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重要共识：人工智能（AI）正加速成为黑土地保护与治理领域的新型“数字农具”，为守护中国粮仓注入科技动能。
会议现场。 郭佳 摄
本次会议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“修复”“保护”的单一议题不同，今年研讨会将核心议题升级为“大数据大模型驱动的黑土地治理模式创新”，重点探讨AI技术如何重构传统农业监测体系。
多支科研团队在会上展示了AI模型在土壤健康监测领域的突破性进展。中国工程院院士赵春江团队构建的黑土地大数据大模型监测网络系统，通过“CT式”土壤分析技术，实现了从宏观区域监测到微观养分调控的全链条智能化管理。该系统可精准识别土壤退化趋势，为黑土地保护提供毫米级精度的决策支持。
由中国科学院东北地理所牵头研发的DeepSeek驱动型黑土地保护智能平台，则通过机器学习算法从海量监测数据中挖掘规律。该所所长姜明指出，AI技术的深度融入使黑土地监测从“事后补救”转向“事前预警”，例如通过卫星遥感与地面传感器联动，可提前30天预测土壤侵蚀风险，为防灾减灾争取关键窗口期。
与会专家披露，“十四五”期间中国黑土地保护工程成效显著，其中AI技术已在东北平原的多个示范项目中发挥关键作用。在“人工智能+”行动纲领指引下，AI应用正从监测环节向施肥、栽培、收获等全生产链条延伸。例如，吉林农业大学团队开发的智能施肥系统，通过分析土壤微生物组数据，可将化肥利用率提升至65%以上。
针对技术落地挑战，专家建议需建立“场景化”研发机制：避免简单套用通用模型，应针对东北黑土区、黄淮海平原等不同生态类型训练专用算法；同时需突破数据壁垒，构建覆盖气象、水文、作物生长的多维度本土数据库。与会者强调，中国必须掌握算法自主权，避免过度依赖国外技术框架。（完）
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