【編者按】
在人工智能與人形機器人的一騎絕塵中，中國大學迎來2025。
2025年，注定要成為變革的年份。是以戰(zhàn)略敏捷贏得戰(zhàn)略主動，還是在延誤中錯失轉型機遇，中國大學踏上征途。
人工智能技術如何賦能學科建設？人工智能技術給創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來哪些啟示？澎湃新聞特推出“大學2025”專題，以深入探討人工智能時代的大學之變。
近日，福建農林大學黨委書記賴海榕接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）專訪時表示，面對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)，農林學科需要主動求變，在堅守學科本質的同時，積極擁抱智能技術，構建面向未來的學科發(fā)展新生態(tài)。
福建農林大學黨委書記賴海榕。本文圖片均由福建農林大學提供
人工智能+農林學科會有怎樣的構想？AI能否“爆改”農林業(yè)？
“在AI浪潮席卷全球的背景下，傳統(tǒng)農林產業(yè)正經歷深刻的智能化變革。無人機巡檢、農田數(shù)字孿生、AI病蟲害預警等創(chuàng)新技術，正在重新定義‘耕讀傳家’的內涵?！比涨埃＝ㄞr林大學黨委書記賴海榕接受澎湃新聞專訪時表示，“重塑農林人才的核心能力體系，前瞻性定位其未來角色，是引領新農科教育發(fā)展的關鍵?！?span style="display:none">EDT即熱新聞——關注每天科技社會生活新變化gihot.com
今年6月份，福建農林大學宣布成立農林人工智能研究院，目的是突破一批農林人工智能關鍵核心技術，引育一批農林人工智能領域高層次人才，解決一批現(xiàn)代農林業(yè)發(fā)展中的實際問題。
根據農業(yè)農村部印發(fā)的通知《全國智慧農業(yè)行動計劃（2024—2028年）》，目標是到2026年底，智慧農業(yè)公共服務能力初步形成，探索一批主要作物大面積單產提升智能化解決方案和智慧農（牧、漁）場技術模式，農業(yè)生產信息化率達到30%以上。
“AI技術從實驗室走向農田林區(qū)，最難的是‘最后一公里’?！辟嚭ｉ耪J為，人工智能與農林業(yè)融合，是現(xiàn)代農業(yè)高質量發(fā)展的戰(zhàn)略方向。但要讓AI真正扎根田間地頭，實現(xiàn)從“概念落地”到“全面推廣”，不能依賴某一項技術或單一設備的突破，而必須構建一條“從需求出發(fā)、向實地落地”的完整創(chuàng)新路徑。
福建農林大學
AI重新定義“耕讀傳家”的內涵
澎湃新聞：人工智能技術的發(fā)展給農林學科帶來哪些沖擊，又將如何賦能農林學科？
賴海榕：人工智能技術的迅猛發(fā)展正在深刻重塑農林學科的發(fā)展格局，不僅對傳統(tǒng)農林學科范式帶來沖擊，而且倒逼傳統(tǒng)農林學科體系建設加快優(yōu)化調整。我擬從五個方面談談基本認識。
一是在知識體系方面：促進從單一學科到智能交叉。人工智能技術的融入，將促進農林學科知識體系進行大規(guī)模的更新和重構。傳統(tǒng)農林學科聚焦生物學、生態(tài)學等基礎學科知識，而人工智能的發(fā)展要求傳統(tǒng)農林學科融入計算機科學、數(shù)據科學、機器學習等多學科知識，推動計算機科學、數(shù)據科學與傳統(tǒng)農林學科深度交叉，使單一學科逐漸走向智能交叉。
