中國傳統(tǒng)文化中的生態(tài)智慧為智能農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了哲學(xué)思想資源，“天人合一”的整體觀、“順應(yīng)自然”的實踐觀、“生生不息”的發(fā)展觀，在與現(xiàn)代AI技術(shù)對話中彰顯出其強大的生命力。

文｜郭毅

ID | BMR2004

在人類文明演進的宏大敘事中，農(nóng)業(yè)始終是最為基礎(chǔ)又最為復(fù)雜的生產(chǎn)實踐。從新石器時代的刀耕火種，到工業(yè)革命后的機械化生產(chǎn)，再到今天人工智能驅(qū)動的精準農(nóng)業(yè)，每一次技術(shù)躍遷都不僅僅是生產(chǎn)工具的革新，更是人與自然關(guān)系的重新定義。

聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）數(shù)據(jù)顯示，到2050年全球糧食需求將增長60%，而可用耕地僅能增加5%。這種供需矛盾在人均耕地僅為世界平均水平40%的中國尤為尖銳。與此同時，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式面臨的環(huán)境壓力日益增大——全球農(nóng)業(yè)貢獻了約24%的溫室氣體排放，中國農(nóng)業(yè)面源污染問題也亟待解決。正是在這種雙重約束下，人工智能技術(shù)的農(nóng)業(yè)應(yīng)用不再僅僅是效率工具，更成為可持續(xù)發(fā)展的重要杠桿。

01

深度轉(zhuǎn)型：從經(jīng)驗依賴到數(shù)據(jù)智能的范式革命

智慧農(nóng)業(yè)不再追求在固定時間做固定的事，而是在正確的時間做正確的事，這個“正確性”是由實時數(shù)據(jù)定義的，而不是由傳統(tǒng)農(nóng)時日歷定義的。

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的知識體系建立在千百年實踐積累之上，這種知識往往以“隱性知識”（Tacit Knowledge）的形態(tài)存在——老農(nóng)能通過葉片的微妙色澤判斷作物健康狀況，能根據(jù)云層形態(tài)預(yù)測天氣變化，但這些判斷難以量化、編碼和傳遞。

人工智能的介入正在改變這一認知格局。通過高分辨率傳感器網(wǎng)絡(luò)、多光譜成像技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，曾經(jīng)只能模糊感知的農(nóng)業(yè)信息被轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流。人工智能不是簡單取代傳統(tǒng)知識，而是在新的認知維度上擴展人類判斷能力。

此外，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)靠天吃飯，意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中存在著源自氣候變化、自然災(zāi)害等不確定性影響，這種影響往往使農(nóng)民一年的耕作顆粒無收。應(yīng)對不確定性，需要有及時動態(tài)的決策和應(yīng)急管理能力，人工智能在這一方面發(fā)揮著越來越重要的作用。當前在我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)嵤┲腔坜r(nóng)業(yè)的地方，在田間布置傳感器網(wǎng)絡(luò)，實時監(jiān)測土壤溫度、濕度、pH值、氮磷鉀含量、微生物活性等，每5分鐘更新一次數(shù)據(jù)模型?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)還能夠預(yù)測未來幾天內(nèi)的作物生長狀態(tài)和病蟲害風險，并生成個性化管理方案。

這種動態(tài)管理的本質(zhì)是將農(nóng)業(yè)從“確定性思維”轉(zhuǎn)向“概率性思維”。智慧農(nóng)業(yè)不再追求在固定時間做固定的事，而是在正確的時間做正確的事，這個“正確性”是由實時數(shù)據(jù)定義的，而不是由傳統(tǒng)農(nóng)時日歷定義的。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最大效率損失往往不在單個環(huán)節(jié)，而在各環(huán)節(jié)之間的銜接處。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，種植、管理、收獲、儲運、銷售等環(huán)節(jié)往往信息隔絕，形成所謂的“農(nóng)業(yè)信息孤島”。人工智能通過數(shù)據(jù)整合和算法優(yōu)化，正在構(gòu)建農(nóng)業(yè)全鏈條的協(xié)同智能。

02

生態(tài)重塑：智能技術(shù)驅(qū)動的農(nóng)業(yè)環(huán)境倫理

這種預(yù)見性管理的倫理意義在于，它將農(nóng)業(yè)的環(huán)境影響從“事后治理”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)防”。

