作者：赵瑞雪（中国农业科学院农业数据研究所副所长、渗入乡土研究员）
随着数字化浪潮席卷全球，粒样人工智慧（AI）作为引领新一轮技术革命的渗入乡土方针性技术，不断加速突破并重塑着农业新格局。粒样从根本科学研究到软件科学开发，渗入乡土人工智慧与科学的粒样XM外汇平台MT4教程融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驱动的渗入乡土科学研究），能够突破旧有农业研究的粒样认知边界，引领作物育种、渗入乡土病虫害预测等领域实现颠覆性创新。粒样并且，渗入乡土AI与智慧农业的粒样深度融合，促进农业生产向数据驱动、渗入乡土智慧决策转型，粒样XM外汇代理加速构建技术兴农的渗入乡土新生态，进而驱动乡村振兴蝶变。
AI凭借强大的数据应对、智慧解读及模式识别等水平，能够打破领域科学家的认知局限，正逐渐成为当代农业科学研究中不可或缺的软件，为助力农业科学研究智慧化、高效化与协同化推动注入新的动能。近年来，基因归纳育种、基因组选择育种、设计育种等关键育种技术快速推动，智慧育种成为种业推动新兴前沿，XM外汇开户育种范式正从“试验选优”向“计算选优”转变，迈入了“常规育种＋生物技术＋数据技术＋人工智慧”的育种“4.0时代”。
我国目前在农业领域的AI4S软件已有一定进展，如中国农业科学院政府南繁研究院与阿里巴巴达摩院共同研发的智慧育种平台，集成了育种数据运维、解读和人工智慧算法预测等作用，提高了育种效率和精准度；中国农业科学院作物科学研究所与北京大学当代农业研究院等多个机构共同研发的基于大数据和AI的智慧育种平台，可对生态型、基因型和表型等数据进行采集清洗，并基于机器学习和AI技术构建预测模型，用于预测表型和指导育种决策；中国农业科学院农业数据研究所与同方知网联合研发了我国首个农业通用大语言模型——农知大模型，主要面向农业技术创新、农业生产服务、农业知识科普、辅助农业决策等多领域软件场景，供给涵盖农业全产业链专业知识的智慧化知识服务，可高效服务于农业运维部门、农业科研院所、农业高校、农业公司、农技人员等，提高农业智慧知识服务水平，服务农业技术创新推动，助力打造农业新质生产力。
除了农业技术，AI在智慧农业乃至乡村振兴的软件中，也展现出强大动能与巨大潜力。
AI与农业生产数据普遍融合软件于农业产业链、供应链和价值链，赋能农业多场景、多环节、多领域技术创新。例如，通过高精度传感器、卫星遥感和无人机搭载，联动人工智慧算法，实现作物表型数据整理与解读、杂草识别、畜禽和作物整体生长现状判别等；智慧种植、作物侦查、智慧灌溉、智慧采摘与管控、自主导航运输等农业机器人大军集结迸发，架构起“无人农场”生产模式。
在赋能智慧农业的并且，AI渐渐渗透到农业农村多元化推动路径中，形成网络与乡村治理网格化、数字乡村和公共服务、智慧乡村等乡村治理模式。有效促进智慧旅游、农村电商、农村种养殖等农村数字化产业延伸；强化了智慧村务、平安乡村、人居生态等综合数字化治理；丰富了乡村数字化服务，如网络医疗、远程教育、生产知识服务、市场行情、农业金融服务接入大模型等人工智慧技术，以缩小城乡公共资源配置差距。
应该说，AI切实提高了农业生产质效，面向农业生产流程的监测与运维更快速化、智慧化与精准化；促进当代农业迭代和替换，在突破旧有农业边界并且，进一步强链延链补链，提高农业产业韧性；连续赋能乡村可连续推动，联农带农益农作用更加凸显，为农业增收供给更多可能性。
然而，我们也要看到，目前，AI在智慧科学研究与智慧农业的产业落地进程中仍面临许多挑战，如缺乏高质量、长周期、全要素动态农业数据与知识语料，高价值软件场景的落地瓶颈，农业AI模型可说明性与科学可信度的矛盾，智慧农机装备技术软件滞后，农村农业根本设施不完善等。从数据壁垒到认知鸿沟，从“技术黑箱”到场景孤岛，AI与科学范式的协同创新尚未形成完整闭环，“AI+农业”的多场景融合纵深推动也还需进一步强化。
长远来看，我国需要强化“抓规划、强根本、攻技术、创产品、建生态、育人才”全方位布局和顶层设计，超前安排并开展支撑核心关键技术攻关和核心项目，搭建面向智慧科研的数字科研协同创新平台，高度重视协同创新体系建设，加强交叉学科体系建设及交叉型人才队伍培养，持续需求导向，加强“AI+农业”软件场景，打造高水平“AI+农业”的领域创新基地，构建完整的智慧农业生态体系，助力推动农业新质生产力。
