人工智能赋能农业研究的坑，远比你想象的多

本文来自微信公众号： 生态学时空 ，作者：复旦赵斌，原文标题：《【本周Science】人工智能赋能农业研究的坑，远比你想象的多 | 一起读顶刊-2026》

AI能快速分析海量农业数据、加速培育抗逆作物、为农民提供智能种植咨询，所有人都期待它能成为破解全球农业危机的万能钥匙。数十年来，农业研究界为帮扶小农改良作物、提升农业系统韧性，积累了海量宝贵数据，而AI的出现，无疑为挖掘这些数据价值、推动农业科学突破提供了强大动力。但现实是，许多投入巨资的农业AI项目都回报惨淡，甚至因忽视本土现实加剧了农业发展的差距。

昨天发表在《科学》的这篇前沿研究，点透了农业AI的核心矛盾：AI能改变农业研究，但前提是我们找对了它的位置——它是助力研究的伙伴，而非主导农业的主人。下面，我们就来拆解农业AI的真实潜力、核心风险，以及让它真正落地赋能的科学路径。

一、AI在农业研究里，到底能做什么？

人工智能是个庞大的技术体系，其中机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）是目前农业研究中应用最广、价值最大的两类技术，前者擅长分析数据，后者擅长传递知识，二者已在多个领域带来实实在在的突破。

机器学习：农业研究的超级数据分析员

机器学习是让计算机从海量复杂数据中自动找规律、做预测，不用人类手动编程，简单说就是教电脑自己分析问题。农业研究积累了天量的气候、作物、土壤、牲畜数据，靠人工分析耗时又费力，而机器学习成了高效的解压器：

1. 加速气候建模，能更快识别气候规律、预测极端天气，还能模拟不同气候情景下的农业生产状况；

   
   

2. 强化遥感、供应链分析，精准监测农田墒情、作物长势，优化农产品运输和资源分配；

   
   

3. 快速检测牲畜疾病、分析种质资源，还能加速气候智能型作物（抗热、抗旱、抗涝的作物）的育种，让原本需要数年的育种研究大幅提速。

   
   

大型语言模型：农业知识的普惠传递员

大型语言模型就是我们熟知的ChatGPT这类能理解、生成人类语言的AI，能跨语言翻译、整合知识、解答问题。过去，农业研究的知识往往局限在实验室和专家圈层，小农尤其是偏远地区的农民很难接触到，而大语言模型打破了这层壁垒：

1. 搭建AI农业咨询系统，能为农民解答种植、养殖中的实际问题；

   
   

2. 实现多语言甚至方言交互，比如数字绿色组织的多语言界面，让不同地区的农民都能看懂、听懂专业知识；

   
   

3. 还能将农业知识转化为政策制定的依据，让科研成果更好地对接产业和民生。

   
   

简单说，AI的核心价值，是把农业研究从慢节奏、小范围推向高效率、广覆盖，让科研成果能更快、更准地服务于农业生产。

二、农业AI的坑

尽管潜力巨大，但当前农业AI的发展正陷入一个尴尬的困境：大量投入却收效甚微，甚至可能带来潜在危害。这背后，不是技术不够先进，而是我们忽视了农业AI的独特风险——这些风险都指向一个核心：农业从来不是单纯的技术问题，而是融合了社会、生态、文化的复杂系统，而AI天生擅长技术优化，却极易忽视这些非技术现实。

风险1：放大偏见与误差，贬低小农的本土知识

AI的所有决策都基于数据，而如果数据本身有缺口、设计阶段带有偏见，AI会通过反馈循环不断放大这些问题。比如很多农业AI的设计团队来自西方，其决策和假设都基于西方的农业模式，却被直接应用到非西方的小农社会。而小农是自身农业系统的顶级专家：他们的种植决策，基于当地不可预测的天气、独特的农业生态、微妙的社会文化规范，这些本土知识无法被简单的数据集量化，却被AI轻易忽视。

