2025-07-01 09:35:57在蔬菜大棚内，一位昔日的企业技术员如今以 “新农人” 身份投身农业，其种植的番茄凭借 “儿时的味道” 自产自销，在菜市场销量领先。20 多亩菜地的经营中，智能温控系统实时显示土壤墒情数据，手机 AI 软件可根据作物问题照片与本地环境数据，快速生成包含水肥管理、病虫害防治的 “诊疗方案”。
这种 “农业医生” 式的技术辅助，正改变传统农耕模式。此前，农户需向经验丰富的农人请教或等待农技专家上门，如今 AI 实现 “随问随答”。但技术应用中亦存在挑战：曾有按 AI 步骤施肥导致作物 “烧苗” 的情况，凸显出完全依赖技术的风险。对此，某地区乡村振兴学堂既教授 AI 工具使用，也邀请农技专家开展田间指导，印证了现代农业发展对 “AI 科技、农业知识与农耕经验深度融合” 的需求。
从产业视角看，AI 已贯穿农业全链条：现代化农业园区通过图像识别技术实时监控作物生长，预警病虫害与土壤问题，较人工巡检更精准；某地推出的农业气象服务 AI 助手，为经济作物提供灾害预警与农事指导；生产加工环节，AI 优化流程提升品质稳定性；销售端，大数据分析助力市场精准定位。无人驾驶农机、智能管理机器人等应用，推动农业向高效、智能、可持续方向发展。
然而，技术应用仍面临瓶颈：农业生产数据分散于农户、企业、科研机构等主体，缺乏整合共享机制，数据标准不统一制约 AI 模型训练；作物种类、地域环境及病虫害变异的复杂性，对 AI 模型适应性提出高要求，部分技术仍处于试点阶段，复杂环境中存在识别偏差或设备故障风险。此外，过度依赖 AI 可能导致新农人田间实践能力退化，而实际生产中的细微差异与突发情况，仍需经验判断。
业内观点指出，推动农业 AI 发展需政府、企业、科研机构加大数据整合、技术研发与成本控制投入。理想的农业生产模式，是传感器监测与人工土质判断结合，市场预测模型与传统 “看天” 经验互补 —— 让 AI 技术 “破译” 农人与土地的互动密码，既依托技术理性，又保留农耕智慧。“让技术扎根土地，让经验对话未来”，正成为新时代农业文明中技术与传统融合的注脚。
