当前，全球农业正处于以数据和智能为核心的第四次革命浪潮之中，人工智能与大模型技术已成为推动农业现代化、培育新质生产力的核心驱动力。我国高度重视人工智能发展，已将“人工智能+”上升为国家战略，明确提出加快农业数字化转型。黑龙江省作为国家最重要的商品粮基地与现代农业综合配套改革试验区，不仅肩负保障国家粮食安全的重大使命，也面临着通过科技赋能实现农业现代化转型的历史机遇。在此背景下，加快发展面向农业的人工智能大模型，不仅是技术发展的必然趋势，更是巩固粮食产能、提升农业竞争力、保障国家粮食安全的战略选择。

　　黑龙江被称为国家粮食安全的“压舱石”，其农业现代化水平直接关系到国家粮食供给大局。AI农业大模型通过整合气象、土壤、作物生长等多维度数据，可实现从传统“经验农业”向“数据农业”的深刻转变，显著提升农业生产的精准性和预见性。这不仅是技术升级，更是构建高水平国家粮食安全体系的重要路径，有助于在复杂气候与市场环境下保持供给稳定。

　　与制造业和服务业相比，农业领域的人工智能应用仍处于起步阶段，潜力巨大。黑龙江省农业资源丰富，但同时也面临生产效率不高、资源约束趋紧等挑战。AI大模型能够对农业生产全流程进行智能优化与决策支持，推动农业从劳动密集型向知识密集型、数据密集型转变，是实现农业“换道超车”、形成竞争新优势的战略工具。

　　黑土地是珍稀的农业战略资源。依托AI大模型，可融合遥感、物联网、实地监测等多源数据，构建黑土地“监测—预警—调控—评估”全周期智慧管理体系。这不仅能提升黑土地保护的精细化、科学化水平，也是我国在全球黑土治理领域提供“中国方案”的重要实践，体现了我国在农业生态安全领域的国际责任与技术引领。

　　黑龙江拥有广袤的黑土地、大规模的机械化作业场景以及长期的农业数据积累，这为训练和落地专业化、场景化的农业大模型提供了不可复制的资源基础。推动AI与农业深度融合，有利于将数据资源转化为产业优势，培育具有龙江特色的智慧农业生态。

　　近年来，黑龙江省在智慧农业领域已开展一系列有益探索。政策层面持续强化支持，基础设施逐步完善，并在部分领域形成示范成果。例如，在农业大数据平台建设、无人智能农机装备推广等方面取得进展。特别是部分地区正在尝试“人工智能+农业助力乡村振兴高质量发展大模型”的研发，推动数据技术与农业全链条深度融合，体现了AI大模型在提升农业管理效能与服务能力方面的初步价值。

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　　当前，AI农业大模型的发展仍面临多重制约，一是数据壁垒突出，农业数据分散在不同部门与主体之间，标准不一、共享机制缺乏，难以形成高质量训练数据集；二是模型实用性不足，通用模型难以适应区域气候、作物品种、经营模式的多样性，需发展垂直化、场景化专用模型；三是产学研用衔接不畅，技术研发与农业实际需求存在脱节，成果转化与规模化应用能力薄弱；四是面临成本与人才双重约束，AI应用初期投入高，既懂农业又懂人工智能的复合型人才严重短缺；四是存在安全与治理风险，农业数据涉及国家安全与生产经营者隐私，模型本身的可靠性、公平性也需系统保障。

　　建议制定省级AI农业大模型专项发展规划，明确阶段目标与重点任务。建立跨农业农村、科技、工信、数据等部门的协调推进机制，统筹政策、数据、场景与资金资源，形成发展合力。

　　推动建立省级农业数据整合平台，突破部门数据壁垒，推进数据标准化与开放共享。在保障安全与权利的前提下，探索数据授权使用、收益分配等机制，激活农业数据要素价值。围绕水稻、大豆、玉米等主导产业，建设一批高质量、场景化的标注数据集。

　　支持研发适应寒地黑土、大规模种植、畜牧养殖等本地特色的专用大模型。鼓励建设“种—管—收—加—销”全链条AI集成应用平台，在农垦系统、粮食主产县、大型合作社开展应用示范，加快智慧农机、精准作业等落地推广。

　　鼓励企业、高校与科研机构共建联合实验室或创新中心，推动技术共研、成果共享。通过政府补贴、信贷支持等方式降低中小经营主体应用成本。支持培育一批深耕农业AI领域的本土科技企业。

　　合理布局面向农业需求的算力基础设施，强化“农业+AI”复合型人才培养与引进。同步构建数据安全防护与模型治理机制，确保技术应用安全、可靠、合规。

　　发展AI农业大模型，是黑龙江省把握农业科技革命机遇、构筑现代农业发展新优势的战略抉择。面对全球农业智能化浪潮，唯有立足自身资源禀赋，突破数据、技术、人才、机制等多重约束，系统推进人工智能与农业深度融合，才能在全国乃至全球智慧农业格局中赢得主动，为保障国家粮食安全、实现农业高质量发展持续注入新动能。

　　作者：韩贵清，系黑龙江省农业科学院原党委书记、院长、黑龙江省政府原参事、联合国国际生态生命安全科学院院士、国际农业教育科学院院士、国际黑土研究院主席、国际黑土碳与土地可持续管理研究中心主席

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