刘霞

今日，全球经济正面对决定性的十字路口。气候变暖、土地退化、人口结构变化和地缘政治动荡共同作用，使养活日益增长的人口的能力面临空前压力。传统方法虽不可或缺，但无法应对这些挑战，全球农业亟须一场由“深度科技”主导的系统性革新。

“深技”意味着利用先进的科学与工程技术为用户提供超前的技术，它的特性在于能够迅速推陈出新并把全新的产品推向市场。所谓深技的魅力就在于其不仅仅局限于技术层面的革新，它还可能会对整个行业的运作方式带来革命性的影响，甚至能有效解决全球性的重大挑战。

世界经济论坛旗下的“农业深度科技革命展望”报告发布于11月7日。报告指出，未来十年，科学根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI）、计算机视觉、边缘物联网、卫星遥感、机器人、CRISPR基因编辑及纳米技术等，将有望成为全球推动农业转型的关键引擎，并助力建造具有更强韧性、更可持续性和效率更高的农业体系。

生成式人工智能

鉴于人工智能(AI)领域在农业科技方面的迅速发展以及农业数据的日渐增多，GenAI在农业领域的应用正因此而受益。

其应用范围广阔极广：不仅能提供个性化的作物管理和决策制定，还能够定制化生成更为详尽的本地农业项目实施指南，以及更精确地预测市场农产品价格变动。同时，结合了自然语言处理技术的GenAI还能实现智能问答和交互功能，因此它被看作是农民朋友的“智能顾问”。

例如，印度瓦德瓦尼AI研究所的AgriAI Collect能迅速回应各类农业咨询，有助于自主决策型人工智能系统的研发。此外，它还能协助政府制定宏观作物规划、帮助企业模拟气候影响、识别优良基因并预测基因编辑效果，从而加速新品种作物的研发进程。

尽管GenAI应用领域日益广泛、采用率节节攀升，但高质量训练数据，尤其是缺乏适用于本地化场景的数据，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596仍是制约其推广的关键难题。

计算机视觉

计算机视觉作为AI的重要分支，其赋予机器“看懂”图像与视频的能力，它通过解析视觉信息并结合机器学习算法直接生成决策建议，显著降低了对人工分析的依赖。随着相机成本下降及深度学习模型的进步，这项技术的应用场景正在快速拓展。

在农业应用方面，计算机视觉已能够准确识别作物病害、杂草和害虫，并通过监控农作物的生长情况来精确控制农事活动。这项技术还作为现代农业设备的关键组成部分，如自动化的农业机器人与自动化分级系统，用于提高工作效率及减少人力成本。

然而，在农田环境中，这与工业场景截然不同，其环境状况变幻莫测，各种生长阶段下的光照条件以及植株形态各有千秋，这就使得计算机视觉技术想要大规模地应用于农业生产中颇为困难。

边缘物联网

边缘物联网是新型架构，其核心在于使物联网产生的数据直接在设备端或附近的网络边缘完成处理。这种设计不需远传原始数据到云端集中进行分析处理，从而实现低延时、实时响应的同时也大大加速自主决策进程，预示着可推动行业变革的力量。

以农业领域来说，很多农村地区由于网络覆盖面不足，在云计算解决方案上无法依赖，而边缘物联网系统在灌溉自动化、作物病害预警和精确施肥等方面的应用，则能有效提升生产效率。这些应用整合了机器学习、计算机视觉与生成式人工智能技术，使农业生产过程更为智能化和高效。

然而，这一领域目前仍然面临着两大挑战：一方面，农民在设备的购买方面需要承担很高的价格；而另一方面，在不同的边 端系统之间实现数据通信的有效连接也还有很大的提升空间。

地球观测系统

随着太空和光谱探测技术的进步及采样频率的增长，卫星遥感技术已经被广泛应用在农作物种植行业。

这项技术能够有效地获取大范围内大量时间空间数据，并且可以以相对较低的成本进行大规模监测。在农业生产上，它可以将机器学习算法结合到卫星遥感数据中，从而用于评估作物健康状况、监测私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596养分与水分分布，并预测病虫害发生趋势。

然而，在处理如小规模分散种植或轮换制作物等复杂的农业情景时，卫星遥感技术还需提高精度水平。

机器学习

机器人技术，是指利用自主机械系统完成那些劳动密集或高度复杂的任务。这些系统集成了感知与决策能力，无需人工直接干预即可高效运行。

随着人工智能感知能力的发展以及云端边缘协同技术的进步，农业机器人市场正面临前所未有的机遇，其应用范围将进一步扩大。这些机器人不仅能够配合计算机视觉等科技手段实现精确播种、智能除草和自动化收获等一系列操作，还能支持实时的作物监控与精准施肥，以显著提升农业生产智能化水平。

然而，此等技术的成本颇高，在劳动力丰富、薪资水准较低的发展中国家中推广依然存在挑战。

这项技术是CRISPR的缩写

CRISPR基因编辑技术以其精准高效的优势，已经成为推动农业发展的关键驱动力。借助这项技术，科学家能够精确地修改生物体DNA结构，从而引入优良性状或剔除不良性状。这不仅有助于加速培育抗旱、抗病虫害、营养价值更高以及生长周期更短的作物，并有望通过实际应用来提升产量、减少农药使用量及增强作物对气候变化的适应能力。

然而，繁杂的行政审批和公众接受程度问题是其商业化的两大主要障碍。

纳米技术

当物质以纳米级的尺寸进行缩小时，通常会表现出和宏观状态下完全不同的特性。

在农业应用中，纳米技术有着潜在的优势，其可在多种领域如病虫害控制、精确营养管理、可控药物施放和生物传感等方面发挥作用。然而，鉴于目前尚缺少全面的环境与健康风险评估，大规模应用该项技术仍然存在一定的挑战。

建议各个国家的政府以及相关机构在农业深度科技创新领域的早期培育上通过政策协同资金支持人才培育、数据及数字基础设施建设以及孵化创新等多个层面的努力以降低创新风险进而使这些有潜力的项目实现规模化应用。