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2025年農(nóng)業(yè)科技的五大趨勢：再生農(nóng)業(yè)的下一步走向何方？

Top 5 AgTech Trends for 2025: What’s Next for Regenerative Agriculture?

來源：GlobalAgtechInitiative

過去的一年對農(nóng)業(yè)科技領域和種植者來說都是一場考驗，成本上升、氣候挑戰(zhàn)以及持續(xù)存在的不確定性，迫使許多人在緊迫的期限內(nèi)秉持“少投入多產(chǎn)出”的理念。盡管農(nóng)業(yè)科技不斷革新傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)實踐，但過去一年的種種挑戰(zhàn)也減緩了其發(fā)展速度并削弱了其影響力。我們在2024年做出的預測強調(diào)了該領域?qū)ψ兏锏臏蕚?，但這一年的現(xiàn)實情況凸顯了克服這些障礙所需的韌性。

再生農(nóng)業(yè)正通過改善土壤健康狀況、生物多樣性以及實現(xiàn)作物的可持續(xù)生產(chǎn)，來變革全球農(nóng)業(yè)。人工智能使農(nóng)民能夠根據(jù)當?shù)貤l件和生態(tài)需求做出更合適的決策，從而更有效地采用這些方法。

“對自然有益”運動強調(diào)生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)健康方面的凈收益，正逐漸受到關注。2025年，相關衡量指標可能會從碳指標擴展到包括土壤質(zhì)量、生物多樣性水平和森林保護等方面，使農(nóng)民能夠滿足特定地區(qū)的生態(tài)要求。這一發(fā)展為衡量和評估再生農(nóng)業(yè)的影響提供了切實可行的方法，從而增強了農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的韌性和可持續(xù)性。

生成式人工智能正在革新農(nóng)業(yè)，它將大量數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為可行的見解，使農(nóng)民、農(nóng)學家和研究人員能夠優(yōu)化生產(chǎn)效率和可持續(xù)性。隨著我們邁向2025年，預計人工智能將在數(shù)據(jù)分析和決策制定中發(fā)揮越來越關鍵的作用。

在2025年，生成式人工智能將成為農(nóng)業(yè)公司的基石。已經(jīng)存在使用人工智能的先進平臺，能夠從海量數(shù)據(jù)集中獲取實時見解，讓農(nóng)學家和研究人員能夠優(yōu)化產(chǎn)品性能并加快決策速度。采用這些工具將有助于驗證生物制品等解決方案的有效性，而生物制品在推動可持續(xù)發(fā)展方面起著關鍵作用。

以數(shù)據(jù)為中心的技術正在優(yōu)化田間試驗結(jié)果，提升決策水平，并推動農(nóng)業(yè)實踐的創(chuàng)新。

在2025年，我們預計數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案將成為整個農(nóng)業(yè)價值鏈提高效率的不可或缺的部分。從加速產(chǎn)品試驗到優(yōu)化精準作物營養(yǎng)方案，這些工具將提供可行的見解，實時提高生產(chǎn)效率并支持再生農(nóng)業(yè)實踐。隨著生物多樣性成為優(yōu)先考慮的事項，數(shù)據(jù)工具將衡量農(nóng)業(yè)實踐對當?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)的影響，幫助公司實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和生產(chǎn)效率目標。

為了在資源有限和成本上升的情況下滿足全球不斷增長的人口的需求，農(nóng)業(yè)必須采用生物解決方案、人工智能和機器學習等創(chuàng)新技術。這些技術在提高生產(chǎn)效率的同時減少對環(huán)境的影響。

在2025年，隨著更多公司采用“對自然有益”的目標，實際的試點項目和試驗將會增加，以驗證新的生物解決方案和其他創(chuàng)新產(chǎn)品。這些試驗對于評估特定作物品種、產(chǎn)品或?qū)嵺`對產(chǎn)量和環(huán)境的影響至關重要，確保解決方案能夠有效地應對氣候變化、資源限制以及全球不斷增長的糧食需求。

數(shù)字孿生是現(xiàn)實世界系統(tǒng)的虛擬復制品，能夠在無需進行物理測試的情況下進行模擬和預測。盡管數(shù)字孿生在醫(yī)療保健和制造業(yè)中得到了廣泛應用，但在農(nóng)業(yè)領域卻未得到充分利用，盡管它有潛力提高田間試驗的精準度并降低成本。

在2025年，數(shù)字孿生將在農(nóng)業(yè)領域受到更多關注，這將是采用和推廣數(shù)字孿生技術的理想時機。通過對土壤類型和天氣條件等變量進行虛擬測試，數(shù)字孿生將減少產(chǎn)品測試的時間和成本，并為農(nóng)業(yè)實踐中更精準的創(chuàng)新提供支持。整合合成數(shù)據(jù)將進一步提高田間試驗的效率、準確性和安全性。這種結(jié)合使研究人員和農(nóng)學家能夠?qū)σ郧安磺袑嶋H的場景進行建模，支持更明智的資源利用和適應性管理策略。這些模型將幫助我們更好地理解和管理各種實踐對生態(tài)環(huán)境的影響，為實現(xiàn)更具韌性和可持續(xù)性的農(nóng)業(yè)未來鋪平道路。

展望2025年，農(nóng)業(yè)科技有望為資源短缺、氣候變化影響以及糧食系統(tǒng)韌性等緊迫挑戰(zhàn)提供可擴展的解決方案。再生農(nóng)業(yè)、人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)洞察、生物解決方案和數(shù)字孿生等方面的創(chuàng)新將引領發(fā)展方向。