人工智能时代农业科研的变革与人才需求

2026年中央一号文件明确提出，因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合。我国农业正处于转型的关键节点，人工智能技术与农业研究、生产实践的深度融合，已成为推动农业高质量发展、培育农业新质生产力的核心引擎。

从作物育种、田间管理、病虫害防控，到农机作业、产后加工、供应链优化，AI正全面渗透农业全链条。对于农业科研人员而言，掌握AI赋能农业的实操技能，已不再是一道“选择题”，而是一道关乎科研创新与个人竞争力的“必答题”。

然而，现实中很多农业科研人员面临诸多痛点：

空有海量田间数据和高通量测序结果，却不知如何用AI深度挖掘？

想构建育种预测模型，但对机器学习一知半解，代码更是难关？

作物病虫害识别依赖肉眼，效率低、准确性差？

智慧栽培、水肥调控等新技术层出不穷，却无法落地到自己的研究？

政策方向明确，但缺少系统的AI+农业实操培训？

为全面推动人工智能赋能农业科研与生产的关键技术落地应用，特举办“人工智能赋能现代农业科研与智慧化应用实操”高级研修班。

特邀中国农业科学院研究所、中国科学院研究所、知名院校的资深AI实践专家，围绕AI技术在农业科研中的实际应用开展专题授课，零编程基础也可轻松上手。

本次研修班内容涵盖从AI基础、编程环境、数据处理、作物育种、栽培管理、病虫害防控到产后检测的全流程，每一模块均与农业科研实践深度结合。

对应课程主题一：AI赋能农业核心技术与数据基础

AI赋能农业前沿应用与趋势

农业领域AI算法原理与适用场景

农业常用AI工具与平台介绍

基于AI技术应用的农业数据特性与