在蔬菜大棚裡，我見到了表弟小華。這位昔日企業技術員，如今已是當地小有名氣的“新農人”。他種植的番茄有兒時的味道，自產自銷，銷量在整個菜市場獨佔鰲頭，靠著20多畝菜地，日子過得風生水起。

“你之前也沒種過蔬菜，現在咋種這麼好？”我好奇地詢問。他笑著說：“現在種菜都用AI助手，有問題直接問它就好。”說著，他向我展示大棚裡的智能溫控系統，手機屏幕上實時跳動著土壤墒情數據。“像青菜葉子發黃，我只要將問題和實拍照片上傳到手機AI軟件，系統眨眼間便會結合本地氣候與土壤數據，給出包含疏水控肥、病虫害防治等在內的‘診療方案’，簡直就是‘農業醫生’”。

小華感慨，以前他只能向附近經驗豐富的農戶請教，人家未必傾囊相授﹔農技專家上門又要等兩三天，現在AI能“隨問隨答”，種地像有了“家庭保健醫生”。

我問：“那有沒有AI答不了的問題，或者答不准確的時候？”他直言：“AI有不准的時候，有次按AI步驟施了肥，結果菜全‘燒’了。所以，不能完全依賴AI，還得要有科學的農業知識和長期積累的種植經驗。”他還說，現在區裡成立了鄉村振興學堂，既教他們如何正確使用AI，也經常邀請農技專家傳授農業知識和技術，甚至直接到田間地頭答疑解惑。小華的專業成長經歷生動展現了現代農業發展——新農人需要AI科技、農業知識與農耕經驗的深度融合。

目前，AI已貫穿現代農業生產與銷售的全鏈條，成為推動農業現代化發展的關鍵力量，為新農人帶來了前所未有的機遇與挑戰。

最近，筆者在開展一項關於青年職業農民的調研時發現，一些現代化農業園區已經用AI圖像識別技術實時監控農作物生長，包括土壤墒情、病虫害情況和營養狀況等，發現問題立即預警並提供解決方案，比人工巡檢更及時准確，能讓農人在第一時間採取措施，有效減少損失。蘇州市推出的特色農業氣象服務AI助手，為對氣象敏感的經濟作物提供包括災害預警、田間管理和採摘指導等多方面、精准化建議，幫助農戶科學安排農事活動。這不僅提高了農業生產效率，還降低了因天氣變化帶來的損失和風險，為特色農產品穩定生產與品質提升提供了有力支撐。在農產品生產加工環節，AI能優化流程實現精准控制，提升農產品質量穩定性並減少浪費。在農產品銷售領域，AI大數據分析可以幫助新農人更好地了解市場需求及消費者偏好，從而精准定位產品，制定合理營銷策略，提高農產品市場競爭力。

無人駕駛拖拉機、智能田間管理機器人、AI模擬農場體驗平台、售賣農產品機器人……在AI技術強力賦能下，現代農業正邁向更高效率、更具智能、更為可持續的發展新境界。

誠然，AI在農業領域的應用正深刻改變傳統生產方式，讓農業生產與銷售更加科學、高效，讓新農人從繁重體力勞動與傳統經驗束縛中解放出來，有更多時間與精力學習新知識、新技能。但需要強調的是，盡管AI技術展現出強大的監測、分析和決策功能，但我們仍要認識到，它只是輔助工具，不能完全替代農民的經驗判斷與田間實踐。

從技術層面來看，農業AI還存在諸多問題：比如，數據是AI發展的基石，農業生產數據分散在農戶、農業企業、科研機構以及政府等多個主體，缺乏有效的整合與共享機制，數據採集標准不統一，質量參差不齊，進而制約了AI模型的訓練效果。沒有准確、全面的數據支撐，AI的農業應用就如同無本之木，難以發揮應有作用。再比如，農作物種目繁多，我國各地區的土壤、氣候等自然條件差異巨大，病虫害種類繁雜且變異速度快，這對AI模型適應性與精准性提出了極高要求。目前，許多農業AI應用仍處於試點階段，在大規模農業生產應用中難以穩定、可靠地運行。在一些復雜的農業環境中，智能農機可能會出現故障，AI對病虫害的識別也可能出現偏差，這都會給農業生產帶來損失。

同時，過度依賴AI還可能導致新農人自身技能和經驗的退化。農業生產是一個復雜過程，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情況，往往需要新農人憑借農業知識和經驗來應對。如果長期過度依賴AI，新農人可能會逐漸失去對農業生產實際情況的敏銳洞察力與判斷力。

筆者認為，基於這一共識，政府、企業、科研機構應加大對農業數據整合、技術研發以及降低成本等方面的投入與支持，新農人也應在借助AI技術的同時，重視自身農業技能提升與農耕經驗積累。理想的現代農業，是讓AI的精准分析與新農人的田間智慧相互印証——既用傳感器監測墒情，也憑手感判斷土質﹔既參考市場預測模型，也結合老農的“看天”經驗。這種AI技術與傳統經驗的融合，不是簡單的替代，而是通過AI重新“破譯”農人與土地融合的新密碼。

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

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