这种技术偏见，不仅是对小农知识的贬低，更会让AI分析结果偏离实际，甚至给出错误的建议。

风险2：只看产量和收入，把农业变成纯技术优化

AI的技术目标，往往是把作物、牲畜、农场当成待优化的对象，用产量、收入这些冰冷的指标来衡量农业价值，却忽略了农业的社会和生态属性。

比如，一份AI种植方案可能能提高作物产量，却忽视了农民的生产自主性（比如是否符合当地的种植习惯）、赋能价值（比如是否能让妇女、青年农民更易参与）；也可能忽略生态现实，比如过度追求产量而加剧土壤退化、水资源短缺。而这些被忽视的，恰恰是破解农业危机的核心。

风险3：数字鸿沟加剧，把最需要帮助的小农排除在外

AI的应用依赖数字素养、网络连接、智能设备，而全球大量小农既没有时间学习AI技术，也没有网络和设备，直接被排除在农业AI的研究和应用之外。

这种选择性赋能，让农业AI只服务于有条件的农场和群体，反而加剧了农业领域的贫富差距和资源获取差距，与“帮扶小农、促进农业公平”的初衷背道而驰。

风险4：对AI的过度期待，把它当成即插即用的万能解

很多机构认为，只要开发出通用的农业AI工具，就能解决所有农业问题，但现实是，农业挑战是相互关联的——气候、土壤、社会、经济因素交织在一起，没有放之四海而皆准的解决方案。

当前的AI，还无法识别不同地区的特定情境现实，盲目套用通用工具，不仅解决不了问题，还可能因决策失误给小农带来损失。而农业研究直接关乎脆弱的小农生计，种子、土地、信任都是不容冒险的宝贵资源，容错率极低。

三、农业AI的正确打开方式

未来社会的AI，从来不是要不要用，而是怎么用。这篇文章给出了核心答案：让研究人员始终掌控AI，让AI回归研究伙伴的定位，把包容性和贴合现实贯穿AI设计、应用的全流程。具体来说，有五大核心原则，既兼顾科学性，又能让AI真正落地。

1.正视AI的局限性，做好数据的体检和伦理保障

首先要放弃AI万能的幻想，研究人员必须先明确AI的能力边界，同时对农业数据开展压力测试——就像给数据做体检，找出数据中的缺口、误差和偏见，从源头规避AI的错误放大。

同时，要遵循FAIR数据原则（数据可查找、可访问、可互操作、可重用），制定严格的伦理保障措施，明确数据的保护、知情同意和安全重用规则，避免数据滥用和隐私泄露。

2.让AI的特性匹配研究目标，不搞一刀切

农业研究的场景不同，对AI的要求也不同，不能用同一套标准开发AI工具：

• 面向农民的AI咨询工具（由大语言模型支持），必须和农民协同设计，让农民参与到需求定义、功能设计中，确保工具贴合实际种植需求；

  
  

• 而基因库中用于分析植物种质资源的机器学习工具，可以优先注重效率，前提是最终的创新成果（比如耐热小麦、抗旱玉米）能真正解决当地的农业问题。

  
  

3.包容性数据收集，让所有利益相关者发声

数据是AI的基础，而农业AI的数据，必须来自最真实的农业生产现场。研究人员需要投入精力和资源，开展有意义的利益相关者咨询，让小农、农业推广人员、基层研究者都参与到AI的设计、治理和使用全过程。

这样做的核心，是让AI的分析基于真实的农业现实，而不是设计者的主观假设；同时也能减少AI重技术、轻现实的倾向，让AI的目标始终围绕用户的实际需求。

4.弥合数字鸿沟，让AI能真正走到小农身边

技术再好，落不了地就是空谈。要让农业AI服务于小农，必须解决最后一公里的问题：

• 升级田间的数字设备，让小农能便捷地使用AI工具；

  
  

