要么拥抱，要么被淘汰！这道生死题农资人该怎么答？

1月7日，工业和信息化部等八部门联合发布《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》，给农资行业按下了智能变革的“快进键”。作为农业生产的上游核心，农资行业涵盖种子、化肥、农药等关键领域，其智能化水平直接决定农业生产的效率与质量。这场变革绝非简单的技术叠加，而是一道关乎行业生死的必答题——要么主动拥抱，要么在传统模式中被淘汰。

有人觉得农业“土味重”，没必要赶AI热潮？这种想法是危险的——在农业现代化加速推进、市场竞争日趋激烈的今天，“人工智能+”早已不是锦上添花，而是关乎生存的底线要求。

人工智能带给农资行业也绝不是修修补补的改进，而应该是脱胎换骨的重塑，其影响将渗透生产、研发、供应全链条。

在生产端，它将终结“经验主义”的粗放时代。通过人工智能充分整合土壤养分数据库、作物营养模型与气候数据，动态生成区域化精准方案。

在研发端，它将缩短农资创新周期，重塑研发模式。通过人工智能让研发进入“精准快车道”，利用深度算法在虚拟环境中模拟试验，迅速筛选出最佳产品方案，大幅缩短研发周期。

在供应端，它将对供应链实行优化，促进渠道从“库存积压”到“精准匹配”。通过人工智能构建大数据预测模型，帮助企业和经销商提高产品周转率，优化物流，让供应链从“被动响应”变为“主动预判”。

当前，农民对农资的需求已从“有没有”转向“好不好、精不精”。规模化种植、绿色农业的发展，要求肥料配方更精准、施用更科学、服务更专业。只有通过人工智能才能实现 “量身定制”，才能满足农户需求，赢得市场份额。

热潮之下，必有乱象。当前农资行业也有不少所谓的“人工智能”，不过是披着新衣的“老把式”。那些展会上吸引人群的具身机器人、机器狗，早已失去了“智能”本真，而变为了吸睛的“流量”，招揽顾客的“噱头”。

而“伪智能”的障眼法还不止于此。比如，要警惕“数据造假”的虚假繁荣。某些号称“AI驱动”，实则没有真实有效的数据支撑，要么靠编造数据训练模型，要么直接套用通用算法，完全不贴合农资行业区域性、季节性的特点。这样的“智能产品”，看似花哨，实则毫无价值。二来要警惕“换汤不换药”的概念炒作。在传统设备上加装几个传感器，或者给产品贴上“智能”标签，就宣称实现了“人工智能”，既没有构建数据闭环，也没有形成智能决策能力，本质上还是用“忽悠”。三来要警惕盲目跟风。照搬其他行业的智能方案，忽视农资行业区域差异大、生产环节复杂、受自然条件影响深的特性，即使花巨资打造的“智能系统”，也终将沦为“摆设”。

这些“伪智能”的本质，是对人工智能缺乏正确认知，急功近利追求短期效益，既扰乱了市场秩序，也阻碍了行业真正的智能转型。

农资行业要真正实现人工智能转型，是一场涉及数据、技术、人才、生态的系统性变革，绝非一蹴而就。

第一，夯实数据底座，打通“信息孤岛”。AI模型的训练需要海量高质量数据，当前农资行业长期存在数据分散、标准不一的问题。全行业需加快整合多维度数据，建立统一数据标准体系，推动各类数据库互联共享，为人工智能提供充足“燃料”。

第二，聚焦场景化落地，拒绝“空中楼阁”。农资行业区域性、季节性特征明显，不存在“一刀切”的智能化方案。企业应从核心痛点入手，借鉴“试点智能车间”思路，优先在关键场景打造可复制样板工程，再逐步向全链条推广。

第三，补齐人才短板，锻造“复合梯队”。“人工智能+农资”复合型人才缺口巨大，企业需通过内部培训与外部引进相结合，培育专业团队。

第四，共建产业生态，避免“单打独斗”。智能转型不是某一家企业能完成的，需要产业链上下游协同发力。企业要主动融入产业生态，通过“企业+高校+科研机构”的合作模式，联合开发贴合农资行业需求的专用AI模型；积极参与智能制造联盟与行业协会，对接政策资源与解决方案服务商，形成协同创新、互利共赢的产业生态。只有抱团发展，才能降低转型成本，提高转型效率。

农资行业的智能变革，不是“要不要”的选择题，而是“怎么改、改得快、改得好”的必答题。摒弃投机心理，拒绝“伪智能”忽悠，以数据为核心生产要素，在数据、场景、人才、生态上持续发力，才能真正实现“人工智能 + 农资”的深度融合，在行业变革中抢占先机、赢得未来。