[编辑的注释]随着人工智能和人形机器人的增加，中国大学在2025年出现。2025年保留了变革一年。是否有可能赢得战略敏捷性的战略计划，或者错过因延迟而改变的机会，中国大学乘坐旅程。人工智能技术如何加强纪律构建？人工智能技术对现代才能的培养产生了什么影响？该论文特别启动了“ 2025大学”的特别主题，以深入探索人工智能期间的大学变化。最近，福建农业和林业大学党的秘书莱·海恩（Lai Hairong）接受了该论文。目的是在2026年底之前为农业发展公共服务能力，探索智能解决方案，以改善许多主要农作物和明智的农业（动物畜牧业和渔业）模型农场技术以及农业生产信息的速度将超过30％。 “从实验室到农场森林的AI技术最困难的事情是'最后一英里'。”赖毛毛（Lai Hairong）认为，人工智能与农业和森林的融合是现代农业高质量发展的战略方向。但是，为了真正扎根于领域并实现在“全面促销”中“实施概念”的目标，我们不能依靠特定技术或单个设备的突破，但是必须开发出一个完整的途径来改变“从需求安德兰实施”。赖毛恩（Lai Hairong）：人工智能技术的快速发展是发展农业和森林学科的深刻发展模式，这不仅具有传统的农业学科在农业和森林中的影响，以加速优化和调整。知识：从情报相同的学科。传统的农业和森林科学，以深入保护科学知识，数据科学和传统农业研究以及森林的森林，因此一门学科正在慢慢地朝着智能起义迈进。第二个是科学研究：从现场实验到明智的预测。先前关于农业和森林学科的研究通常取决于传统方法，例如现场观察和实验操作。人工智能技术的发展促进了科学研究从传统的“假设验证”变为“数据驱动”的改变。未来的科学研究将使用人工智能技术进行数据分析，模拟模拟和猜测，进一步加速了古业和森林领域的科学研究的发展，并提高了科学研究成果的产出效率。第三是实现人才培训：实现复杂整合的专业部门。 Ang aplikasyon ng teknolohiyang artipisyal na katalinuhan ay nangangailangan ng paglilinang ng mga talento ng tambalan na nauunawaan ang teknolohiyang pang-agrikultura at kagubatan at master na artipisyal na teknolohiya ng intelihensiya, at magsikap na lumikha ng isang "artipisyal na katalinuhan +" propesyonal na sistema, sistema ng kurikulum, mga digital na aklat-aralin, at kasanayan na base na tumutugma sa mga talento, makabagong ideya ng mga modelo ng Teach, and discovered the integrals, the classroom teaching models, and discovered the large translations, the classroom协议，发现了大的成分和翻译，并发现了大型翻译，并达成协议协议室触摸。人工智能和课堂教学。教学人员条款：加速知识转移到明智的领导。人工智能技术是Accelerat埃德（Ed），新的教学场景一直在重建，教师职责被重新调查，储备知识的传统好处受到挑战，并且跨学科能力的要求得到了提高。一些农业和森林大学的教师不及时掌握高级教学技术，人工智能领域的教师短缺 - 众所周知，组织教学人员的能力和结构是紧密的，这对于加速数字变革和教学人员的发展是必要的。第五，就社会服务而言：探索从单个模型变为范式的变化。在人工智能技术的影响下，农业和森林大学中社会服务的组织模型一直在磨损，传统的离线服务逐渐在线和离线整合发生了变化。该服务的内容变得越来越多样化，可以提供服务增加的价值，例如准确的数据审查和明智的决策 - 制定支持。在僻静的区域和前线线路中，服务范围扩大并更宽。缩短了科学和技术成就的转型转型，行业大学的合作竞争也得到了进一步加强。简而言之，面对人工智能带来的机遇和挑战，农业和森林的学科将需要积极寻求改变。在遵循纪律的本质时，它积极采用智能技术，并为未来以未来为中心的发展建立了新的生态系统。