在蔬菜大棚里，我見到了表弟小華。這位昔日企業(yè)技術(shù)員，如今已是當?shù)匦∮忻麣獾?ldquo;新農(nóng)人”。他種植的番茄有兒時的味道，自產(chǎn)自銷，銷量在整個菜市場獨占鰲頭，靠著20多畝菜地，日子過得風(fēng)生水起。

“你之前也沒種過蔬菜，現(xiàn)在咋種這么好？”我好奇地詢問。他笑著說：“現(xiàn)在種菜都用AI助手，有問題直接問它就好。”說著，他向我展示大棚里的智能溫控系統(tǒng)，手機屏幕上實時跳動著土壤墑情數(shù)據(jù)。“像青菜葉子發(fā)黃，我只要將問題和實拍照片上傳到手機AI軟件，系統(tǒng)眨眼間便會結(jié)合本地氣候與土壤數(shù)據(jù)，給出包含疏水控肥、病蟲害防治等在內(nèi)的‘診療方案’，簡直就是‘農(nóng)業(yè)醫(yī)生’”。

小華感慨，以前他只能向附近經(jīng)驗豐富的農(nóng)戶請教，人家未必傾囊相授；農(nóng)技專家上門又要等兩三天，現(xiàn)在AI能“隨問隨答”，種地像有了“家庭保健醫(yī)生”。

我問：“那有沒有AI答不了的問題，或者答不準確的時候？”他直言：“AI有不準的時候，有次按AI步驟施了肥，結(jié)果菜全‘燒’了。所以，不能完全依賴AI，還得要有科學(xué)的農(nóng)業(yè)知識和長期積累的種植經(jīng)驗。”他還說，現(xiàn)在區(qū)里成立了鄉(xiāng)村振興學(xué)堂，既教他們?nèi)绾握_使用AI，也經(jīng)常邀請農(nóng)技專家傳授農(nóng)業(yè)知識和技術(shù)，甚至直接到田間地頭答疑解惑。小華的專業(yè)成長經(jīng)歷生動展現(xiàn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展——新農(nóng)人需要AI科技、農(nóng)業(yè)知識與農(nóng)耕經(jīng)驗的深度融合。

目前，AI已貫穿現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與銷售的全鏈條，成為推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵力量，為新農(nóng)人帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。

最近，筆者在開展一項關(guān)于青年職業(yè)農(nóng)民的調(diào)研時發(fā)現(xiàn)，一些現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)園區(qū)已經(jīng)用AI圖像識別技術(shù)實時監(jiān)控農(nóng)作物生長，包括土壤墑情、病蟲害情況和營養(yǎng)狀況等，發(fā)現(xiàn)問題立即預(yù)警并提供解決方案，比人工巡檢更及時準確，能讓農(nóng)人在第一時間采取措施，有效減少損失。蘇州市推出的特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)AI助手，為對氣象敏感的經(jīng)濟作物提供包括災(zāi)害預(yù)警、田間管理和采摘指導(dǎo)等多方面、精準化建議，幫助農(nóng)戶科學(xué)安排農(nóng)事活動。這不僅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，還降低了因天氣變化帶來的損失和風(fēng)險，為特色農(nóng)產(chǎn)品穩(wěn)定生產(chǎn)與品質(zhì)提升提供了有力支撐。在農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)，AI能優(yōu)化流程實現(xiàn)精準控制，提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性并減少浪費。在農(nóng)產(chǎn)品銷售領(lǐng)域，AI大數(shù)據(jù)分析可以幫助新農(nóng)人更好地了解市場需求及消費者偏好，從而精準定位產(chǎn)品，制定合理營銷策略，提高農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力。

無人駕駛拖拉機、智能田間管理機器人、AI模擬農(nóng)場體驗平臺、售賣農(nóng)產(chǎn)品機器人……在AI技術(shù)強力賦能下，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正邁向更高效率、更具智能、更為可持續(xù)的發(fā)展新境界。

誠然，AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用正深刻改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與銷售更加科學(xué)、高效，讓新農(nóng)人從繁重體力勞動與傳統(tǒng)經(jīng)驗束縛中解放出來，有更多時間與精力學(xué)習(xí)新知識、新技能。但需要強調(diào)的是，盡管AI技術(shù)展現(xiàn)出強大的監(jiān)測、分析和決策功能，但我們?nèi)砸J識到，它只是輔助工具，不能完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗判斷與田間實踐。

從技術(shù)層面來看，農(nóng)業(yè)AI還存在諸多問題：比如，數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的基石，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分散在農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)、科研機構(gòu)以及政府等多個主體，缺乏有效的整合與共享機制，數(shù)據(jù)采集標準不統(tǒng)一，質(zhì)量參差不齊，進而制約了AI模型的訓(xùn)練效果。沒有準確、全面的數(shù)據(jù)支撐，AI的農(nóng)業(yè)應(yīng)用就如同無本之木，難以發(fā)揮應(yīng)有作用。再比如，農(nóng)作物種目繁多，我國各地區(qū)的土壤、氣候等自然條件差異巨大，病蟲害種類繁雜且變異速度快，這對AI模型適應(yīng)性與精準性提出了極高要求。目前，許多農(nóng)業(yè)AI應(yīng)用仍處于試點階段，在大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用中難以穩(wěn)定、可靠地運行。在一些復(fù)雜的農(nóng)業(yè)環(huán)境中，智能農(nóng)機可能會出現(xiàn)故障，AI對病蟲害的識別也可能出現(xiàn)偏差，這都會給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來損失。

同時，過度依賴AI還可能導(dǎo)致新農(nóng)人自身技能和經(jīng)驗的退化。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個復(fù)雜過程，AI雖能提供很多有價值的信息和建議，但實際操作中的一些細微差別和突發(fā)情況，往往需要新農(nóng)人憑借農(nóng)業(yè)知識和經(jīng)驗來應(yīng)對。如果長期過度依賴AI，新農(nóng)人可能會逐漸失去對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際情況的敏銳洞察力與判斷力。

筆者認為，基于這一共識，政府、企業(yè)、科研機構(gòu)應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)整合、技術(shù)研發(fā)以及降低成本等方面的投入與支持，新農(nóng)人也應(yīng)在借助AI技術(shù)的同時，重視自身農(nóng)業(yè)技能提升與農(nóng)耕經(jīng)驗積累。理想的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，是讓AI的精準分析與新農(nóng)人的田間智慧相互印證——既用傳感器監(jiān)測墑情，也憑手感判斷土質(zhì)；既參考市場預(yù)測模型，也結(jié)合老農(nóng)的“看天”經(jīng)驗。這種AI技術(shù)與傳統(tǒng)經(jīng)驗的融合，不是簡單的替代，而是通過AI重新“破譯”農(nóng)人與土地融合的新密碼。

“讓技術(shù)扎根土地，讓經(jīng)驗對話未來”，或許就是新時代農(nóng)業(yè)文明的最佳注解——在AI科技助力下，新農(nóng)人依然保持著對土地的敬畏，讓每一次播種與收獲，都閃耀著技術(shù)理性與農(nóng)人智慧的雙重光芒。

（作者：楊海華，系蘇州城市學(xué)院高等教育研究所教授）