检测到您的浏览器版本过低，可能导致某些功能无法正常使用，建议升级您的浏览器，或使用推荐浏览器 Google Chrome 、Edge、Firefox 。 X
据世界经济论坛2026年年会的预测，到2050年，世界人口将达到近100亿，全球农业部门面临着决定性的挑战。对农业而言，这意味着在不增加耕地面积的情况下要养活更多的人。市场变化和地缘政治不确定性加剧了这一挑战。解决方案不在于扩大耕地面积，而在于彻底革新现有土地的耕作方式，将数十年的农艺经验与数据和人工智能（AI）的变革力量相结合。农业种植者正在利用智能平台，从宏观角度观察作物和土壤状况，快速识别植物的营养缺乏症或病虫害的早期迹象。GPS、机器学习模型和卫星图像能够精确到米级甚至单株植物地施用肥料或进行病虫害防治，从而降低投入成本和环境影响，同时提高效率。
（一）美国国家科学基金会宣布首批AI-ENGAGE奖项
2026年2月12日，美国国家科学基金会（NSF）联合澳大利亚、印度和日本的合作伙伴机构，宣布在“促进赋能下一代农业创新（AI-ENGAGE）”倡议下授予的首批资助项目。这项总额240万美元的投资将支持6个国际研究项目，通过运用人工智能和关键新兴技术，赋能美国及印太地区农民，增强农业韧性。
据报道，AI-ENGAGE是美国国家科学基金会、澳大利亚联邦科学与工业研究组织、日本科学技术振兴机构及印度农业研究委员会之间一项具有里程碑意义的合作项目。通过汇聚全球科研力量，在共同目标领域寻求合作伙伴，以造福各国。这项合作彰显了美、日、印、澳四方机制（Quad）的标志性成就，展现了四国对关键与新兴技术研究的共同承诺如何推动农业转型，以应对紧迫的全球性挑战。
该计划旨在履行利用新兴技术促进农业创新的承诺。通过聚焦人工智能在农业领域的科学发现，这些项目有助于推进美、日、印、澳政府提高国家生产力、解决紧迫社会挑战的目标。美国国家科学基金会代理主任布莱恩·斯通表示，“通过将人工智能等现有与新兴技术融入农业领域，我们正推动科学前沿发展，为美国农民及其国际同行提供所需工具，以提升作物产量、更有效地防治病虫害、增强农业韧性并保障更安全的粮食供应。”
这六个获奖项目通过开发用户友好型的人工智能驱动解决方案，满足了关键的农业需求（表1）。
表1 AI-ENGAGE计划的首批资助项目
序号 | 获奖机构 | 项目参与国家 | 关键农业需求 |
1 | 普渡大学 | 美国、日本、印度和澳大利亚 | 开发用于苹果园早期虫害疾病检测的自主空中和地面机器人（无人机/无人地面车辆） |
2 | 爱荷华 州立大学 | 美国、日本、印度和澳大利亚 | 开发“BRIDGE”，一款基于人工智能的智能手机应用程序和聊天机器人，旨在帮助农民实时识别和管理作物病虫害 |
3 | 堪萨斯 州立大学 | 美国、日本、印度和澳大利亚 | 实施“Smart Scout”，一种计算机视觉系统，用于估算大豆产量和检测作物“倒伏”（倾倒） |
4 | 密苏里科技大学/田纳西 大学 | 美国、日本、印度和澳大利亚 | 构建“HARVEST”系统，该系统利用多模态人工智能对玉米和水稻的病虫害和养分进行管理 |
5 | 华盛顿 州立大学 | 美国、日本和印度 | 推进人工智能驱动的基因组选择模型，以培育更具韧性和更高产的小麦品种 |
6 | 康奈尔大学 | 美国、日本、印度和澳大利亚 | 开发基于图像的表型分析工具，以加速培育优质番茄、洋葱和草莓 |
AI-ENGAGE计划的独特之处在于要求每个项目必须包含来自四国联盟中至少三个国家的科研人员。这种架构既确保了专业知识与数据的交流共享，又同时要求每个合作机构为本国科研人员提供资金支持。美国国家科学基金会直接向美国项目负责人提供约240万美元资助，并协调其他三国合作伙伴投入400万美元资金支持本国科研人员，最终形成超过600万美元的联合投资。
（二）明尼苏达大学利用人工智能和卫星数据应对农业挑战
人工智能（AI）、机器学习和深度学习正在迅速重塑研究人员理解复杂系统的方式——尤其是当它们与卫星数据和遥感技术相结合时。通过分析从太空和机载传感器收集的大量信息流，明尼苏达大学食品、农业与自然资源科学学院（CFANS）的研究人员正在利用人工智能更高效、更准确地监测农田、跟踪空气质量并识别入侵物种。
Ø 利用遥感和深度学习绘制入侵物种分布图
该项目旨在利用深度学习以及卫星和无人机图像来更早、更准确地检测入侵植物物种。该研究以帕尔默苋、斑点矢车菊和加拿大蓟等入侵物种为重点，旨在用双层遥感方法取代劳动密集型的实地勘察。其目标是为农民、土地管理者和政策制定者提供及时、可操作的信息，从而帮助减缓入侵物种的扩散，防止其造成大范围损害。
Ø 利用机器学习大规模监测农田