當前，AI向善正致力于通過人工智能的精準識別和靶向干預(yù)，改變以往的簡單以人為中心的粗放式、掠奪式的增長，促進人與社會、人與自然之間的可持續(xù)生態(tài)系統(tǒng)的形成。

例如，由北京市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局牽頭、聯(lián)合中國農(nóng)業(yè)大學(xué)研發(fā)的“AI智慧植保系統(tǒng)”，首次實現(xiàn)了病蟲害智能識別、預(yù)警、防控功能的系統(tǒng)整合，給病蟲害防治帶來了新思路?！癆I智慧植保系統(tǒng)”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫包含了數(shù)十萬項病蟲防控技術(shù)信息、高質(zhì)量標注的植保圖像數(shù)據(jù)和植保問答數(shù)據(jù)，服務(wù)作物達53種，覆蓋病蟲種類711種。農(nóng)戶拍照就能快速識別347種病蟲害，生物天敵怎么用、何時用、投多少、放哪里等問題也都能在系統(tǒng)中找到答案。這種精準干預(yù)正在改變農(nóng)業(yè)生態(tài)管理的基本邏輯。傳統(tǒng)植保是基于“預(yù)防原則”的定期噴灑，而智能植保是基于“治療原則”的精準響應(yīng)。這種轉(zhuǎn)變不僅減少了化學(xué)物質(zhì)使用，更重要的是尊重了農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)能力。

以前種地靠經(jīng)驗，現(xiàn)在靠數(shù)據(jù)。“數(shù)字孿生農(nóng)田”正是當下農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域最炙手可熱的技術(shù)。它通過三維建模、物聯(lián)網(wǎng)感知、大數(shù)據(jù)分析，整合了氣象、土壤、水文、作物生長和農(nóng)業(yè)管理等多源數(shù)據(jù)，能夠在虛擬空間中模擬不同管理策略的長期生態(tài)影響，實現(xiàn)“先模擬、再決策、后執(zhí)行”的全流程智能化管理。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心數(shù)據(jù)顯示，2024年全國數(shù)字孿生農(nóng)田建設(shè)面積突破5000萬畝，覆蓋小麥、水稻、玉米等主要糧食作物，帶動示范區(qū)畝均增產(chǎn)8%—15%，水資源利用率提升20%以上。

這種預(yù)見性管理的倫理意義在于，它將農(nóng)業(yè)的環(huán)境影響從“事后治理”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)防”。正如德國哲學(xué)家漢斯·約納斯（Hans Jonas）在《責任原理》中所強調(diào)的，現(xiàn)代技術(shù)賦予人類前所未有的力量，也因此賦予人類前所未有的責任——不僅要考慮行為的直接后果，更要預(yù)見其長遠影響。這也正是我們堅持可持續(xù)發(fā)展的目標所在。

03

科學(xué)思想與技術(shù)哲學(xué)的深度對話

面對復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，技術(shù)謙遜成為智能農(nóng)業(yè)發(fā)展的必要態(tài)度。

人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用引發(fā)了認識論層面的深刻反思。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)知識基于地方性、具身化的實踐智慧，而AI知識基于全局性、抽象化的數(shù)據(jù)模式。這兩種知識體系的關(guān)系成為智能農(nóng)業(yè)時代的核心哲學(xué)問題。

同時，農(nóng)業(yè)AI面臨的知識論挑戰(zhàn)是雙重的：一方面要讓算法理解作物生長的復(fù)雜生態(tài)，另一方面要讓農(nóng)民理解算法的決策邏輯。真正的突破將來自這兩個理解過程的交匯處。例如，在我國一些科研機構(gòu)進行的“人機協(xié)同決策”實驗中，研究人員開發(fā)了一種“混合智能系統(tǒng)”，將深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)結(jié)合。當系統(tǒng)給出建議時，會同時展示基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果和基于傳統(tǒng)知識規(guī)則的推理過程。實驗發(fā)現(xiàn)，這種雙重解釋顯著提高了農(nóng)民對系統(tǒng)建議的接受度，當兩種知識來源一致時接受率達到92%，當出現(xiàn)分歧但系統(tǒng)能合理解釋時接受率也有74%。