二是在科學研究方面：推動從田間實驗到智能預測。以往農林學科的研究多依賴于實地觀察、實驗操作等傳統(tǒng)方法。人工智能技術的發(fā)展推動了科研范式從傳統(tǒng)“假設－驗證”向“數(shù)據驅動”轉變，未來的科學研究更多地借助人工智能技術進行數(shù)據分析、模型構建和預測模擬，進一步加快農林領域科學研究進展，提高科研成果產出效率。
三是在人才培養(yǎng)方面：實現(xiàn)從專業(yè)分割到復合融通。人工智能技術的應用要求農林學科培養(yǎng)既懂農林專業(yè)知識，又掌握人工智能技術的復合型人才，將數(shù)字化、信息化、智能化等要素有機融入人才培養(yǎng)過程，著力打造與復合型人才相匹配的“人工智能+”專業(yè)體系、課程體系、數(shù)字化教材、實踐基地，創(chuàng)新課堂教學模式，實現(xiàn)人工智能與課堂教學的深度融合。
四是在師資隊伍方面：加快從知識傳授到智能引領。人工智能技術迭代加快，新的教學場景不斷重構，教師角色正被重塑，傳統(tǒng)知識儲備優(yōu)勢受到挑戰(zhàn)，跨學科能力要求提高。農林高校部分教師無法及時掌握先進的教學技術，人工智能領域的師資匱乏問題凸顯，教師隊伍的能力與結構調整迫在眉睫，需要加快推動教師隊伍數(shù)字化轉型發(fā)展。
五是在社會服務方面：探索從單一模式到范式創(chuàng)新。在人工智能技術的沖擊下，農林高校社會服務的組織模式被重塑，傳統(tǒng)的線下服務逐漸向線上線下融合轉變。服務內容更趨多元，可以提供精準數(shù)據分析、智能決策支持等增值服務。服務范圍得到拓展，更廣泛地輻射到偏遠地區(qū)和基層一線?？萍汲晒D化周期縮短，產學合作競爭進一步加劇。
總之，面對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)，農林學科需要主動求變，在堅守學科本質的同時，積極擁抱智能技術，構建面向未來的學科發(fā)展新生態(tài)。
澎湃新聞：您認為，AI時代農林人才的核心競爭力是什么？如何定位未來農林人才的角色？
賴海榕：在AI浪潮席卷全球的背景下，傳統(tǒng)農林產業(yè)正經歷深刻的智能化變革。無人機巡檢、農田數(shù)字孿生、AI病蟲害預警等創(chuàng)新技術，正在重新定義“耕讀傳家”的內涵。我們深刻認識到，重塑農林人才的核心能力體系，前瞻性定位其未來角色，是引領新農科教育發(fā)展的關鍵。
我認為，AI時代農林人才的核心競爭力主要表現(xiàn)在以下幾方面。
一是跨學科知識融合能力：AI正打破傳統(tǒng)農林專業(yè)的壁壘。未來人才需同時掌握農學、林學基礎理論與人工智能、大數(shù)據等前沿技術，構建“農科+工科+數(shù)據科學”的知識圖譜。例如，福建農林大學開發(fā)的智慧農作教學平臺，要求學生既能解析作物生長模型，又能運用AI大模型優(yōu)化決策，顯著提升蟲情識別準確率和水肥利用率。這種能力已成為入選福建省“人工智能+教育”典型案例的核心支撐。
二是精準對接產業(yè)需求能力：必須提高科技成果轉化的能力。如，福建農林大學計算機與信息學院的智能視覺與大數(shù)據研究中心團隊開發(fā)的Panicle-Cloud平臺，通過無人機圖像智能量化稻穗數(shù)量，實現(xiàn)水稻產量高精度分類全流程智能化，相關成果發(fā)表于國際知名期刊《Plant Phenomics》，是一個因應產業(yè)發(fā)展需要解決關鍵技術“卡脖子”問題的典型案例。
