大學(xué)2025丨福建農(nóng)林大學(xué)黨委書記賴海榕：AI落地農(nóng)田林區(qū)，最難的是“最后一公里”

【編者按】

在人工智能與人形機(jī)器人的一騎絕塵中，中國大學(xué)迎來2025。

2025年，注定要成為變革的年份。是以戰(zhàn)略敏捷贏得戰(zhàn)略主動，還是在延誤中錯失轉(zhuǎn)型機(jī)遇，中國大學(xué)踏上征途。

人工智能技術(shù)如何賦能學(xué)科建設(shè)？人工智能技術(shù)給創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來哪些啟示？澎湃新聞特推出“大學(xué)2025”專題，以深入探討人工智能時代的大學(xué)之變。

近日，福建農(nóng)林大學(xué)黨委書記賴海榕接受澎湃新聞（www.ditubang.cn）專訪時表示，面對人工智能帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，農(nóng)林學(xué)科需要主動求變，在堅守學(xué)科本質(zhì)的同時，積極擁抱智能技術(shù)，構(gòu)建面向未來的學(xué)科發(fā)展新生態(tài)。

福建農(nóng)林大學(xué)黨委書記賴海榕。本文圖片均由福建農(nóng)林大學(xué)提供

人工智能+農(nóng)林學(xué)科會有怎樣的構(gòu)想？AI能否“爆改”農(nóng)林業(yè)？

“在AI浪潮席卷全球的背景下，傳統(tǒng)農(nóng)林產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷深刻的智能化變革。無人機(jī)巡檢、農(nóng)田數(shù)字孿生、AI病蟲害預(yù)警等創(chuàng)新技術(shù)，正在重新定義‘耕讀傳家’的內(nèi)涵?！比涨?，福建農(nóng)林大學(xué)黨委書記賴海榕接受澎湃新聞專訪時表示，“重塑農(nóng)林人才的核心能力體系，前瞻性定位其未來角色，是引領(lǐng)新農(nóng)科教育發(fā)展的關(guān)鍵?！?/p>

今年6月份，福建農(nóng)林大學(xué)宣布成立農(nóng)林人工智能研究院，目的是突破一批農(nóng)林人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，引育一批農(nóng)林人工智能領(lǐng)域高層次人才，解決一批現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)發(fā)展中的實際問題。

根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的通知《全國智慧農(nóng)業(yè)行動計劃（2024—2028年）》，目標(biāo)是到2026年底，智慧農(nóng)業(yè)公共服務(wù)能力初步形成，探索一批主要作物大面積單產(chǎn)提升智能化解決方案和智慧農(nóng)（牧、漁）場技術(shù)模式，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化率達(dá)到30%以上。

“AI技術(shù)從實驗室走向農(nóng)田林區(qū)，最難的是‘最后一公里’?！辟嚭ｉ耪J(rèn)為，人工智能與農(nóng)林業(yè)融合，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略方向。但要讓AI真正扎根田間地頭，實現(xiàn)從“概念落地”到“全面推廣”，不能依賴某一項技術(shù)或單一設(shè)備的突破，而必須構(gòu)建一條“從需求出發(fā)、向?qū)嵉芈涞亍钡耐暾麆?chuàng)新路徑。

福建農(nóng)林大學(xué)

AI重新定義“耕讀傳家”的內(nèi)涵

澎湃新聞：人工智能技術(shù)的發(fā)展給農(nóng)林學(xué)科帶來哪些沖擊，又將如何賦能農(nóng)林學(xué)科？

賴海榕：人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正在深刻重塑農(nóng)林學(xué)科的發(fā)展格局，不僅對傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科范式帶來沖擊，而且倒逼傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科體系建設(shè)加快優(yōu)化調(diào)整。我擬從五個方面談?wù)劵菊J(rèn)識。

一是在知識體系方面：促進(jìn)從單一學(xué)科到智能交叉。人工智能技術(shù)的融入，將促進(jìn)農(nóng)林學(xué)科知識體系進(jìn)行大規(guī)模的更新和重構(gòu)。傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科聚焦生物學(xué)、生態(tài)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科知識，而人工智能的發(fā)展要求傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科融入計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科知識，推動計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科深度交叉，使單一學(xué)科逐漸走向智能交叉。

