原標題：AI+農業 路要怎樣走？

無人機在長樂稻田上空噴施肥料。記者 原浩 攝

　　長樂古槐鎮，一架裝載“AI大腦”的無人機盤旋升起，開始均勻地噴灑農藥，並及時將數據反饋至後臺；福清漁溪鎮，集成人工智能技術的養雞機器人“木雞郎6”，擁有一雙“火眼金睛”，可逐籠對蛋雞的生理狀態、産蛋情況進行監測……

　　今年中央一號文件釋放出新信號——首次提出運用人工智能、低空技術建設現代化農業，鑄造“農業新質生産力”。

　　隨著人工智能技術不斷升級迭代，福州農業各領域、各環節將迎來哪些機遇？這些嘗試效果如何？還有多遠的路要走？對此，記者連日來進行了採訪。

　　“一切要趁早”

　　“AI到底是什麼？”這是榮端農業專業合作社負責人王宜端首次接觸到AI這個新興概念時的困惑。為了更好地理解這個概念，他下載了DeepSeek，還搜索了其他相關資料，試圖尋找答案。

　　王宜端是長樂鶴上鎮果蔬種植大戶，主栽番茄、草莓等。雖然文化程度不高，但他腦子靈光，在農業物聯網技術剛興起時就成了全市最早一批“吃螃蟹”的農戶。

　　“只要連上網，就能自動澆水施肥，隨時隨地管理基地。”王宜端説，大棚內裝有各類感測器，可以24小時看護果棚，實時掌握關鍵數據，每天光是人工成本就能節約1000余元。

　　多年來物聯網技術帶來的變革，王宜端已充分領略。不過，他感受到了另一種限制——水肥一體化系統實打實地節本增效了，多數情況下的信息採集、傳輸以及在數字平臺上的滾動顯示，似乎並未産生更多效用。

　　“該怎麼種，大體還是怎麼種。”對此，他有過“不切實際”的暢想：每季番茄採摘、分揀時都需要大量人手，能不能有個機器人來替代？但是今年，他開始相信了。“人人都談AI，那説明AI時代真的要來了。我現在要提前算好投入與收益這些賬。”王宜端覺得，這將是一次徹徹底底的“爆改”。

　　嗅覺同樣敏銳的，還有李向雪，他在蔬菜領域起家更早。他創辦的雪美農業已紮根長樂14年，全年生産綠葉菜，平日能維持數百噸蔬菜供應量，並向育苗、社會化服務等領域延伸。

　　作為歷經從“鎬鋤鐮犁”到“智慧農機”變革的農業人，李向雪深知科技創新對於農業現代化的意義。近年來，雪美農業積極佈局智慧農業，推廣“地空一體化”作業模式，以無人機巡田、智慧灌溉系統等新技術提升農業生産的精準度和效益。

　　他對科研經費的投入，向來是大手筆，每年穩定投入上百萬元。這次決定乘著人工智能的東風，進一步增加研發預算，與科研機構、高校等外部力量合作，研發智慧移栽機等設備。雖然研發的前期投入、後期的普及都要很大的成本，但他堅信，“一切要趁早”。

　　“要把新技術用在想做而做不到的事情上面”

　　只有嘗試過，才懂得數字化的魅力與不易。

　　算起來，光陽蛋業入局更早。2012年，光陽蛋業投資300多萬元，並於2014年初步完成了蛋雞養殖物聯網工程建設，後來還拿下全國數字農業建設試點項目。

　　經過10多年的探索，從“中看不中用”的物聯網系統搭建到數字化養殖系統建設，公司董事長余劼的想法越發明確：“要把新技術用在想做而做不到的事情上面。”

　　“木雞郎”實現了他的目標。這個由光陽蛋業自主研發的養雞機器人，以蛋雞狀態圖像識別和聲紋識別為核心技術，通過深度學習等人工智能演算法，能在5萬羽雞群中精準找出一隻死雞，全程僅需15分鐘。

　　飼養員羅麗娟終於從痛苦尋找“問題雞”中解放了出來。在蛋雞養殖過程中，死雞、絕産雞必須及時發現並處理。“養雞機器人很聰明，在雞舍內巡檢一圈發現死雞、絕産雞後，把定位發給我們，就能立馬處理。”