面對復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，技術(shù)謙遜成為智能農(nóng)業(yè)發(fā)展的必要態(tài)度。斯坦福大學(xué)“以人為中心人工智能研究”（HCAI）工作室強調(diào)：“最智能的系統(tǒng)知道自己的目標與邊界?！痹谵r(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這意味著算法要認識到千年農(nóng)耕傳統(tǒng)中蘊含的生態(tài)智慧，并以學(xué)習(xí)者的姿態(tài)與之對話，致力于保持人工智能對人類農(nóng)業(yè)文明智慧的尊崇與敬畏。

這種技術(shù)謙遜在具體實踐中表現(xiàn)為多種形式。在阿里巴巴的“AI種蘋果”等項目中，系統(tǒng)設(shè)置了“傳統(tǒng)農(nóng)諺校驗”，當算法建議與傳統(tǒng)農(nóng)諺沖突時，系統(tǒng)會標記建議為“高風險”，要求人工復(fù)核。百度與農(nóng)業(yè)農(nóng)村部合作開發(fā)的“智能農(nóng)事日歷”則采用“增強現(xiàn)實”方式，在數(shù)字建議旁邊展示農(nóng)民的實際操作視頻，形成數(shù)字與模擬的對話。

一些科研團隊開展的“綠色農(nóng)業(yè)智能”研究，則主張農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用要主動學(xué)習(xí)和內(nèi)化傳統(tǒng)生態(tài)農(nóng)業(yè)智慧。例如，在水稻與漁業(yè)共生系統(tǒng)中研發(fā)出“生態(tài)耦合優(yōu)化算法”，不僅優(yōu)化水稻產(chǎn)量，還同步優(yōu)化魚蝦產(chǎn)量和水質(zhì)指標，實現(xiàn)了真正的生態(tài)整合智能。

04

邊際約束與創(chuàng)新空間的辯證統(tǒng)一

算法透明度是農(nóng)業(yè)AI倫理的核心要求，但完全的透明度可能帶來商業(yè)秘密泄露和系統(tǒng)安全性問題。中國的實踐創(chuàng)新在于發(fā)展出了“分層的透明度”模式。

在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用存在明確邊界。

算法透明度是農(nóng)業(yè)AI倫理的核心要求，但完全透明可能帶來商業(yè)秘密泄露和系統(tǒng)安全性問題。中國的實踐創(chuàng)新在于發(fā)展出了“分層的透明度”模式。

在技術(shù)層面，華為等AI研發(fā)前沿企業(yè)致力于推進“可解釋AI框架”，力求將人工智能發(fā)展限定在人的理性認知和解釋范圍之內(nèi)，保持人類對人工智能的掌控力。一般而言，人工智能可解釋性工作包括三個層級：對用戶的“功能解釋”（說明系統(tǒng)能做什么、為什么這樣建議），對技術(shù)監(jiān)管的“過程解釋”（展示算法的關(guān)鍵參數(shù)和決策路徑），對專業(yè)審計的“原理解釋”（提供完整的算法邏輯和訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息）。這種分層設(shè)計平衡了不同利益相關(guān)者的知情權(quán)需求與商業(yè)秘密保護之間的矛盾。

在制度層面，國家網(wǎng)信辦等政府部門正在積極進行“算法備案”工作，主導(dǎo)并成功推進了互聯(lián)網(wǎng)算法服務(wù)備案制度。對于算法服務(wù)提供者和服務(wù)技術(shù)提供者，特別是大模型應(yīng)用企業(yè)來說，選擇底座模型和構(gòu)建應(yīng)用時必須優(yōu)先考慮算法的備案狀況。這不僅能夠確保企業(yè)的合規(guī)運營，也能避免因未履行算法合規(guī)義務(wù)導(dǎo)致后續(xù)整改成本增加或影響相關(guān)業(yè)務(wù)進展。

在基礎(chǔ)設(shè)施方面，政府推動的“數(shù)字鄉(xiāng)村”項目確保4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋所有行政村，5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋重點農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)。全國已建立5000多個“數(shù)字農(nóng)技站”，為農(nóng)民提供AI技術(shù)培訓(xùn)。培訓(xùn)內(nèi)容不僅包括設(shè)備操作，還涵蓋數(shù)據(jù)權(quán)利意識、算法批判思維等深層素養(yǎng)。這種全方位的包容性設(shè)計，使智能農(nóng)業(yè)的紅利能夠惠及最廣泛的農(nóng)業(yè)從業(yè)者。