二是在科學(xué)研究方面：推動從田間實驗到智能預(yù)測。以往農(nóng)林學(xué)科的研究多依賴于實地觀察、實驗操作等傳統(tǒng)方法。人工智能技術(shù)的發(fā)展推動了科研范式從傳統(tǒng)“假設(shè)－驗證”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變，未來的科學(xué)研究更多地借助人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建和預(yù)測模擬，進(jìn)一步加快農(nóng)林領(lǐng)域科學(xué)研究進(jìn)展，提高科研成果產(chǎn)出效率。

三是在人才培養(yǎng)方面：實現(xiàn)從專業(yè)分割到復(fù)合融通。人工智能技術(shù)的應(yīng)用要求農(nóng)林學(xué)科培養(yǎng)既懂農(nóng)林專業(yè)知識，又掌握人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才，將數(shù)字化、信息化、智能化等要素有機(jī)融入人才培養(yǎng)過程，著力打造與復(fù)合型人才相匹配的“人工智能+”專業(yè)體系、課程體系、數(shù)字化教材、實踐基地，創(chuàng)新課堂教學(xué)模式，實現(xiàn)人工智能與課堂教學(xué)的深度融合。

四是在師資隊伍方面：加快從知識傳授到智能引領(lǐng)。人工智能技術(shù)迭代加快，新的教學(xué)場景不斷重構(gòu)，教師角色正被重塑，傳統(tǒng)知識儲備優(yōu)勢受到挑戰(zhàn)，跨學(xué)科能力要求提高。農(nóng)林高校部分教師無法及時掌握先進(jìn)的教學(xué)技術(shù)，人工智能領(lǐng)域的師資匱乏問題凸顯，教師隊伍的能力與結(jié)構(gòu)調(diào)整迫在眉睫，需要加快推動教師隊伍數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

五是在社會服務(wù)方面：探索從單一模式到范式創(chuàng)新。在人工智能技術(shù)的沖擊下，農(nóng)林高校社會服務(wù)的組織模式被重塑，傳統(tǒng)的線下服務(wù)逐漸向線上線下融合轉(zhuǎn)變。服務(wù)內(nèi)容更趨多元，可以提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析、智能決策支持等增值服務(wù)。服務(wù)范圍得到拓展，更廣泛地輻射到偏遠(yuǎn)地區(qū)和基層一線。科技成果轉(zhuǎn)化周期縮短，產(chǎn)學(xué)合作競爭進(jìn)一步加劇。

總之，面對人工智能帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，農(nóng)林學(xué)科需要主動求變，在堅守學(xué)科本質(zhì)的同時，積極擁抱智能技術(shù)，構(gòu)建面向未來的學(xué)科發(fā)展新生態(tài)。

澎湃新聞：您認(rèn)為，AI時代農(nóng)林人才的核心競爭力是什么？如何定位未來農(nóng)林人才的角色？

賴海榕：在AI浪潮席卷全球的背景下，傳統(tǒng)農(nóng)林產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷深刻的智能化變革。無人機(jī)巡檢、農(nóng)田數(shù)字孿生、AI病蟲害預(yù)警等創(chuàng)新技術(shù)，正在重新定義“耕讀傳家”的內(nèi)涵。我們深刻認(rèn)識到，重塑農(nóng)林人才的核心能力體系，前瞻性定位其未來角色，是引領(lǐng)新農(nóng)科教育發(fā)展的關(guān)鍵。

我認(rèn)為，AI時代農(nóng)林人才的核心競爭力主要表現(xiàn)在以下幾方面。

一是跨學(xué)科知識融合能力：AI正打破傳統(tǒng)農(nóng)林專業(yè)的壁壘。未來人才需同時掌握農(nóng)學(xué)、林學(xué)基礎(chǔ)理論與人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，構(gòu)建“農(nóng)科+工科+數(shù)據(jù)科學(xué)”的知識圖譜。例如，福建農(nóng)林大學(xué)開發(fā)的智慧農(nóng)作教學(xué)平臺，要求學(xué)生既能解析作物生長模型，又能運(yùn)用AI大模型優(yōu)化決策，顯著提升蟲情識別準(zhǔn)確率和水肥利用率。這種能力已成為入選福建省“人工智能+教育”典型案例的核心支撐。

