人工智能促進(jìn)上海農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之我見

人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的算法內(nèi)核，對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)都具有較強(qiáng)的滲透性和融合力。上海農(nóng)業(yè)具有都市化、資源有限、需求多元等特征，也面臨從業(yè)人口下降、老齡化、新技術(shù)融合等新的挑戰(zhàn)。人工智能與上海農(nóng)業(yè)的深度融合有望使農(nóng)業(yè)變得高效益化，不僅有望解決若干突出問題，而且有望成為促進(jìn)未來(lái)上海農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑。一、人工智能可能促進(jìn)上海農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的具體應(yīng)用人工智能具有滲透性、協(xié)同性以及替代性等特點(diǎn)，主要算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。人工智能與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相結(jié)合是當(dāng)下農(nóng)業(yè)發(fā)展的新方向，表現(xiàn)為物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的綜合應(yīng)用。人工智能技術(shù)應(yīng)用貫穿農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各個(gè)階段。（一）人工智能在產(chǎn)前階段的應(yīng)用1.智能農(nóng)技培訓(xùn)。人工智能大模型可以準(zhǔn)確理解農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的各類專業(yè)知識(shí)，包括種植技術(shù)、日常管理、病蟲害防治及農(nóng)業(yè)政策等。通過輸入大量專業(yè)資料和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)學(xué)習(xí)研究后，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)知識(shí)的深入理解，進(jìn)而有能力輸出針對(duì)性的建議和解決方案，幫助農(nóng)民更高效地應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中的挑戰(zhàn)。因此，人工智能大模型能夠提供定制化的教學(xué)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑，提高農(nóng)技培訓(xùn)效果。2.智能土壤監(jiān)測(cè)。人工智能的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便快速的土壤成分檢測(cè)與分析，具體作法是應(yīng)用探地雷達(dá)等傳感器獲得原始土壤理化數(shù)據(jù)，再利用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，進(jìn)而制定最合理的耕作、灌溉和施肥方案等，使土壤環(huán)境在作物生長(zhǎng)過程中始終處于最適宜狀態(tài)，保證作物產(chǎn)量和質(zhì)量達(dá)到預(yù)期。3.智能培育新種。智能育種是將傳統(tǒng)育種方法結(jié)合人工智能和高通量測(cè)序、基因編輯等技術(shù)，對(duì)作物種子進(jìn)行精準(zhǔn)分析和改良，以提升作物的品質(zhì)、產(chǎn)量和抗病性等性狀。具體做法是通過葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)、多光譜熒光成像技術(shù)等裝備采集表型數(shù)據(jù)，結(jié)合基因和環(huán)境參數(shù)，使用運(yùn)籌學(xué)方法快速評(píng)估哪些植物在特定氣候下生長(zhǎng)最快，哪些基因可以幫助植物在哪里茁壯成長(zhǎng)，哪些植物在雜交時(shí)可以在某個(gè)區(qū)域產(chǎn)生最佳基因組合，哪些植物品系以何種順序雜交可以最少代數(shù)實(shí)現(xiàn)基因的最佳組合，以及如何選擇提高產(chǎn)量的性狀并避免氣候變化的影響等，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的種子選擇和培育。4.智能灌溉控制。人工智能應(yīng)用在灌溉系統(tǒng)形成智能灌溉控制系統(tǒng)，即應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，既實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)過程灌溉需求水情況進(jìn)行分析，還可以結(jié)合所在地區(qū)的水文氣象指數(shù)、氣候數(shù)據(jù)等綜合分析，制定出最佳灌溉策略。同時(shí)，將智能灌溉系統(tǒng)與傳感器、灌溉設(shè)備等連接，結(jié)合土壤含水量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算出動(dòng)態(tài)灌溉需水量，選擇最合適的時(shí)間和灌溉模式進(jìn)行自動(dòng)化、精準(zhǔn)化灌溉。5.智能氣象預(yù)測(cè)。人工智能結(jié)合氣象傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備可以更高效進(jìn)行氣象實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警氣象災(zāi)害。根據(jù)農(nóng)業(yè)作業(yè)區(qū)域過去幾年的氣候數(shù)據(jù)和當(dāng)前天氣數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)雨季來(lái)臨時(shí)間，制定整體作物生產(chǎn)計(jì)劃，提供具體適播窗口、施肥時(shí)間和病蟲害防治建議。