七大“深度科技”將引領全球農業變革

來源：科技日報

記者：劉霞

今天，全球農業正站在一個決定性的十字路口。氣候變化、資源退化、人口結構變動與地緣政治動蕩交織，給世界養活日益增長人口的能力帶來空前壓力。傳統方法雖不可或缺，卻難以應對這些挑戰，全球農業亟須一場由“深度科技”引領的系統性變革。

機器人可對農作物進行精準管理

圖片來源：《農業深度科技革命展望報告》

深度科技是指以先進的科學和工程創新為基礎，將顛覆性新產品推向市場的尖端技術。深度科技的神奇之處在于不僅是科技上的創新，還可能徹底改變某個行業的運作方式，甚至可能解決一些全球性的重大挑戰。

世界經濟論壇旗下“人工智能農業創新計劃”于11月7日發布《農業深度科技革命展望報告》。報告指出，未來十年，以科學為根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI）、計算機視覺、邊緣物聯網、衛星遙感、機器人、CRISPR基因編輯及納米技術等，有望成為推動全球農業轉型的關鍵引擎，助力構建更具韌性、更可持續且效率更高的農業體系。

生成式人工智能

GenAI在農業領域的應用，正受益于大語言模型的快速發展和農業數據的日益豐富。

其應用場景極為廣泛：既能提供個性化的作物管理建議，也能生成高度本地化的農事方案，還能預測農產品市場價格。結合自然語言處理技術，GenAI還可實現智能交互，成為農民的“AI顧問”。

例如，印度瓦德瓦尼AI研究所開發的AgriAI Collect，能快速回應各類農業咨詢，助力自主決策型AI系統的開發。此外，它還能協助政府制定宏觀作物規劃、幫助企業模擬氣候影響、識別優良基因并預測基因編輯效果，從而加速新品種作物的研發進程。

盡管GenAI應用領域日益廣泛、采用率節節攀升，但高質量訓練數據，尤其是缺乏適用于本地化場景的數據，仍是制約其推廣的關鍵難題。

計算機視覺

計算機視覺作為AI的重要分支，其賦予機器“看懂”圖像與視頻的能力。它通過解析視覺信息，結合機器學習算法，直接生成決策建議，顯著降低了對人工分析的依賴。隨著相機成本下降與深度學習模型的不斷進步，這項技術的應用場景正快速拓展。

在農業領域，計算機視覺已能精準識別作物病害、雜草與害蟲，并實時監測作物生長壓力。它還是農業機器人、自動化分揀分級系統等智能裝備的核心技術。

然而，與工業場景不同，農田環境充滿變數，不同生長階段的光照條件、植株形態變化多樣，這些因素仍制約著計算機視覺技術在農業領域的大規模應用。

邊緣物聯網

邊緣物聯網是一種新型架構，其核心在于將物聯網產生的數據直接在設備端或鄰近的網絡邊緣完成處理。這種設計無需將原始數據遠傳至云端進行集中分析，這既實現了低延時的實時響應，也加速了自主決策的進程，具備推動行業變革的潛力。

以農業為例，許多農村地區網絡覆蓋薄弱，難以依賴云端方案。而邊緣物聯網可用于灌溉自動化、作物病害早期預警和肥料精準施用等場景。這些應用融合了機器學習、計算機視覺與生成式人工智能技術，使農業生產更加智能高效。

然而，當前這一領域仍面臨雙重挑戰：

• 一方面，農民需承擔較高的設備購置成本；

• 另一方面，不同邊緣系統之間的互操作性仍有待提升。

衛星遙感技術

隨著空間與光譜分辨能力的提升，以及數據采集頻次的增加，衛星遙感技術正被廣泛應用于農業領域。

這項技術能夠高效獲取大范圍地理區域的時空數據，以較低成本實現大規模監測。在農業應用中，結合機器學習方法，衛星遙感數據可用于評估作物健康狀況、監測養分與水分分布，并預測病蟲害發生趨勢。

不過，面對小規模分散農田或多季作物輪作等復雜場景時，衛星遙感技術的精度仍有待提升。

機器人技術

機器人技術，是指利用自主機械系統完成那些勞動密集或高度復雜的任務。這些系統集成了感知與決策能力，無需人工直接干預即可高效運行。

隨著人工智能感知能力的提升，以及云邊協同技術的成熟，農業機器人正迎來更廣闊的應用空間。它們與計算機視覺等技術結合，能夠實現精準播種、智能除草和自動化采收等工作，還可支持實時作物監測與精準施肥，全面提升農業生產的智能化水平。

然而，此類技術目前成本較高，在勞動力充裕、工資水平較低的國家推廣仍面臨挑戰。

CRISPR技術

CRISPR基因編輯技術以其精準高效的特點，正成為推動農業發展的關鍵力量。借助這項技術，科學家能夠對生物體的DNA進行精確修改，從而引入優良性狀或剔除不良性狀。它不僅有助于加速培育抗旱、抗病蟲害、營養價值更高且生長周期更短的作物，更有望在實際應用中提升產量、減少農藥使用，并增強作物對氣候變化的適應能力。

然而，繁瑣的審批流程與公眾的接受度問題，仍是其商業化道路上的主要挑戰。

納米技術

當材料被縮小至納米尺度，往往會展現出與宏觀狀態下截然不同的性質。

在農業領域，納米技術展現出顯著潛力，可廣泛應用于病蟲害防治、養分精準管理、農業投入品的可控釋放及生物傳感等多個方向。然而，由于缺乏長期環境與健康影響數據，該項技術的大規模應用仍面臨挑戰。

報告最后提出，各國政府及相關機構應通過政策協同、資金支持、人才培育、數據與數字基礎設施建設以及創新孵化等多維度舉措，為具有潛力的農業深度科技項目提供早期培育，降低創新風險，從而推動其實現規模化應用。