三是創(chuàng)新思維能力：面對AI時代的復雜性和不確定性，農林人才要敢于突破傳統(tǒng)思維，提出創(chuàng)新性解決方案。福建農林大學農林人工智能研究院的設立，正是為了突破關鍵核心技術，引育高層次人才，解決現(xiàn)代農林業(yè)實際問題，探索學科交叉創(chuàng)新機制，打造技術創(chuàng)新高地、人才孵化器與產業(yè)連接器。
關于未來農林人才的角色定位，我認為應該放在經濟社會發(fā)展需求和AI技術浪潮中來認識。
智慧農業(yè)的發(fā)展成為全球趨勢，要求未來人才兼具農業(yè)情懷、跨學科思維、數(shù)字技術應用能力和扎實實操技能。未來農林人才應該要能扮演以下角色：
智能農林業(yè)的建設者與推動者：成為推動現(xiàn)代農林業(yè)智能化轉型的關鍵力量，運用AI技術設計開發(fā)自動化、精準化、高效化的生產管理系統(tǒng)，提升資源利用效率和生態(tài)保護水平。
現(xiàn)代農林科技創(chuàng)新的實踐者和應用者：深入理解農林生產需求與特點，針對性創(chuàng)新應用AI技術，開發(fā)適合不同環(huán)境特點的智能機器人、無人機系統(tǒng)、農產品溯源系統(tǒng)等，創(chuàng)造更多附加值。
農林產業(yè)智能化的傳播者與培訓者：承擔提升農林行業(yè)AI素養(yǎng)的重任，通過培訓、指導和科普，向農民、涉農工作者及企業(yè)傳授知識與技術，提升行業(yè)整體水平和創(chuàng)新能力。
跨界學科交流發(fā)展的協(xié)同者和引領者：發(fā)揮跨學科背景優(yōu)勢，促進農林學科與其他領域的交流合作，推動交叉融合，為解決農林領域復雜問題提供更全面有效的方案。
培養(yǎng)既懂農林又精通AI的復合型人才
澎湃新聞：在學科建設和人才培養(yǎng)上，福建農林大學相應作出了哪些調整？
賴海榕：福建農林大學以“人工智能+”驅動學科轉型升級，以平臺建設攻堅技術瓶頸，以人才培養(yǎng)筑牢發(fā)展根基，讓智能科技真正扎根田野，為加快推動農林業(yè)現(xiàn)代化進程賦能。
一是通過數(shù)字賦能組建新型學院。面對新興學科交叉融合趨勢，學校組建了一批新型學院，建立以“數(shù)字化”為紐帶的多元育人體系。如，未來技術學院以“創(chuàng)新研究群體+專業(yè)系”模式培育高端人才，為智能育種、精準種植等提供技術支撐；安溪茶學院（數(shù)字經濟學院）采取校地企合作、產教融合育人辦學模式，設置數(shù)字經濟等本科專業(yè)，培養(yǎng)面向數(shù)字賦能的應用型人才。這些學院既服務國家戰(zhàn)略需求，又契合區(qū)域產業(yè)發(fā)展，形成了“一院一特色”的育人格局。
二是構建“人工智能+”學科專業(yè)體系。學校增設了農業(yè)人工智能、智慧植保、智慧園藝二級學科博士點及農林大數(shù)據科學與工程交叉學科博士點；新增智能科學與技術碩士點，布局智能建造、智慧農業(yè)、智慧林業(yè)等“四新專業(yè)”，構建“人工智能+農林”人才培養(yǎng)體系；以服務國家和區(qū)域戰(zhàn)略為導向，探索設置數(shù)字生物科學等6個嚴家顯實驗班和智慧茶學等5個特色培養(yǎng)班。
