[编辑的注释]随着人工智能和人形机器人的出现，中国大学将于2025年到达。是否有可能以战略敏捷性获得战略举措，还是有可能因延误而失去机会转变，中国大学踏上了旅行？人工智能技术如何改善纪律的构建？人工智能技术对创新人才的培养意味着什么？该文档已启动了“ 2025大学”的特刊，以深入探索人工智能时代的大学变化。最近，福建农业和林业大学党的秘书莱·海恩（Lai Hairong）接受了报纸。第一个目标将在2026年底构成智能农业的公共服务能力，将探索许多智力tivos和农业技术模型的大规模绩效改进的智能解决方案（一种IMAL和钓鱼护理），农业信息率将超过30％。 “从实验室到农田森林地区的AI技术最困难的事情是“最后一英里。 “只有设备，但是我们必须建立“从需求和土地实施开始”的完整创新途径。从知识系统的角度来看，森林的优化和协调。GY将鼓励大规模更新和农业和林业领域知识系统的重组。传统的农业和林业领域包括生物学和生态学等基本概念。尽管它是物质知识的中心，但人工智能的发展需要传统的农业和森林领域才能整合跨学科知识，例如计算机科学，数据科学和自动学习。第二个是科学研究。促进从现场实验到明智预测的所有内容。先前在农业和林业领域的研究主要基于传统方法，例如现场观察和实验操作。人工智能技术的发展促进了传统“基于“数据”的“假设验证”的科学研究范式的转换。未来的科学研究将使用人工智能技术进行数据分析，模型建筑和预测性模拟，进一步加速了农业领域的科学研究的进步，并提高了科学研究结果的生产效率。第三个是实现人才培训。这是为了实现复杂整合的专业部门。 The Application of Artificial Intelligence Technology Involves Cultivating Complex Talents that Strive To Create Professional Systems, Curriculum Systems, Digital Textbooks, Practice-based, and Integrated Into Talent Training Process, to Master Agricultural and Forest Expertise and Artificial Intelligence Technology, Systematically Integrate Digitization, Information, Intelligence and Other Factors into the human resources training process, and to innovate the integration of the integrated models of "artificial intelligence+" Professional Systems, Curriculum Systems, Digital教科书和“人工智能+”的集成模型。对于教育人员，我们将加速将知识转移到智能领导力。人工智能技术正在加速，新的教育场景正在重组，教师的角色不断进行重组，传统知识储备受到挑战，并且正在改善跨学科的竞争要求。一些来自农业和林业大学的老师无法及时获得高级教育技能，教师的短缺在人工智能领域很突出，教师和结构调整的竞争即将到来，教师必须加速转型和数字发展。第五，从社会服务的角度来看：探索单个模型对范式的创新。在人工智能技术的影响下，已经重建了农业和林业大学的社会服务的组织模型，传统服务外部逐渐转变为进入在线和离线集成。服务内容越来越不同，正在变得越来越多地增值服务，例如精确的数据分析和智能决策。该服务的范围已扩展，并更广泛地辐射到遥远和基本前线。科学和技术结果变化的循环已缩短，进一步加强了工业和大学合作的竞争。总而言之，鉴于人工智能，农业和森林学科提出的机会和挑战应积极寻求改变。尽管它遵守学科的本质，但它积极采用智能技术，并为未来学科的发展创造了新的生态系统。文件：您认为AI时代农业和森林人才的主要竞争力是什么？