結(jié)合智能灌溉系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)科學(xué)灌溉，優(yōu)化作物生長(zhǎng)環(huán)境，提高水資源利用效率。及時(shí)預(yù)測(cè)極端天氣的發(fā)生概率，向農(nóng)民發(fā)出警報(bào)，幫助做好防范措施。（二）人工智能在產(chǎn)中階段的應(yīng)用1.設(shè)施智能控制。近年來(lái)，設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展速度不斷加快。將人工智能應(yīng)用到設(shè)施農(nóng)業(yè)當(dāng)中的典型示范是溫室智能控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)溫室溫度、濕度、水分、土壤等環(huán)境因素進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)，并且將監(jiān)測(cè)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理之后再利用人工智能技術(shù)進(jìn)行調(diào)控，結(jié)合相應(yīng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度控制設(shè)備、灌溉設(shè)備等環(huán)境控制設(shè)備的自動(dòng)操控，創(chuàng)造出最適合農(nóng)作物生長(zhǎng)的溫室環(huán)境。2.智能農(nóng)業(yè)機(jī)械。智能農(nóng)業(yè)機(jī)械利用先進(jìn)的傳感器、控制技術(shù)以及人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)、無(wú)人機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化。如以激光感知為基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，通過攝像頭和激光雷達(dá)掃描作業(yè)區(qū)域，依據(jù)GPS和地圖數(shù)據(jù)規(guī)劃路線，避開障礙物，自動(dòng)完成播種、施肥、噴灑等任務(wù)，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低成本。3.智能病蟲害防控。利用人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病蟲害的更高效識(shí)別，具體做法是先建立專業(yè)的病蟲害特征知識(shí)庫(kù)，即采集常見農(nóng)作物病蟲害圖像，分割出病斑區(qū)域，之后采用專門的特征提取方法提取病斑顏色、紋理、形狀等參數(shù)，并且依據(jù)不同病蟲害參數(shù)對(duì)其進(jìn)行分類，建立分類數(shù)據(jù)庫(kù)，再利用機(jī)器視覺技術(shù)采集具體病害圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)，應(yīng)用人工智能學(xué)習(xí)方法對(duì)具體病蟲害圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而在實(shí)際操作過程中準(zhǔn)確識(shí)別病蟲害種類，分析出種植區(qū)最容易感染的區(qū)域，進(jìn)而使用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，定義農(nóng)藥的最佳品種組合和施用策略，以最小的毒副作用影響來(lái)減少害蟲的威脅進(jìn)一步擴(kuò)散。4.作物智能采收。當(dāng)前，農(nóng)作物智能化采收大多通過具備機(jī)器視覺、感知、操作等多項(xiàng)功能的采收機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。在采收過程中，采收機(jī)器人利用機(jī)器視覺識(shí)別技術(shù)對(duì)需要采收的農(nóng)產(chǎn)品果實(shí)進(jìn)行定位，判斷果實(shí)成熟度，采收中還能夠根據(jù)果實(shí)情況控制采收時(shí)的力度，從而保證果實(shí)在采收中不被損壞，因此對(duì)于果實(shí)比較柔軟的農(nóng)作物也能做到無(wú)損采收。雖然，采收機(jī)器人采收速度并不快，但是可以日夜無(wú)休工作，綜合而言采收機(jī)器人仍比人工采收的優(yōu)勢(shì)大。5.智能養(yǎng)殖。人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于動(dòng)物健康狀況監(jiān)測(cè)、飼養(yǎng)管理和繁殖等方面。通過對(duì)動(dòng)物行為及生長(zhǎng)數(shù)據(jù)等信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和綜合分析，為動(dòng)物提供個(gè)性化的飼養(yǎng)方案，提高動(dòng)物福利和養(yǎng)殖效率。比如智能養(yǎng)豬系統(tǒng)通過監(jiān)測(cè)豬的鼻子、額頭和眼睛周圍圖像區(qū)域動(dòng)態(tài)，判斷出豬的幸福指數(shù)和壓力情緒等，進(jìn)而改進(jìn)養(yǎng)殖策略，提高養(yǎng)殖效率。這種新型養(yǎng)殖模式不必在豬耳朵上安裝識(shí)別芯片，標(biāo)志著養(yǎng)殖業(yè)正在從被動(dòng)式智能向主動(dòng)式智能管理方式轉(zhuǎn)變。6.農(nóng)業(yè)損害評(píng)估。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對(duì)目標(biāo)物的圖像特征進(jìn)行識(shí)別以判斷物體類別或所處的狀態(tài)，是當(dāng)前損害評(píng)估的主流方法。CNN是圖像識(shí)別領(lǐng)域的代表算法之一，廣泛應(yīng)用于圖像分類、圖像分割和物體識(shí)別。一些新的模型如殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、全連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)損害評(píng)估領(lǐng)域，通過對(duì)受損對(duì)象的圖像檢測(cè)識(shí)別及圖像分割，輸出目標(biāo)的受損程度和數(shù)量以及患病種類等結(jié)果。