三是打造農林人工智能技術創(chuàng)新高地。學校通過建設數(shù)字福建農林大數(shù)據研究所、智慧農林重點實驗室等引導性平臺，加速布局創(chuàng)新載體；2022年成立農業(yè)人工智能研究中心和農林大數(shù)據研究中心；2023年獲批全國首批農業(yè)人工智能專精特新產業(yè)學院；2025年成立農林人工智能研究院。這些平臺主要聚焦農林信息智能感知、大數(shù)據與智能分析、智能裝備與機器人、智能農林系統(tǒng)集成等核心領域，致力于突破一批農林人工智能關鍵核心技術，解決一批現(xiàn)代農林業(yè)發(fā)展中的實際問題，致力于集成發(fā)展為農林人工智能的技術創(chuàng)新高地。
四是建設“人工智能+”優(yōu)質教學資源體系。學校實施“數(shù)字賦能新農科”行動：首先，重構課程，36個涉農專業(yè)全面開設數(shù)字素養(yǎng)通識課，每專業(yè)設置3門以上數(shù)字類核心課；資源升級，建設《農業(yè)智能機器人虛擬仿真實驗》等國家級、省級一流課程，《大數(shù)據導論》等4門課程獲評優(yōu)秀課程思政示范課程，開發(fā)《農業(yè)機器人導論》等智能教材；其次，打造場景，培育建設《創(chuàng)建“數(shù)據感知－模型推演－智能決策”全鏈條智慧農作實踐教學體系》等“人工智能+教育”應用場景典型案例；第三，創(chuàng)新模式，大范圍推廣線上教學、線上線下混合式教學，建設29個校內虛擬教研室，其中海峽兩岸人居生態(tài)環(huán)境建設、植物保護專業(yè)2個獲批教育部立項，推動跨地域教研協(xié)同；第四，仿真應用，建設國家級虛擬仿真實驗教學項目9項，省級虛擬仿真實驗教學中心6個、省級虛擬仿真實驗教學項目38項，校級虛擬仿真實驗教學中心2個，校級虛擬仿真實驗教學項目38項。
五是加快教師隊伍數(shù)字化轉型。學校通過專題工作坊、雙一流高校專項培訓、企業(yè)掛職等路徑提升教師數(shù)字能力，同時，學校也有組織地引進了一批人工智能領域的優(yōu)秀人才。目前，學校加速推進落實“人工智能+”行動計劃，攜關鍵人才政策走進同濟大學，聚焦人工智能等重點領域招賢納士，精準對接吸引優(yōu)秀青年人才加盟我校。同時，學校還將以農林人工智能研究院為平臺，積極吸引國內外優(yōu)秀人才加入研究院，組建高水平的優(yōu)秀科研團隊。
六是推動社會服務模式智能化升級。學校通過實施數(shù)字賦能服務行動，以智能化服務推動涉農產業(yè)升級，主要包括：聚焦農村數(shù)字普惠金融、農產品電商等領域，組建專業(yè)服務團隊助力農業(yè)經營主體數(shù)字化轉型；圍繞智慧種業(yè)、農情監(jiān)測云平臺等關鍵技術，聯(lián)合企業(yè)技術攻關，推動福建特色大田作物、園藝作物及設施農業(yè)智能化、精準化生產；打破地域限制，構建線上線下一體化服務體系，加速農業(yè)科技成果轉化，提升技術推廣效率。
澎湃新聞：福建農林大學新成立了農林人工智能研究院，如何瞄準農林業(yè)“卡脖子”問題？
賴海榕：當前，農林業(yè)正處在從傳統(tǒng)向現(xiàn)代躍升的關鍵階段，但一系列“卡脖子”問題依然制約發(fā)展，尤其是在高效感知、精準分析、智能裝備、科學決策等方面，存在短板和瓶頸。破解這些關鍵難題，必須依靠科技力量特別是人工智能的賦能。福建農林大學主動回應國家戰(zhàn)略和行業(yè)所需，組建農林人工智能研究院，目標就是把“科技的箭”射向農林業(yè)最緊迫的“靶心”。我們從以下幾個方面系統(tǒng)謀劃、精準發(fā)力，切實瞄準“卡脖子”問題展開布局：