您将如何定位未来农业和森林人才的作用？赖·帕阳（Lai Peeong）：与清洁磨损的波浪背景不同D，传统的农业和森林产业经历了深刻的智能转变。无人机检查，数字农场双胞胎和害虫和疾病警告等创新技术重新定义了“农业，阅读和家庭通过”的含义。我们深入了解，农业和森林人才的中央能力体系的重组以及未来未来角色的衡量是领导农业科学新教育发展的关键。我认为，人工智能时代的农业和森林人才的核心竞争力主要反映在以下方面：首先，整合跨学科知识的能力：AI打破了传统农业和eforest专业的障碍。未来的才能将需要获取前卫 - 农业，林业，人工智能和大数据等前卫技术的基本理论，并建立知识图形：“农业科学 +工程 + da例如。对于行业的需求，我们需要提高我们的科学和技术结果的能力，由智能愿景和大数据研究中心团队开发的pankul云平台，可以通过无人机图像量化米尔的数量。他种植。这是解决关键技术中“瓶颈”问题的典型情况，具体取决于工业发展的需求。第三个是以创新的方式思考的能力。鉴于AI年龄的复杂性和不确定性，农业和林业的人才必须敢于打破传统思维并提出创新的解决方案。农业大学的建立并确定农业和现代林业中的实际问题，探索创新机制Interndogerdoriaryón，创造了高技术创新，人才孵化器，工业连接器。我认为，应在经济和社会发展的需求以及AI技术的浪潮中理解农业和森林人才的未来作用的地位。明智的农业的发展已成为一种全球趋势，这需要未来的人才才能具有农业情感，跨学科思维，数字技术应用功能和SOLID实用技能。将来，农业和森林人才应该能够扮演以下角色：智能农业和森林和促进者建筑商：它将成为促进现代农业和造林，设计和开发自动化，精确，精确的生产管理系统的智能转型，使用AI技术并提高Recchocles and Ecological Canception Callecolical Canception和Ecological Caperical Canception的实践效率。现代农业和科学森林和技术创新的实践者和应用：对农业和林业生产的需求和特征的深入了解，专门应用和应用IA技术，开发智能机器人，无人机系统，农产品的可追溯性系统，更适合各种环境特征，并创造更多的增值。智能森林和农业的沟通者和培训师：了解重要的T提高农业和林业行业中AI识字率的任务。通过局限，定位和一般科学，我们将向农民，农业工作者和公司传达知识和技能，从而提高了行业和创新能力的一般水平。跨学科基金的优势，促进与农业，林业和其他部门的交流和合作，促进共同的整合，并提供更完整的解决方案来解决农业和森林林业的复杂问题。了解农业和林业，并在AI中培养一位合并的人才专家。文件：福建和林业大学的农业在人力资源的建设和培训方面做了什么协调？赖毛毛：福建农业和森林大学可以使用“人造Intelligence+“为了促进术语的转变和更新，克服了平台结构的技术瓶颈，通过人力资源培训建立一个稳定的发展基础，并加强智能技术的过程，并加强智能技术的农业和森林现代化现代化。首先，我们将通过授权建立了许多新的教育趋势。通过“数字化”。开发用于数字授权的应用人才。这些大学不仅满足了国家的战略需求，而且还符合当地的工业发展，形成了“大学，独特的”。第二个是建立“人工智能+”和专业系统的纪律。该学校在第二层农业，智能植物的保护，智能园艺和博士学位的科学与工程学的博士学位上增加了博士研究，从而在农业和造林中进行了博士学位。在智能科学和技术中添加新的主计划，介绍了四个新学生，包括智能建筑，智能农业和智能森林环，并为“人工智能 +农业和造林文化”创建了人力资源培训系统。为国家和地区战略做出贡献，我们将指导自己调查建立Yang Jaxia在数字生物学科学中的六个实验类别和五个在智能教学科学​​领域的特殊课程。第三个是在农业和森林人工智能技术领域建立高地。该学校建立了大数据数字学院福建花园和林业大数据。智能农业和森林实验室和实验室等指导平台加速了其创新职业的设计。农业人工智能研究中心和农业和森林大数据研究中心将于2022年建立。