近年来，人工智能（AI）几乎成为达沃斯论坛各处讨论的话题。从金融和制造业到能源和医疗保健，人工智能被多次描述为生产力下一次突破的核心驱动力。但在今年的世界经济论坛年会上，一个并未受到太多关注的领域正悄然成为大部分讨论的“基本主题”：农业。在全球经济增长势头放缓、气候风险上升和地缘政治不确定性加剧的背景下，粮食系统被视为与稳定和安全相关的关键变量。在达沃斯，关于“负责任地促进创新的大规模应用”和“在地球限度内实现增长”的讨论几乎总是回到面对日益增加的土地、水和环境限制如何维持粮食供应、稳定价格和增强系统弹性的实际问题。人工智能为何在农业领域“进展缓慢”先正达集团首席数字和信息官费罗兹·谢赫在达沃斯接受第一财经专访时表示，人工智能在农业领域并不是“技术追不上我们”，而是“我们必须更加谨慎”。在他看来，农业人工智能的核心问题不是算法或计算能力本身，而是它必须融入到实际的生产系统中，而这些系统非常复杂，对风险非常敏感。相比金融、互联网行业，农业并不缺乏试点。真正缺少的是可复制、可持续的大规模应用。 Sheikh认为，不同市场面临的障碍有很大不同。对于欧洲和美国的大型爆炸站来说，问题集中在数据碎片、系统不兼容和基础设施投资成本上。许多新兴经济体以小农为主，而技术被“理解和使用”的能力往往比模型本身的能力更重要。这也意味着农业AI将很难走其他行业“提升模型能力→降低成本→自然扩张”的道路。农业生产同时面临自然、市场、政治等多重不确定性。如果技术判断出现错误，农民的生活就会受到影响。这种低弹性导致农业新技术的采用比大多数行业慢得多，使得“谨慎”成为农业的常态。扩大农业人工智能。从“增产”到“韧性”的逻辑转变 在世界经济论坛的背景下，农业人工智能的重要性不仅体现在“生产的粮食数量”上，而且越来越与系统的韧性联系在一起。农业约占全球温室气体的三分之一气体排放是土地退化和水资源紧张的主要原因。长期以来，增加产量和减少环境压力一直被认为是一个难以协调的平衡。然而，在实际应用中，这种二分法减弱了。一些技术开始通过更先进的数据分析和决策支持来增加产量，同时减少化学品、化肥和水的使用。谢赫在接受采访时表示，虽然数据和人工智能无法消除这种权衡，但它们正在将他的“非此即彼”表述转变为一系列“更可持续、更可控”的选择。同样的逻辑也体现在粮食价格波动和系统稳定性上。近年来，极端天气事件、病虫害爆发、边境争端频频扰乱全球粮食市场。达沃斯全球风险辩论多次将粮食视为“风险十字路口”。技术无法消除这些不确定性，但可以改变危机传播方式。凭借更早的气候预测、供应链信息的更大透明度以及更快调整决策的能力，预计该系统对当地冲击的敏感度将降低。粮食安全的含义正逐渐从“与否”转变为“稳定”。作为农业人工智能实践的重要观察样本。谢赫认为，中国经验最值得关注的不是具体的模式或单一的产品，而是系统的思维方式。这意味着将技术、育种、化学、农业机械和数据整合到同一个生产逻辑中，使人工智能成为“最后一块拼图”，而不是一个孤立的创新点。就是这样。在中国推进农业数字化的过程中，一些做法不是优先考虑模型的复杂性，而是将人工智能融入到具体场景中，如病虫害识别、应用窗口确定、气候预警等。风险，并用当地语言呈现它们。谢克认为，除非技术能够直接改变农民每天做出的决定，否则真正的规模化将很难实现。在他看来，中国的重要性不仅在于其市场规模，还在于它为农业人工智能提供了一个与真实生产环境非常相似的试验场。数字工具的激增、基础设施的改善以及跨产业链的协作正在促进数据和人工智能从示范项目向日常决策的转变。这条“可行路径”对于其他新兴市场也具有参考价值。
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