（三）人工智能在產(chǎn)后階段的應(yīng)用1.智能檢驗(yàn)分級(jí)。主要使用視覺識(shí)別和光譜分析等技術(shù)，快速、準(zhǔn)確地對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全狀況等進(jìn)行評(píng)估，讓農(nóng)產(chǎn)品盡快進(jìn)入倉(cāng)儲(chǔ)、銷售階段。檢驗(yàn)工作由具備機(jī)器視覺功能的機(jī)械手臂完成，通過機(jī)器視覺功能對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行掃描觀察，并且通過圖像處理、參數(shù)對(duì)比等方式判定農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，再依此進(jìn)行分類、包裝。搭載深度學(xué)習(xí)算法的專用視覺系統(tǒng)，具有自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，會(huì)自動(dòng)調(diào)整水果分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。這種方法快速可靠，并且可復(fù)制到其他應(yīng)用場(chǎng)景。2.輔助電商運(yùn)營(yíng)。在農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營(yíng)過程中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以幫助農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)制定靈活、適宜的生產(chǎn)、銷售策略，準(zhǔn)確把握農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)行情，避免價(jià)格變動(dòng)過大導(dǎo)致企業(yè)虧損發(fā)生。另外，可以利用人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶的消費(fèi)習(xí)慣等進(jìn)行分析，從中挖掘出目標(biāo)客戶，之后進(jìn)行針對(duì)性信息推送，提升交易成功率，從而增加農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營(yíng)收益。除此之外，人工智能技術(shù)可以輔助農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營(yíng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶咨詢智能化，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)在線咨詢服務(wù)，讓客戶可以隨時(shí)隨地了解相應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品信息，根據(jù)所需購(gòu)買產(chǎn)品。3.農(nóng)產(chǎn)品智慧物流。農(nóng)產(chǎn)品智慧物流利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)人工智能等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品物流配送智能化管理，通過物流配送路徑優(yōu)化縮短配送時(shí)間，盡量保證農(nóng)產(chǎn)品生鮮度。常見方法為建立多目標(biāo)路徑優(yōu)化模型，以農(nóng)產(chǎn)品生鮮度、用戶滿意度、配送費(fèi)作為約束條件進(jìn)行仿真計(jì)算，給出最佳路徑選擇方案。另外，還可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸情況進(jìn)行監(jiān)控，并根據(jù)監(jiān)控結(jié)果利用人工智能技術(shù)作出適應(yīng)性調(diào)整，保證農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸工作順利進(jìn)行。（四）人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合應(yīng)用1.農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)以及大數(shù)據(jù)處理引擎等部分構(gòu)成。專家系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)處理引擎對(duì)各種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，利用推理機(jī)挖掘出最有價(jià)值的信息，再結(jié)合專家知識(shí)庫(kù)中的專家經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)知識(shí)等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各項(xiàng)決策提供幫助，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)管、生產(chǎn)操作及生產(chǎn)成本的管理與控制。2.農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)。價(jià)格預(yù)測(cè)包括對(duì)價(jià)格和未來(lái)預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。根據(jù)產(chǎn)量率對(duì)作物進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)，對(duì)農(nóng)業(yè)公司、合作社和農(nóng)民更好地進(jìn)行談判，為他們的收成爭(zhēng)取最佳價(jià)格非常有價(jià)值。綜合特定作物的總需求，確定特定作物的價(jià)格彈性曲線是無(wú)彈性、單一性還是高彈性，目前確定定價(jià)策略的主要方法是選擇相關(guān)因子再對(duì)比使用多種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。