二是精準(zhǔn)對接產(chǎn)業(yè)需求能力：必須提高科技成果轉(zhuǎn)化的能力。如，福建農(nóng)林大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院的智能視覺與大數(shù)據(jù)研究中心團(tuán)隊開發(fā)的Panicle-Cloud平臺，通過無人機(jī)圖像智能量化稻穗數(shù)量，實現(xiàn)水稻產(chǎn)量高精度分類全流程智能化，相關(guān)成果發(fā)表于國際知名期刊《Plant Phenomics》，是一個因應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要解決關(guān)鍵技術(shù)“卡脖子”問題的典型案例。

三是創(chuàng)新思維能力：面對AI時代的復(fù)雜性和不確定性，農(nóng)林人才要敢于突破傳統(tǒng)思維，提出創(chuàng)新性解決方案。福建農(nóng)林大學(xué)農(nóng)林人工智能研究院的設(shè)立，正是為了突破關(guān)鍵核心技術(shù)，引育高層次人才，解決現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)實際問題，探索學(xué)科交叉創(chuàng)新機(jī)制，打造技術(shù)創(chuàng)新高地、人才孵化器與產(chǎn)業(yè)連接器。

關(guān)于未來農(nóng)林人才的角色定位，我認(rèn)為應(yīng)該放在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需求和AI技術(shù)浪潮中來認(rèn)識。

智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展成為全球趨勢，要求未來人才兼具農(nóng)業(yè)情懷、跨學(xué)科思維、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力和扎實實操技能。未來農(nóng)林人才應(yīng)該要能扮演以下角色：

智能農(nóng)林業(yè)的建設(shè)者與推動者：成為推動現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量，運(yùn)用AI技術(shù)設(shè)計開發(fā)自動化、精準(zhǔn)化、高效化的生產(chǎn)管理系統(tǒng)，提升資源利用效率和生態(tài)保護(hù)水平。

現(xiàn)代農(nóng)林科技創(chuàng)新的實踐者和應(yīng)用者：深入理解農(nóng)林生產(chǎn)需求與特點，針對性創(chuàng)新應(yīng)用AI技術(shù)，開發(fā)適合不同環(huán)境特點的智能機(jī)器人、無人機(jī)系統(tǒng)、農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)等，創(chuàng)造更多附加值。

農(nóng)林產(chǎn)業(yè)智能化的傳播者與培訓(xùn)者：承擔(dān)提升農(nóng)林行業(yè)AI素養(yǎng)的重任，通過培訓(xùn)、指導(dǎo)和科普，向農(nóng)民、涉農(nóng)工作者及企業(yè)傳授知識與技術(shù)，提升行業(yè)整體水平和創(chuàng)新能力。

跨界學(xué)科交流發(fā)展的協(xié)同者和引領(lǐng)者：發(fā)揮跨學(xué)科背景優(yōu)勢，促進(jìn)農(nóng)林學(xué)科與其他領(lǐng)域的交流合作，推動交叉融合，為解決農(nóng)林領(lǐng)域復(fù)雜問題提供更全面有效的方案。

福建農(nóng)林大學(xué)

培養(yǎng)既懂農(nóng)林又精通AI的復(fù)合型人才

澎湃新聞：在學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)上，福建農(nóng)林大學(xué)相應(yīng)作出了哪些調(diào)整？

賴海榕：福建農(nóng)林大學(xué)以“人工智能+”驅(qū)動學(xué)科轉(zhuǎn)型升級，以平臺建設(shè)攻堅技術(shù)瓶頸，以人才培養(yǎng)筑牢發(fā)展根基，讓智能科技真正扎根田野，為加快推動農(nóng)林業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程賦能。

一是通過數(shù)字賦能組建新型學(xué)院。面對新興學(xué)科交叉融合趨勢，學(xué)校組建了一批新型學(xué)院，建立以“數(shù)字化”為紐帶的多元育人體系。如，未來技術(shù)學(xué)院以“創(chuàng)新研究群體+專業(yè)系”模式培育高端人才，為智能育種、精準(zhǔn)種植等提供技術(shù)支撐；安溪茶學(xué)院（數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)院）采取校地企合作、產(chǎn)教融合育人辦學(xué)模式，設(shè)置數(shù)字經(jīng)濟(jì)等本科專業(yè)，培養(yǎng)面向數(shù)字賦能的應(yīng)用型人才。這些學(xué)院既服務(wù)國家戰(zhàn)略需求，又契合區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，形成了“一院一特色”的育人格局。

