開發(fā),人工智能與科學(xué)的融合催生出第五科研范式AI for Science(AI4S,即AI驅(qū)動的科學(xué)研究),能夠突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究的認知邊界,引領(lǐng)作物育種、病蟲害預(yù)測等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。同時,AI與智慧農(nóng)業(yè)的深度融合,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策轉(zhuǎn)型,加速構(gòu)建科技興農(nóng)的新生態(tài),進而驅(qū)動鄉(xiāng)村振興蝶變。
AI憑借強大的數(shù)據(jù)處理、智能分析及模式識別等能力,能夠打破領(lǐng)域科學(xué)家的認知局限,正逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中不可或缺的工具,為助力農(nóng)業(yè)科學(xué)研究智能化、高效化與協(xié)同化發(fā)展注入新的動能。近年來,基因編輯育種、基因組選擇育種、設(shè)計育種等重要育種技術(shù)快速發(fā)展,智能育種成為種業(yè)發(fā)展新興前沿,育種范式正從“試驗選優(yōu)”向“計算選優(yōu)”轉(zhuǎn)變,邁入了“常規(guī)育種+生物技術(shù)+信息技術(shù)+人工智能”的育種“4.0時代”。
我國目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI4S應(yīng)用已有一定進展,如中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院國家南繁研究院與阿里巴巴達摩院共同研發(fā)的智慧育種平臺,集成了育種數(shù)據(jù)管理、分析和人工智能算法預(yù)測等功能,提升了育種效率和精準(zhǔn)度;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所與北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院等多個單位共同研發(fā)的基于大數(shù)據(jù)和AI的智能育種系統(tǒng),可對環(huán)境型、基因型和表型等數(shù)據(jù)進行采集清洗,并基于機器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)構(gòu)建預(yù)測模型,用于預(yù)測表型和指導(dǎo)育種決策;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所與同方知網(wǎng)聯(lián)合研發(fā)了我國首個農(nóng)業(yè)通用大語言模型——農(nóng)知大模型,主要面向農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)知識科普、輔助農(nóng)業(yè)決策等多領(lǐng)域應(yīng)用場景,提供涵蓋農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈專業(yè)知識的智能化知識服務(wù),可高效服務(wù)于農(nóng)業(yè)管理部門、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)高校、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)技人員等,提升農(nóng)業(yè)智能知識服務(wù)能力,服務(wù)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展,助力打造農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
除了農(nóng)業(yè)科技,AI在智慧農(nóng)業(yè)乃至鄉(xiāng)村振興的應(yīng)用中,也展現(xiàn)出強大動能與巨大潛力。
AI與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)廣泛融合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價值鏈,賦能農(nóng)業(yè)多場景、多環(huán)節(jié)、多領(lǐng)域科技創(chuàng)新。例如,通過高精度傳感器、衛(wèi)星遙感和無人機搭載,聯(lián)動人工智能算法,實現(xiàn)作物表型數(shù)據(jù)收集與分析、雜草識別、畜禽和作物整體生長情況判別等;智能種植、作物偵查、智能灌溉、智慧采摘與管控、自主導(dǎo)航運輸?shù)绒r(nóng)業(yè)機器人大軍集結(jié)迸發(fā),架構(gòu)起“無人農(nóng)場”生產(chǎn)模式。
在賦能智慧農(nóng)業(yè)的同時,AI逐步滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村多元化發(fā)展路徑中,形成互聯(lián)網(wǎng)與鄉(xiāng)村治理網(wǎng)格化、數(shù)字鄉(xiāng)村和公共服務(wù)、智慧鄉(xiāng)村等鄉(xiāng)村治理模式。有效促進智慧旅游、農(nóng)村電商、農(nóng)村種養(yǎng)殖等農(nóng)村數(shù)字化產(chǎn)業(yè)延伸;加強了智慧村務(wù)、平安鄉(xiāng)村、人居環(huán)境等綜合數(shù)字化治理;豐富了鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù),如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠程教育、生產(chǎn)知識服務(wù)、市場行情、農(nóng)業(yè)金融服務(wù)接入大模型等人工智能技術(shù),以縮小城鄉(xiāng)公共資源配置差距。