已有研究證明ANN模型、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM模型等對(duì)大豆、玉米、生豬等期貨價(jià)格有較好的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。3.保險(xiǎn)服務(wù)升級(jí)。人工智能技術(shù)可以升級(jí)保險(xiǎn)服務(wù)，為保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)收集、提升理賠查勘準(zhǔn)確性提供支持。如在生豬“保險(xiǎn)+期貨”收入險(xiǎn)項(xiàng)目中，通過物聯(lián)網(wǎng)智能硬件獲取生豬養(yǎng)殖圈欄內(nèi)的實(shí)時(shí)養(yǎng)殖影像數(shù)據(jù)，采用目標(biāo)識(shí)別等算法對(duì)生豬數(shù)量進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別。日常通過智能電子秤獲取生豬體重及體長(zhǎng)等基本信息，自動(dòng)對(duì)生豬進(jìn)行拍攝，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離非接觸信息采集，在生豬出現(xiàn)異常情況時(shí)能夠進(jìn)行預(yù)警。當(dāng)發(fā)生報(bào)案時(shí)，保險(xiǎn)公司可隨時(shí)調(diào)取相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)生豬數(shù)量進(jìn)行盤點(diǎn)，規(guī)避了傳統(tǒng)生豬養(yǎng)殖保險(xiǎn)理賠定損中通過養(yǎng)殖戶上報(bào)或電子耳標(biāo)確認(rèn)存在的造假風(fēng)險(xiǎn)，病死生豬的無(wú)害化消殺信息回傳也能有效防止二次不當(dāng)利用。還可以使生豬價(jià)格險(xiǎn)和生豬養(yǎng)殖險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)更好融合，為養(yǎng)殖戶提供雙重風(fēng)險(xiǎn)保障。二、當(dāng)前存在的主要技術(shù)和管理問題（一）信息安全問題人工智能大模型在收集和處理數(shù)據(jù)過程中存在著潛在的信息安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)。智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中涉及大量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、土壤質(zhì)量數(shù)據(jù)、農(nóng)作物品種和數(shù)量等。這些數(shù)據(jù)的泄露可能會(huì)給農(nóng)民的個(gè)人隱私和農(nóng)業(yè)企業(yè)的商業(yè)機(jī)密帶來(lái)潛在風(fēng)險(xiǎn)。如果敏感信息被泄露，將會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)民造成影響。若被黑客獲取后惡意使用，如用于期貨交易、身份冒用等，還將對(duì)社會(huì)穩(wěn)定造成影響。（二）小樣本問題數(shù)據(jù)就是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的“石油”。進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練時(shí)需要提供給模型大量的數(shù)據(jù)集。然而，現(xiàn)實(shí)研究中可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本往往非常有限，尤其是針對(duì)多指標(biāo)數(shù)據(jù)建模問題，常因?yàn)橹笜?biāo)數(shù)據(jù)難收集和采集而出現(xiàn)小樣本問題。此外，針對(duì)AI所需的特定樣本數(shù)據(jù)制作，例如病蟲害病例照片的標(biāo)簽制作等，由于人力和時(shí)間投入不足，也常常出現(xiàn)樣本質(zhì)量低、有效樣本少的小樣本問題。（三）模型魯棒性問題魯棒性是指模型對(duì)于數(shù)據(jù)擾動(dòng)、干擾和攻擊等因素的抗干擾能力。在智慧農(nóng)業(yè)中，由于涉及多種復(fù)雜的環(huán)境因素，比如氣象條件、土壤質(zhì)量、生物種類和數(shù)量等，這些因素的變化可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的擾動(dòng)，從而對(duì)模型的魯棒性產(chǎn)生負(fù)面影響。如果人工智能大模型的魯棒性不夠強(qiáng)，可能會(huì)導(dǎo)致其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用效果下降。如果攻擊者利用模型漏洞攻擊農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)失控，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中斷或嚴(yán)重?fù)p失。（四）模型準(zhǔn)確性問題對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而言，誤判和誤差可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，如影響農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量，增加生產(chǎn)成本，甚至造成農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的損害。在智慧農(nóng)業(yè)中，準(zhǔn)確性風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于以下幾個(gè)方面：首先是數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性問題，如果采集數(shù)據(jù)的傳感器存在誤差或損壞，采集到的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)偏差，進(jìn)而影響到模型的準(zhǔn)確性。