以問題導向為牽引，精準識別并聚焦核心瓶頸。我們緊盯農林業(yè)中技術不足、裝備缺位、數(shù)據斷層、智能決策滯后等問題，從中提煉出亟需攻克的技術堵點。堅持問題導向，圍繞病蟲害智能識別、丘陵地區(qū)農業(yè)機器人導航、林區(qū)遠程監(jiān)測、作物智能調控等關鍵場景，組織校內外團隊聯(lián)合攻關，推動科研選題與實際難題高強度對接，切實提升科研工作的靶向性和落地性。
以自主可控為目標，構建關鍵核心技術體系。研究院聚焦感知、分析、決策、執(zhí)行四個核心環(huán)節(jié)，系統(tǒng)構建農林人工智能全鏈條技術體系。集中力量攻克新型農林傳感器、智能分析算法、作物生長模型、農業(yè)機器人等核心技術，特別是針對福建多山、多雨、多樣生態(tài)環(huán)境的實際，研發(fā)適配性更強的智能裝備。通過加強自主研發(fā)，解決傳感精度不夠、智能模型泛化不足、復雜環(huán)境下設備適應性差等“卡脖子”難題，努力打造具備完全自主知識產權的智能農林技術解決方案。
以機制創(chuàng)新為保障，形成集中攻關的科研組織模式。解決“卡脖子”問題，既要技術突破，也需體制支撐。我們在研究院運行機制上推動改革，構建高效、靈活、集成的科研組織體系。通過推行PI負責制、任務揭榜制、成果導向制等機制，讓真正“盯問題、解難題”的科研團隊擁有更大自主權，確保集中資源解決關鍵問題、真問題。
以場景應用為牽引，推動技術成果精準落地。許多農林科技“好在實驗室，弱在現(xiàn)場”。研究院堅持從源頭設計到終端應用都以落地為導向，廣泛布局典型場景，推動技術“長在地頭”“用在林中”。我們已聯(lián)合地方政府和龍頭企業(yè)在茶園、果園、林場等設立智慧化試驗基地，把病蟲害預警、灌溉調控、林木健康監(jiān)測等系統(tǒng)部署到真實場景中，形成“邊研究、邊驗證、邊推廣”的模式。通過這些示范，打通從科研成果到現(xiàn)實生產力的通道，破解科技“落不了地”“用不上”的難題。
以人才和平臺為基礎，構建破解難題的持續(xù)能力。我們注重青年培養(yǎng)與高層次引進，逐步構建結構合理、充滿活力的人才隊伍。目前正組建籌備6個方向研究中心，覆蓋AI芯片、集成電路、智能感知、物聯(lián)網、機器人、農林大數(shù)據等領域，集聚了一批國家級人才和中青年骨干。依托研究院，我們正籌建人工智能學院，加快培養(yǎng)既懂農林又精通AI的復合型人才，形成持續(xù)突破“卡脖子”問題的源頭活水。
讓AI真正扎根田間地頭
澎湃新聞：傳統(tǒng)農林學科強調田間地頭經驗，而AI要求學生掌握算法與硬件操作。福建農林大學如何打破學科壁壘，推動人工智能與智慧農業(yè)、智慧林業(yè)等學科深度交叉融合？
賴海榕：福建農林大學在推動人工智能與農林學科交叉融合的探索中，主要從以下幾方面發(fā)力：
一是以頂層設計推動融合，構建跨學科協(xié)同發(fā)展機制。首先要解決的是制度層面的壁壘。我們在推進人工智能與農林深度融合的過程中，充分認識到必須從體制機制上進行頂層設計，推動學科從“串聯(lián)”走向“交融”。學校圍繞新成立的農林人工智能研究院，打破院系界限，整合農業(yè)、林業(yè)、計算機、人工智能、智能科學、電子信息、環(huán)境科學等多學科資源，建立起以重大問題為牽引的交叉組織機制。通過統(tǒng)一部署團隊建設、科研方向、平臺布局與人才培養(yǎng)，將原本相對獨立的學科力量整合在同一張“路線圖”上，推進從“多學科參與”向“多學科共創(chuàng)”轉變。同時，在人才評價、資源配置、課題申報等方面出臺配套政策，打破原有的“以學科為單元”分割格局，引導更多教師和科研人員走出本學科“舒適區(qū)”，進入交叉領域“主戰(zhàn)場”。