應(yīng)該說,AI切實提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)效,面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的監(jiān)測與管理更快速化、智能化與精準(zhǔn)化;促進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迭代和升級,在突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)邊界同時,進一步強鏈延鏈補鏈,提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)韌性;持續(xù)賦能鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展,聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)益農(nóng)作用更加凸顯,為農(nóng)業(yè)增收提供更多可能性。
然而,我們也要看到,目前,AI在智能科學(xué)研究與智慧農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)落地進程中仍面臨許多挑戰(zhàn),如缺乏高質(zhì)量、長周期、全要素動態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與知識語料,高價值應(yīng)用場景的落地瓶頸,農(nóng)業(yè)AI模型可解釋性與科學(xué)可信度的矛盾,智能農(nóng)機裝備技術(shù)應(yīng)用滯后,農(nóng)村農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善等。從數(shù)據(jù)壁壘到認知鴻溝,從“技術(shù)黑箱”到場景孤島,AI與科學(xué)范式的協(xié)同創(chuàng)新尚未形成完整閉環(huán),“AI+農(nóng)業(yè)”的多場景融合縱深發(fā)展也還需進一步加強。
長遠來看,我國需要強化“抓規(guī)劃、強基礎(chǔ)、攻技術(shù)、創(chuàng)產(chǎn)品、建生態(tài)、育人才”全方位布局和頂層設(shè)計,超前部署并啟動支撐核心關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和重點項目,搭建面向智能科研的數(shù)字科研協(xié)同創(chuàng)新平臺,高度重視協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè),深化交叉學(xué)科體系建設(shè)及交叉型人才隊伍培養(yǎng),堅持需求導(dǎo)向,深化“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場景,打造高水平“AI+農(nóng)業(yè)”的行業(yè)創(chuàng)新基地,構(gòu)建完整的智能農(nóng)業(yè)生態(tài)體系,助力發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
作者:趙瑞雪(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所副所長、研究員)
隨著數(shù)字化浪潮席卷全球,人工智能(AI)作為引領(lǐng)新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù),不斷加速突破并重塑著農(nóng)業(yè)新格局。從基礎(chǔ)科學(xué)研究到應(yīng)用科學(xué)開發(fā),人工智能與科學(xué)的融合催生出第五科研范式AI for Science(AI4S,即AI驅(qū)動的科學(xué)研究),能夠突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究的認知邊界,引領(lǐng)作物育種、病蟲害預(yù)測等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。同時,AI與智慧農(nóng)業(yè)的深度融合,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策轉(zhuǎn)型,加速構(gòu)建科技興農(nóng)的新生態(tài),進而驅(qū)動鄉(xiāng)村振興蝶變。
AI憑借強大的數(shù)據(jù)處理、智能分析及模式識別等能力,能夠打破領(lǐng)域科學(xué)家的認知局限,正逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中不可或缺的工具,為助力農(nóng)業(yè)科學(xué)研究智能化、高效化與協(xié)同化發(fā)展注入新的動能。近年來,基因編輯育種、基因組選擇育種、設(shè)計育種等重要育種技術(shù)快速發(fā)展,智能育種成為種業(yè)發(fā)展新興前沿,育種范式正從“試驗選優(yōu)”向“計算選優(yōu)”轉(zhuǎn)變,邁入了“常規(guī)育種+生物技術(shù)+信息技術(shù)+人工智能”的育種“4.0時代”。
我國目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI4S應(yīng)用已有一定進展,如中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院國家南繁研究院與阿里巴巴達摩院共同研發(fā)的智慧育種平臺,集成了育種數(shù)據(jù)管理、分析和人工智能算法預(yù)測等功能,提升了育種效率和精準(zhǔn)度;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所與北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院等多個單位共同研發(fā)的基于大數(shù)據(jù)和AI的智能育種系統(tǒng),可對環(huán)境型、基因型和表型等數(shù)據(jù)進行采集清洗,并基于機器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)構(gòu)建預(yù)測模型,用于預(yù)測表型和指導(dǎo)育種決策;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所與同方知網(wǎng)聯(lián)合研發(fā)了我國首個農(nóng)業(yè)通用大語言模型——農(nóng)知大模型,主要面