论文：您认为AI时期农业和森林人才的主要竞争是什么？如何定位农业和森林未来人才的作用？赖毛毛：在席卷世界的AI浪潮的后部，传统的农业和森林行业正在进行DEEP改变。无人机检查，数字双胞胎和害虫警告和AI病等创新技术将重新定义“耕作，阅读和通过家庭”的含义。我们深刻意识到，重塑是农业和森林人才的主要能力体系，并定位未来的职责是领导人发展新的农业科学教育的关键。我认为，在AI时期，农业和森林人才的主要竞争主要反映在以下方面。首先，结合跨学科知识的能力：AI摧毁了农业和森林中传统专业的障碍。未来的才能需要掌握农学，森林，切割技术（例如人工智能，大数据）的基本理论，并发展了“农业科学 +工程 +科学”图。例如，由福建农业和F开发的智能农业教学平台奥斯特里大学（Orestry University）不仅要求学生研究产量增长模型，还需要使用AI模型来优化决策，显着提高识别SAN昆虫状况的准确性以及水和肥料的使用。这种能力已成为福建省“人工智能 +教育”常见案例的主要支持。第二个是能够与工业需求进行准确联系的能力：有必要提高改变科学和技术成就的能力。例如，由智能愿景和大数据研究中心团队开发的Panicle-Cloud平台，计算机和福建农业和林业大学的信息通过无人机图像巧妙地计算了米耳的数量，并实现了稻米收益率高的整个过程。相关的结果已发表在国际知名杂志的“植物现象学”中。这是溶剂的常见情况对工业发展需求的重大技术反应的“瓶颈”问题。第三个是思考创新的能力：面对人工智能时期的复杂性和不确定性，农业和森林才能应加强以打破传统思维并提出创新的解决方案。建立农业和森林人工智能研究所，福建农业和林业大学是为了打破基本技术，吸引和培养高级才华，并解决了反映现代农业和丛林的实际问题的问题，探索了改变跨千年和创造创新技术的机制，并创造了创新的技术，是一位才华横溢的人才，有才华横溢的人才。关于农业和森林未来人才的纸张定位，我认为应该理解经济和社会发展的需求以及AI技术的浪潮。明智的农业的发展已成为全球性的结束，这要求未来的才能具有相同的农业情感，跨学科思维，数字技术应用功能和稳定的实践技能。 Sa hinaharap，Ang Mga Talento ng Agrikultura，位于Kagubatan ay dapat na maglaro ng mga sumusunod na tungkulin：tagataguyod ng intelihenteng intelihenteng agrikultura的ang mga tagabuo at kagubatan at Kagubatan： -yano ng Mga Modernong Agrikultura在Kagubatan，gamit ang teknolohiya ng upang upang upang magdisenyo在bumuo ng awtomatikong，tumpak，tumpak，tumpak，mahusay na mga sistema n na mga sistema ng pamamahala ng produksyon生态保护的及其。现代农业和林业科学与技术创新的从业者和应用：深入了解农业和森林制造的需求和特征，以目标方式进行现代化和应用AI技术，开发智能机器人，无人机系统，农业最终产品监控系统等。适合不同的环境特性，并创造更多额外的价值。智能农业和林业行业的传播和培训师：执行改善农业和森林行业的AI识字率的重要任务。通过培训，指导和流行科学，我们为农民，农业和商业工作者提供知识和技术，并提高工业变革的整体水平和能力。开发跨境纪律和发展交流的合作者和领导者：全面发挥跨学科背景的好处，促进农业和森林学科和其他领域之间的交流和合作，促进跨融合，并为农业和森林领域的复杂问题提供更全面而有效的解决方案。培养理解农业和森林和技能的化合物的才能I.论文：福建农业和林业大学对人才学科培训和人才培训进行了哪些调整？ Lai Hairong: Ang Fujian Agriculture at Forestry University ay gumagamit ng "Artipisyal na Intelligence +" upang himukin ang pagbabagong -anyo ng disiplina at pag -upgrade, nagtagumpay ang mga teknikal na bottlenecks na may platform na konstruksyon, at nagtatayo ng isang matatag na pundasyon para sa PAG -Unlad sa pamamagitan ng Pagsasanay sa thallo，upang ang ang intelihenteng teknolohiya ay maaaring tunay na mag -ugut在田野中，并赋予加速农业和森林现代化的过程。首先，我们将通过数字加强发展一种新的大学。面对新兴学科的跨融合的流动，该学校建立了许多新大学，以“数字化”为链接建立了各种教育系统。例如，未来的技术学院正在种植T的高端人才他对“创新研究小组 +专业部门”进行建模，以为智能育种，准确种植等提供技术支持； Anxi Tea College（数字经济学学院）采用了学校娱乐合作和一种合并的教育模式，将大学专业的专业（例如数字经济）设置为培养有才华的应用才能来培养有才华的人才来增强数字增强。这些大学不仅满足了国家战略需求，而且还遵守区域产业的发展，形成了“一所大学，一种特征”的教育模式。第二个是开发“人工智能 +”学科和专业系统。该学校将医生的计划添加到了第二层的农业学科人工智能，智能植物保护和智能园艺，以及具有大型数据科学和工程的医生的农业和森林交叉计划；为智能科学添加了新的主计划和技术，并布置了“四个新专业”，例如智能建筑，智能农业和智能森林，并为“人工智能 +农业和森林”建立了人才培训系统；加贝通过提供国家和区域技术，探索建立6个扬jiaxian在数字生物科学领域的实验类别和智能茶科学领域的5种特殊培训。第三个是开发一个高地，以改变农业和森林技术技术。该学校建立了数字福建农业和林业大数据研究所，智能农业和林业主要实验室等指南平台将加速承载者的创新布局；农业人工智能研究中心以及农业和林业大数据研究中心将于2022年成立；该国的第一批农业人工智能专业和特殊学院该国将于2023年获得批准；农业人工智能研究所将于2025年成立。这些平台主要集中在关键领域，例如对农业和森林信息，大数据和智能评论，智能设备和机器人以及智能的农业和森林整合等关键领域。他们专注于打破许多用于农业和森林人工智能的主要关键技术，解决了发展现代农业和森林方面的许多实际问题，并着重于在农业和森林人工智能方面建立高层现代技术的联合开发。第四，开发高质量的“人工智能 +”教学系统。学校实施“新农业科学的数字能力”行动：首先，重建课程，36个农业专业的专业在一般课程中完全提供数字素养，每个专业都有3个以上数字课程；资源升级，国家和省级一流的一流课程，例如“农业智能机器人虚拟仿真实验”，诸如“大数据简介”之类的4个课程被评为伟大的意识形态和政治展示，以及诸如“农业机器人介绍”之类的智能书籍；其次，创建场景，培养和建立“创建一个完整的智能农业实践教学系统，例如“数据感知模式扣除 - 扣除 - 智能决定”和其他“智能 +教育应用程序的典型典型案例”；第三名，创新性的模型，在线教师和Off Lighly教学和研究室，以及29座的训练室，以及在线教学的训练室，以及在线教学的训练，以及在线教学的训练室，以及在线教学的训练室，以及在线教学的训练室，以及在线教学的训练，环境建设和植物的保护台湾海峡两岸已批准批准教育部项目的批准促进教学项目的跨区域教学与合作，6滥用教学实验教学中心，38个省虚拟模拟实验项目项目。将基本的人才政策带到汤吉大学，该政策专注于招聘才能到人工智能等关键领域，并准确地将其余的年轻人才连接起来，以加入我们学校的社会服务模型的升级。企业，并促进福建田间特征，园艺作物和农业设施的明智和准确制造；如何针对农业和林业人工智能研究所，是农业和森林的“瓶颈”问题？赖头毛：目前，农业和森林正处于从传统到现代性的重要阶段，但是一系列“瓶颈”问题仍在限制发展，尤其是在良好的理解，准确的分析，智能设备，科学决策等方面，都有短暂TCOMINGS和瓶颈。为了解决这些主要问题，我们必须依靠增强技术力量，尤其是人工智能。福建农业和林业大学已经积极回应了国家技术和行业的需求，并建立了农业和森林人工智能研究所，目的是在农业和森林中以最“公牛的眼光”拍摄“科学和技术的箭头”。我们计划系统地并从以下各个方面进行准确的努力，以有效地针对“瓶颈”问题：使用以问题为驱动力的问题，准确地识别并专注于基本的瓶颈。