二是構(gòu)建“人工智能+”學(xué)科專業(yè)體系。學(xué)校增設(shè)了農(nóng)業(yè)人工智能、智慧植保、智慧園藝二級學(xué)科博士點及農(nóng)林大數(shù)據(jù)科學(xué)與工程交叉學(xué)科博士點；新增智能科學(xué)與技術(shù)碩士點，布局智能建造、智慧農(nóng)業(yè)、智慧林業(yè)等“四新專業(yè)”，構(gòu)建“人工智能+農(nóng)林”人才培養(yǎng)體系；以服務(wù)國家和區(qū)域戰(zhàn)略為導(dǎo)向，探索設(shè)置數(shù)字生物科學(xué)等6個嚴(yán)家顯實驗班和智慧茶學(xué)等5個特色培養(yǎng)班。

三是打造農(nóng)林人工智能技術(shù)創(chuàng)新高地。學(xué)校通過建設(shè)數(shù)字福建農(nóng)林大數(shù)據(jù)研究所、智慧農(nóng)林重點實驗室等引導(dǎo)性平臺，加速布局創(chuàng)新載體；2022年成立農(nóng)業(yè)人工智能研究中心和農(nóng)林大數(shù)據(jù)研究中心；2023年獲批全國首批農(nóng)業(yè)人工智能專精特新產(chǎn)業(yè)學(xué)院；2025年成立農(nóng)林人工智能研究院。這些平臺主要聚焦農(nóng)林信息智能感知、大數(shù)據(jù)與智能分析、智能裝備與機(jī)器人、智能農(nóng)林系統(tǒng)集成等核心領(lǐng)域，致力于突破一批農(nóng)林人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，解決一批現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)發(fā)展中的實際問題，致力于集成發(fā)展為農(nóng)林人工智能的技術(shù)創(chuàng)新高地。

四是建設(shè)“人工智能+”優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源體系。學(xué)校實施“數(shù)字賦能新農(nóng)科”行動：首先，重構(gòu)課程，36個涉農(nóng)專業(yè)全面開設(shè)數(shù)字素養(yǎng)通識課，每專業(yè)設(shè)置3門以上數(shù)字類核心課；資源升級，建設(shè)《農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人虛擬仿真實驗》等國家級、省級一流課程，《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》等4門課程獲評優(yōu)秀課程思政示范課程，開發(fā)《農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)論》等智能教材；其次，打造場景，培育建設(shè)《創(chuàng)建“數(shù)據(jù)感知－模型推演－智能決策”全鏈條智慧農(nóng)作實踐教學(xué)體系》等“人工智能+教育”應(yīng)用場景典型案例；第三，創(chuàng)新模式，大范圍推廣線上教學(xué)、線上線下混合式教學(xué)，建設(shè)29個校內(nèi)虛擬教研室，其中海峽兩岸人居生態(tài)環(huán)境建設(shè)、植物保護(hù)專業(yè)2個獲批教育部立項，推動跨地域教研協(xié)同；第四，仿真應(yīng)用，建設(shè)國家級虛擬仿真實驗教學(xué)項目9項，省級虛擬仿真實驗教學(xué)中心6個、省級虛擬仿真實驗教學(xué)項目38項，校級虛擬仿真實驗教學(xué)中心2個，校級虛擬仿真實驗教學(xué)項目38項。

五是加快教師隊伍數(shù)字化轉(zhuǎn)型。學(xué)校通過專題工作坊、雙一流高校專項培訓(xùn)、企業(yè)掛職等路徑提升教師數(shù)字能力，同時，學(xué)校也有組織地引進(jìn)了一批人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀人才。目前，學(xué)校加速推進(jìn)落實“人工智能+”行動計劃，攜關(guān)鍵人才政策走進(jìn)同濟(jì)大學(xué)，聚焦人工智能等重點領(lǐng)域招賢納士，精準(zhǔn)對接吸引優(yōu)秀青年人才加盟我校。同時，學(xué)校還將以農(nóng)林人工智能研究院為平臺，積極吸引國內(nèi)外優(yōu)秀人才加入研究院，組建高水平的優(yōu)秀科研團(tuán)隊。