人工农业智能的专业化和第一批国内特殊工业大学将于2023年获得批准。在2023年，农业人工智能研究所将在2025年建立，例如2025。智能T设备和机器人，以及对农业和森林系统智能整合的智能认识。他们正在努力打破许多有关农业和林业人工智能的重要中心技术，以解决现代农业和造林的发展中的许多实际问题，并为农业和林业的人工智能发展高地的技术创新。第四，我们将为“人工智能+”建立高质量的教育资源系统。学校正在实施“新的数字化农业科学”的行动。首先，我们将36名农业学生重组，他们提供数字素养完整的一般课程，每个较旧的学生都有三个或更多的数字核课程。四门课程，包括资源更新，国家和州一流的课程，例如“农业智能机器人的虚拟仿真实验”和“大数据的介绍”，被认为是出色的意识形态和政治示范课程，以及智能教科书，例如“农业机器人的介绍”。其次，创建一个方案，并使用“扣除数据识别模型” Yotheros“智能” +其他人工案例的教育应用教育应用的典型案例。第三个创新模型，在线和离线的混合教育广泛促进，29个虚拟教育和29个虚拟教育以及29个虚拟研究环境中的29个虚拟教育是对两所大学的特殊培训，而学校将在获得当前才能获得才能获得才华横溢的人才以促进人工智能。我们介绍了才华横溢的人才。与年轻的杰出人才联系，参加我们的学校，例如人工智能。主要关注智能服务，农产品和其他领域的电子商务，其中包括：智能D行业和农业状况，公司中的合作研究以及促进该地区破坏农业的生产，限制，构建综合在线系统和关闭服务，加速农业科学家的转变以及技术成果以及技术成果以及提高效率效率效率效率效率效率效率效率效率效率效率效率效率的效率的效率技术效率。农业研究所和林业如何将其定向到农业和林业的“瓶颈”？莱·皮阳：目前，农业和林业处于从传统到现代性的重要阶段，但是一系列“瓶颈”问题仍然限制了发展，尤其是在有效的认可，精确的分析，智能工具和科学决策方面。解决这些小鬼矫正问题，我们必须依靠赋予技术能力，尤其是人工智能的能力。福建农业和林业大学已经建立了AI农业和林业研究所，目的是积极应对国家战略和行业的需求，并用“最紧迫的牛”眼睛拍摄农业和林业中的“科学技术箭头”。为了有效地集中精力“瓶颈”，我们将根据以下方面进行系统地计划并进行精确的努力：将其用作面向问题的驱动因素，以识别并精确地集中核的瓶颈。我们专注于技术短缺，团队稀缺，数据失败和智能延迟在农业和林业中制定的智慧延迟。从那里我们将提取必须克服的技术瓶颈。在采用问题为导向的方法之后，设备将在学校内外组织到上校在重要情况下的劳动力，例如智能识别害虫和疾病，山区农业机器人的导航，森林地区的远程监测，并有效地改善了科学问题与现实世界问题之间的高强度联系并实施科学研究。用独立和控制的目标创建关键的技术系统。该研究所重点介绍了四个基本联系：识别，分析，决策和执行，并系统地构建了农业和林业中人工智能的技术系统。我们开发具有更大适应能力的智能团队，尤其是对于福建真正山区的各种雨天的生态环境，以克服新的农业和森林传感器等中央技术的努力，智能分析算法，作物成长模型和农业机器人。通过加强独立的研究和发展，我们将解决“瓶颈”的问题，例如不足的检测精度，缺乏智能模型的概括以及在复杂环境中设备不足的适应性，并努力创建具有完全独立的知识产权的农业技术尾和森林的智能解决方案。保证了该机制的创新，并形成了科学研究的组织模型，以关注关键研究。解决“瓶颈”的问题需要技术进步和机构支持。它促进了实验室运营机制的改革，并创建了一个有效，灵活和综合科学研究的组织体系。在实施诸如PI的责任系统，任务公告系统和面向结果的系统之类的机制时，“解决问题和解决问题的方法”科学研究团队具有更大的自主权，并确保将资源集中和解决I重要的和真正的问题。采用诸如驱动力之类的场景的应用促进了技术结果的精确实施。许多农业技术和林业“在实验室中都很好，但在现场很虚弱”。该研究所通过广泛部署从源设计到终端应用程序，典型场景和技术将技术促进“进入地面”并“在森林中使用”的陆地方法来提倡。在花园，果园，森林农场和更多的Tee稳定实验基础上，部署系统是对害虫和疾病的警告，灌溉管理，森林健康监测以及现实世界中的更多信息，以形成“研究，验证和促进”模型。