人工智能意味著現代農業的更多可能，但是AI不能脫離其他科技單獨作用于農業。AI要為農業和農民增加產量、提升品質、暢通銷售、提高收入服務，讓人看到實際效果才有市場。

有了人工智能，農業越來越時髦。江蘇蘇州支持“AI+農業”大模型建設，單項最高給予100萬元獎補，目標是到2027年形成15個“AI+農業”大模型；廣東茂名荔枝產業大數據平臺完成DeepSeek本地化部署，病蟲害診斷更高效；吉林省蛟河市某村黨支部書記教村民用AI解決生產問題，在網絡上走紅。

人工智能是農業的好幫手。在種業領域，可優化育種策略，加速育種進程；在養殖領域，可實現精準飼喂、預測出欄。AI賦能農業，體現在種植、養殖、種業等領域，也作用于倉儲加工、流通銷售等環節。數字化感知、智能化決策、精準化作業、社會化管理，農業所缺，恰是AI所長。農業發展面臨的一些兩難、多難問題，需用智能化手段破解。今年以來，國產大模型加快應用，降低了農民信息獲取的門檻。未來，當AI病蟲監測精準度超越人眼，當豬臉識別讓生豬擁有數字檔案，“農業=落后”的傳統觀念將被打破。

人工智能賦能千行百業，但從現實情況看，農業受益程度小于工業和服務業。當前AI在農業領域應用總體還在試驗示范階段，只是盆景而非風景。究其原因，一是缺乏優質數據。大模型要有數據支持，然而農業面對的是分散的主體、細碎的地塊、瑣碎的農事，數據質量不高、共享也難。二是應用成本偏高。農業的周期長、比較效益低，開發維護AI系統成本較高，短期較難形成完整商業模式。三是裝備支撐不足。農業的很多領域和環節連機械化都沒完全實現，更談不上智能化。除農業無人機領跑全球外，其他智慧農機應用仍處于起步階段，勢必影響AI落地。

人工智能不是萬能靈藥，不能夸大其對農業的作用。“AI+農業”是智慧農業的一個部分，與互聯網、物聯網、大數據、區塊鏈等信息技術，與水肥一體、種肥同播、合理密植等農業科技，共同驅動農業進步。傳統農業生產靠天吃飯，智慧農業使人更能動：物聯網實現遠程管理，區塊鏈助力全程追溯，大數據輔助智慧決策，人工智能意味著現代農業的更多可能。但是，AI不能脫離其他科技單獨作用于農業。說到底，AI要為農業和農民增加產量、提升品質、暢通銷售、提高收入服務，讓人看到實際效果才有市場。

人工智能這劑良藥也需要良好的產業配套和健全的制度環境等“藥引子”才能發揮最大效果。作為最古老的行業，農業與AI結合并不簡單。耕地相對集中連片，農業基礎設施健全，新型主體培育程度較好，農業社會化服務健全，這些都是農業領域人工智能應用的前提。AI在農業領域的進一步應用，既與人工智能本身的技術突破和產品創新有關，也與農業農村的軟硬件環境改善有關。要形成鼓勵創新、尊重創造的氛圍，給各類農業主體以穩定的政策預期，讓其敢投敢用。

人工智能與農業融合，也為我們觀察農業與其他產業關系提供了新視角。農業為二三產業提供了初級產品，也需要其他產業反哺，把其他領域的先進技術和管理經驗導入農業。我國農業領域人工智能的應用與國際先進水平存在顯著差距，要以人工智能為牽引，研發具有自主知識產權的智慧農業技術體系。以真實農業應用場景為目標，加速技術裝備熟化應用，瞄準低成本、易操作，降低門檻，造福農戶。培育一批人工智能農業科技領軍企業，引導科研機構與制造企業開展合作，多方協作、長期投入。可以預期，未來農業將進一步依賴算法、算力、數據和智能裝備。

“屏幕輕點萬畝綠，月下耕耘智慧犁，欲問豐年何處覓，智慧新篇已破泥”，這是DeepSeek描述未來農業的詩行。詩詞因想象而美好。不過，推動人工智能從盆景走向風景，需要腳踏實地，久久為功。要看到，農業是慢變量，說AI重塑農業也好，說AI變革農業也罷，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。對此，各地務必要有清醒認識。