近日，教育部发布通知，公布首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。西北农林科技大学“作物智慧生产实践”案例成功入选。

　　为深入贯彻落实国家关于开展“人工智能+”行动的战略部署，积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展，利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司组织了首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例的征集和论证工作，寻找、发掘和推广在人工智能技术应用上具有代表性、前瞻性且能够产生积极影响的高等教育实践案例。经高校申报、专家论证等环节，确定首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。（案例展示视频）

　　现代信息与工程科技的发展推动了农业生产从传统农业向智慧农业的转型，对卓越农科人才培养提出了新要求。案例针对作物生产中农情监测效率低下、农事决策依赖经验、农机作业效率低和效果差等主要问题，以“人工智能+作物生产”为核心，以农情信息立体化感知、农作系统数字化设计和农田管理精确化作业为主线，整合校企优质实践资源构建坚实硬件支撑，研发农业传感器、物联网数据采集与智能控制、农业遥感监测、作物模拟模型、智能决策系统、智慧农机作业等具体实践环节，提升数据采集分析效率、数智化决策能力和智能化作业水平。将人工智能技术和装备与农业生产实践深度结合，提升学生的实践、创新和解决复杂问题的能力，助力农业智慧化转型升级。

　　背景需求

　　在现代信息与工程科技的推动下，农业生产正处于从传统农业向智慧农业的转型阶段。新农科建设背景下卓越农科人才培养也亟须加强学科交叉融合，提升教学信息化、智能化水平。

　　作物生产环境复杂多变且受农时因素限制，农业信息采集与处理、生产决策和作业等环节的数智化升级面临诸多挑战。作物生产涉及气候、土壤、作物生长状态等多种因素，依赖传统的手动方式进行数据采集效率低且容易出错。传统农业数据处理和分析方法往往无法满足复杂、动态的作物生产环境的需求。此外，当前应用的农业机械设备自动化和智能化水平有待提升。在此背景下，作物生产实践教学的智能化转型升级对于提升学生的综合实践能力、创新思维和解决复杂生产问题的能力意义重大。

　　创新内容

　　在作物生产类卓越农科人才培养方面，打破传统实践教学体系，以“人工智能+作物生产”为核心，研发自动化感知、智慧化决策和智能化实施的实践体系，构建数字化支撑的课程模式，培养学生应用现代信息与工程技术改进传统农业生产的能力。

　　具体表现在以农情信息立体化感知、农作系统数字化设计和农田管理精确化作业三大模块为主体的总体构架，围绕作物生产管理的数字化、精确化、智能化的目标，依托无人机遥感系统、传感器等智能感知装备，大数据处理、挖掘与可视化系统等计算与演示平台，以及农业机器人、农业无人机等智能作业装备，开展作物智慧生产实践，培养学生农业数据高效采集、信息挖掘与生产决策、智能作业等方面的实践能力与创新素养。

　　实践突破

　　基于作物生产中存在的信息采集与处理、生产决策制定与实施等方面存在的实际问题，整合各方智能化作物生产实践教学资源，针对性研发实践内容，突破传统实践环节信息化水平不足、智能化水平低下问题，提升学生利用现代信息和工程技术解决作物生产实际问题的创新思维和技术手段，培养适应未来农业发展的卓越农科人才。

　　在产教融合协同育人方面，与中化集团、杨凌农业高科、极飞科技等多家单位建立了合作，充分借助优质企业力量，为学生提供更广泛的实践平台，深度融入智慧农业科技领域，感受数字技术在现代作物生产和乡村振兴中的支撑力量。通过理论与实践相结合，培养学生职业素养，拓宽学生职业网络，提高同学们解决实际问题的能力，提升卓越农科人才培养质量。

　　农业数据采分析

　　农事无人机操作