通过这些表现形式，我们开放了从科学研究结果到真正的生产力，并解决了科学技术中“无法使用”和“无法使用”的问题。基于人才和平台来解决问题。我们专注于青年培训和高级 - 层次演示并逐步建造具有理性结构和充满活力的结构的井井设备。目前，建立和准备了六个研究中心，涵盖了AI芯片，综合电路，智能认可，物联网，机器人，农业和森林的大量数据，这些数据汇集了国家人才和年轻和中等骨干的群体。信任研究所，我们计划建立一所合格的人工智能大学，以帮助了解农业和林业，加速混合人才的文化，并构成活力的来源，并继续破坏“瓶颈”的问题。让它扎根在现场。文档：尽管传统的农业和林业领域强调了现场体验，但AI要求学生主导算法和硬件操作。福建农业和林业大学如何打破该领域的障碍，并促进诸如人工智能集成和智能农业的领域文化和智能森林？莱·皮阳（Lai Peayong）：在促进人工智能与农业和林业领域相互融合的研究中，福吉亚农业和森林大学主要关注以下方面：首先，它促进了与上层设计和学术发展机制的融合。要解决的第一件事是该机构的障碍。在促进人工智能与农业和林业之间的深入整合的过程中，我们完全认识到必须从制度和机制的角度进行更高的设计，并且纪律必须促进“与整合”的“联系”。该学校侧重于新成立的农业和林业情报实验室，打破了教师的界限和诸如农业，林业，计算机，人工智能，智能科学，电子信息，环境科学和组织跨组织的界限由关键问题促进的ONAL机制。通过设备构建的统一部署，科学研究的地址，平台和人才培训的设计，相对独立的纪律的力量最初被整合到相同的“路线图”中，以及“参与多个义务的参与”转换为“共同创造了多个下降”。同时，根据人才评估，资源分配，项目应用程序等方面介绍了支持政策，以指导更多的教师和科学研究人员打破原始的细分模式“基于纪律”，留下该领域的“舒适区”并输入“ Main Battle Farterfield” Dand Dand交叉点。其次，使用科学研究任务作为驱动力，以促进AI在农业和林业场景中的积极整合。我们进行了一项人工智能调查，紧密整合到智能农业和智能森林的真实生活场景中，通过实际任务实现知识的整合和方法的共同创建。例如，ID -Garden Pest识别说明将组织农业和AI工程师，包括山区农业机器人的精确运行，智能监控森林资源，建模，系统开发和应用部署，应用程序和应用程序开发和系统开发和系统开发和系统开发和系统开发和系统开发以及系统开发和系统开发以及系统开发和系统开发和系统开发和系统开发和系统开发以及系统开发和系统的开发以及系统的开发和系统的开发以及系统的开发以及系统的开发以及系统的开发以及系统的开发和系统开发。该研究所还与地方政府和Buciestesto建立示范基地合作，例如智能花园，智能茶园和数字森林农场，种植人工智能系统，将它们整合到整个灌溉过程中，收集和测试，在系统的迭代中取得了重大进步，并在系统的迭代中取得了重大进步通过试验和前线错误和反馈的纪律。第三，我们将课程系统的重组为我们的核心，并发展出复杂的创新人才。促进人工智能与农业和林业融合的基本原因是发展包括人工智能和农业在内的高水平的人才。为此，该课程模块是在农业和森林专业的人工智能方向系统地介绍的，并提供了诸如“人工智能介绍”，“自动学习”，“学习profundo”，“自动学习”和“机器人设计和实践”等课程，以帮助学生建立交叉 - 域名的技术认知和技术能力。同时，“植物学”将被添加到计算机信息部门，“农业生态学”农业课程等基本概念使科学和工程学的学生可以为学生提供真正的培训并创建一个技能培养的封闭环节“课程 +项目 +实践” .NET，智能认可，农业和林业。每个平台都是由PI共同指导的各种专业来源，并在围绕Real -World应用程序方案的协作中进行了调查。在“农业和森林系统的智能整合”的方向上，它促进了整合远程检测监视，边缘计算和智能决策的测试平台的创建，该平台允许在现实世界中对算法和设备进行集成验证。这些平台不仅是科学和技术研究的基础，而且是“实用的教室”相互融合。