《WEF:《印度农业领域人工智能扩展策略》》

  • 编译者: 张毅
  • 发布时间:2025-06-20
  • 4月29日,世界经济论坛(WEF)发布该报告,提出印度未来农业发展战略框架,旨在充分挖掘人工智能的潜力,推动农业领域的创新与现代化。报告预测,到2030年全球AI市场规模将达1.8万亿元,2020-2025年间印度AI市场增长率为40%,政府将在15个农业基础领域投资650亿美元释放农业数据集的潜在价值。报告强调,AI技术通过整合气候、土壤、市场等多源数据能够为农民提供精准的种植推荐和管理建议,提高产量并有效提高市场应对能力。未来重点聚焦智能市场平台、精准农业技术(如变量率应用、智能灌溉、自动农机)。同时,印度政府、科研机构与企业也将协同合作推进技术创新,推动印度农业走向更加可持续和高效发展道路。
相关报告
  • 《智慧农业“脚步”加快,人工智能构建农业发展新引擎》

    • 来源专题:人工智能
    • 编译者:高楠
    • 发布时间:2023-08-23
    •      当前,我国正处于传统农业向数字化、智能化现代农业转型发展时期,智慧农业的发展和人工智能紧密相连,以人工智能技术构建的智慧农业将成为大势所趋。人工智能在农业领域的研发及应用早已普及,这其中包括在生产环节的耕作、播种和采摘等智能机器人,也有植保方面的智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统,更有利用导航系统全自动耕种等机械化作业等。以下是一些生人工智能在农业中的应用领域:      农作物优化和预测: 生成式模型可以分析大量的农业数据,包括土壤、气候、作物生长情况等,从而预测最佳的种植时间、施肥量和灌溉方案。这有助于最大程度地提高农作物产量,减少浪费,并节约资源。 病虫害识别和管理: 生成式人工智能可以训练出对不同病虫害的识别模型,通过监测作物图像,及时发现并预测潜在的病害风险。这有助于农民及时采取措施,减少病虫害对产量的影响,同时也减少了农药的使用。      病虫害远程诊断: 提供图片共享、文件共享等功能,农民可以把田间病虫害样本实物图样通过系统传给专家,专家根据实际病症予以诊断并提出解决方案。 无人化设施栽培: 主要应用于果菜、花卉育苗管理、水肥一体化、病虫害防治、采收运输、加工包装等环节。      气候适应性: 生成式人工智能可以帮助农民预测气候变化对农作物产量和品质的影响,从而调整作物种植选择,以适应不断变化的气候条件。      农产品质量检测: 生成式模型可以分析图像、声音和其他传感器数据,用于检测农产品的质量和成熟度。这有助于确保农产品符合标准,提高市场竞争力。 农业机器人和自动化: 生成式人工智能可以用于开发智能农业机器人,这些机器人可以自动执行种植、收获、除草等任务,从而减轻人工劳动压力,提高生产效率。      市场预测和供应链管理: 生成式模型可以分析市场趋势和消费者需求,帮助农民和农业企业预测市场需求,优化产销匹配,减少食物浪费。      作物育种和基因进步: 通过加速基因进步,生成式人工智能有可能彻底改变作物育种。通用人工智能(AI)算法可以通过研究植物遗传学和特征的大型数据库来复制虚拟育种试验。人工智能算法预测各种育种策略的结果,帮助育种者快速找到获胜配对。      “耕种管收”环节全覆盖人工智能赋能平台系统,人工智能在农业中又有哪些应用案例呢?   江苏省淮安市盱眙县的一家桃园,枝头正挂满硕果。橙黑相间,造型酷炫的果园机器人SMART—350正借助无人驾驶技术行驶在预定路线上,巡视果园。“这款果园机器人自动驾驶距离可达5公里。加装拓展,还能满足开沟、托运、除草等需求。”中苏科技股份有限公司董事长宋成法在接受中国城市报记者采访时,详细介绍这款自研产品的应用场景,“不需要控制,植保机自动上下摇摆,喷送雾化农药,为果园驱除虫害。” 江苏省徐州市睢宁县庆安镇伙房村的智慧农场示范区内,作物正在蓬勃生长。安装在农场里的虫情测报仪和孢子捕捉仪将实时信息传输到中苏科技云平台,AI识别系统分析出虫病害类别、对作物的危害和治理方法,并且开出打药“处方图”。未来将至,人工智能发展迅速,将会应用到农业生产的方方面面,会在农业领域中可以发挥出重要的作用。  
  • 《生成式人工智能十大趋势与公共文化机构的应对策略》

