在人工智能技术飞速发展的当下，传统农业正经历着深刻的智能化变革。日前，在广州召开的中国农业工程学会第十届学术年会上，中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任、首席科学家赵春江指出，农业固有的经验性、复杂性、不确定性及高强度劳动特征，使其成为人工智能应用的重要场景，而人工智能也正以颠覆性力量，成为推动农业变革的核心驱动力。

  赵春江介绍，新一代人工智能正围绕大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主智能系统等五大方向突破，其智能体已从“能听会算、能看会认”的基础阶段，向“能理解、会思考”的高级目标演进。目前我国已构建起涵盖神经网络编译器、开源框架、算力平台等环节的完整产业技术体系。

  当下，人工智能正推动形成农业科研的第五范式。“AI for Science已成为推动农业科研，特别是破解生命科学难题的关键路径。”他说。据介绍，这一范式已在多个领域取得突破性成果，例如利用人工智能解析青蒿素控制基因的网络与合成途径，仅需500平米的细胞工厂就能实现5000亩传统种植方式的提取量；在疫苗智能设计领域，通过深度学习构建的蛋白质序列模型也展现出强大应用价值。

  智能育种是人工智能在农业应用的重要落地点，已从1.0阶段演进至以大数据与AI为核心的4.0阶段。机器学习成为解析多组学信息的新工具，能够精准揭示基因与表型的关联，为全基因组选择育种提供科学依据。相关技术包括多组学数据遗传模型构建、全基因组机器学习预测模型等，可在成本与效率约束下设计理想基因型方案。赵春江团队研发的专业育种平台软件，能辅助筛选最优性状组合、开展决选评价，并依据多年多点数据实现品种智能推荐。

  “人工智能通过数据分析、模式识别和自动化能力，正在改变植物病虫害的监测、诊断、防治和管理模式。与传统方法相比，人工智能辅助病虫害识别准确率超90%，检测速度大幅提升，几秒钟内即可通过图像处理完成病害识别，尤其擅长小目标早期检测与实时监测。”赵春江介绍。此外，人工智能还能优化农药喷洒，通过靶标识别和用量控制，实现精准防控。

  农业机器人是智慧农业的重要载体，市场规模年复合增长率接近30%。数据显示，行走作业类机器人占比76%，机械臂操作机型占23%。“农业场景的非结构化特性与生物多样性，使农业机器人比工业机器人面临更复杂的技术挑战。”赵春江表示，未来需通过AI技术持续提升其环境感知、精准识别、末端执行器规划等智能化适应能力，他认为，实现机器人自我学习迭代，将是农业智能装备发展的高级目标。

  赵春江强调，人工智能在农业领域的应用是系统工程，需历经核心技术攻关、产品研发、集成应用展示等阶段，最终形成完整产业生态。对此，他建议从更高层次布局农业AI发展，覆盖“AI for 科研、AI for 生产、AI for 管理、AI for 服务”四大领域。随着政策红利持续释放与技术不断成熟，人工智能将深度融入农业全产业链，推动传统农业向智慧农业实现跨越式发展。（记者 武玥彤）