我们专注于诸如技术不足，设备不足，数据错误以及捕获智能农业和森林决策的问题，并获得需要克服的技术瓶颈。遵循以问题为中心的策略，并在学校内外组织团队共同努力研究主要情况例如害虫和疾病的智能身份，农业导航，促进丘陵地区，远程监测森林和实际问题，并有效改善研究工作的研究和实施。出于Kasay和Control的目的，我们将建立一个基本技术的基本系统。该机构侧重于四个主要联系：理解，评估，决策和实施，并系统地建立了整个技术农业情报系统。仔细考虑努力克服基本技术，例如新的农业和森林传感器，智能评估算法，产量增长模型和农业机器人，尤其是福建的实际山区，多雨和多样化的生态环境，并开发了更大的设备，具有更强大的设备。通过加强独立的研究和开发，我们解决了“瓶颈”问题，例如感应的准确性不足智能模型的Uate手势以及适合复杂环境的糟糕设备，并努力创建具有完全独立的知识分子的农业和森林技术的智能解决方案。通过更改机制作为保证，形成了科学研究组织的模型，以关注基础研究。为了解决“瓶颈”问题，我们需要技术分解和机构支持。我们在研究所的运营机制中促进了改革，并建立了科学组织的有效，灵活和综合的系统。通过实施诸如PI责任系统，任务广告系统和集中系统的机制，真正“专注于问题并解决问题”的科学研究团队具有更大的自主权，并确保资源集中以解决重大问题和实际问题。将场景的应用作为驱动力，促进准确实施技术成就NTS。有许多农业和森林技术“在实验室中有好处，但在现场较弱。”去除常见情况，并促进技术“走到地面”并“在森林中使用它”。 “研究，验证和促进” Modelo。通过这些演示，我们将开放从科学研究结果到真正的生产力的渠道，并解决科学技术中“惰性”和“无法使用”的问题。基于才能和平台，发展了解决问题的持续能力。我们专注于青年培训和高水平的介绍，并逐渐组成一个人才团队，具有合理的结构和生动的结构。目前，已经建立和准备了六个研究中心，涵盖了AI芯片，综合电路，智能理解，互联网对象，机器人，农业和大型森林数据，并收集了一群国家才华，儿童和中年脊柱。依靠研究所，我们计划建立人工智能Igence College加快了了解AI中农业，森林和技能的有才华的化合物，并产生一种活力来源，以继续破坏“瓶颈”问题。让AI植根于现场。论文：传统的农业和森林纪律强调现场经验，而AI要求学生掌握算法和硬件操作。福建农业和林业大学如何破坏学科的障碍，并促进人工智能与智能农业和智能森林等学科的深入融合？赖毛毛：在探索人工智能，农业和森林纪律的跨融合时，福建农业和林业大学主要集中在以下方面：首先，促进顶级设计中的整合并发展合作开发的跨学科机制。要解决的第一件事是机构巴里卢比。在建立人工智能与农业和森林的深入整合的过程中，我们完全意识到，领先水平的设计应从制度和机制中进行，并从“连接”到“整合”。该学校关注人工智能研究所的新建立的农业和森林，摧毁了部门的界限，结合了农业，森林，计算机，人工智能，智能科学，电子信息和环境科学等资源，并建立了国际问题的跨机构。通过统一的团队发展，科学研究方向，平台布局和培训师的部署，原始的相对独立的学科力量与相同的“路线图”集成在一起，以及从“多学科参与”到“多学科共同创建”的转变。同时，支持P在人才审查，资源提供，项目应用等方面介绍了橄榄石，以打破原始的部分模式“基于纪律，并指导更多的教师和科学研究人员脱离该纪律的“舒适区”，并进入交叉的“主要战场”。-以促进AI的活动为众所周知，以促进农业和森林中的活动，以实现森林的现象，以实现境地，以实现森林的实现。害虫，山地农业机器人的准确操作，对森林资源的智能监控等。该研究所还与地方政府和企业合作，建立了诸如智能果园，明智的茶园和数字森林农场等演示基础，在整个种植，灌溉，选择和试验和试验的整个过程中，并实现了系统和试验的整个过程，并实现了系统的嵌入式AI系统。ND试验和试验测试以及试验测试以及试验和测试。第三，以课程系统的重建为主要并培养现代才能。促进人工智能与农业和森林的融合的主要原因是培养高级复合人才AI和农业。因此，我们系统地介绍了基本农业和森林中人工智能的方向的课程模块，并提供诸如“人工智能介绍”，“机器研究”，“深度学习”和“ Robot and练习设计”等课程，以帮助学生建立跨域技术认识和工程技能。同时，“植物学”已添加到基本的计算机信息中，这些计算机信息包括“农业生态学”等主要的农业课程，使科学和工程专业的学生有能力了解农业情况。