    • 编译者:杨小芳
    • 发布时间:2025-07-23
    • 本文探讨了生成式人工智能(GAI)的十大发展趋势及其对公共文化机构的影响。这些趋势包括AI驱动的科学研究普及、具身智能机器人提升服务体验、多模态大模型走向实用化、合成数据与数据治理挑战凸显、世界模型与因果推理能力突破、AI算力与模型优化协同发展、智能体技术普及带来产品爆发、资本投入与产业整合加速、开源生态与小模型应用扩展以及AI伦理与治理框架完善。公共文化机构应把握AI带来的机遇,提升服务效率与质量,实现智能化转型。 AI驱动的科学研究普及:大模型与深度学习的发展催生了“人工智能助力科学研究”的新模式。2024年,大型语言模型在多个领域取得重大进展,如OpenAI的o3推理模型和谷歌的Gemini 2.0,以及DeepSeek R1推理模型的问世,降低了模型训练和推理成本,推动了AI4S和AI4DH的普及。图书馆等机构可借助这一趋势优化馆藏管理,构建智能数字档案库。 具身智能机器人提升服务体验:2024年是人形机器人技术的“应用元年”,特斯拉、波士顿动力公司和优必选等企业在具身智能领域取得重大进展。2025年,特斯拉的Optimus和国内智元机器人的批量生产标志着具身智能技术的重大突破。图书馆可利用具身智能机器人提升工作效率和服务质量。 多模态大模型走向实用化:2024年,多模态技术持续爆发,视频生成与理解模型迎来“GPT时刻”。如OpenAI的Sora、快手科技的Kling和DeepSeek的Janus-Pro等模型的出现,预示着AI在多模态综合处理能力上的提升。未来,图书馆服务平台可借助多模态大模型实现跨媒体数字化展示。 合成数据与数据治理挑战凸显:2024年下半年,多个先进模型采用合成数据。合成数据技术可降低对真实数据的依赖,解决数据隐私和版权问题,但也面临数据质量、安全性和合规性等挑战。图书馆等机构需强化数据治理体系,确保数字资源的质量和合规性。 世界模型与因果推理能力突破:2024年,世界模型成为人工智能领域的焦点议题。世界模型的核心特征包括物理世界建模、因果推理能力和动态场景生成。未来,具备因果推理能力的AI系统将能预测未来动态,解决复杂问题。图书馆可利用世界模型技术辅助空间规划、构建沉浸式虚拟展览等。 AI算力与模型优化协同发展:在GAI技术的发展中,算力和模型优化呈现出协同发展态势。2024年多项研究发现,单纯扩充数据和增加算力的边际收益下降,未来模型训练将重视数据质量、后训练和强化学习技术的应用。图书馆等机构可结合本地算力配置,依托高性能硬件,支持大规模数据存储和智能检索。 智能体技术普及带来产品爆发:2025年被视为智能体发展的元年,智能体框架日益繁荣与标准化。未来,机器人流程自动化、个人助理、客户服务和数据分析等领域将基于智能体技术开发新一代应用。图书馆可利用智能体实现自动化客服、智能问答和个性化推荐。 资本投入与产业整合加速:2024年,AI技术发展显著,多款产品在实际应用场景中取得广泛应用。全球主要科技公司和投资机构加大对AI领域的投入,推动AI产业生态的整合与升级。图书馆应抓住资本投入带来的机遇,与科技公司合作获取技术支持。 开源生态与小模型应用扩展:开源生态系统降低了AI技术的学习和使用门槛,推动了技术的创新和迭代。2025年初,DeepSeek的开源推动了算力护城河的倒塌,开源生态可望超越Meta成为AI领域的安卓。未来,更多高级AI将转向在个人设备上运行。图书馆等机构可利用开源基座模型训练自己机构的领域模型。 AI伦理与治理框架完善:随着GAI技术的发展,其潜在风险和不确定性日益受到关注。2024年,联合国、世界卫生组织和中国信息通信研究院等纷纷强调建立AI伦理与治理框架的重要性。图书馆等机构需关注数据安全、隐私保护与版权管理,制定数据使用规范,确保AI服务的公平透明。