习近平总书记指出，人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从「数字世界」走向「物理世界」。

　　人工智能，加速迭代创新。前不久，中国农业大学王耀君团队发布两项农业人工智能重大成果——神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0。

　　这两项成果的分量不一般。前者在数据覆盖、病虫害识别、基因组分析及服务能力等方面全面升级，推动农业人工智能向「看得更准、懂得更多」迈进；后者相当于为农田建立了一块会生长、会响应的数字孪生试验田，回答「做了会怎样、该怎么做」。短短数年时间，农业人工智能的感知、认知、推演和决策能力不断触碰新高度。

　　作为延续数千年的古老行业，农业为技术赋能提供了一扇独特的观察视窗。2025年，农业人工智能应用进程不断加快，Token（词元）年度消耗数量已超过2.4亿个。场景牵引下，数据和代码转化为现实生产力，深刻重构传统农业生产方式。

　　技术的生命力在于解决实际问题。在海南，国内首个种业大模型「丰登」，「读基因、编序列、算组合」，大幅缩短育种周期；在江苏扬州的荷塘里，人工智能系统自动调控灌溉水量，精准测算用肥量，让特色种养的规模化、标准化成为可能；在江西赣州，智能分选设备快速剔除瑕疵果，有效降低脐橙产后损耗，助好果卖上好价……可见，顺应农业现代化趋势、击中各环节痛点，人工智能不仅有助于破解「谁来种地」的难题，对于统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业，有巨大施展空间。

　　目前，我国智能经济核心产业规模已经超过万亿元人民币，多地纷纷布局算力、大数据等相关赛道。尽管我国人工智能技术发展日新月异，但就农业领域而言，从点状突破到系统集成，仍然有很长一段路要走。

　　这是由我国特有的农情决定的。小农经营下，生产数据高度碎片化，而各地水土、气候千差万别，种养对象复杂多样，又带来海量的垂直应用场景。此外，机械化水平的区域不均衡，数字素养的人群差异，也影响技术落地效果。推动「人工智能+农业」从「盆景」走向风景，势必要立足各地的资源和条件，避免一哄而上搞同质化建设，并通过持续夯实现代农业的数字底座，形成各具特色的发展格局。

　　技术发展始终要以人为本，这也是中国式现代化应有的温度。在广袤田野上，一个个具体的小农户就是最广阔的服务对象。目前，一些地方发布的农技服务智能体，轻量化、低成本，能精准理解农户日常用语，大幅降低了使用门槛。面向未来，人工智能如何兼顾普惠公平，让不同层次主体共享数字红利？如何通过技术服务手段的创新，真正弥合小农户与大生产之间的鸿沟？这些课题仍有待进一步思考。

　　今年中央一号文件以及《加快农业农村现代化「十五五」规划》，均对人工智能赋能农业作出部署，从传统要素驱动转向科技创新驱动，未来农业的发展路径越来越清晰。在完整产业体系、超大规模市场、丰富应用场景等优势加持下，将人工智能融入我国农业现代化的独特肌理，田野阡陌将释放出更多可能。