我们计划实施诸如双重辅导系统之类的机制，联合培训和交叉培训，为学生提供真正的项目培训，并开发“课程 +项目 +项目 +练习”的封闭环节。第四，建立一个实用的运营商，将纪律与高级平台结合在一起。研究平台是集成的主要支持。依靠研究所，我们建立了六个研究中心，涵盖了AI芯片，综合电路，机器人，物联网，智能理解，农业和大型数据森林，由来自各种专业背景的PI共同领导，并围绕实际应用情况进行了研究。实际农业情况下的算法和设备这些不仅是科学和技术研究的基础，而且是跨集成的“实用课堂”。论文：您认为农业和森林可持续发展的主要要素是什么？如何解决AI设备高成本的问题？什么问题LEM需要从研发到劳动，需要什么支持？赖毛毛：融合人工智能，农业和森林是现代农业高质量发展的战略方向。但是，为了真正扎根于领域并实现“全面促销”中“实施概念”的目标，我们不能依靠特定技术或单个设备的突破，但是必须开发出从需求和土地的需求和实施开始的完整途径”。专注于维护农业和森林人工智能的发展，我们认为我们必须专注于三种规模的成功：首先，农业和森林可持续发展的关键要素。农业和森林人工智能可持续发展的主要原因是建立一种基于系统整合的实际需求的合作机制，并基于将场景的实施作为道路。传统农业Iculture强调了驱动的经验，而人工智能取决于数据和模型。要真正包括两者，我们必须首先澄清“如果问题是以及为什么该技术诞生了。”其次，我们应该注意系统的协调。农业和森林中的AI应用不再是一个点，而是涵盖了理解，分析，决策和实施的整个过程。它需要许多链接的合作工作，例如计算，计算端，控制平台和算法系统中的设备。该研究所已向许多专业方向建立了研究中心，以促进跨学科团体共同努力，以增强系统整合和稳定性。只有通过紧密连接需求的牵引力，技术整合和场景的验证才能真正在农业和森林领域“扎根和成长”。第二个是关于如何解决AI设备高成本的问题。 AI技术在农业和森林实施方面面临的一个重要的实际问题是，它具有高昂的设备价格和高阈值，尤其是在土著和马里合作社中，农民。我们认为，为了解决这个问题，我们必须从三个方面开始：研发想法，产品机制和应用机制：首先，降低来源成本。建立国内替代，低强度设备的应用以及轻量级算法的开发，并减少对高端芯片和进口模块的依赖。同时，AI算法算法的研发成本相对较高，并且有大量重复的研发，导致机械和农业设备的高价。我们的研究机构计划免费开发和启动农业机械设备的主要算法，以进一步降低设备成本。第二个是模块化设计。通过功能部门和合并调整，用户可以根据实际情况“按需选择”，避免由通用设备运行和改善资源使用的冗余而导致的成本成本。第三个是改变使用机理。建立业务模型的试点项目，例如“租金而不是购买”，“设备共享”和“托管服务”，并在可持续的运营成本中进行高度投资。我们在某些示威县进行了“ AI农业服务站”机制的试点项目，并取得了积极的结果。最终，AI设备不应该是负担，而是涉及，操作和维护的流行工具。第三个是关于研发到劳动所需的问题和支持。从实验室到农场和森林地区的技术最难的事情是“最后一英里”。有三个主要的挑战：第一个是缺乏工程学。许多实验室算法或原型E要点在实际环境中缺乏稳定性和灵活性，工程师需要深入参与结构优化，反干扰设计，功耗控制等。第二是缺乏标准。当前，智能设备的农业和森林界面不是统一的，通信协议变化，因此很难在系统之间进行连接。我们必须加快为农业援助，设备协调标准和应用程序审查系统的一般技术规范的制定，以促进工业协调。第三个是缺乏实验验证的系统条件。从实验室推出后，许多AI技术经常直接进入促销过程，但是由于实际农业环境中缺乏重复测试，诸如灵活性不足，绩效不稳定以及难度的操作和维护之类的问题很容易受到问题的影响。例如，相同的传感器在果园，木材，山丘等等土地条件下的性能显着，并且算法模型也可以在雨天，高温或较差的网络环境下表现出色。在此基础上，我们希望在以下四个方面获得更强大的支持：政策支持：建议为“智能农业”和“数字林业”建立一个特殊的窗口，以优先于支持关键技术的工业化。采用资金机制：促进诸如“任务公告系统”和“投资而不是补贴”之类的机制，并专注于具有条件和能力工业的项目的资源：鼓励领先的企业共存技术产品，并共存展示展示以实现从“实验室成果”转变为“商品服务”。建立跨学科指示的大学，并为塔利德提供共同发展的支持。 （Pengpai新闻记者Wang Xuanhui也为这篇文章做出了贡献）