有了人工智能，农业越来越时髦。江苏苏州支持“AI+农业”大模型建设，单项最高给予100万元奖补，目标是到2027年形成15个“AI+农业”大模型；广东茂名荔枝产业大数据平台完成DeepSeek本地化部署，病虫害诊断更高效；吉林省蛟河市某村党支部书记教村民用AI解决生产问题，在网络上走红。

人工智能是农业的好帮手。在种业领域，可优化育种策略，加速育种进程；在养殖领域，可实现精准饲喂、预测出栏。AI赋能农业，体现在种植、养殖、种业等领域，也作用于仓储加工、流通销售等环节。数字化感知、智能化决策、精准化作业、社会化管理，农业所缺，恰是AI所长。农业发展面临的一些两难、多难问题，需用智能化手段破解。今年以来，国产大模型加快应用，降低了农民信息获取的门槛。未来，当AI病虫监测精准度超越人眼，当猪脸识别让生猪拥有数字档案，“农业=落后”的传统观念将被打破。

人工智能赋能千行百业，但从现实情况看，农业受益程度小于工业和服务业。当前AI在农业领域应用总体还在试验示范阶段，只是盆景而非风景。究其原因，一是缺乏优质数据。大模型要有数据支持，然而农业面对的是分散的主体、细碎的地块、琐碎的农事，数据质量不高、共享也难。二是应用成本偏高。农业的周期长、比较效益低，开发维护AI系统成本较高，短期较难形成完整商业模式。三是装备支撑不足。农业的很多领域和环节连机械化都没完全实现，更谈不上智能化。除农业无人机领跑全球外，其他智慧农机应用仍处于起步阶段，势必影响AI落地。

人工智能不是万能灵药，不能夸大其对农业的作用。“AI+农业”是智慧农业的一个部分，与互联网、物联网、大数据、区块链等信息技术，与水肥一体、种肥同播、合理密植等农业科技，共同驱动农业进步。传统农业生产靠天吃饭，智慧农业使人更能动：物联网实现远程管理，区块链助力全程追溯，大数据辅助智慧决策，人工智能意味着现代农业的更多可能。但是，AI不能脱离其他科技单独作用于农业。说到底，AI要为农业和农民增加产量、提升品质、畅通销售、提高收入服务，让人看到实际效果才有市场。

人工智能这剂良药也需要良好的产业配套和健全的制度环境等“药引子”才能发挥最大效果。作为最古老的行业，农业与AI结合并不简单。耕地相对集中连片，农业基础设施健全，新型主体培育程度较好，农业社会化服务健全，这些都是农业领域人工智能应用的前提。AI在农业领域的进一步应用，既与人工智能本身的技术突破和产品创新有关，也与农业农村的软硬件环境改善有关。要形成鼓励创新、尊重创造的氛围，给各类农业主体以稳定的政策预期，让其敢投敢用。

人工智能与农业融合，也为我们观察农业与其他产业关系提供了新视角。农业为二三产业提供了初级产品，也需要其他产业反哺，把其他领域的先进技术和管理经验导入农业。我国农业领域人工智能的应用与国际先进水平存在显著差距，要以人工智能为牵引，研发具有自主知识产权的智慧农业技术体系。以真实农业应用场景为目标，加速技术装备熟化应用，瞄准低成本、易操作，降低门槛，造福农户。培育一批人工智能农业科技领军企业，引导科研机构与制造企业开展合作，多方协作、长期投入。可以预期，未来农业将进一步依赖算法、算力、数据和智能装备。

“屏幕轻点万亩绿，月下耕耘智慧犁，欲问丰年何处觅，智慧新篇已破泥”，这是DeepSseek描述未来农业的诗行。诗词因想象而美好。不过，推动人工智能从盆景走向风景，需要脚踏实地，久久为功。要看到，农业是慢变量，说AI重塑农业也好，说AI变革农业也罢，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。对此，各地务必要有清醒认识。(本文来源：经济日报 作者：乔金亮)