• 用当地的语言、方言清晰解释AI技术，让农民看得懂、用得会；

  
  

• 培训懂AI的农业推广人员，成为连接AI技术和小农的桥梁。

  
  

5.AI工具交付不是终点，而是持续优化的开始

农业的现实是动态变化的——气候在变、作物在生长、农民的需求也在变，因此农业AI不能是一锤子买卖。

开发并交付AI工具，只是研究的一个阶段，后续需要将其作为高效数据生成和验证的平台，持续收集农民的使用反馈、更新农业数据，让AI在实践中不断优化。最终的目标，是让农业AI从单一的工具应用，走向系统级智能——整合粮食、土地、水资源系统的咨询服务，实现对农业风险的精准预测、科学决策，加速农业创新。

四、真实案例：这些农业AI项目，为何能落地？

这些原则并非纸上谈兵，国际农业研究磋商组织（CGIAR）已经将其融入实际的AI研究中，打造了多个落地见效的农业AI项目，两个典型案例能让我们更直观地理解农业AI的正确用法。

案例1：Artemis项目——农民全程参与的作物育种AI

这个项目用手机APP的图像识别技术，加速气候韧性作物的育种，核心亮点是农民全程参与：

1. 由农民最初定义自己面临的作物挑战和育种需求，比如需要更抗涝的水稻、更耐热的玉米；

   
   

2. 农民持续向APP提交作物生长的图像和数据，农业推广人员负责培训农民使用工具；

   
   

3. 跨机构研究人员设计项目和技术，整理、验证农民提交的碎片化数据；

   
   

4. AI则发挥自己的优势，快速分析这些数据，加速育种过程。

   
   

整个过程中，农民是需求的提出者和数据的提供者，研究人员掌控研究方向，AI只是数据分析的加速器，完美贴合了人为主导、AI辅助的原则。

案例2：AgriLLM——贴合本土的农业大语言模型

这是一款专门的农业咨询大语言模型，它的研发从一开始就扎根本土：

1. 研究人员先组织农民和农业推广人员开研讨会，根据当地的实际情况，打造贴合农民的用户画像——考虑性别、农场类型、财务约束，甚至当地的种植用语、方言；

   
   

2. 农民和推广人员持续提供数据和使用反馈，不断调整模型的回答逻辑；

   
   

3. 研究人员负责项目架构和数据验证，AI则整合数据，用多语言为农民提供种植咨询。

   
   

目前，这款工具不仅能解决当地的特定农业问题，还被纳入阿联酋的人工智能农业生态系统，朝着跨区域的系统级智能发展。

五、核心共识：AI是工具，人才是农业研究的核心

要设法打破AI技术至上的迷思，这样的想法几乎家喻户晓。这篇研究总结出：要让AI真正赋能农业，在全球农业危机日益复杂的今天，还需要把握三个关键：

1. 设计优先，而非事后补充：把边缘化群体的实际体验、小农的本土知识纳入AI设计的第一步，让AI克服而非强化农业发展的差距；

   
   

2. 向资助者传递科学共识：缺乏包容性的农业AI研究，不仅在伦理上不公，在科学上也存在致命缺陷，只有扎根现实的研究，才能带来真正的价值；

   
   

3. 研究人员始终做科学的守护者：坚守包容性、尊重贡献者的传统科研原则，掌控AI的设计和使用，让AI的特性服务于农业研究，而非让研究迁就技术。

   
   

对于农业来说，技术的价值从来不是追求先进，而是贴合实际。AI的出现，为农业研究带来了前所未有的机遇，但只有让技术回归“服务于人”的本质，让AI与本土知识、社会生态现实深度融合，才能让它真正成为破解农业危机、帮扶小农的有力武器，而不是放大差距的新工具。

说到底，最好的农业AI，从来不是技术最先进的，而是最懂农业、最懂农民的。

解读文献：

• https://doi.org/10.1126/science.aef0964