当前，人工智能正深刻重塑现代农业发展模式，成为农业科技创新的重要风口。针对人工智能在四川农业领域的应用价值、落地路径、现存短板以及省农科院相关布局成效，9月19日，四川省农业科学院党委书记、院长刘永红接受记者采访时表示，人工智能在农业领域的推广应用“等不起，也不能等”，必须加快推进，推动四川农业科研从“支撑产业”向“引领产业”转型升级。

在刘永红看来，人工智能在农业科技创新中有两大核心落地载体和应用方向。首要载体是智能农机。“智能农机是人工智能算法、技术体系落地田间最好、最直接的承载平台，能够把数字化、智能化技术真正用到田间地头，是农业AI落地的基础支撑。”刘永红说。

另一大核心方向是生产方式与生产技术的智能化升级。刘永红介绍，当前社会普遍关注通用大模型，但农业科研和一线应用更依赖“大模型+行业小模型”协同发力。相较于通用大模型，贴合具体作物、具体产业、具体生产环节的细分小模型，更适配农业生产实际。通过长期田间数据积累、生长过程建模、场景仿真模拟，能够智能研判田间情况，自动生成科学管理方案。

据介绍，依托省级相关工作部署，省农科院已组建专家团队，在全省多个重点县域开展数字种业AI赋能试点工作。聚焦种业园区管理、灾害应急处置、田间技术配套、产量品质预判等关键环节，运用AI技术实现智能感知、快速反馈、精准施策，以数字赋能推动种业生产管理提质增效。

在谈及四川农业人工智能发展的突出短板时，刘永红直指核心问题在于农业数据体系薄弱。他坦言，工业领域的人工智能应用成熟度远超农业，关键差距在数据。目前，四川农业数据呈现分散化、片段化特征，散落于各科研单位、市场主体、生产环节之间，缺乏统一汇交、整合与共享机制。同时，田间数据传感采集设备不足、采集方式传统、现代化布局滞后，导致农业可用数据量少、质量不高，无法有效支撑AI模型训练和智能决策，制约了农业人工智能落地见效。

针对现存短板，省农科院已明确系统性推进路径，从数据基础、科研范式、科研基地三个维度全面发力。首先是搭建省级农业大数据中心，整合归集省农科院及全省农业科研系统的各类监测数据、试验数据、成果数据，实现数据统一管理、集中分析、高效利用，为农业人工智能研发应用筑牢基础底座。

其次，是以AI变革农业科研范式。刘永红表示，传统农业科研高度依赖资深专家的经验积累，存在局限性。依托大数据中心，可整合以往科研成果、同行研究数据、各类试验数据，让科研人员能够精准摸清行业研究现状，快速找准创新发力点，实现从“经验科研”向“数字科研”转型。为适配新型科研模式，省农科院专门启动青年科学家工作室建设，专项赋能35岁以下青年科研团队，给予专项资金和平台支持，激活青年科创力量。

最后，是推进科研基地现代化、智能化升级。刘永红认为，农业科研现代化必须走在农业生产现代化前面，不能出现“产业在升级、科研靠人工”的滞后局面。要全面升级科研基地设施设备，提升科研基地栽种、管护等环节的机械化、智能化水平，以现代化、智能化科研平台，保障农业科技创新先行一步。

“农业现代化，关键是农业科技现代化。”刘永红表示，作为全省规模最大的省级农业科研单位，省农科院的定位不能止步于“支撑”农业农村现代化，更要主动引领农业农村现代化。下一步，该院将持续攻坚农业人工智能关键技术，补齐数据短板、迭代科研模式、升级科创平台，以数智化科技创新，持续赋能四川农业高质量发展和乡村全面振兴。

记者 洪瑜 刘佳
四川农村日报全媒体出品

【未经授权，严禁转载！联系电话028-86968276】