□ 王 琦

随着AI与大数据技术的快速迭代革新，传统农业正加速向智慧农业深度转型。本文立足我国农业发展实际，从精准种植、智能养殖、智慧流通三个维度切入，系统阐述AI与大数据技术赋能农业信息化建设的具体路径，旨在为农业数字化转型与农业现代化建设提供理论支撑与实践参考。

重塑种植养殖生产流程，落实精准化管控。AI与大数据技术赋能农业信息化建设的核心要义在于，以“数据感知—智能分析—精准执行”为技术链路，重塑传统种植养殖生产模式，提高农业资源利用效率，助推农业生产向数字化、集约化转型。

在精准种植方面，综合利用卫星遥感、无人机多光谱遥感影像与地面土壤传感网络，实时监测土壤养分、墒情、光照强度及作物长势，基于AI模型解析多维数据，自动生成差异化的播种、施肥与灌溉处方图。并依托北斗导航智能农机，实施分区变量播种、施肥与灌溉。在智慧养殖方面，通过在牲畜耳标、项圈及圈舍内安装传感器和监控设备，实时采集畜禽体温、心率、采食、运动等生理行为数据，运用时序分析算法对上述数据进行综合分析，智能识别发病个体与异常行为，及时发出预警并指导精准隔离，有效降低疫病扩散风险。同时，结合畜禽的历史生长数据、饲料转化率及市场行情，动态优化饲料配方及繁育配种计划，在缩短出栏周期、提高肉类品质的同时，显著提高整体养殖经济效益。

构建智能农机装备体系，推进智能自动化作业。智能自动化作业是AI与大数据技术在农业信息化建设中的核心落地场景。针对传统农业过度依赖人工、耕作粗放等问题，可通过系统集成感知定位、智能决策与自动执行模块，打造全流程无人化作业模式，显著提高土地利用率及田间作业质量的稳定性。

一是实现高精度定位与环境感知，可依托北斗卫星导航系统和高精度惯性测量单元，实现厘米级实时定位与路径跟踪。还可通过机载多光谱相机、激光雷达及超声波传感器，全方位获取农田环境及作物生长等信息，为后续决策算法提供数据。二是推动智能决策与动态调控，依据地块边界、障碍物位置及实时田间数据，基于AI算法动态评估地形起伏与作物密度，自动调节机组行进速度与作业幅宽，形成最优作业路线，保证耕地、播种、收割作业不重叠、不遗漏，实现精细化作业。三是提升远程运维与健康管理效能，可依托车联网技术，建立农机与云端平台的双向通信链接，实时上传发动机转速、油耗、液压压力、作业深度等工况参数，平台借助机器学习模型对设备健康状态进行实时评估及故障预判，及时发出维护提醒或调度备用机具，有效减少因突发停机造成的生产延误，提高农业作业效率。

全面贯通数据链路，实现供需精准匹配。借助AI与大数据技术，对农产品生产、流通、消费全链条进行数字化重构，通过全域数据的采集、整合和智能分析，打通各环节间的信息壁垒，实现农产品供需精准对接。

在生产端，利用AI模型，根据历史销售、气候预报、土壤监测等信息，对农作物未来产量进行预测，为经营主体制定科学种植计划提供数据支撑，从源头上避免盲目扩大生产带来滞销风险；在流通端，可利用物联网与区块链技术，实时监测冷链物流温度，实现全流程数据上链存证。一旦出现物流异常，系统会及时发出预警并下发操作指令，切实降低农产品腐损率。同时，消费者还可通过扫描二维码追溯农产品全链条信息，提升信任度；在消费端，电商平台基于大数据推荐算法，根据用户购买习惯、地区需求特色及实时库存情况，实现农产品的个性化精准推送。同时，结合仓储位置、订单密度等因素，动态优化物流配送路线，降低仓储周转损耗，让供需匹配更加高效、智能。

AI与大数据技术正深刻重塑农业发展形态，推动农业由“靠天吃饭、凭经验种养”的传统模式向“依数据决策、按标准生产”的现代化范式转型。然而，技术的全面落地仍面临数据体系不完善、应用成本高、人才短缺等现实瓶颈。未来，需进一步统筹顶层设计与基层创新，深化数据、算法与传统农艺的有机融合，充分发挥AI与大数据技术在农业信息化建设中的巨大潜能，为推进乡村全面振兴、加快农业强国建设注入强劲动力。

（作者单位：甘肃林业职业技术大学）