向農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)知識科普、輔助農(nóng)業(yè)決策等多領(lǐng)域應(yīng)用場景,提供涵蓋農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈專業(yè)知識的智能化知識服務(wù),可高效服務(wù)于農(nóng)業(yè)管理部門、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)高校、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)技人員等,提升農(nóng)業(yè)智能知識服務(wù)能力,服務(wù)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展,助力打造農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
除了農(nóng)業(yè)科技,AI在智慧農(nóng)業(yè)乃至鄉(xiāng)村振興的應(yīng)用中,也展現(xiàn)出強大動能與巨大潛力。
AI與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)廣泛融合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價值鏈,賦能農(nóng)業(yè)多場景、多環(huán)節(jié)、多領(lǐng)域科技創(chuàng)新。例如,通過高精度傳感器、衛(wèi)星遙感和無人機搭載,聯(lián)動人工智能算法,實現(xiàn)作物表型數(shù)據(jù)收集與分析、雜草識別、畜禽和作物整體生長情況判別等;智能種植、作物偵查、智能灌溉、智慧采摘與管控、自主導(dǎo)航運輸?shù)绒r(nóng)業(yè)機器人大軍集結(jié)迸發(fā),架構(gòu)起“無人農(nóng)場”生產(chǎn)模式。
在賦能智慧農(nóng)業(yè)的同時,AI逐步滲透到農(nóng)業(yè)農(nóng)村多元化發(fā)展路徑中,形成互聯(lián)網(wǎng)與鄉(xiāng)村治理網(wǎng)格化、數(shù)字鄉(xiāng)村和公共服務(wù)、智慧鄉(xiāng)村等鄉(xiāng)村治理模式。有效促進智慧旅游、農(nóng)村電商、農(nóng)村種養(yǎng)殖等農(nóng)村數(shù)字化產(chǎn)業(yè)延伸;加強了智慧村務(wù)、平安鄉(xiāng)村、人居環(huán)境等綜合數(shù)字化治理;豐富了鄉(xiāng)村數(shù)字化服務(wù),如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠程教育、生產(chǎn)知識服務(wù)、市場行情、農(nóng)業(yè)金融服務(wù)接入大模型等人工智能技術(shù),以縮小城鄉(xiāng)公共資源配置差距。
應(yīng)該說,AI切實提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)效,面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的監(jiān)測與管理更快速化、智能化與精準(zhǔn)化;促進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迭代和升級,在突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)邊界同時,進一步強鏈延鏈補鏈,提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)韌性;持續(xù)賦能鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展,聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)益農(nóng)作用更加凸顯,為農(nóng)業(yè)增收提供更多可能性。
然而,我們也要看到,目前,AI在智能科學(xué)研究與智慧農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)落地進程中仍面臨許多挑戰(zhàn),如缺乏高質(zhì)量、長周期、全要素動態(tài)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與知識語料,高價值應(yīng)用場景的落地瓶頸,農(nóng)業(yè)AI模型可解釋性與科學(xué)可信度的矛盾,智能農(nóng)機裝備技術(shù)應(yīng)用滯后,農(nóng)村農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善等。從數(shù)據(jù)壁壘到認知鴻溝,從“技術(shù)黑箱”到場景孤島,AI與科學(xué)范式的協(xié)同創(chuàng)新尚未形成完整閉環(huán),“AI+農(nóng)業(yè)”的多場景融合縱深發(fā)展也還需進一步加強。
長遠來看,我國需要強化“抓規(guī)劃、強基礎(chǔ)、攻技術(shù)、創(chuàng)產(chǎn)品、建生態(tài)、育人才”全方位布局和頂層設(shè)計,超前部署并啟動支撐核心關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和重點項目,搭建面向智能科研的數(shù)字科研協(xié)同創(chuàng)新平臺,高度重視協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè),深化交叉學(xué)科體系建設(shè)及交叉型人才隊伍培養(yǎng),堅持需求導(dǎo)向,深化“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場景,打造高水平“AI+農(nóng)業(yè)”的行業(yè)創(chuàng)新基地,構(gòu)建完整的智能農(nóng)業(yè)生態(tài)體系,助力發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
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