七大“深度科技”将引领全球农业变革

来源：科技日报

记者：刘霞

今天，全球农业正站在一个决定性的十字路口。气候变化、资源退化、人口结构变动与地缘政治动荡交织，给世界养活日益增长人口的能力带来空前压力。传统方法虽不可或缺，却难以应对这些挑战，全球农业亟须一场由“深度科技”引领的系统性变革。

机器人可对农作物进行精准管理

图片来源：《农业深度科技革命展望报告》

深度科技是指以先进的科学和工程创新为基础，将颠覆性新产品推向市场的尖端技术。深度科技的神奇之处在于不仅是科技上的创新，还可能彻底改变某个行业的运作方式，甚至可能解决一些全球性的重大挑战。

世界经济论坛旗下“人工智能农业创新计划”于11月7日发布《农业深度科技革命展望报告》。报告指出，未来十年，以科学为根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI）、计算机视觉、边缘物联网、卫星遥感、机器人、CRISPR基因编辑及纳米技术等，有望成为推动全球农业转型的关键引擎，助力构建更具韧性、更可持续且效率更高的农业体系。

生成式人工智能

GenAI在农业领域的应用，正受益于大语言模型的快速发展和农业数据的日益丰富。

其应用场景极为广泛：既能提供个性化的作物管理建议，也能生成高度本地化的农事方案，还能预测农产品市场价格。结合自然语言处理技术，GenAI还可实现智能交互，成为农民的“AI顾问”。

例如，印度瓦德瓦尼AI研究所开发的AgriAI Collect，能快速回应各类农业咨询，助力自主决策型AI系统的开发。此外，它还能协助政府制定宏观作物规划、帮助企业模拟气候影响、识别优良基因并预测基因编辑效果，从而加速新品种作物的研发进程。

尽管GenAI应用领域日益广泛、采用率节节攀升，但高质量训练数据，尤其是缺乏适用于本地化场景的数据，仍是制约其推广的关键难题。

计算机视觉

计算机视觉作为AI的重要分支，其赋予机器“看懂”图像与视频的能力。它通过解析视觉信息，结合机器学习算法，直接生成决策建议，显著降低了对人工分析的依赖。随着相机成本下降与深度学习模型的不断进步，这项技术的应用场景正快速拓展。

在农业领域，计算机视觉已能精准识别作物病害、杂草与害虫，并实时监测作物生长压力。它还是农业机器人、自动化分拣分级系统等智能装备的核心技术。

然而，与工业场景不同，农田环境充满变数，不同生长阶段的光照条件、植株形态变化多样，这些因素仍制约着计算机视觉技术在农业领域的大规模应用。

边缘物联网

边缘物联网是一种新型架构，其核心在于将物联网产生的数据直接在设备端或邻近的网络边缘完成处理。这种设计无需将原始数据远传至云端进行集中分析，这既实现了低延时的实时响应，也加速了自主决策的进程，具备推动行业变革的潜力。

以农业为例，许多农村地区网络覆盖薄弱，难以依赖云端方案。而边缘物联网可用于灌溉自动化、作物病害早期预警和肥料精准施用等场景。这些应用融合了机器学习、计算机视觉与生成式人工智能技术，使农业生产更加智能高效。

然而，当前这一领域仍面临双重挑战：

• 一方面，农民需承担较高的设备购置成本；

• 另一方面，不同边缘系统之间的互操作性仍有待提升。

卫星遥感技术

随着空间与光谱分辨能力的提升，以及数据采集频次的增加，卫星遥感技术正被广泛应用于农业领域。

这项技术能够高效获取大范围地理区域的时空数据，以较低成本实现大规模监测。在农业应用中，结合机器学习方法，卫星遥感数据可用于评估作物健康状况、监测养分与水分分布，并预测病虫害发生趋势。

不过，面对小规模分散农田或多季作物轮作等复杂场景时，卫星遥感技术的精度仍有待提升。

机器人技术

机器人技术，是指利用自主机械系统完成那些劳动密集或高度复杂的任务。这些系统集成了感知与决策能力，无需人工直接干预即可高效运行。

随着人工智能感知能力的提升，以及云边协同技术的成熟，农业机器人正迎来更广阔的应用空间。它们与计算机视觉等技术结合，能够实现精准播种、智能除草和自动化采收等工作，还可支持实时作物监测与精准施肥，全面提升农业生产的智能化水平。

然而，此类技术目前成本较高，在劳动力充裕、工资水平较低的国家推广仍面临挑战。

CRISPR技术

CRISPR基因编辑技术以其精准高效的特点，正成为推动农业发展的关键力量。借助这项技术，科学家能够对生物体的DNA进行精确修改，从而引入优良性状或剔除不良性状。它不仅有助于加速培育抗旱、抗病虫害、营养价值更高且生长周期更短的作物，更有望在实际应用中提升产量、减少农药使用，并增强作物对气候变化的适应能力。

然而，繁琐的审批流程与公众的接受度问题，仍是其商业化道路上的主要挑战。

纳米技术

当材料被缩小至纳米尺度，往往会展现出与宏观状态下截然不同的性质。

在农业领域，纳米技术展现出显著潜力，可广泛应用于病虫害防治、养分精准管理、农业投入品的可控释放及生物传感等多个方向。然而，由于缺乏长期环境与健康影响数据，该项技术的大规模应用仍面临挑战。

报告最后提出，各国政府及相关机构应通过政策协同、资金支持、人才培育、数据与数字基础设施建设以及创新孵化等多维度举措，为具有潜力的农业深度科技项目提供早期培育，降低创新风险，从而推动其实现规模化应用。