当前，数字技术正加快进入农业领域，数据、算法与装备共同推进，正改变农业科研模式与生产方式。从育种到田间管理、从病虫害监测到农机作业调度，智能化应用持续拓展。此外，农业科技创新也面临“从实验室到田间地头”的落地挑战，亟需在算力供给、模型能力、人才结构与协同机制等实现系统性突破。 据承办方介绍，全国农业高校人工智能学院院长研讨会将于2026年3月20日至22日在海南三亚崖州湾举行。会议由中国工程院院士、北京市农林科学院研究员赵春江与崖州湾实验室副主任、首席科学家陈凡担任大会主席，学术委员会由全国农业院校涉及的负责人及领域专家组成。研讨会根据三项议题：国产算力在农业场景应用的瓶颈与机遇、农业领域大模型的研究与利用、农业人工智能人才培养路径与实践探索，旨在汇聚农业高校与科研力量，推动“政产学研用”协同落地。 一、问题：农业智能化在“能用”与“好用”之间仍有差距 业内普遍认为，农业场景碎片化、区域差异大、数据类型复杂，智能化应用常面临“能用但难规模化”的挑战。一上，育种、土壤、气象、植保、农机等环节的数据标准不一、质量不齐，影响模型训练与跨区域迁移。另一方面，农业生产对稳定性与可解释性要求高，算法结果如何获得科研与生产环节的信任、如何形成可验证的闭环，仍需制度、技术与方法共同完善。 二、原因：算力、数据、机制与人才多重约束叠加 从供给侧看，农业模型对算力与工程化能力需求持续上升，但“算力适配、成本控制、端云协同、现场运维”等环节仍有短板，尤其基层应用对低成本、易部署、可持续运维提出更高要求。从数据侧看，农业数据来源分散、采集成本高，并涉及品种资源、生产经营等敏感信息，数据共享与合规使用需要更清晰的边界和规则。从组织侧看，农业科研、企业应用与基层推广之间仍存在衔接不畅问题，导致成果转化周期长、商业模式不稳。更关键的是，既懂农业规律又具备算法与工程能力的复合型人才不足，影响创新效率与落地质量。 三、影响：关键突破事关粮食安全与乡村全面振兴 推进农业智能化，不仅关乎单产与效率提升，也与粮食安全、种业振兴、农业韧性增强紧密相关。近年来，智慧育种平台、农业知识服务模型等探索不断出现，推动科研流程与生产决策向数据驱动转变。政策层面，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出加快农业数智化转型升级，支持智能农机和农业无人机等装备发展，表达出明确的产业信号。鉴于此，谁能率先解决算力适配、模型可信、场景闭环与人才供给等关键问题，谁就更可能在农业科技创新与产业升级中占据主动。 四、对策：以研讨会为契机推进“标准—平台—人才—场景”协同攻关 与会各方预计将围绕三条主线形成共识：其一，面向农业关键场景推动国产算力与软件生态适配，探索更符合农业生产特点的端云协同架构，降低部署与运维成本。其二，推动农业大模型在育种、植保、栽培管理、农机作业等方向形成可评测、可验证、可追溯的技术路线，兼顾性能与可解释性，提升科研可信度与生产可用性。其三，以学院建设为抓手，完善课程体系、实训平台与产学合作机制，探索“以农业问题为牵引、以工程能力为支撑、以产业实践为检验”的人才培养模式，逐步补齐复合型人才短板。 五、前景：从点状试验走向体系化能力，构建开放协同的农业智能创新生态 可以预期，随着算力供给优化、数据要素治理完善以及标准体系逐步建立，农业智能化将从单点应用走向跨环节协同，进而支撑从科研到生产、从装备到服务的全链条升级。崖州湾集聚种业与科研资源，具备开展试验验证与成果转化条件。本次研讨会若能在评测体系、数据规范、联合攻关与人才共育等上形成可复制机制安排，将有助于提升行业整体创新效率，推动农业科技成果更快转化为现实生产力。
人工智能与农业的深度融合，是农业现代化的重要路径，也是推进乡村振兴的关键支撑。此次研讨会将为行业提供交流与对接平台，促进技术转化和应用落地。随着政策持续发力与技术逐步成熟，“AI+农业”有望在更广范围、更深层次释放价值，为中国农业高质量发展提供新的动力。