编辑推荐：
本文全面探讨了人工智能（AI）在农业、环境及生物多样性保护领域的应用。阐述其在提升农业效率、可持续性等方面的作用，分析面临的技术、伦理等挑战，为相关从业者提供多维度思考，对推动 AI 与农业深度融合有重要参考价值。
1. 引言
随着科技发展，农业领域正经历重大变革。人口增长与气候变化促使可持续农业系统发展，人工智能（AI）技术在农业中的应用备受关注。传统农业依赖手工劳动和传统技术，难以满足当代需求。AI 融合机器学习（ML）、物联网（IoT）和计算机视觉技术，在精准农业、病虫害和灌溉管理等方面成效显著。
AI 可优化水资源、肥料和杀虫剂使用，提高农业生产力，减少环境破坏。例如，AI 驱动的灌溉系统能精准计算用水量，降低消耗；还能早期检测病虫害，预测疾病爆发，助力农民及时应对。在供应链管理方面，AI 通过预测需求、物流和运输，优化运营，减少作物质量下降。
然而，AI 在农业应用中也面临诸多挑战。初始成本高，限制了小农户使用；存在技术、伦理和社会经济等问题，如数据隐私、工作岗位替代、农民技术能力不足等。此外，AI 依赖大量高质量数据，农业数据却存在碎片化和不一致的问题。因此，本文旨在全面探讨 AI 在农业技术领域的应用潜力、环境效益、面临的挑战及应对策略，为相关决策和研究提供参考。
2. 综述方法
通过在农业、环境和生物多样性保护领域进行广泛的文献回顾，检索了期刊、书籍章节和会议中的众多研究成果。利用 Web of Science、Scopus、Science Direct、Google Scholar 等可靠数据库，以 “智能农业”“可持续农业”“AI 在农业中的应用”“环境与生物多样性”“农业技术” 等为关键词筛选相关文章，对 AI 在农业领域的应用进行系统分析。
3. 技术应用
3.1 预测和预测应用
在农业可持续发展领域，多种机器学习算法发挥着关键作用。神经网络中的多层感知器（MLP）可预测作物产量、使用情况和比率，还能确定温室产出水平和生物燃料的热值性能；径向基函数（RBF）网络在能源使用预测方面表现出色，训练效率高且能有效处理非线性数据。
模糊逻辑技术可处理不精确和不确定数据，用于确定生物质水分含量，提高农业生产效率。自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合了神经网络和模糊逻辑的优势，在生物燃料和能源预测中应用广泛。k - 最近邻（k-NN）算法可预测农业残留物数量，用于生物能源生产。极端学习机算法在预测小麦生产能源使用时训练速度快。贝叶斯机器学习通过新数据更新预测，用于生物质锅炉系统能源输出建模。回归模型在预测过程中也不可或缺，支持向量回归（SVR）模型可预测农业废弃物和动物废弃物产量，多元自适应回归样条（MARS）在分析固体生物质数据时比传统人工神经网络（ANN）模型更准确。
3.2 优化应用
为实现可持续和生态友好型农业，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等优化技术得到广泛应用。GA 通过自然选择、交叉和变异操作，优化候选解决方案，多学科优化遗传算法（MOGA）可减少柴油和化肥使用，降低温室气体排放。在中国的温室农业系统中，混合 ANN-Gompertz 模型和 GA 共同优化沼气和甲烷产量预测，提高能源效率。
PSO 模拟鸟类和鱼类的觅食行为，通过个体和集体最优运动调整粒子位置，寻找全局最优解，在解决高维非线性问题时效果显著。PSO 还可优化 ANN 模型，预测生物质热解产物产量，相对误差低于 10%。
3.3 实际案例应用
AI 技术在农业和环境领域有众多实际应用案例。在农业方面，ANN 技术用于监测和预测伊朗小扁豆作物产量；在巴基斯坦，ANN 模型优化农药使用，并预测其对健康的影响；在西班牙，ANN 模型用于温室气体排放预测。此外，GEP、SVR 等技术也用于优化水资源管理、评估生物质加热值等。
在环境领域，SVR 用于预测土耳其生物能源潜力；GA 预测西班牙灌溉系统太阳能水平；ANN-CFFNN 模型优化生物质热容量预测；在中国，MARS 用于测量生物质的烘焙严重程度，以开发生物燃料技术。这些案例展示了 AI 在提高农业生产效率、优化资源管理和促进可持续发展方面的潜力。