该项目正在探索将机器学习与卫星图像相结合，从而改变在大范围地区和长时间范围内监测农田的方式。研究表明，自动化、人工智能驱动的方法能够比传统方法更高效、更稳定地绘制作物种植分布图。这些进展有望改善与粮食安全、土地利用和环境可持续性相关的决策，同时也揭示了在这些工具充分发挥潜力之前必须克服的技术难题。
Ø 利用先进算法从太空追踪大气气体
在这项有关土壤、水与气候的全球研究中，科学家们开发出新型人工智能数据提取方法，用于分析十余年间测量关键大气气体的卫星数据。通过优化解读红外卫星观测数据的算法，研究团队成功追踪了影响全球空气质量与气候的挥发性有机化合物。该研究揭示了这些气体随地域和时间的变化规律，有助于识别现有气候与大气模型的不足之处，从而为更精准预测环境变化提供支持。
（三）英国政府拨款56万英镑用于太空和人工智能技术以促进农业发展
近日，七家英国企业获得了英国政府提供的56万英镑资金，用于开发太空和人工智能技术，这些技术可以改变英国农业，推动经济增长和自然恢复。从50家申请企业中脱颖而出的七家获奖公司，每家将获得8万英镑的太空商业化信贷额度。这笔资金将提供实用的商业与技术支持，助力其加速将技术推向市场。
这项资金的发放源于英国环境、食品和农村事务部（Defra）与英国创新署（Innovate UK）联合举办的一场开创性“黑客马拉松”活动。参赛项目需要利用卫星数据和人工智能技术来应对现实世界中的农业和环境挑战。太空技术投资带来卓越的经济回报。英国环境、食品和农村事务部每向地球观测研究投入1英镑，就能为经济带来高达8.20英镑的回报，这是一种经济高效的方式，可以推动经济增长，支持英国企业。
“黑客马拉松”活动的竞赛获奖者包括：（1）x10NI公司构建数字农场模拟系统，为农民提供实时数据，以帮助他们管理土壤健康、降低投入成本并确保环境报告按时完成。（2）Gentian系统利用人工智能驱动的卫星分析来追踪野生动物栖息地和生物多样性变化，从而加快开发商的环境风险评估速度，并减少对昂贵的现场考察的依赖。（3）Ocean OS利用卫星数据自动绘制海洋栖息地和物种地图，为监管机构提供所需信息，以便更快地批准海上风电场，并更快地建设清洁能源项目。
太空数据和人工智能正在改变生产粮食和发展经济的方式。通过支持将太空和人工智能技术应用于实际农业和环境挑战的企业，英国正在加强粮食安全，支持自然恢复，旨在提升整个农业领域的生产力和创新能力。
参考文献：
[1]NSF announces first AI-ENGAGE awards to modernize global agriculture[EB/OL].(2026-02-12)[2026-03-10].https://www.nsf.gov/news/nsf-announces-first-ai-engage-awards-modernize-global
[2]How researchers are using AI and satellite data to address global challenges[EB/OL].(2026-02-23)[2026-03-10].https://twin-cities.umn.edu/news-events/how-researchers-are-using-ai-and-satellite-data-address-global-challenges
[3]UK Government turns to space and AI technology to drive farm growth, development and nature recovery[EB/OL].(2026-03-04) [2026-03-10].https://www.gov.uk/government/news/farm-tech-turbocharged-to-help-send-innovations-into-orbit
[4]How AI is enabling agricultural intelligence and revolutionizing farming[EB/OL].(2026-01-12)[2026-03-10].https://www.weforum.org/stories/2026/01/ai-agricultural-intelligence-revolutionize-farming/
[5]Harnessing Artificial Intelligence for Agricultural Transformation[R/OL].(2025-11-25)[2026-03-10].https://www.worldbank.org/en/topic/agriculture/publication/harnessing-artificial-intelligence-for-agricultural-transformation
