新聞眼提升效率、優化體驗、拓展場景，人工智能正重塑現代農業生產邏輯和發展范式，為培育新質生產力打開廣闊空間。作為農業大省區，廣西正加快構建“北上廣研發+廣西集成+東盟應用”人工智能發展路徑，是人工智能賦能現代農業的優質“試驗田”和輻射東盟“人工智能+農業”的前沿陣地。

郭紅松/圖

11月3—7日，劉少軍、謝華安、趙春江、羅錫文、喻景權等5名深耕農業科研一線的兩院院士，先后接受廣西云-廣西日報記者專訪，圍繞“AI+農業”主題共話技術研發重點與產業轉化之道，以權威視角為廣西乃至區域農業高質量發展提供方向指引。

AI能否“爆改”農業？適配與落地是核心

“AI在農業領域并非‘萬能鑰匙’。”中國工程院院士、蔬菜學專家喻景權指出，產業應用層面需正視AI的工業屬性與農業特性的適配問題，應從產業性質、領域潛力、地方實踐三方面把握兩者融合的底層邏輯。

AI脫胎于工業生產，擅長應對標準化、流程化場景，能在固定范式中高效發揮作用。但農業生產截然不同，受地形、氣候、作物品種等多重變量影響，場景復雜多變，難以實現完全標準化，這決定了AI在農業應用中不能照搬工業模式，否則只會水土不服、事倍功半。

基于這一特性差異，喻景權提出需明晰AI在不同農業細分領域的發展潛力。畜牧業、水產業生產場景相對可控，更易建立標準化流程，AI應用推進更順暢、前景更明朗；而種植業面臨山地、丘陵等復雜地形，加上作物生長受天氣、土壤等動態因素影響，AI技術落地難度極大，需更長時間探索適配。

喻景權強調，廣西發展“AI+農業”不能盲目追高大上。應先避開種植業復雜痛點，在適配性更強的畜牧業、水產業率先探索，積累經驗后再針對性攻關柑橘、芒果等特色作物的AI應用難題，核心是立足自身產業特色，讓技術跟著需求走。

在中國工程院院士、農業機械化工程專家羅錫文看來，AI+農業離不開扎根實踐、以人為本。“我搞農機，每到一個地方都要脫鞋下田踩一踩，感受泥巴的深度和松軟度，才知道機械作業效果好不好。”他表示，AI與智能裝備最終要服務于田間生產，不沾泥土的技術無法解決農民實際問題。

“AI+農業的價值遠不止于助力增產，更在于破解誰來種地、怎樣種地的現實困境。”羅錫文指出，隨著農村勞動力向城市轉移，農村人口老齡化、女性化和副業化現象日益突出，對糧食安全構成新挑戰。而AI賦能的無人農場技術，不是要取代人，而是要把人從繁重勞作中解放出來。

羅錫文相信，AI與農業的深度融合，能讓種地變成體面、輕松、有技術含量的工作，既保障糧食安全，又能吸引并留住年輕人，讓農業煥發生機與奔頭。

王靖 周海笑/AI制圖

AI讓育種“少熬10年”？傳統與現代雙向賦能是關鍵

種子是農業的“芯片”，但動輒數十年的育種周期，一直是行業亟待突破的痛點。深耕雜交水稻育種數十年，培育出“汕優63”的中國工程院院士，植物遺傳育種學家謝華安認為，AI有望讓育種進度提速增效，關鍵前提是不能脫離傳統育種經驗與田間實踐，需實現“傳統智慧+現代技術”的有機結合。

“以水稻為例，育種的終極目標是培育兼具豐產性、優質性、抗逆性、廣適性的綜合品種，這離不開長期田間實踐的積累。”謝華安指出，“汕優63”連續多年成為全國種植面積最大的雜交水稻品種，靠的正是多年在病害區反復篩選，以及對不同生態區氣候、土壤條件的精準把握。

“AI的價值在于高效處理海量基因數據、表型數據，快速定位關鍵性狀關聯，把過去人工數年才能完成的篩選工作壓縮到數月。”謝華安強調，這一過程的數據必須源于田間實測，不能依靠實驗室模擬。

謝華安表示，協作是驅動AI+育種落地見效的關鍵。應促成擅用AI的年輕科研人員與育種經驗豐富的老專家合作，將歷史種植數據、病害抗性記錄與現代算法融合；同時重視多學科力量，整合數據科學、生物技術、植物保護等不同領域資源，展開協同攻關。

針對廣西農業實際，謝華安建議，廣西推進AI+育種要貼合本地需求，聚焦高溫高濕環境下的品種適配性，通過技術與實踐的雙向驗證，讓培育出的品種經得起自然和市場的檢驗，既提速又提質。

“在本地特色作物的品種選育方向上，AI大有可為。”喻景權表示，AI強大的生物數據分析處理能力，可讓育種從“看見之后再選擇”到“先預測再驗證”，有望將選育時間縮短幾年甚至十幾年。

喻景權提醒，推進AI+育種，人才是核心支撐。可在高等教育階段，為生物育種相關專業增設AI課程，培養既懂AI技術又精通品種選育的本土人才，讓他們扎根田間收集數據、優化算法，避免技術“懸空”。

王靖 周海笑/AI制圖

農機生產智能化：不搞一刀切，聚焦本土與東盟

種子好更要種得好。通過AI賦能農機裝備與技術方法，解決農民“種得好、成本低、效益高”的實際需求，是多名院士的共識。

“廣西水產養殖已形成千億級產業，設施養殖基礎扎實，但高密度養殖帶來的病害風險是突出問題。”中國工程院院士、魚類遺傳育種專家劉少軍指出，水產養殖領域的良法智能化要兼顧技術效能與生態平衡。

劉少軍表示，AI賦能水產良法，不能只追求高密度、高產量，還要實現設施養殖生態化。具體來看，AI可實時監測養殖水體的溶氧量、pH值、氨氮含量等指標，自動觸發增氧、換水設備，避免因水質惡化引發病害；結合大數據分析養殖品種的生長規律，優化投喂量和投喂時間，減少飼料浪費和水體污染。

“但技術不能脫離生態本質。”劉少軍強調，AI調控需搭配生態優化措施，比如用陶瓷材質替代塑料養殖設施，減少有害物質釋放；在養殖池內種植水草、投放有益微生物，構建小型生態系統；控制養殖密度，避免盲目追求產量導致的生態失衡。

中國工程院院士、農業信息化專家趙春江長期聚焦智慧農業技術研發，針對廣西推動AI賦能農機裝備的發展方向，他多次強調：“農機智能化不能一刀切！這一過程中會面臨技術復雜、成本高、規模化難等難題，要結合實際情況定制化發展。”

“研發適配本地化的AI+農機方案，不僅能服務本地農業高質量發展需要，還能成為面向東盟的技術輸出樣板。”趙春江表示，“廣西是我國唯一與東盟陸海相鄰的省區，農業生產情況與東盟國家諸多互通，先進農業技術完全可在當地推廣。”

當前東盟國家面臨勞動力短缺、人工成本上漲等問題，迫切需要廣西特色的農業機械化、智能化技術。趙春江強調，可通過技術與產品輸出轉移核心技術，借助技術培訓與友好交流鞏固合作關系，以“技術合作+貿易合作”構建良性經濟循環。“未來，廣西完全能成為面向東盟的農業技術產品輸出高地，這不僅有可能，而且一定能實現！”

《廣西日報》11月12日4版人工智能專版截圖。