六是推動社會服務(wù)模式智能化升級。學(xué)校通過實施數(shù)字賦能服務(wù)行動，以智能化服務(wù)推動涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)升級，主要包括：聚焦農(nóng)村數(shù)字普惠金融、農(nóng)產(chǎn)品電商等領(lǐng)域，組建專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊助力農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型；圍繞智慧種業(yè)、農(nóng)情監(jiān)測云平臺等關(guān)鍵技術(shù)，聯(lián)合企業(yè)技術(shù)攻關(guān)，推動福建特色大田作物、園藝作物及設(shè)施農(nóng)業(yè)智能化、精準(zhǔn)化生產(chǎn)；打破地域限制，構(gòu)建線上線下一體化服務(wù)體系，加速農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化，提升技術(shù)推廣效率。

澎湃新聞：福建農(nóng)林大學(xué)新成立了農(nóng)林人工智能研究院，如何瞄準(zhǔn)農(nóng)林業(yè)“卡脖子”問題？

賴海榕：當(dāng)前，農(nóng)林業(yè)正處在從傳統(tǒng)向現(xiàn)代躍升的關(guān)鍵階段，但一系列“卡脖子”問題依然制約發(fā)展，尤其是在高效感知、精準(zhǔn)分析、智能裝備、科學(xué)決策等方面，存在短板和瓶頸。破解這些關(guān)鍵難題，必須依靠科技力量特別是人工智能的賦能。福建農(nóng)林大學(xué)主動回應(yīng)國家戰(zhàn)略和行業(yè)所需，組建農(nóng)林人工智能研究院，目標(biāo)就是把“科技的箭”射向農(nóng)林業(yè)最緊迫的“靶心”。我們從以下幾個方面系統(tǒng)謀劃、精準(zhǔn)發(fā)力，切實瞄準(zhǔn)“卡脖子”問題展開布局：

以問題導(dǎo)向為牽引，精準(zhǔn)識別并聚焦核心瓶頸。我們緊盯農(nóng)林業(yè)中技術(shù)不足、裝備缺位、數(shù)據(jù)斷層、智能決策滯后等問題，從中提煉出亟需攻克的技術(shù)堵點。堅持問題導(dǎo)向，圍繞病蟲害智能識別、丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航、林區(qū)遠(yuǎn)程監(jiān)測、作物智能調(diào)控等關(guān)鍵場景，組織校內(nèi)外團(tuán)隊聯(lián)合攻關(guān)，推動科研選題與實際難題高強(qiáng)度對接，切實提升科研工作的靶向性和落地性。

以自主可控為目標(biāo)，構(gòu)建關(guān)鍵核心技術(shù)體系。研究院聚焦感知、分析、決策、執(zhí)行四個核心環(huán)節(jié)，系統(tǒng)構(gòu)建農(nóng)林人工智能全鏈條技術(shù)體系。集中力量攻克新型農(nóng)林傳感器、智能分析算法、作物生長模型、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等核心技術(shù)，特別是針對福建多山、多雨、多樣生態(tài)環(huán)境的實際，研發(fā)適配性更強(qiáng)的智能裝備。通過加強(qiáng)自主研發(fā)，解決傳感精度不夠、智能模型泛化不足、復(fù)雜環(huán)境下設(shè)備適應(yīng)性差等“卡脖子”難題，努力打造具備完全自主知識產(chǎn)權(quán)的智能農(nóng)林技術(shù)解決方案。

以機(jī)制創(chuàng)新為保障，形成集中攻關(guān)的科研組織模式。解決“卡脖子”問題，既要技術(shù)突破，也需體制支撐。我們在研究院運(yùn)行機(jī)制上推動改革，構(gòu)建高效、靈活、集成的科研組織體系。通過推行PI負(fù)責(zé)制、任務(wù)揭榜制、成果導(dǎo)向制等機(jī)制，讓真正“盯問題、解難題”的科研團(tuán)隊擁有更大自主權(quán)，確保集中資源解決關(guān)鍵問題、真問題。

