文章来源：学习强国
适用主题：科技与人文、创新与传承、现代与传统、可持续发展等。
随着人工智能技术快速发展，AI正全面赋能现代农业，推动新农人从“会种地”向“慧种地”转型。目前，AI技术已贯穿农业生产、加工、销售全链条：
在生产环节，AI图像识别技术可实时监控土壤墒情、病虫害和作物营养状况，实现精准预警；智能气象助手为农户提供个性化农事建议；无人驾驶拖拉机、田间管理机器人等智能装备大幅提升作业效率。
在加工销售环节，AI能优化工艺流程，提升产品质量稳定性；通过大数据分析市场需求，帮助新农人精准定位产品，制定营销策略。
然而，AI赋能农业仍面临挑战：农业数据分散且标准不一，影响模型训练效果；我国地域差异大，病虫害变异快，对AI适应性提出更高要求；智能农机故障、识别偏差等风险依然存在。更值得关注的是，过度依赖AI可能导致新农人自身技能和经验退化。
因此，理想的现代农业应是AI技术与传统经验的深度融合——既借助传感器的精准监测，也依靠手感的直观判断；既参考市场预测模型，也结合老农的“看天”经验。这种“技术理性”与“农人智慧”的对话，正塑造着新时代的农业文明。#农业新质生产力 #农业现代化 #新农村经济 #创新型人才 #申论素材 #事例素材 #AI赋能
适用主题：科技与人文、创新与传承、现代与传统、可持续发展等。
随着人工智能技术快速发展，AI正全面赋能现代农业，推动新农人从“会种地”向“慧种地”转型。目前，AI技术已贯穿农业生产、加工、销售全链条：
在生产环节，AI图像识别技术可实时监控土壤墒情、病虫害和作物营养状况，实现精准预警；智能气象助手为农户提供个性化农事建议；无人驾驶拖拉机、田间管理机器人等智能装备大幅提升作业效率。
在加工销售环节，AI能优化工艺流程，提升产品质量稳定性；通过大数据分析市场需求，帮助新农人精准定位产品，制定营销策略。
然而，AI赋能农业仍面临挑战：农业数据分散且标准不一，影响模型训练效果；我国地域差异大，病虫害变异快，对AI适应性提出更高要求；智能农机故障、识别偏差等风险依然存在。更值得关注的是，过度依赖AI可能导致新农人自身技能和经验退化。
因此，理想的现代农业应是AI技术与传统经验的深度融合——既借助传感器的精准监测，也依靠手感的直观判断；既参考市场预测模型，也结合老农的“看天”经验。这种“技术理性”与“农人智慧”的对话，正塑造着新时代的农业文明。#农业新质生产力 #农业现代化 #新农村经济 #创新型人才 #申论素材 #事例素材 #AI赋能