其次，數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性問題，人工標(biāo)注可能會(huì)存在不一致性和錯(cuò)誤，從而影響模型的準(zhǔn)確性。最后，算法自身的準(zhǔn)確性問題，若對(duì)算法訓(xùn)練不充分或訓(xùn)練過程中出現(xiàn)問題，模型未收斂，將產(chǎn)生不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤結(jié)果，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。（五）公平性問題人工智能應(yīng)用可能存在歧視性和不公平性問題。首先，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在偏見或歧視性，例如，在數(shù)據(jù)采集過程中，可能存在群體或地區(qū)偏好，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不均衡，進(jìn)而影響到分析和決策的公正性。此外，在數(shù)據(jù)處理和分析過程中，算法的設(shè)計(jì)也可能存在偏見，例如在分類、預(yù)測(cè)等任務(wù)中可能會(huì)忽略一些變量，導(dǎo)致結(jié)果的偏差。此外，模型的公平性可能會(huì)影響到資源的分配和利用，例如對(duì)水資源的分配、肥料的施用、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等，若決策過程存在偏見和不公平性，可能會(huì)導(dǎo)致資源分配的不合理和浪費(fèi)，進(jìn)而影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率、可持續(xù)性和社會(huì)公正。三、加強(qiáng)融合應(yīng)用促進(jìn)上海農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的建議（一）加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，包括數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和處理等方面的安全規(guī)定。數(shù)據(jù)應(yīng)加密存儲(chǔ)、傳輸和處理，防止數(shù)據(jù)泄露和被竊取。合理規(guī)劃數(shù)據(jù)使用和共享方式，建立安全的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，并對(duì)共享過程進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)督和管理。加強(qiáng)開發(fā)者和使用者的數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)，定期進(jìn)行培訓(xùn)和管理評(píng)審。選擇可靠的第三方數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，確保其有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全管理措施和保障措施。（二）加強(qiáng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)盡快開發(fā)一批農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)收集平臺(tái)，長(zhǎng)期在不同的農(nóng)場(chǎng)、天氣條件和耕作技術(shù)下自動(dòng)整合數(shù)據(jù)形成高質(zhì)量的公共數(shù)據(jù)資源庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集。在不加大人力時(shí)間成本投入的前提下，可采用數(shù)據(jù)增廣技術(shù)、遷移學(xué)習(xí)技術(shù)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決小樣本問題。（三）提升模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性在訓(xùn)練前進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)使用多個(gè)不同模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，減少因單一模型的局限性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)地監(jiān)測(cè)和調(diào)整，當(dāng)模型出現(xiàn)異?；蝈e(cuò)誤時(shí)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行調(diào)整。采取模型安全保障措施，如數(shù)據(jù)加密、訪問權(quán)限控制、系統(tǒng)備份等。提高模型的可解釋性和透明性，以便對(duì)模型質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)督，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。（四）建立公平性審查機(jī)制為確保人工智能模型在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的公平性，需要基于科研倫理建立公平性審查和保障機(jī)制。對(duì)模型的數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行上線前公平性審查，對(duì)模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果進(jìn)行監(jiān)測(cè)，確保其數(shù)據(jù)公平和結(jié)果公平。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)用戶的培訓(xùn)，使其了解如何正確使用人工智能模型。政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對(duì)模型在應(yīng)用中的監(jiān)督和管理，對(duì)于可能存在公平性問題的模型進(jìn)行