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AI for Science在农业领域的应用研究

文献类型： 中文期刊

作者： 方松 1 ; 姜丽华 2 ; 曹景军 2 ; 王骁 1 ; 邱明慧 2 ; 田枭艺 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院

2.中国农业科学院农业信息研究所

关键词： AI for Science;人工智能;智慧农业;科研范式

期刊名称： 中国农业科技导报

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2024 年 26 卷 010 期

页码： 1-10

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 近年来，在算法、数据、算力三大引擎驱动下，人工智能（artificial intelligence,AI）发展迅速，并在AlphaFold3、核聚变智能控制、新冠药物设计等前沿领域取得诸多令人瞩目的成果。AI驱动的科学研究（AI for Science,AI4S）解决了科学数据分析维度高、尺度跨度大以及局限性科研实验制约大规模跨学科科研活动的瓶颈问题，促进科学研究迈向以“平台协作”为主要特征的新模式。分析了AI4S的国际态势，梳理了当前我国农业数字化发展现状及现实困境，将文献、统计数据、调研案例分析相结合，提出推动AI4S赋能我国农业发展的实践路径。AI4S将成为撬动农业生产从“看天、看地、看庄稼”的传统模式向智能感知、智能决策、可视化管理等模式转变的强力引擎，推动科学研究从单打独斗的“小农作坊模式”迈向“安卓模式”的平台科研。在此平台上，科研人员共享算力、模型、算法、数据库和知识库等基础设施，围绕农业全产业链全生命周期研发应用，通过“滚雪球效应”加速科研创新和成果应用。利用AI技术赋能农业生产数字化、网络化和智能化，为支撑理论-实验的在线迭代，还需要完善高质量农业科学数据资源体系、适度超前推进AI关键技术与基础设施、优化新范式下的交叉创新科研生态、加强农业数据安全监管、制定完善的配套政策和激励机制等措施来打通数据壁垒，推动AI+农业落地，从源头强化农业科技创新，推动农业强国建设。

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[2]数据科学视角下的自然资源监测关键问题. 胡林,陈俊菡. 2020

[3]智慧农业背景下的作物信息学：以信息获取、分析和智能决策为例. 李家其,徐雯颖,叶婷,吴晗,姚雪,吴洪洪. 2021

[4]新一代信息技术驱动下的农业信息化发展思考. 孙坦,黄永文,鲜国建,崔运鹏,刘娟. 2021

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[10]浅议智慧农业. 周国民. 2009

[11]人工智能之于科技期刊出版业态的变革及反思. 王亚辉. 2019

[12]智慧农业在棉花中的应用. Chen Huanxuan,陈焕轩,Han Yingchun,韩迎春,Feng Lu,冯璐,Yang Beifang,杨北方. 2019

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