日前，国务院印发《加快建设农业强国规划（2024－2035年）》，在政策全面指导与约束下，绿色农药创新的过程中，AI将会起到怎样的作用？又能否藏粮于技？

笔者认为AI在绿色农药研发中将会发挥着越来越重要的作用，通过数据驱动、加速筛选和优化设计，显著提升了研发效率和环境友好性。

1、AI技术有助于高效分子设计与筛选

在虚拟筛选上，AI算法（如深度学习、图神经网络）可快速分析数百万种化合物的分子结构，预测其生物活性、毒性和环境降解性，优先选择高效低毒的候选分子。

AI还可以生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）可生成全新的绿色农药分子结构，满足特定需求（如可生物降解性）。

2、AI技术有助于提高毒性及环境风险评估

在预测生态毒性上，AI模型（如随机森林、支持向量机）分析历史数据，预测农药对非靶标生物（如鱼类、授粉昆虫）的毒性，避免传统农药的生态副作用。

在环境归宿模拟中，AI可以通过机器学习模拟农药在土壤、水体中的降解路径和半衰期，优先选择不易残留的化合物。

3、AI有助于精准农业与减量施用

在病虫害智能监测方面，AI可以结合图像识别（CNN）和传感器数据，AI实时识别田间病虫害种类和程度，推荐最小有效施用量，减少农药过度使用。

在无人机与智能喷洒方面，AI驱动的无人机可识别病害区域并精准喷洒绿色农药，降低整体用量（如Blue River Technology的智能喷雾系统）。

4、AI技术有助于生物农药开发加速

在微生物组分析方面，AI分析土壤微生物组数据，筛选可抑制病原菌的天然菌株或代谢产物，推动生物农药研发。

在植物源农药优化上，AI的自然语言处理（NLP）挖掘古籍或文献中的植物抗虫成分，结合分子对接技术验证其有效性。

5、AI通过绿色农药研发，能够保护粮食生产生态基础

在减少环境污染方面，AI设计的绿色农药具有靶向性强、易降解的特性，可降低土壤和水体污染，保护农田生态系统的长期生产力，避免因化学农药滥用导致的土地退化。

AI可以保护生物多样性：通过AI毒性预测模型筛选对传粉昆虫（如蜜蜂）、天敌昆虫无害的农药，维持农田生态平衡，间接稳定粮食产量。

6、AI技术有助于促进生物农药应用，降低粮食安全风险

AI技术可以辅助筛选微生物或植物中的天然杀虫/杀菌成分（如从药用植物中提取的萜类化合物），替代化学合成农药，减少粮食中的有害残留。

在合成生物学优化上，AI设计工程菌株的代谢路径，低成本规模化生产生物农药（如重组蛋白农药），推动其大面积应用。

7、AI技术有助于数据驱动的全域粮食保护

在区域化智能防控方面，通过AI分析气象、土壤、作物生长和病虫害迁移数据（如蝗灾预测），生成区域农药使用策略，避免大规模灾害性减产。

在供应链优化上，AI预测粮食产区的农药需求，动态调配绿色农药库存，避免因供应链断裂导致的防灾延误。

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那么AI如何实现“藏粮于技”？

笔者认为，短期可以通过精准施药和绿色配方，减少粮食生产中的农药浪费和生态破坏，直接保护产量。

对于中长期来说，则需要通过智能化的病虫害防控体系，维持农田生态健康和抗灾韧性，实现粮食安全的可持续发展。

总的来说，“藏粮于技”的核心是通过技术创新提升粮食生产的效率、安全性和可持续性，而AI技术在绿色农药研发中的应用正是这一理念的典型实践。它不仅能减少农药对环境和健康的危害，还能通过精准化、智能化手段保障粮食产量，实现“绿色增产”。

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