以場景應(yīng)用為牽引，推動技術(shù)成果精準(zhǔn)落地。許多農(nóng)林科技“好在實驗室，弱在現(xiàn)場”。研究院堅持從源頭設(shè)計到終端應(yīng)用都以落地為導(dǎo)向，廣泛布局典型場景，推動技術(shù)“長在地頭”“用在林中”。我們已聯(lián)合地方政府和龍頭企業(yè)在茶園、果園、林場等設(shè)立智慧化試驗基地，把病蟲害預(yù)警、灌溉調(diào)控、林木健康監(jiān)測等系統(tǒng)部署到真實場景中，形成“邊研究、邊驗證、邊推廣”的模式。通過這些示范，打通從科研成果到現(xiàn)實生產(chǎn)力的通道，破解科技“落不了地”“用不上”的難題。

以人才和平臺為基礎(chǔ)，構(gòu)建破解難題的持續(xù)能力。我們注重青年培養(yǎng)與高層次引進(jìn)，逐步構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理、充滿活力的人才隊伍。目前正組建籌備6個方向研究中心，覆蓋AI芯片、集成電路、智能感知、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、農(nóng)林大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，集聚了一批國家級人才和中青年骨干。依托研究院，我們正籌建人工智能學(xué)院，加快培養(yǎng)既懂農(nóng)林又精通AI的復(fù)合型人才，形成持續(xù)突破“卡脖子”問題的源頭活水。

福建農(nóng)林大學(xué)宣布成立農(nóng)林人工智能研究院

讓AI真正扎根田間地頭

澎湃新聞：傳統(tǒng)農(nóng)林學(xué)科強(qiáng)調(diào)田間地頭經(jīng)驗，而AI要求學(xué)生掌握算法與硬件操作。福建農(nóng)林大學(xué)如何打破學(xué)科壁壘，推動人工智能與智慧農(nóng)業(yè)、智慧林業(yè)等學(xué)科深度交叉融合？

賴海榕：福建農(nóng)林大學(xué)在推動人工智能與農(nóng)林學(xué)科交叉融合的探索中，主要從以下幾方面發(fā)力：

一是以頂層設(shè)計推動融合，構(gòu)建跨學(xué)科協(xié)同發(fā)展機(jī)制。首先要解決的是制度層面的壁壘。我們在推進(jìn)人工智能與農(nóng)林深度融合的過程中，充分認(rèn)識到必須從體制機(jī)制上進(jìn)行頂層設(shè)計，推動學(xué)科從“串聯(lián)”走向“交融”。學(xué)校圍繞新成立的農(nóng)林人工智能研究院，打破院系界限，整合農(nóng)業(yè)、林業(yè)、計算機(jī)、人工智能、智能科學(xué)、電子信息、環(huán)境科學(xué)等多學(xué)科資源，建立起以重大問題為牽引的交叉組織機(jī)制。通過統(tǒng)一部署團(tuán)隊建設(shè)、科研方向、平臺布局與人才培養(yǎng)，將原本相對獨(dú)立的學(xué)科力量整合在同一張“路線圖”上，推進(jìn)從“多學(xué)科參與”向“多學(xué)科共創(chuàng)”轉(zhuǎn)變。同時，在人才評價、資源配置、課題申報等方面出臺配套政策，打破原有的“以學(xué)科為單元”分割格局，引導(dǎo)更多教師和科研人員走出本學(xué)科“舒適區(qū)”，進(jìn)入交叉領(lǐng)域“主戰(zhàn)場”。

二是以科研任務(wù)為牽引，推動AI主動融入農(nóng)林場景。將AI研究緊密嵌入智慧農(nóng)業(yè)、智慧林業(yè)實際場景，通過真實任務(wù)實現(xiàn)知識融合與方法共創(chuàng)。例如在果園病蟲害識別、山區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)器人精準(zhǔn)作業(yè)、森林資源智能監(jiān)測等方向，組織農(nóng)林專家與AI工程師聯(lián)合開展算法建模、系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用部署，逐步消融學(xué)科壁壘，為技術(shù)創(chuàng)新打下了堅實基礎(chǔ)。研究院還聯(lián)合地方政府和企業(yè)共建智慧果園、智能茶園、數(shù)字林場等示范基地，把AI系統(tǒng)嵌入種植、灌溉、采摘、檢測等全流程，通過一線試錯與反饋實現(xiàn)系統(tǒng)迭代與學(xué)科融合的實質(zhì)進(jìn)展。

