“中国工程院工程科技学术研讨会——农业人工智能战略”在北京举办
12月1日，由中国工程院农业学部主办、北京市农林科学院信息技术研究中心承办的“中国工程院工程科技学术研讨会—农业人工智能战略”在北京湖北大厦举行。来自高校、科研机构和产业界的200余位专家学者，从高端芯片、基础软件、行业大模型、智能装备与农业机器人等重点领域，分享经验，交流思想，探索路径。
中国工程院院士、中国农业科学院研究员吴孔明，中国工程院院士、浙江大学信息学部主任、教授吴汉明，中国工程院院士、海军航空工程学院教授何友，中国工程院院士、中国农业科学院油料作物研究所研究员李培武，中国工程院院士、中国农业大学教授李洪文，中国工程院一局副局长刘元昕，中国工程院农业学部办公室主任黄永等出席，赵春江院士主持会议。
赵春江院士首先介绍了大会情况，指出随着DEEPSEEK等先进人工智能技术的突破，以及大模型（如GPT-4、ChatGPT等）在自然语言处理、图像识别和数据分析领域的广泛应用，我国人工智能正在向千行百业渗透。8月份国务院发布了《人工智能+的指导意见》，农业作为传统领域和行业，人工智能应用潜力巨大。本次会议聚焦“战略”二字，共同探讨农业人工智能的发展方向、关键路径、核心挑战与未来愿景。通过各位顶尖专家的智慧碰撞，能够明晰思路、凝聚共识，为我国农业人工智能的高质量发展注入强劲的学术动能。
刘元昕副局长致辞时表示，工程科技学术研讨会是中国工程院品牌学术活动，聚焦科技前沿和国家需求，搭建高水平、高层次的学术交流平台，是展示我国工程科技创新成果，凝聚学术共识的重要舞台。本次会议是多学科、多领域、多主体的聚合交流，既是工程科技创新的需要，也是农业人工智能跨界融合发展的显著需求。农业的未来蕴藏在人工智能的浪潮之中，希望各位院士专家在会上交流学术成果，分享学术思想，聚焦战略问题，凝聚集体智慧，将人工智能的智慧之种播撒到农业充满希望的田野上。
在主旨报告环节，吴汉明院士作了题为《AI芯片设计制造一体化赋能智慧农业》的报告，他表示，当前AI农业芯片面临的核心挑战在于技术瓶颈与应用场景复杂性的双重压力。边缘AI受限于算力与功耗，无线传输在复杂地形中稳定性不足，续航能力亟待突破。这些技术难题制约了智慧农业的规模化落地。未来突破点在于协同攻关：通过产学研平台推动小批量定制化芯片制造，强化专用大模型与智能处理器架构的融合，以芯片自主化支撑农业强国战略。
何友院士作了题为《人工智能发展前沿》的线上报告，他指出，人工智能自1956年达特茅斯会议起源，当前，技术前沿集中于预训练大模型（如GPT系列），其在语言、多模态理解与生成、复杂推理上展现出强大能力；生成式AI（如扩散模型）正推动图像、视频创作的革新。报告从“理论前沿、技术前沿和产业前沿”三个维度，深入剖析人工智能技术的最新研究进展与应用方向，并对相关产业发展态势进行前瞻性探讨。他指出人工智能发展中必须正视的安全挑战，强调隐私保护、AI公平性及安全防护等技术是保障其健康发展的基石。
吴孔明院士作了题为《重大迁飞性害虫的雷达监测预警技术》的报告，介绍了迁飞昆虫监测：从人工观测到智能预警的二十年突破。2003年起，团队以渤海长岛为基地，研制出世界首套动物迁飞雷达系统，实现毫克级昆虫的立体追踪。目前全国已布设40余部昆虫雷达，通过“天-空-地”三网融合，结合人工智能技术，构建了迁飞路径模拟与精准预警平台。这项跨越二十年的研究，为农业生物安全提供了全链条智能化解决方案。
李培武院士作了题为《农产品质量安全智能检测展望》的报告，他表示，为保障“舌尖上的安全”，人工智能正深度应用于农产品食品质量安全领域。在品质检测上，AI通过深度学习可实现粮食、水果、食用油等的快速、无损分质分级与真实性鉴别，推动优质优价。在安全检测上，面对农药残留、重金属、真菌毒素等复杂风险，AI驱动的高通量、多模式智能检测技术，实现了从高灵敏、特异性到便携化的突破，大幅提升检测效率与精准度。未来，发展趋势是构建融合高灵敏、高智能的“5S+3A”检测体系，以应对新型污染物挑战，最终服务于政府的智能化监管，确保从田间到餐桌的全链条安全。
李洪文院士作了题为《人工智能在农机装备上应用》的报告，他表示，人工智能正深度赋能现代农业，核心价值体现在质量安全与生产效能的双重提升。在农产品质量安全领域，智能检测技术实现了从“事后抽检”到“过程管控”的跨越。在生产环节，智能装备正推动农业生产方式变革。保护性耕作装备的智能化是关键范例，其解决了秸秆覆盖条件下精准播种的全球难题。未来，农业智能化将迈向“5S+3A”（高灵敏、高特异、快速、便携、高通量；准确、自动、AI赋能）的技术体系，并融合无人平台作业，最终构建从田间到餐桌的全链条智慧农业系统。
赵春江院士作了题为《农业人工智能研究应用展望》的报告，他表示，我国农业人工智能发展潜力巨大，但面临场景复杂、小农户为主、数据质量差、基础设施不足等独特挑战。为推进AI与农业深度融合，建议从四方面系统布局：确立“技术研究-产品创制-集成应用”的发展路径，着力突破农业专用技术瓶颈；建设面向不同经营规模的双轨制国家级研发平台与智慧农业服务平台；设立全链条研发专项，推动AI在育种、植保、农机等关键环节落地；并强化政策支持，通过数据开放、应用补贴、税收优惠等措施激发产业活力，以实现AI与农业的全面深度融合。
下午，与会专家学者围绕“农业人工智能”核心主题展开研讨交流，共有17位来自农业与人工智能领域的顶尖专家与领军企业家，围绕具身智能、行业大模型、农业机器人、智能系统等议题，分享最新研究突破与应用经验。