在近几年的达沃斯论坛上，围绕人工智能（AI）的讨论几乎无处不在。从金融、制造到能源与医疗，AI被反复描绘为下一轮生产力跃迁的核心引擎。但在今年世界经济论坛年会的讨论中，一个并不总是站在聚光灯下的领域，正在悄然成为多场讨论的“底层议题”——农业。
在全球经济增长动能放缓、气候风险上升和地缘政治不确定性加剧的背景下，粮食系统被视作关乎稳定与安全的基础变量。本届达沃斯，围绕“负责任地推动创新规模化应用”“在地球限度内实现增长”的讨论，几乎都会回到一个现实问题：在土地、水资源和环境约束不断收紧的情况下，如何维持粮食供给、稳定价格，并增强系统韧性。
AI为何在农业领域“走得慢”
在达沃斯接受第一财经专访时，先正达集团首席信息与数字官费罗兹·谢赫（Feroz Sheikh）形容，农业中的AI并不是“技术跟不上”，而是“被迫更加谨慎”。在他看来，农业AI的核心难题，并不在算法或算力本身，而在于它必须嵌入一个高度复杂、风险极其敏感的真实生产体系。
与金融或互联网行业相比，农业并不缺概念验证项目，真正稀缺的是可以复制、可持续的规模化应用。谢赫认为，不同市场面临的瓶颈高度分化：在欧美大型农场，问题更多集中在数据割裂、系统不兼容以及基础设施投入成本；而在许多新兴经济体，小农户占主导，技术是否“听得懂、用得上”，往往比模型能力本身更重要。
这也决定了农业AI难以沿用其他行业“模型能力提升—成本下降—自然扩张”的路径。农业生产同时暴露在自然、市场和政策等多重不确定性之下，任何技术决策的失误，都可能直接影响农户生计。这种低容错率，使得农业对新技术的接受节奏明显慢于多数行业，也使“谨慎”成为农业AI扩张的常态。
从“增产”到“韧性”的逻辑转变
在世界经济论坛的语境中，农业AI的重要性，并不只体现在“多生产多少粮食”，而越来越多地与系统韧性相连。
农业贡献了全球约三分之一的温室气体排放，同时也是导致土地退化与水资源压力的关键诱因。长期以来，提高产量与降低环境压力，被视为难以调和的权衡。但在一些实际应用中，这种二元对立正在被弱化。通过更精细的数据分析和决策支持，部分技术开始在提高产出的同时，减少化学品、化肥和水的使用。
谢赫在采访中提到，数据和AI并不能消除这种权衡，但正在改变其表现形式——从“非此即彼”，转向“更连续、更可管理”的选择区间。
同样的逻辑，也体现在粮价波动和系统稳定性上。过去几年，极端天气、病虫害和地缘冲突频繁扰动全球粮食市场。在达沃斯关于全球风险的讨论中，粮食被反复提及为“多重风险的交汇点”。技术无法消除这些不确定性，但可以改变冲击的传导方式。
通过更早的气候预测、更透明的供应链信息和更快的决策调整能力，系统对局部冲击的敏感度有望降低。粮食安全的含义，也正在从“有没有”，逐步转向“稳不稳”。
中国贡献农业AI的现实智慧
在这样的全球背景下，中国被不少与会者视为农业AI实践的重要观察样本。
谢赫认为，中国经验最值得关注的，并非某一种模型或单一产品，而是一种系统性思维：将技术、育种、化学、农机和数据整合进同一生产逻辑中，让AI成为“最后一块拼图”，而不是孤立存在的创新点。
在中国推进农业数字化的过程中，一些实践并未优先强调模型的复杂程度，而是将AI嵌入病虫害识别、施用窗口判断和气象风险提示等具体场景，并以本地语言呈现。谢赫认为，如果技术不能直接改变农民每天要做的选择，它就很难真正走向规模化。
在他看来，中国的意义不仅在于市场规模，更在于其为农业AI提供了一个接近真实生产环境的试验场：数字工具普及、基础设施完善、产业链协同，使数据和AI更容易从示范项目走向日常决策。这种“可执行路径”，对其他新兴市场同样具有参考价值。
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陈玺宇
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