二是以科研任務為牽引，推動AI主動融入農林場景。將AI研究緊密嵌入智慧農業(yè)、智慧林業(yè)實際場景，通過真實任務實現(xiàn)知識融合與方法共創(chuàng)。例如在果園病蟲害識別、山區(qū)農業(yè)機器人精準作業(yè)、森林資源智能監(jiān)測等方向，組織農林專家與AI工程師聯(lián)合開展算法建模、系統(tǒng)開發(fā)和應用部署，逐步消融學科壁壘，為技術創(chuàng)新打下了堅實基礎。研究院還聯(lián)合地方政府和企業(yè)共建智慧果園、智能茶園、數(shù)字林場等示范基地，把AI系統(tǒng)嵌入種植、灌溉、采摘、檢測等全流程，通過一線試錯與反饋實現(xiàn)系統(tǒng)迭代與學科融合的實質進展。
三是以課程體系重構為核心，培養(yǎng)復合型創(chuàng)新人才。推動人工智能與農林融合，根本在于培育既懂AI又懂農業(yè)的高層次復合型人才。為此，我們在農林類專業(yè)中系統(tǒng)引入人工智能方向的課程模塊，開設如《人工智能導論》《機器學習》《深度學習》《機器人設計與實踐》等課程，幫助學生建立跨領域技術認知和工程能力。同時，在計算機信息類專業(yè)中增加《植物學》《農業(yè)生態(tài)學》等農業(yè)基礎課程，使理工科學生具備理解農業(yè)場景的能力。我們計劃推行雙導師制、聯(lián)合實訓和交叉選修等機制，為學生提供真實項目訓練，構建“課程+項目+實踐”的能力培養(yǎng)閉環(huán)。
四是以高水平平臺為支撐，搭建學科融合的實踐載體。研究平臺是支撐交叉融合的關鍵依托。我們依托研究院設立了涵蓋AI芯片、集成電路、機器人、物聯(lián)網、智能感知、農林大數(shù)據等六大研究中心，每一個平臺都由來自不同專業(yè)背景的PI共同主導，圍繞真實應用場景協(xié)同研究。在“智慧農林系統(tǒng)集成”方向，我們推動構建集遙感監(jiān)測、邊緣計算、智能決策于一體的試驗平臺，實現(xiàn)算法與裝備在真實農業(yè)場景下的集成驗證。這些平臺不僅是科技攻關的陣地，更是交叉融合的“實戰(zhàn)課堂”。
澎湃新聞：您認為農林業(yè)AI可持續(xù)發(fā)展的關鍵要素是什么？如何解決AI設備成本高昂的問題？從研發(fā)到投產需要解決哪些問題，希望獲得哪方面的支持？
賴海榕：人工智能與農林業(yè)融合，是現(xiàn)代農業(yè)高質量發(fā)展的戰(zhàn)略方向。但要讓AI真正扎根田間地頭，實現(xiàn)從“概念落地”到“全面推廣”，不能依賴某一項技術或單一設備的突破，而必須構建一條“從需求出發(fā)、向實地落地”的完整創(chuàng)新路徑。圍繞農林AI的可持續(xù)發(fā)展，我們認為應從三個維度重點突破：
一是關于農林業(yè)AI可持續(xù)發(fā)展的關鍵要素。農林AI可持續(xù)發(fā)展的根本在于建立以實際需求為導向、以系統(tǒng)集成為基礎、以場景落地為路徑的協(xié)同創(chuàng)新機制。傳統(tǒng)農業(yè)強調經驗驅動，人工智能則依賴數(shù)據和模型，二者要真正融合，首先必須明確“問題在哪、技術為何而生”。其次，要注重系統(tǒng)協(xié)同。AI在農林中的應用不再是單點式，而是涵蓋感知、分析、決策、執(zhí)行的全過程，需要感知設備、邊緣計算、控制平臺、算法系統(tǒng)等多環(huán)節(jié)協(xié)同工作。研究院通過設立多個專業(yè)方向研究中心，推動跨學科團隊協(xié)同攻關，增強系統(tǒng)融合性和穩(wěn)定性。只有將需求牽引、技術集成、場景驗證三者緊密銜接，才能讓AI在農林領域真正“扎根生長”。
