“农业的经验性、复杂性、不可控、高强度等特点，决定了人工智能在农业领域会被广泛应用。”中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江21日在全国农业高校人工智能学院院长研讨会上说，人工智能在作物健康监测、土壤健康分析、产量预测、收获机器人等方面的应用，已成为农业发展的重要驱动力。
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全国农业高校人工智能学院院长研讨会于21日至22日在三亚举行。研讨会以“聚焦国产算力与农业大模型创新，共筑农业人工智能人才培养体系”为主题，汇聚全国40多家农业高校、科研院所、企业的百余名专家学者，围绕农业人工智能领域技术创新、人才培养、产业应用等议题展开讨论，推动农业现代化与数字经济深度融合。
“未来十年，人工智能将成为智能农业不可或缺的组成部分，随着人工智能技术不断发展，其将提供超本地化的见解和自主决策。”赵春江说。
但他同时提到，从获取信息，到理解农业生产潜在机制，再到参与农业生产管理，人工智能还有几个关键科技问题需要攻克。
崖州湾国家实验室高级科学家袁晓辉认为，数据的质量和规模是人工智能成功的关键，农业数据类型繁多、数据分散、质量不统一，会导致数据对齐困难，因此，农业人工智能的发展离不开高质量育种数据集的构建。
武汉理工大学计算机与人工智能学院教授李琳提出，要推动大小模型协同在智慧农业中的应用。她认为，在实际应用中，大模型往往存在高延迟、高算力成本、易引发局域网堵塞等问题，大小模型协同是农业人工智能迈向现实应用场景的有效途径。
农业人工智能作为一个新兴领域，其发展离不开人才的支撑。西北农林科技大学副校长张宏鸣表示，在人工智能时代，培养具有交叉学科能力和国际化视野的人才非常重要，这对高校师资队伍、教学环境、课程设置等提出了新要求。人才培养如何适应并满足社会快速发展的需求，对高校来说也是新的挑战。
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