大学2025丨福建农林OD体育官方网站- OD体育APP下载- 世界杯指定投注平台大学党委书记赖海榕：AI落地农田林区最难的是“最后一公里”

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　　四是建设“人工智能+”优质教学资源体系。学校实施“数字赋能新农科”行动：首先，重构课程，36个涉农专业全面开设数字素养通识课，每专业设置3门以上数字类核心课；资源升级，建设《农业智能机器人虚拟仿真实验》等国家级、省级一流课程，《大数据导论》等4门课程获评优秀课程思政示范课程，开发《农业机器人导论》等智能教材；其次，打造场景，培育建设《创建“数据感知－模型推演－智能决策”全链条智慧农作实践教学体系》等“人工智能+教育”应用场景典型案例；第三，创新模式，大范围推广线上教学、线上线个校内虚拟教研室，其中海峡两岸人居生态环境建设、植物保护专业2个获批教育部立项，推动跨地域教研协同；第四，仿真应用，建设国家级虚拟仿线项，省级虚拟仿线个、省级虚拟仿线项，校级虚拟仿线个，校级虚拟仿线项。

　　一是以顶层设计推动融合，构建跨学科协同发展机制。首先要解决的是制度层面的壁垒。我们在推进人工智能与农林深度融合的过程中，充分认识到必须从体制机制上进行顶层设计，推动学科从“串联”走向“交融”。学校围绕新成立的农林人工智能研究院，打破院系界限，整合农业、林业、计算机、人工智能、智能科学、电子信息、环境科学等多学科资源，建立起以重大问题为牵引的交叉组织机制。通过统一部署团队建设、科研方向、平台布局与人才培养，将原本相对独立的学科力量整合在同一张“路线图”上，推进从“多学科参与”向“多学科共创”转变。同时，在人才评价、资源配置、课题申报等方面出台配套政策，打破原有的“以学科为单元”分割格局，引导更多教师和科研人员走出本学科“舒适区”，进入交叉领域“主战场”。

　　二是关于如何解决AI设备成本高昂的问题。当前AI技术在农林业落地面临的重要现实问题，是设备价格高、使用门槛高，特别是在基层合作社、小农户中难以普及。我们认为，破解这一问题，应从研发思路、产品设计和应用机制三个方面入手：一是源头降本。推动国产化替代、低功耗器件应用、轻量算法开发，减少对高端芯片、进口模块的依赖。同时高精度AI算法的研发成本较高，大量存在重复研发，导致农机装备价格昂贵，我们研究院计划研发并开源农机装备核心算法供业界免费使用，进一步降低设备成本。二是模块化设计。通过功能拆分和组合式配置，让用户根据实际场景“按需选择”，避免通用设备功能冗余带来的成本堆叠，提高资源利用率。三是创新使用机制。推动“以租代购”“设备共享”“托管服务”等商业模式试点，把一次性高投入转化为可持续运营成本。我们已在部分示范县开展“AI农服站”机制试点，取得积极成效。归根结底，AI设备不应成为负担，而应成为可负担、可运营、可维护的普及性工具。

　　三是关于从研发到投产面临的问题及所需支持。AI技术从实验室走向农田林区，最难的是“最后一公里”。其核心挑战主要有三点：第一是工程化不足。很多实验室算法或原型设备，在实际环境中缺乏稳定性和适应性，需要工程师深度参与进行结构优化、抗干扰设计、功耗控制等开发。第二是标准缺失。当前农林智能设备接口不统一、通信协议多样，导致系统间难以联动。应加快制定农业AI通用技术规范、设备互联标准和应用评价体系，推动产业协同。第三是缺乏系统的试验验证条件。许多AI技术从实验室推出后，往往直接进入推广环节，但由于缺乏在真实农业环境中的反复测试，容易出现适应性不足、性能不稳定、运维难度大等问题。例如，同一款传感器在果园、林地、丘陵等地形条件下的表现差异很大，而一个算法模型在阴雨、高温或网络不畅的环境中表现也可能大打折扣。