　　這樣的高效率，AI發揮了極大作用。“在採集信息、蒐集數據的基礎上，真正實現了智慧排查，利用識別功能和不斷學習能力解決了我們的生産痛點。”福清漁溪養殖基地負責人李國彬説，自從投用了機器人，養殖基地在原先實現自動化養殖的基礎上，工人生産效率提升30%，産蛋率提升1%至1.5%。

　　這是對傳統養雞行業的一次洗牌。2023年以來，“木雞郎”機器人開始在國內蛋禽養殖企業中推廣。目前，已有130多臺“木雞郎”機器人在全國70家大規模養雞場運行，並於今年2月首次出口海外。

　　儘管AI技術在養雞、養豬等養殖業的應用如火如荼，但這並不意味著看天吃飯的傳統農業得到了全面革新。記者採訪發現，AI等新技術在種植業、養殖業的推進速度截然不同，甚至具體到水稻、蔬菜、水果等細分領域，都存在“隔行如隔山”的技術壁壘。

　　尚未完成階段性突破的種養企業、大戶，困惑十分相似——不知如何用AI轉化為真正能落地的先進生産力。

　　“技術與産業需要同步演進”

　　AI正加速走入田間地頭，但農業智慧化之路遠不似想像中的“按圖索驥”。

　　“農業天然具有高度非結構化特徵。”福建農林大學機電工程學院教授魏萱表示，相較于車間或醫院這類標準化場景，農業受氣候、土壤、蟲害等因素影響極大，即使是同一種作物，不同地塊、不同季節表現也千差萬別。AI要真正“下地”，面對的是一張動態而複雜的棋盤。

　　以病蟲害識別為例，模型一旦脫離原有訓練條件，準確率便大幅下降，難以推廣。“模型通常只適用於特定品種、特定産地、特定批次，一換環境就得重訓。”魏萱説。

　　更大的挑戰在於數據和成本。農業數據分散、採集困難，缺乏統一標準，使AI模型訓練難以為繼。在利潤本就不高的農業領域，部署AI系統的高成本也讓不少農戶望而卻步。“目前多數項目仍處於試點階段，具備商業可行性的案例仍屬少數。”魏萱坦言。

　　為破解這一系列瓶頸，福州正在加快探索，穩步推動“數智農業”落地。近年來，全市累計建設省市級數字農業基地60余個，推動百餘家龍頭企業數字化升級；搭建“數字農業農村平臺”，整合數據超5000萬條，覆蓋全市涉農主體；推進“三資”管理、農村産權流轉、益農信息社等信息化建設，累計成交超15億元；強化人才培養，已培訓高素質農民1.5萬人次、電商主播2000余人，推動農業“上雲用數”，向智慧化持續邁進。

　　“技術與産業需要同步演進，農業才有望真正走上智慧、高效、可持續發展道路。”李向雪表示，希望有一天，當年輕人提到“農民”這個職業時，想到的不再只是辛勞與日曬風吹，而是一種具備技術含量和成長空間的職業選擇。

　　“AI就是最好的老師”

　　科技突破的機遇就在眼前，不可失之交臂。

　　兩三年前，福建有倫農業科技公司總經理陳能文在與一位福建師範大學數學系教授交流中接觸到AI，對方提醒他要儘早重視，“這是個趨勢”。

　　“AI跟我們是脫節的。”那時的他還滿不在意，並不認為“只會蒐集信息”的AI短期能在農業上産生多大影響。半年前，陳能文開始全面佈局，正式進軍AI。

　　有倫農業科技公司由傳統農業生産領域轉型而來。多年來，陳能文和團隊一直致力於把數字技術跟傳統農業結合起來，從承接數據服務到打造數字平臺，搭建了農産品品質安全網格化監管平臺、數字農機綜合服務平臺等眾多平臺。

　　在陳能文看來，能否借此從“跟隨者”晉陞為“引領者”，靠的是把握機遇的能力。此前處於“種數據”“搭平臺”階段，現在則進入了新階段，“我們想用AI來做模型，理順流程，構建全新生態”。

　　新的構想與實踐也在逐步成形。“我們今年計劃搭建一個農業生産主體AI應用組件模型，打造全國首個農業AI開源生態平臺，推動農業生産主體從數字化向數智化的躍遷。”陳能文希望屆時能覆蓋福建全省80%的農業生産主體。

　　採訪快結束時，記者問他是如何不斷學習的？陳能文指著會議室投屏上的DeepSeek，笑著説道：“AI啊，現在AI就是最好的老師。”（記者 藍瑜萍 宋亦敏）