4.16商业观察：藏粮于技，AI能做什么？

  日前，国务院印发《加快建设农业强国规划（2024－2035年）》，在政策全面指导与约束下，绿色农药创新的过程中，AI将会起到怎样的作用？又能否藏粮于技？

  笔者认为AI在绿色农药研发中将会发挥着越来越重要的作用，通过数据驱动、加速筛选和优化设计，显著提升了研发效率和环境友好性。

  1、AI技术有助于高效分子设计与筛选

  在虚拟筛选上，AI算法（如深度学习、图神经网络）可快速分析数百万种化合物的分子结构，预测其生物活性、毒性和环境降解性，优先选择高效低毒的候选分子。

  AI还可以生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）可生成全新的绿色农药分子结构，满足特定需求（如可生物降解性）。

  2、AI技术有助于提高毒性及环境风险评估

  在预测生态毒性上，AI模型（如随机森林、支持向量机）分析历史数据，预测农药对非靶标生物（如鱼类、授粉昆虫）的毒性，避免传统农药的生态副作用。

  在环境归宿模拟中，AI可以通过机器学习模拟农药在土壤、水体中的降解路径和半衰期，优先选择不易残留的化合物。

  3、AI有助于精准农业与减量施用

  在病虫害智能监测方面，AI可以结合图像识别（CNN）和传感器数据，AI实时识别田间病虫害种类和程度，推荐最小有效施用量，减少农药过度使用。

  在无人机与智能喷洒方面，AI驱动的无人机可识别病害区域并精准喷洒绿色农药，降低整体用量（如Blue River Technology的智能喷雾系统）。

  4、AI技术有助于生物农药开发加速

  在微生物组分析方面，AI分析土壤微生物组数据，筛选可抑制病原菌的天然菌株或代谢产物，推动生物农药研发。

  在植物源农药优化上，AI的自然语言处理（NLP）挖掘古籍或文献中的植物抗虫成分，结合分子对接技术验证其有效性。

  5、AI通过绿色农药研发，能够保护粮食生产生态基础

  在减少环境污染方面，AI设计的绿色农药具有靶向性强、易降解的特性，可降低土壤和水体污染，保护农田生态系统的长期生产力，避免因化学农药滥用导致的土地退化。

  AI可以保护生物多样性：通过AI毒性预测模型筛选对传粉昆虫（如蜜蜂）、天敌昆虫无害的农药，维持农田生态平衡，间接稳定粮食产量。

  6、AI技术有助于促进生物农药应用，降低粮食安全风险

  AI技术可以辅助筛选微生物或植物中的天然杀虫/杀菌成分（如从药用植物中提取的萜类化合物），替代化学合成农药，减少粮食中的有害残留。

  在合成生物学优化上，AI设计工程菌株的代谢路径，低成本规模化生产生物农药（如重组蛋白农药），推动其大面积应用。

  7、AI技术有助于数据驱动的全域粮食保护

  在区域化智能防控方面，通过AI分析气象、土壤、作物生长和病虫害迁移数据（如蝗灾预测），生成区域农药使用策略，避免大规模灾害性减产。

  在供应链优化上，AI预测粮食产区的农药需求，动态调配绿色农药库存，避免因供应链断裂导致的防灾延误。

  利民股份作为国内杀菌剂龙头企业,具有国内最大的代森锰锌、霜脲氰、三乙膦酸铝、嘧霉胺和威百亩产能，公司旗下五家生产型子公司均为高新技术企业。

  近年来，公司从智能化到数字化的升级优势公司积极探索管理创新的思路与方法,以生产、安全、环保为抓手,致力于构建与各利益相关方长久共赢的商业模式和产业生态。针对现有业务管理模式,实施从信息化到数字化与智能化的提档升级,支持服务企业管理决策,公司持续完善以MES为主架构的生产智控平台,搭建全流程的信息管理体系,实现生产管理智能化、安全环保管理智慧化、信息系统平台化。

  那么AI如何实现“藏粮于技”？

  笔者认为，短期可以通过精准施药和绿色配方，减少粮食生产中的农药浪费和生态破坏，直接保护产量。

  对于中长期来说，则需要通过智能化的病虫害防控体系，维持农田生态健康和抗灾韧性，实现粮食安全的可持续发展。

  总的来说，“藏粮于技”的核心是通过技术创新提升粮食生产的效率、安全性和可持续性，而AI技术在绿色农药研发中的应用正是这一理念的典型实践。它不仅能减少农药对环境和健康的危害，还能通过精准化、智能化手段保障粮食产量，实现“绿色增产”。

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