近日，信息与智能工程学院肖衡老师参与南京农业大学主办的智慧农业研讨会。此次研讨会聚焦智慧农业领域的前沿研究，研究者伞骨的汇报中融入了大量人工智能技术应用内容，为从事人工智能与农业交叉研究的工作者带来了诸多启发。
研讨会上，研究者依次进行了项目简介和研究进度汇报，详细阐述了各自研究的背景、目标、方法、已取得的阶段性成果以及未来的研究计划。专家们针对每一份报告进行了细致点评，提出了极具建设性的意见和建议，为博士研究生们的研究指明了方向。研讨会展示了多个将人工智能技术与智慧农业深度融合的研究项目。有的项目利用深度学习算法对农作物病虫害进行图像识别，识别准确率高达95% 以上；有的则通过强化学习优化农业机器人的路径规划，大幅提升了作业效率，有的基于多模态融合架构大模型对农作物实现智能管理，为作物生长监管过程提供高效管理决策。
肖衡老师感慨道：“这些研究让我真切看到了人工智能在智慧农业领域的广阔应用前景。过去我更多关注人工智能技术本身的研发，对于其在农业场景的落地思考不够深入。这次研讨会中，‘基于 Transformer 模型的作物生长预测’项目给了我很大冲击，他们将自然语言处理领域的先进模型成功迁移到农业生产预测中，这种跨领域的创新思维值得我好好学习。”
产学研融合是推动智慧农业发展的关键。在科研上，要紧密结合企业实际需求，开展针对性研究，解决行业“卡脖子”问题；南农的博士项目大多与地方农业企业、合作社紧密合作，企业提供实际需求和应用场景，高校负责技术研发，形成了良性的产学研生态。比如他们与当地一家大型农场合作的‘智能灌溉决策系统’，通过人工智能算法分析土壤墒情、气象数据等，实现精准灌溉，节水效果显著，这种模式值得我们借鉴。也为我们学院的学科建设提供了一些新思路，顺应人工智能发展趋势，优化课程设置，培养适应时代需求的复合型人才；在人才培养过程中，加强与企业的合作，让学生有更多机会参与实践项目，提升实践能力。
肖衡老师表示，此次智慧农业研讨会，不仅提升了个人的科研视野和创新能力，拓宽了专业视野，加深了对智慧农业发展现状及国家政策发展趋势的认识，更为我院热带高效农业团队未来在智慧农业领域的科研创新、学科建设与人才培养，以及产学研融合发展提供了宝贵经验与方向指引。接下来，我们将以产学研融合为纽带，不断推动人工智能技术在其他领域的应用研究，为现代化智能化发展贡献力量。
