推动人工智能在农业风险管理中的深度融合与应用，对于增强农业产业的韧性与稳定性，实现我国从农业大国向农业强国的跃升，具有至关重要的意义。必须充分认识这种革命性变化，顺应时代潮流，积极拥抱变革。
　　我国是农业大国，重农固本是安民之基、治国之要。纵观农业发展史，也是一部与各类风险抗争的历史。防范和化解重大农业风险挑战，考验着我们的智慧与韧性。随着人工智能时代的到来，我们站上了新一轮产业革命与技术变革的时代交汇点。这对农业风险管理而言，绝非简单的技术叠加，而是一场革命性的思想变革与实践重塑。在过去，由于技术能力受限，农业防灾减灾往往在“防”上办法有限，更多地体现为“救”的思路、工具与方法，以及灾后的补偿与救助。这些是阶段发展的重要之举，也是今天我们面临的一个新的历史风口，人工智能引领科技发展方向，改变生产方式和社会进程已是共识，人工智能在农业风险防控中展现出的革命性曙光已经初现。在广袤的田野上，人工智能通过融合卫星遥感、气象站、物联网传感器乃至社交媒体等多源数据，构建出前所未有的精准预警模型。在瞬息万变的市场中，依托大数据的“最强大脑”正为价格波动未雨绸缪。实践中，算力与算法正以前所未有的速度，筛选出更能抵御逆境的智慧种子。在人工智能时代，风险的概念定义将彻底改变，不确定性将转变为更大程度的确定性，未来无论来自自然抑或市场的风险都会在人的努力中降到最低。我们需要充分认识这种革命性变化，顺应时代潮流，积极拥抱变革。因此，人工智能的发展具备多维度的意义：
　　一是人工智能更新了我们的观念，进一步树立了产业发展和安全的宏观视野。人工智能是驱动新质生产力发展的关键力量，它的意义就在于重塑农业风险管理的逻辑起点和价值核心，使其从被动保障转向主动引领，从注重灾后损失赔付转向前端的风险干预和防灾减损，从根本上提升农业产业的确定性和可控性。牢固树立并践行大自然观、大食物观、大农业观，意味着农业风险管理要兼顾口粮安全与食物安全，保障生存需求与发展需求。多种科技手段与政策工具综合运用，目标是保障农业经济健康运行，全面提升中国农业的全球竞争力与产业韧性。
　　二是人工智能与产业深度融合，是国家粮食安全与农业稳健运行的坚实保障。农业风险管理涉及面很广，但产业安全始终是核心与根本。人工智能在抗旱、抗涝、抗倒伏、抗虫害、抗疫病等方面如何发挥作用，提升农产品产量与质量；如何营造温度、湿度、光照环境，特别是在应用生物育种加速器的背景下，迅速改变过去作物新品种研发时间长、应用周期慢的局面，都是重要攻关点。在着力保障粮食及重要农产品的稳定生产的同时，农业风险管理的视野延伸至加工、储运、营销、贸易等全产业链和供应链环节。不仅要确保国内生产循环的安全可控，也要积极应对全球贸易环境变化带来的外部风险，构建内外兼顾、安全高效的产业保护体系。
　　三是人工智能实现全产业链科技赋能，突破了产业传统边界。人工智能是超级生产力，是革命性的驱动力量，为农业风险管理提供了前所未有的强大工具和无限可能的应用场景。如何运用人工智能技术驱动土壤改良、引领种业革命，以突破自然禀赋对农业生产的约束；如何运用大数据、算法与算力，构建精准的预测模型，研判市场趋势，预警价格波动和贸易风险，为各类风险发生筑牢防火墙，这些方面大有文章可做。
　　四是人工智能促进生产方式革命性转变，是构建现代化农业产业体系的重要力量。人工智能不仅改变生产力，也必将深刻影响生产关系。在工业化、城镇化持续推进的背景下，产业结构、就业结构的变革必然要求农业生产经营的组织架构、运行规律和分配格局进行相应调整。因此，坚持农村土地“三权分置”，健全土地经营权流转市场，积极培育新型农业经营主体，推动农业向规模化、专业化、区域化、集约化发展，以规模化的经营主体和强大的防范能力抵御各类风险发生扩散，是顺应农业风险管理转型、提升风险应对能力的必经之路。
　　推动人工智能在农业风险管理中的深度融合与应用，对于增强农业产业的韧性与稳定性，实现我国从农业大国向农业强国的跃升，具有至关重要的意义，需要在以下几个方面前瞻布局、主动作为：
　　一是夯实工作基础。从外部支撑条件看，需要国家层面在战略规划、研发投入、数据立法、基础设施、示范应用等方面提供强有力的支持，营造有利于技术创新和模式探索的良好生态。从产业内生动力看，充分依托并融合装备技术、生物技术、绿色技术和数字技术，改造提升传统农业资源的综合产能，提升识别和规避市场风险能力，从源头上降低各类风险的发生频率，为农业防灾减灾奠定坚实的物质与技术基础。大力发展设施农业、智慧农场、垂直农业等，最大限度弱化自然灾害的影响。
　　二是健全数字基座。加快整合涉农数据渠道，打破“信息孤岛”，构建统一、规范、高效的农业数据资源体系。以数据、训练方法为基础构建面向农业风险管理的专用纵向大模型。将海量的气象、土壤、种业、病虫害、市场贸易等专业知识“灌注”给AI，使其成为精通农事、洞悉风险的“专才”，从而在灾害模拟推演、极端天气预警、市场风险研判等特定场景中，利用强大的数据采集与处理能力、先进可靠的算法模型、适用的智能装备以及与之匹配的新型基础设施和人才队伍，提供真正可靠、可信、可用的决策支持。
　　三是保持历史耐心。农业风险管理从以灾害救助为主转向以预防灾害为先，是一个渐进的、长期的历史过程。实现从“事后补”到“事前防”的革命性转变，并非一蹴而就，需要因地制宜、分类施策、先立后破、久久为功。但新时代的巨轮已经起航，浪潮已势不可挡，我们必须只争朝夕。
　　目前，农业从“靠天吃饭”的传统产业，逐渐成为在智能化护航下“靠人吃饭”的未来产业，为全球农业风险治理贡献中国智慧、提供中国方案，携手推动人工智能技术在农业风险管理领域的创新应用，在理论和实践两个层面，为筑牢国家粮食安全屏障，增强农业产业韧性，推进乡村全面振兴，加快建设农业强国，推动构建互利共赢、安全稳定的全球农业供应链贡献力量。
　　（作者系中国农业风险管理研究会会长）