二是關于如何解決AI設備成本高昂的問題。當前AI技術在農林業(yè)落地面臨的重要現(xiàn)實問題，是設備價格高、使用門檻高，特別是在基層合作社、小農戶中難以普及。我們認為，破解這一問題，應從研發(fā)思路、產品設計和應用機制三個方面入手：一是源頭降本。推動國產化替代、低功耗器件應用、輕量算法開發(fā)，減少對高端芯片、進口模塊的依賴。同時高精度AI算法的研發(fā)成本較高，大量存在重復研發(fā)，導致農機裝備價格昂貴，我們研究院計劃研發(fā)并開源農機裝備核心算法供業(yè)界免費使用，進一步降低設備成本。二是模塊化設計。通過功能拆分和組合式配置，讓用戶根據實際場景“按需選擇”，避免通用設備功能冗余帶來的成本堆疊，提高資源利用率。三是創(chuàng)新使用機制。推動“以租代購”“設備共享”“托管服務”等商業(yè)模式試點，把一次性高投入轉化為可持續(xù)運營成本。我們已在部分示范縣開展“AI農服站”機制試點，取得積極成效。歸根結底，AI設備不應成為負擔，而應成為可負擔、可運營、可維護的普及性工具。
三是關于從研發(fā)到投產面臨的問題及所需支持。AI技術從實驗室走向農田林區(qū)，最難的是“最后一公里”。其核心挑戰(zhàn)主要有三點：第一是工程化不足。很多實驗室算法或原型設備，在實際環(huán)境中缺乏穩(wěn)定性和適應性，需要工程師深度參與進行結構優(yōu)化、抗干擾設計、功耗控制等開發(fā)。第二是標準缺失。當前農林智能設備接口不統(tǒng)一、通信協(xié)議多樣，導致系統(tǒng)間難以聯(lián)動。應加快制定農業(yè)AI通用技術規(guī)范、設備互聯(lián)標準和應用評價體系，推動產業(yè)協(xié)同。第三是缺乏系統(tǒng)的試驗驗證條件。許多AI技術從實驗室推出后，往往直接進入推廣環(huán)節(jié)，但由于缺乏在真實農業(yè)環(huán)境中的反復測試，容易出現(xiàn)適應性不足、性能不穩(wěn)定、運維難度大等問題。例如，同一款傳感器在果園、林地、丘陵等地形條件下的表現(xiàn)差異很大，而一個算法模型在陰雨、高溫或網絡不暢的環(huán)境中表現(xiàn)也可能大打折扣。
在此基礎上，我們希望在以下四個方面獲得更有力的支持：
政策支持：建議設立“智慧農業(yè)”“數(shù)字林業(yè)”專項窗口，優(yōu)先支持關鍵技術產業(yè)化落地。
資金機制優(yōu)化：推動“任務揭榜制”“以投代補”等機制，將資源集中投向有條件、有能力解決實際問題的項目團隊。
產業(yè)參與引導：鼓勵龍頭企業(yè)與高校聯(lián)合孵化技術產品、共建示范場景，實現(xiàn)從“實驗室成果”到“商品服務”的轉化。
人才生態(tài)建設：加快推動“農業(yè)+人工智能”“林業(yè)+工程”類交叉人才培養(yǎng)體系建設，鼓勵高校設立交叉學科方向，為融合發(fā)展提供人才支撐。
（澎湃新聞記者王選輝對本文亦有貢獻）
本文鏈接：http://m.enbeike.cn/news-8-5886-0.html福建農林大學黨委書記賴海榕：AI落地農田林區(qū)，最難的是“最后一公里”
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