4. 研究空白
尽管 AI 在农业领域取得了一定进展，但仍存在诸多研究空白。小农户难以获取 AI 技术，因其初始成本高昂，且缺乏适合小农场的低成本解决方案。在 AI 与气候韧性方面，研究不足，尤其是在极端天气条件下 AI 对农业的影响。农业数据质量和标准化问题突出，数据格式不一致，影响 AI 模型精度。AI 的长期环境影响尚未得到充分研究，包括碳排放、传感器废弃物和电力使用等。
网络安全风险在 AI 驱动的农业中日益凸显，需要开发基于 AI 的网络安全解决方案。AI 与传统农业知识的融合也被忽视，农民对新技术存在顾虑。在生物多样性保护方面，AI 的实际应用研究较少。此外，缺乏统一的 AI 农业政策框架，无法有效解决伦理风险、工作岗位流失和数据权利等问题。
5. 农业中的环境和生物多样性挑战
农业生产对人类生存和经济发展至关重要，但也给环境和生物多样性带来诸多问题。土地退化和土壤侵蚀、水资源枯竭和污染、温室气体排放和气候变化、生物多样性丧失等问题相互关联。例如，过度耕种、放牧导致土壤退化和水土流失；不合理的灌溉和农药使用造成水资源污染和生物多样性减少。
这些问题对生态系统和人类健康产生负面影响，如水体富营养化、有害藻华爆发、生物栖息地破坏等。为实现可持续农业，必须克服这些障碍，AI 技术在应对这些挑战中具有重要潜力。
6. 人工智能在农业中的重要性
AI 在农业领域具有重要意义，能够快速处理大量数据，分析农业与能源需求之间的复杂关系。它可连接农业、能源、环境和社会各组成部分，为智能系统提供学习、分析、预测和决策能力。
在农业生产中，AI 的应用广泛。在精准农业方面，AI 整合多种数据源，实时监测土壤、气象等信息，优化农药、肥料和灌溉使用，减少资源浪费和环境影响。在病虫害管理上，利用先进技术早期检测作物疾病，通过分析历史和环境数据预测疫情，减少化学农药使用，降低作物损失。
AI 还能优化供应链管理，根据市场需求协助农民决策，提高作物产量和利润，减少运输成本和产品损耗。在环境影响和可持续性方面，AI 助力减少温室气体排放、节约水资源、优化资源利用，推动可持续农业发展。此外，在温室管理、杂草管理、财务规划和市场趋势分析等方面，AI 也发挥着重要作用，帮助农民适应气候变化，提高农业抗灾能力，为农民提供培训和指导，提升其技术水平和决策能力。
7. 智能灌溉
智能灌溉是一种高效的农业灌溉技术，通过传感器监测土壤水分、气象条件和作物状况，精确控制灌溉水量，减少水资源浪费，提高农业生产的可持续性和效率。土壤湿度传感器、气象传感器和基于植物的传感器收集数据，物联网将这些数据整合，实现设备间的通信和协同工作。自动化控制系统根据数据精确操作农业设备，调整灌溉水量、压力、持续时间和排放。
机器学习和 AI 利用历史数据生成预测模型，根据实际情况调整灌溉策略，提高灌溉精度。例如，Geo-AI 技术通过收集和处理遥感、卫星图像和物联网数据，分析土壤类型、湿度、作物健康和气象条件，估计作物需水量，为农民提供决策支持，实现精准灌溉，提高作物产量，促进农业可持续发展。
8. 农业中使用的主要 AI 技术
AI 在农业现代化进程中发挥着核心作用，主要技术包括机器人、计算机视觉、机器学习、传感器和物联网。机器学习广泛应用于病虫害控制、疾病早期检测、作物产量估计、灌溉管理、土壤质量评估和传感器管理等领域。计算机视觉通过实时处理技术，实现作物管理、杂草检测、叶绿素检测、作物健康监测和自动收获系统。
机器人可提高农业生产效率，减少劳动力需求，用于自动收获、精准播种和种植、靶向除草和病虫害管理。物联网技术通过网络传感器实现智能灌溉系统、气候和环境监测、动物健康跟踪等功能。无人机和遥感技术可进行综合田间测绘、作物健康监测和灾害评估。这些技术的融合推动了农业系统的变革，实现精准农业，提高资源利用效率，促进农业可持续发展。
9. 人工智能在环境保护中的应用
人工智能在环境保护中发挥着重要作用，涵盖多个方面。在野生动物监测和保护方面，AI 可通过相机陷阱自动检测和计数动物，识别物种，监测种群动态、迁徙和行为，还能利用 GPS 跟踪动物运动，预防偷猎行为。