文件：您认为哪个是农业和林业中可持续发展的关键要素？如何解决AI设备的高成本问题？我应该从研发到生产解决什么样的问题，以及您需要什么样的支持？赖毛：整数人工智能与农业和林业的评估是现代农业高质量发展的战略方向。但是，为了真正实现“完全促销”的“概念实施”的目标，我们不能相信特定技术或单个设备的进度，但是我们必须建立“从需求和陆地实施开始”的完整创新途径。侧重于农业和森林AI的可持续发展，我们认为我们必须专注于三维的进步。首先，它是农业和森林AI可持续发展的关键组成部分。农业和森林可持续发展的基本原因取决于系统的整合，阶段的实施作为真实的途径和需求。这是建立正在完成的创新机制。传统农业强调经验的冲动，而人工智能E基于数据和模型。要真正整合两者，您必须首先阐明是否存在问题以及为什么技术出生。其次，您必须注意系统的调整。 AI在农业和林业中的应用不再是一个点，而是涵盖整个感知，分析，决策和执行的过程。它需要多个链接的协作，例如识别设备，边缘计算，控制平台和算法系统。该研究所已在多个专业讲话中建立了研究中心，以促进跨学科团队，以便跨学科团队共同努力，以提高系统的集成和稳定性。仅将需求，技术融合和情景的确定性联系起来，就可以真正在农业和林业领域“扎根和培养”。第二是如何解决AI设备的高成本问题。面临的重要实用问题农业和林业实施的技术是，它具有高昂的设备和高阈值，尤其是在基础合作社和小型农民中。我认为要解决这个问题，我们必须从三个方面开始：研发思想，产品设计和应用机制。首先，用来源节省成本。它促进了国家替代方案，低功率设备的应用以及光算法的开发，从而降低了高端芯片和进口模块的依赖性。同时，AI算法的研究和开发成本相对较高，许多迭代的研发，这是机械和农业设备的较高价格。我们的实验室计划是免费的，旨在开发和启动来源农业机械设备的中央算法，以便行业进一步降低设备的成本。第二个是模块化设计。功能部和组合在配置时，允许用户根据实际情况“按需选择”，避免由通用设备的冗余而引起的成本堆栈并改善资源的使用。第三是创新使用机理。诸如“租金而不是购买”，“共享设备”，“住宿服务”和更多的NESS模型试点项目之类的公司，并转化了可持续运营成本中独特的高投资。在某些示威县实施了“ AI农业服务站”的试点项目，取得了积极的成果。最终，Instancia，AI设备成为一种流行，负担得起，可维护和可维护的工具，而不是负载。第三个是指生产所需的I + D支持。 AI技术从实验室转移到文化土地和森林地区的最难的事情是“最后一英里”。有三个主要挑战。首先是缺乏工程学。许多实验室算法或原型设备不是稳定且适应真实环境。工程师必须深入参与结构优化，预防干扰设计，能源消耗控制等。第二个是缺乏标准。当前，智能农业界面和森林设备不是统一的，通信协议是多种多样的，系统之间的连接也很困难。有必要加速技术规格的制定，以促进农业AI，设备互连标准和工业协调。第三个是缺乏系统的实验验证条件。尽管许多人工智能技术经常在实验室释放之后参与促销过程，但由于实际农业环境中缺乏重复测试，诸如缺乏适应性，不稳定性，绩效不稳定，难以进行的操作和维护等问题很可能可能存在以下问题：例如，相同的问题是相同的：相同的问题。传感器可以在地形条件下显着工作，例如之间，诸如之间，森林地区，山丘和山丘算法工人的工作，也可以在雨水中显着工作。或网络环境差。基于此，我们希望在以下四个方面获得更强大的支持：政策支持：我们建议优先考虑“智能农业”和“数字造林”的特定窗口，以支持关键技术的工业化。基金收集机制的优化：促进诸如“任务广告系统”和“投资而不是补贴”之类的机制，并具有解决项目设备条件和实际问题的资源的能力。行业参与指南：大公司合作孵化的技术产品，基本产品服务用于“实验结果”。我们加热联合建筑演示方案，以实现世界上的转变。人类溶酶的生态结构URCES：加速为“农业 +人工智能”和“森林 +工程”的客观培训系统的建设，鼓励大学建立跨学科地址，并为发展者综合的发展提供人力资源的支持。 （Pengpai News Wang Xuanhui记者也为本文做出了贡献）