當前沿的技術與古老的產業相遇，將迸發出一場變革。近日，國內發布了農業AI對話機器人，解答農民們關于土豆爛根以及某地西瓜行情等問題。可以預見，以人工智能為代表的新一代信息技術將深刻地影響農業的發展，并成為智慧農業注重關注的一個重要領域。

　　農業AI應用正迅速地推廣開來。早在本世紀初，農業領域就已經初露端倪，包括耕種、收割等方面的智能機器人，以及病蟲害探測、土壤墑情測報等智能系統。近幾年，擁有自主知識產權的傳感器、無人機、農業機器人等已經日漸成熟，并在越來越多的農業場景中得到應用。2020年，農業農村部和中央網信辦共同發布了《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》，提出要加快農業人工智能研發和應用。隨著ChatGPT等認知大模型技術的不斷進步，國內也相繼推出了類似的農業領域大模型產品。在這樣的背景下，推出農業AI對話機器人的產品顯然具有必然性。
　　人工智能在農業領域的應用非常廣泛，涉及感知、決策、控制、作業等多個方面，而農業AI對話機器人只是其中的一種表現形式。傳統農業一直以來都是依靠天氣條件來謀生的，而我國的智慧農業則源于物聯網設備以及相應的農業信息化系統，通過監測和改善生長環境，使農業生產更加穩定可控。如今，結合新一代信息技術，農業數據的作用將持續增強。例如，利用豬臉識別技術結合聲學特征和紅外線測溫，可以通過豬的體溫、叫聲等數據來及時判斷豬是否患病，從而預警疫情，實現科學養殖。
　　智慧農業是通過科技為農業賦能，資本、人力、土地等多個生產要素的發展。許多國家將智慧農業作為優先發展方向，全球智慧農業呈現出兩個明顯特征。第一是高度集成化。各種設備和技術高度集成，物聯網、大數據、人工智能、云計算等相互交叉融合，形成了智能生產系統。荷蘭作為一個土地面積只有4萬多平方公里的國家，在設施農業中運用智慧農業，每公頃土地能夠產出54.4噸蔬菜，是我國產量的2.4倍。第二是數據融通化。不僅應用于生產領域，而且打通了生產、加工、流通、銷售等環節，建立了大規模的農業數據庫，實現了產銷對接。一些國家在此基礎上建立了農業展望系統，直接影響期貨市場的走勢，擁有了世界農產品市場的戰略優勢。
　　目前階段，人工智能可以成為農業生產的有力輔助工具，但還遠遠不能完全替代人類的決策。這是因為人工智能的發展程度還有限。一方面，雖然存在大量數據，但智慧的應用還不夠深入。行業數據、社會數據、企業數據很難有效融合，針對農業大數據的深度挖掘和分析利用等核心功能還有待發展。另一方面，雖然有示范案例，但規模還不夠大。由于技術門檻和價格較高，目前的應用僅局限于少數主體之中，許多地方仍存在增量不增效、技術脫離實際等問題。此外，人工智能的核心是數據、算法和算力，然而農業生產具有生物特性，比較收益較低，數據采集困難、算法要求高、算力資源匱乏，因此實際應用的難度很大。
　　盡管如此，人工智能賦予農業力量依然是一件好事，但需要農業界保持耐心。中國是一個以農業為基礎的大國，小農經濟占據著重要地位。即使是先進的技術，也需要農民和農業企業對其可用性、經濟性和效益性進行評估。一方面，他們追求增產、提質、降本，因此需要引入智能裝備；另一方面，他們又希望保持穩定，對短期成本收益非常敏感，對新技術應用存在猶豫不決的態度。因此，新技術的落地并非一蹴而就，需要不斷的迭代優化，才能突破盈虧平衡的難點。為了取得實際效果，需要從實際出發，積極探索應用場景，打造內容豐富、模式多樣、載體多元的解決方案，降低用戶的成本，追求實際效果和實際用途。
　　農業機械化已經實現了大田作物的從體力勞動中解放。未來，農業信息化將使農民成為更加體面的職業。在推動智慧農業發展的過程中，政府應當注重農業公共基礎數字資源的建設，通過政策引導數字技術在農業產業中的應用。科研機構應將工程科技與農業生產相結合，開展更多實際可落地的研發和攻關工作。各類資本應持有耐心，以長期投資的方式支持農業經營主體。而農民和農業企業應抓住新一輪信息技術機遇，提升產品質量，打造自身品牌，實現附加值的提升。
　　總之，農業AI的發展帶來了巨大的潛力和機遇。但是，我們需要秉持著穩健的態度，不斷優化和完善，才能確保人工智能在農業領域的應用發揮其作用，實現農業信息化的成功。