三是以課程體系重構(gòu)為核心，培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才。推動人工智能與農(nóng)林融合，根本在于培育既懂AI又懂農(nóng)業(yè)的高層次復(fù)合型人才。為此，我們在農(nóng)林類專業(yè)中系統(tǒng)引入人工智能方向的課程模塊，開設(shè)如《人工智能導(dǎo)論》《機(jī)器學(xué)習(xí)》《深度學(xué)習(xí)》《機(jī)器人設(shè)計與實踐》等課程，幫助學(xué)生建立跨領(lǐng)域技術(shù)認(rèn)知和工程能力。同時，在計算機(jī)信息類專業(yè)中增加《植物學(xué)》《農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)》等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)課程，使理工科學(xué)生具備理解農(nóng)業(yè)場景的能力。我們計劃推行雙導(dǎo)師制、聯(lián)合實訓(xùn)和交叉選修等機(jī)制，為學(xué)生提供真實項目訓(xùn)練，構(gòu)建“課程+項目+實踐”的能力培養(yǎng)閉環(huán)。

四是以高水平平臺為支撐，搭建學(xué)科融合的實踐載體。研究平臺是支撐交叉融合的關(guān)鍵依托。我們依托研究院設(shè)立了涵蓋AI芯片、集成電路、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、智能感知、農(nóng)林大數(shù)據(jù)等六大研究中心，每一個平臺都由來自不同專業(yè)背景的PI共同主導(dǎo)，圍繞真實應(yīng)用場景協(xié)同研究。在“智慧農(nóng)林系統(tǒng)集成”方向，我們推動構(gòu)建集遙感監(jiān)測、邊緣計算、智能決策于一體的試驗平臺，實現(xiàn)算法與裝備在真實農(nóng)業(yè)場景下的集成驗證。這些平臺不僅是科技攻關(guān)的陣地，更是交叉融合的“實戰(zhàn)課堂”。

福建農(nóng)林大學(xué)旗山種業(yè)創(chuàng)新基地

澎湃新聞：您認(rèn)為農(nóng)林業(yè)AI可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵要素是什么？如何解決AI設(shè)備成本高昂的問題？從研發(fā)到投產(chǎn)需要解決哪些問題，希望獲得哪方面的支持？

賴海榕：人工智能與農(nóng)林業(yè)融合，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略方向。但要讓AI真正扎根田間地頭，實現(xiàn)從“概念落地”到“全面推廣”，不能依賴某一項技術(shù)或單一設(shè)備的突破，而必須構(gòu)建一條“從需求出發(fā)、向?qū)嵉芈涞亍钡耐暾麆?chuàng)新路徑。圍繞農(nóng)林AI的可持續(xù)發(fā)展，我們認(rèn)為應(yīng)從三個維度重點突破：

一是關(guān)于農(nóng)林業(yè)AI可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵要素。農(nóng)林AI可持續(xù)發(fā)展的根本在于建立以實際需求為導(dǎo)向、以系統(tǒng)集成為基礎(chǔ)、以場景落地為路徑的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗驅(qū)動，人工智能則依賴數(shù)據(jù)和模型，二者要真正融合，首先必須明確“問題在哪、技術(shù)為何而生”。其次，要注重系統(tǒng)協(xié)同。AI在農(nóng)林中的應(yīng)用不再是單點式，而是涵蓋感知、分析、決策、執(zhí)行的全過程，需要感知設(shè)備、邊緣計算、控制平臺、算法系統(tǒng)等多環(huán)節(jié)協(xié)同工作。研究院通過設(shè)立多個專業(yè)方向研究中心，推動跨學(xué)科團(tuán)隊協(xié)同攻關(guān)，增強(qiáng)系統(tǒng)融合性和穩(wěn)定性。只有將需求牽引、技術(shù)集成、場景驗證三者緊密銜接，才能讓AI在農(nóng)林領(lǐng)域真正“扎根生長”。