在栖息地测绘和恢复方面，AI 分析卫星图像进行土地覆盖分类、变化检测，识别生物多样性热点和栖息地丧失区域，为恢复计划提供支持，优化资源分配，监测恢复进度。在气候变化缓解方面，AI 利用多种数据源开发气候模型，提高预测准确性，评估气候变化对生态系统的影响，分析不同情景，支持政策制定。
在水资源管理方面，AI 通过监测土壤湿度、结合天气预报优化灌溉，预测干旱，检测废水，优化水资源分配。在污染控制和废物管理方面，AI 监测空气质量，预测污染，优化废物分类和回收，促进循环经济。在林业管理和海洋保护方面，AI 也发挥着重要作用，如监测森林健康、预防非法伐木、跟踪海洋物种、促进可持续渔业等。
10. 人工智能在生物多样性保护中的作用
AI 在生物多样性保护中具有重要意义，通过数据收集和计算数据分析，为保护工作提供支持。利用无人机技术和传感器，AI 可进行远程监测和图像分析，识别和跟踪物种，监测其行为。通过物种分布建模和种群动态预测，AI 可评估威胁对物种的影响，提前采取保护措施。
在威胁检测和缓解方面，AI 可预测偷猎热点，实时监测非法活动，识别入侵物种并预测其扩散。在保护规划和决策支持方面，AI 优化保护资源分配，模拟保护情景，评估策略效果。此外，AI 还通过公民科学和公众参与，促进公众对生物多样性保护的参与和了解，为政策制定提供数据驱动的见解，推动可持续土地利用实践。
11. 挑战和限制
AI 在农业应用中面临诸多挑战和限制。技术方面，数据质量和可用性问题突出，数据不完整、有噪声、维度高，影响算法准确性和可靠性，存在模型过拟合风险。农业系统复杂，AI 模型的可扩展性和实时处理能力有待提高，计算资源需求大。
伦理方面，数据隐私和安全问题引发关注，敏感信息易泄露，算法可能存在偏差，影响公平性。自动化可能导致工作岗位替代，加剧贫富差距。经济和社会方面，AI 实施成本高，包括初始投资和维护成本，农民技能差距大，对新技术存在抵触情绪。
监管和政策方面，缺乏明确的法规和合规要求，数据所有权和知识产权界定不清，技术转移困难，利益相关者之间缺乏协调。解决这些问题对推动 AI 在农业中的可持续应用至关重要。
12. 伦理问题
AI 在农业应用中的伦理问题不容忽视。数据隐私方面，AI 农业系统对私人数据的所有权引发隐私担忧，可能导致法律纠纷和数据泄露风险。算法偏差使大型农场受益，损害小农场利益，加剧农业生产的不公平性。
自动化导致农村就业岗位减少，贫富差距扩大。此外，AI 对传统农业方法和农民经验的冲击，可能导致农业文化的丧失。缺乏明确规则使得 AI 系统错误造成的农业损失责任界定不清。
为解决这些伦理问题，需加强隐私法规建设，保障农民数据控制权；开展教育活动，提升农民对 AI 的管理能力，保障就业安全；开发节能 AI 模型，采用生物防治方法，减少 AI 对环境的影响；将传统农业知识融入 AI 模型，保护传统农业实践；加强对 AI 开发的监管，确保其符合伦理标准，促进公众参与和多学科研究合作。
13. 结论
13.1 贡献和实际意义
AI 在农业中的应用具有重要贡献和实际意义。它有助于提高农业生产效率，促进可持续发展，推动经济增长。通过精准农业、智能灌溉等技术，减少资源浪费，降低环境影响，保护生物多样性。在经济方面，帮助农民降低成本，提高产量，优化供应链。在社会方面，为小农户提供决策支持，但需解决技术普及不均的问题。
本研究为实现联合国可持续发展目标提供了思路，有助于消除贫困、保障粮食安全、促进健康和应对气候变化。然而，要实现 AI 在农业中的可持续应用，需解决技术、伦理、经济和政策等多方面的挑战，通过制定合理政策、加强教育和培训、促进公私合作等方式，推动农业可持续发展。
13.2 未来研究方向
未来 AI 在农业领域的研究应聚焦于开发低成本解决方案，满足小农户需求；提高算法透明度，增强农民信任；促进传统农业知识与现代技术融合，保护农业文化；加强小型设备间的互联互通，提高 AI 应用效率；制定支持伦理 AI、数据安全和技术公平分配的政策；加强 AI 开发者、农学家和政策制定者之间的合作，推动技术创新与实际应用的结合，充分发挥 AI 在农业中的潜力。
