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“農村人口老齡化和年輕人外流，‘農將不農’和‘后繼無農’，江蘇的農村勞動力當中大概平均年齡接近60歲了，未來誰來種地？”

近日，在中國農業科學院鄉村振興學院主辦的“農‘經’觀察”第63期研討會上，南京郵電大學數字經濟研究所所長姚國章率先拋出了這個備受社會關注的問題。

本次研討會以“人工智能在農業農村中的應用與挑戰”為主題，匯聚了政界、學界、企業界的嘉賓，圍繞“人工智能在農業領域能干什么？應用難點何在？未來如何破局？”等核心議題展開深入研討，亮點紛呈。

人工智能賦能農業 

看得見與看不見的變革  

2025年中央一號文件明確提出：因地制宜發展農業新質生產力，支持發展智慧農業，拓展人工智能、大數據、低空經濟等技術應用場景。

姚國章從大眾可感知的角度，列舉了人工智能在田間地頭的實際應用：

首先是種植方面，從種到管再到收，人工智能都已經參與并助力。比如智能插秧機實現20%的效率提升。生長管理可以隨時監測作物的健康和精準防治病蟲害，四川成都高科技溫室中的AI機器人將病蟲害識別準確率提高到80%以上。廣東茂名利用無人機精準運輸把采摘的荔枝從山上果園運到鎮上集中收購點，有效縮短了運輸時間和成本。在大規模糧食種植的區域，無人機打藥替代人工打藥，智能農機收割也基本取代人工收割，僅在2023年，全國主要農作物耕種收綜合機械化率就已達73%。

其次是養殖方面，在智能畜牧與水產養殖上，人工智能都已經介入。比如AI驅動的系統實時監測動物健康、行為和福利，實現疾病和應激的早期檢測以及對動物的精準飼喂與養殖環境控制。

苗學思是北京一家做家禽領域人工智能技術公司的首席架構師，在蛋雞養殖中，他們研發的人工智能鑒別雌雄，可以省掉一半的種雞，把這一半公雞的種蛋作為生命蛋投入市場。另外還能根據養殖戶的具體情況，匹配智能養殖預案。進雞的時候，苗學思他們根據養殖戶進雞的品種、代次、日齡，它在什么區域和經緯度，匹配一套智能養殖預案。養殖企業就根據這套養殖預案從第一天養到第500天出欄就可以了。

在公眾視線之外，人工智能同樣在農業科研與決策領域發揮著關鍵作用：

柴秀娟是中國農業科學院重大任務局副局長，也是研究人工智能的專家，她系統的梳理了中國農業科學院正在聚集人工智能的六大領域，分別是智慧育種領域、耕地保護領域、生物安全防控領域、農機裝備信息化領域、農業綠色低碳領域和鄉村建設和治理領域。這六大領域，充分體現了人工智能在農業科研領域的賦能。

婁峰是中國社會科學院圖書館副館長，他帶著團隊一直致力于研發農業政策模擬AI大模型。一項政策發布后，到底會產生什么樣的效果？是否能達到政策設立的目標？通過政策模擬AI大模型，可以很清晰地看到政策模擬執行過程中，各方變量對政策效果的影響，對政策的出臺和實施有參考作用。

人工智能應用之難：瓶頸何在？ 

盡管應用場景豐富，人工智能在農業生產中的有效使用率卻不高。全國政協委員、中國農業科學院原黨組書記張合成精準概括了這一現象：“論壇課堂上很繁榮，田間地頭很稀少，示范樣本展示的多，市場運營轉化的少。”

癥結何在？專家們指出了多重挑戰：

地形與規模限制，效益低下：趙春江是中國工程院院士也是國家農業信息化工程技術研究中心主任，他提出人工智能在我國農業領域的應用，有一個致命的問題，就是技術投入邊際效益太低。我國耕地的地形多變，大部分地方田塊都比較小，機器剛啟動，一腳油門，就該掉頭了，頻繁的掉頭，導致效率很低。比如以收割機為例，在歐美一天能輕松收割1000畝，在中國收300畝都累得夠嗆。

場景復雜多樣，研發成本高：徐正華是蘇州市一家農業機械公司的總經理，他們一直致力于水稻生產和全程機械化，眼下正在探索無人農場的解決方案，遇到首要問題就是田塊復雜，有長方形、有梯形，甚至有各種奇形怪狀的，機器如何能夠進行自我的識別是個難題，還有在作業過程中，比如有電線桿，甚至一些障礙物等，都是挑戰。目前他們研發的設備只涉及到水稻和小麥，還有油菜、大豆和煙葉、茶葉、果樹等等很多場景，每一種場景都有很多差異化的特質，需要解決的問題很多，研發和制造人工智能的設備投入很大，但農產品銷售的價格不高，投入產出不成比例，企業沒有動力也沒有能力去攻克那么多的難題。

數據匱乏與孤島：除了農業本身的特性和生產環境帶來的挑戰，智慧農業遇到的另一個重大問題是缺乏數據。

農業農村大數據發展中心副主任張松梅認為，數據就是智慧農業的一個靈魂，就像組成人體血肉的細胞一樣，沒有高質量、沒有多維度的數據，農業智慧化很難做起來，尤其是大模型的訓練，沒有海量的數據根本沒法做到。但農業領域目前的數據很不樂觀，一方面是數據少，另一方面數據孤島現象嚴重，要把數據都匯集起來難度很大。

AI人才短缺：趙春江提到，2017年政府工作報告中首次提到人工智能時，行業人才缺10萬人，如今人工智能專業人才缺口達到20萬人，熱點催生了大量的需求，但是人才的培養跟不上。

不僅科研領域如此，在市場應用也同樣缺乏大量人才。苗學思所在的企業集團建一個博士后工作站，因為搞農業地點都相對偏僻，很難吸引年輕人，連續招了兩年都沒有博士進站。徐正華所在的農機領域更難，很多人工智能專業人才愿意到機械公司，但不愿意到農機類公司，因為涉農工作更復雜，環境更艱苦。而研發出的智能農機，在田間地頭的使用也需要更高水平的操作人員，大多數農戶目前還是年齡偏大學歷偏低。

破局之道：面向未來的智慧農業 

以全球6.4%的淡水資源和9%的耕地養活全球20%的人口，是我國農業的嚴峻挑戰。疊加氣候變化、土壤退化及勞動力短缺，傳統生產模式難以為繼。

張合成認為，人工智能應用是農業農村現代化的重要標志。要實現這一目標，新一代AI技術在農業農村的應用必須克服“服務小農、因地制宜、公平導向”三大挑戰。錨定目標、不忘初心，后續研發才有方向。

國務院參事、中國農業大學教授何秀榮提出，當前AI發展中的數據、算法、算力等技術難題將隨科技進步逐步解決。在人才培養上，傳統農林院校需拓展思路，打破僅培養傳統農業人才的局限。未來涉農人才培養已不再局限于農林院校，例如智慧育種所需的分子層面人才，其培養已跨越了農業大學與綜合大學生物系的界限。

人工智能能夠顯著優化資源利用效率，降低對傳統勞力的依賴，減輕環境壓力，展現出強大的乘數效應，是實現全球糧食安全與可持續發展的戰略必需品。

未來誰來種地？答案已然清晰：將是掌握先進技術的“新農人”與高效智能的農業機器人協同作業，這已成為與會專家及業界的共識。盡管在邁向這一未來的歷史性轉折與過渡期，我們仍需時間提升技術能力、完善基礎設施并克服人才等現實障礙，但智慧農業的方向堅定不移。