05

全球視野下的中國道路與文明貢獻

基于人本身對于農(nóng)業(yè)發(fā)展和生態(tài)平衡的目標，作為一種理性價值原則，向農(nóng)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域人工智能持續(xù)輸出，形成“AI向善”的中國實現(xiàn)路徑。

中國農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展道路既根植于中國國情，也對全球農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型具有參考價值，具有三大特征。

首先是“混合創(chuàng)新”的技術(shù)路徑。與歐美國家偏向高資本投入的全自動化方案不同，中國探索的是人力與機器智能的深度協(xié)同模式。例如，在新疆的棉花種植中，智能系統(tǒng)負責數(shù)據(jù)分析和大規(guī)模作業(yè)規(guī)劃，而人工團隊專注于系統(tǒng)監(jiān)控、異常處理和質(zhì)量檢查。這種混合模式實現(xiàn)了每公頃節(jié)約勞動力37%，同時將產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性提高了28%。更重要的是，在這種“混合創(chuàng)新”模式下，基于人本身對于農(nóng)業(yè)發(fā)展和生態(tài)平衡的目標，作為一種理性價值原則，向農(nóng)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域人工智能持續(xù)輸出，形成“AI向善”的中國實現(xiàn)路徑。

其次是“多層治理”的監(jiān)管體系。中國建立了從國家倫理規(guī)范到地方實施細則，從法律強制到行業(yè)自律的多層次治理框架。特別是在處理發(fā)展與安全、創(chuàng)新與監(jiān)管、效率與公平等關(guān)系時，中國的“平衡智慧”為發(fā)展中國家提供了借鑒。

最后是“城鄉(xiāng)融合”的社會視角。中國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展始終放在鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)融合的大背景下考量。智慧農(nóng)業(yè)不僅被視為生產(chǎn)效率工具，更被賦予促進城鄉(xiāng)要素流動、提升農(nóng)村生活品質(zhì)、保護農(nóng)耕文化等多重社會功能。這種整體性視角，使技術(shù)發(fā)展與社會轉(zhuǎn)型形成良性互動。

研究數(shù)據(jù)顯示，中國農(nóng)業(yè)AI技術(shù)的采納速度比類似經(jīng)濟水平國家快40%—60%，這歸因于本土化的適應(yīng)性改進、豐富多元的農(nóng)業(yè)應(yīng)用場景，和基于社區(qū)的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。以現(xiàn)代技術(shù)及其在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為載體，中國傳統(tǒng)文化中的生態(tài)智慧也為智能農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了哲學(xué)思想資源，“天人合一”的整體觀、“順應(yīng)自然”的實踐觀、“生生不息”的發(fā)展觀，在與現(xiàn)代AI技術(shù)對話中彰顯其強大的生命力。

中國在改革開放初期，曾被國際社會質(zhì)疑能否養(yǎng)活日益增長的龐大人口。四十多年過去，我們看到農(nóng)業(yè)技術(shù)特別是人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的發(fā)展和應(yīng)用，實現(xiàn)了中國用世界上9%的耕地養(yǎng)活了世界上22%的人口。中國的發(fā)展經(jīng)驗充分證明，一個人口規(guī)模巨大的發(fā)展中國家實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，并不必然以傷害自然生態(tài)環(huán)境為成本代價。我們完全可以在尊重自然，同時也尊重人的發(fā)展權(quán)利的條件下，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

展望未來，中國農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)層面，如何讓算法更好地理解復(fù)雜農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的非線性特征；倫理層面，如何在數(shù)據(jù)利用與隱私保護、算法效率與公平性、技術(shù)創(chuàng)新與文化傳承之間保持動態(tài)平衡；治理層面，如何建立國際公認的農(nóng)業(yè)AI標準與認證體系。

應(yīng)對挑戰(zhàn)的過程中，中國有機會也有責任貢獻獨特智慧——那種在快速變化中保持定力、在技術(shù)強大中保持謙卑、在追求效率中不忘公正的智慧。

（本文作者系北京工商大學(xué)經(jīng)管學(xué)部主任、教授、博士生導(dǎo)師郭毅）