中新网长春11月2日电（记者 郭佳）在11月2日于吉林长春举办的第三届黑土地耕地质量监测评价研讨会上，来自全国30家科研机构的近百位专家达成共识：人工智能（AI）正成为黑土地保护与治理的核心技术工具，推动传统农业向智能化方向跨越式发展。
会议现场。郭佳 摄
本次研讨会由中国农村技术开发中心主办，中国科学院东北地理与农业生态研究所承办。与往届聚焦土壤修复技术的讨论不同，今年会议核心议题转向如何通过大数据与AI大模型赋能黑土地保护，构建全链条智能化治理体系。中国工程院院士赵春江在主题报告中指出，其团队研发的黑土地大数据监测网络系统已实现"CT式"土壤分析，通过多维度数据采集与智能算法，可精准识别土壤退化趋势，为制定差异化保护方案提供科学依据。
中国科学院东北地理与农业生态研究所展示的基于DeepSeek框架构建的黑土地智能监测平台成为关注焦点。该平台通过机器学习算法对海量土壤数据进行深度挖掘，不仅能够预测区域性土壤变化规律，更实现了从被动治理向主动预警的转型。研究所所长姜明表示："AI技术的引入使黑土地监测效率提升60%以上，为保障国家粮食安全提供了新型技术支撑。"
据与会专家介绍，在"十四五"国家黑土地保护工程中，AI技术已在东北平原部分试点区域发挥关键作用。通过智能配肥系统、作物生长模型等应用，实现施肥量减少15%同时增产8%的显著成效。随着"人工智能+"行动计划的深入推进，AI技术有望延伸至耕种管收全流程，构建覆盖播种密度优化、病虫害智能预警、收获时机预测的完整智能农业生态。
针对技术落地挑战，专家组特别强调需建立本土化解决方案。赵春江院士指出："不同黑土区的气候条件、耕作模式差异显著，必须构建区域专用模型。"数据显示，直接套用国外农业AI模型的成功率不足30%，而基于本土数据训练的专用模型准确率可达85%以上。会议建议加快建设国家级黑土地数据资源库，推动产学研用深度融合，形成具有中国自主知识产权的农业AI技术体系。
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