二是關(guān)于如何解決AI設(shè)備成本高昂的問題。當(dāng)前AI技術(shù)在農(nóng)林業(yè)落地面臨的重要現(xiàn)實問題，是設(shè)備價格高、使用門檻高，特別是在基層合作社、小農(nóng)戶中難以普及。我們認(rèn)為，破解這一問題，應(yīng)從研發(fā)思路、產(chǎn)品設(shè)計和應(yīng)用機(jī)制三個方面入手：一是源頭降本。推動國產(chǎn)化替代、低功耗器件應(yīng)用、輕量算法開發(fā)，減少對高端芯片、進(jìn)口模塊的依賴。同時高精度AI算法的研發(fā)成本較高，大量存在重復(fù)研發(fā)，導(dǎo)致農(nóng)機(jī)裝備價格昂貴，我們研究院計劃研發(fā)并開源農(nóng)機(jī)裝備核心算法供業(yè)界免費(fèi)使用，進(jìn)一步降低設(shè)備成本。二是模塊化設(shè)計。通過功能拆分和組合式配置，讓用戶根據(jù)實際場景“按需選擇”，避免通用設(shè)備功能冗余帶來的成本堆疊，提高資源利用率。三是創(chuàng)新使用機(jī)制。推動“以租代購”“設(shè)備共享”“托管服務(wù)”等商業(yè)模式試點，把一次性高投入轉(zhuǎn)化為可持續(xù)運(yùn)營成本。我們已在部分示范縣開展“AI農(nóng)服站”機(jī)制試點，取得積極成效。歸根結(jié)底，AI設(shè)備不應(yīng)成為負(fù)擔(dān)，而應(yīng)成為可負(fù)擔(dān)、可運(yùn)營、可維護(hù)的普及性工具。

三是關(guān)于從研發(fā)到投產(chǎn)面臨的問題及所需支持。AI技術(shù)從實驗室走向農(nóng)田林區(qū)，最難的是“最后一公里”。其核心挑戰(zhàn)主要有三點：第一是工程化不足。很多實驗室算法或原型設(shè)備，在實際環(huán)境中缺乏穩(wěn)定性和適應(yīng)性，需要工程師深度參與進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化、抗干擾設(shè)計、功耗控制等開發(fā)。第二是標(biāo)準(zhǔn)缺失。當(dāng)前農(nóng)林智能設(shè)備接口不統(tǒng)一、通信協(xié)議多樣，導(dǎo)致系統(tǒng)間難以聯(lián)動。應(yīng)加快制定農(nóng)業(yè)AI通用技術(shù)規(guī)范、設(shè)備互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用評價體系，推動產(chǎn)業(yè)協(xié)同。第三是缺乏系統(tǒng)的試驗驗證條件。許多AI技術(shù)從實驗室推出后，往往直接進(jìn)入推廣環(huán)節(jié)，但由于缺乏在真實農(nóng)業(yè)環(huán)境中的反復(fù)測試，容易出現(xiàn)適應(yīng)性不足、性能不穩(wěn)定、運(yùn)維難度大等問題。例如，同一款傳感器在果園、林地、丘陵等地形條件下的表現(xiàn)差異很大，而一個算法模型在陰雨、高溫或網(wǎng)絡(luò)不暢的環(huán)境中表現(xiàn)也可能大打折扣。

在此基礎(chǔ)上，我們希望在以下四個方面獲得更有力的支持：

政策支持：建議設(shè)立“智慧農(nóng)業(yè)”“數(shù)字林業(yè)”專項窗口，優(yōu)先支持關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地。

資金機(jī)制優(yōu)化：推動“任務(wù)揭榜制”“以投代補(bǔ)”等機(jī)制，將資源集中投向有條件、有能力解決實際問題的項目團(tuán)隊。

產(chǎn)業(yè)參與引導(dǎo)：鼓勵龍頭企業(yè)與高校聯(lián)合孵化技術(shù)產(chǎn)品、共建示范場景，實現(xiàn)從“實驗室成果”到“商品服務(wù)”的轉(zhuǎn)化。

人才生態(tài)建設(shè)：加快推動“農(nóng)業(yè)+人工智能”“林業(yè)+工程”類交叉人才培養(yǎng)體系建設(shè)，鼓勵高校設(shè)立交叉學(xué)科方向，為融合發(fā)展提供人才支撐。

（澎湃新聞記者王選輝對本文亦有貢獻(xiàn)）

海報設(shè)計 祝碧晨