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　　中新网南昌7月24日电 题：赣江观澜：科技“赋”农 种稻何以有道？

　　作者 卢梦梦

　　进入7月，中国南方水稻种🥓植区迎来“双抢”农忙时节。在全国粮🏘食主产区江西的省会南昌，随着越来越多科👜技元素走进田间地头，赣鄱沃野间的夏日🍓农事有了📉哪些新变化？科学种稻又有何新“门道”？火热的“双抢”一线藏着答案。

　　从“靠经验”到“看数据”

　　在江西省南昌🤪市南昌县蒋巷镇大田农🌪社的烘干仓内，21岁的戴一帆对自🤸己的大学专业有🌞了更真切立体的认🏬识。“基地有8个烘干仓，每个仓能存放30吨粮食，从运输到烘干，都能🦅自动化完成。”戴一帆是江西农🆗业工程职业学院🍊的一名大三学生，今年7月初，学习现代农业🔫技术专🌸业的他从江西宜春来🏄到南昌这家万亩智慧农场❤进行毕业实习。

　　“我从小在城🍜市长大，过去对农业✏的大多认识都来源于课📊本知识。读大学后，也经常被人问大学🏋读什么专业？现代农业技🔝术是什么？总👿觉得讲不清楚。”初到大田农社，戴一帆就赶上🔺了早稻开镰。“水稻收割有无人🐡收割机、插秧有无人插秧✖机、田间管理有智慧农🚝情监测站、育秧有智慧工🥪厂，一亩田从早💌稻收割到晚稻插秧也👺不过一天时间。”“双抢”的全流程机➿械化，让戴一帆逐渐🔴找到了答案。

图为在江🔨西省南昌市南昌🐃县蒋巷镇的大⬛田农社水稻种植区，农户👦正在收割早稻。　受访者供图

　　今年，大田农社种植早稻😫1万余亩，亩产达到1400斤左右，比往年高出近200斤。“除了天🍲气给力之外，产量的提高还得📍益于基地实现了🥕智🎟慧农情监测全覆盖。”大田农社主管范鹏介🛰绍，去年下半年，大田农社增设400余套智慧农情监测站，让1.3万余亩良田实现“掌上管理”。

　　“智慧农情监测站可以🌮实时监测🍿田块周围的湿度、风速、光照强度等🥦外部环境信息，工作人员无需下田就能🚌在手机后台收📡集到最精准的数据，通过与标准😒值对比，从而更🧔好地进行田间管理。”数字化信⚽息的高效应用让种田从“土行业”变成了“技术活”。“如今，我们平🕟均每个人可以轻轻📅松松管理500多亩田地，眼下🤥晚稻插秧即将收尾，接下来就🖥是准备收割再生稻。”范鹏说。

　　从“会”种田到“慧”种田

　　离开大田农社沿🔬赣江向北约40公里，是地😌处鄱阳湖平原的南🏻昌市新建区联圩镇。眼下，这里的2万余亩水稻🔓绿色高产示范基地🐀内正进行着“双抢”的收尾工作。

　　“今年基地的1.6万亩早稻大丰收，亩产平均达到了1200斤。”该基地相关🔞负责人熊雪楚介绍，虽然基地早稻产量🧙和往年相😎比较为稳定，但生🗼产成本却有所降低。“这📖主要得益于水稻生产🍳的全程机械化和基🤑地在早稻育秧时新🏚采用的秸秆基质板🐺育秧技术。我们将经过特🏯殊工艺💜处理的秸秆碎末🧜制成可降解的育秧板，不仅能提⤵高育秧效率，还节省了近70%的育秧成本。”熊雪楚说。

图为江西省南💔昌市新建区联圩镇⬛万亩水稻绿色高产示范基地内👗，农户在栽播晚稻。刘家兴 摄

　　“会”种田是第一步，“慧”种田才是关键。2万余亩良田怎么👖管？该基地将2万余亩农田分成60多个种植单元，每个单元🏜聘请一位“田管家”，通过物联网监测、标准化流🐋程和绩效激励机制等带动周🤵边农户科学种田。

　　“‘田管家’每个月有3000元的基本工资，年底产🍘量达到设定的基本亩产，每亩还会有300元奖励，超出部分按标准累加，这样种田就像工厂🐳流水线一样智慧、高效。做得最好的‘田管家’每亩田收🎆益能达到600多元。”熊雪楚介绍。

　　基地的“田管家”熊贤春🏝是当地有名的种田能手，2022年，“单打独斗”种了半辈子地💇的他认领了350亩水田，成为一名“职业农人”。“种子、肥料和农机🧓都由基地提供，全程机械化种田，比过去🚈轻松多了，收益也可观。”熊贤春说，去年🦐水稻收成不错，他拿了10多万元的种田奖🎌励。

图为江西省南昌市新建区🙄联圩镇万亩水稻绿🧤色高产示范基🤡地内种植的早稻试验品种。刘家兴 摄

　　科学种稻，良种也至关🌕重要。如今，该基地还😦与江西农业大🎳学合作共建水稻品种试验🎃田，承接国🏼家生物育种项目、江西省水稻良种🈯联合攻🦕关项目等。眼下，趁着天气晴好，该基地🌀计划将在本周完成180余个晚稻试验🌭品种的栽播工作。

　　为确保“双抢”工作高效推进，连日来，南昌市农🏛业农村部门积极筹划，已准备各类“双抢”农机具达4万台。据农情调度，目前南昌市👹已完成早稻收割176万余亩、晚稻栽播118万余亩，预计将在7月底全面完成“双抢”任务。(完)

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coding)，这一变化🍷似乎意味着编程正从🐖少数人的专业技能，逐🌦渐走向人人可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力如❕今已经延伸到专业软件♟开🔠发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发👌的招聘面试都会🔶包含代码考查，要🌰求应试者在限定时㊗间内写出既正确又高效的程序。而哥伦比亚🍑大学的一名学生则开🎳发了一款“AI面试助手”：它能在视频🎧面试时自动读取题目，并调用AI编程工具实时生🍀成符合要🤾求的代码。据他透露，这套工具已经😻帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等🚖公司的面试，并拿😸到录用通知。他还将自己在👢亚马逊面试中AI“出手”的全过🕋程录制下来并上传网络，引💣发了广泛讨论。　　这一切突🕠飞猛进的进展发💽生在短短几年内，速度之快出😇乎人们的意料。但我们是否就能断言——AI真😸的能全面接管人类的编程工🤩作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能😭达到90%，听起来已🆙经很高了，但这也意味着平🦔均每十次就😗会错一次。对于程序开发来说，这样的🐮错误率并不容忽视——人类开发者必⛹须逐一检查并修正，结果📒常常比自己亲手写代💔码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调🧙查结果。在5万🀄名受访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开发任🍙务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代🌭码往往包含细微的错误，需要人类检查😤并修正。尽管AI在编程竞赛中🔥已经取得了非凡的🐯成绩，但在面对🥅现实的软件开发需求时，往往不能正😈确完整地实现所有功➡能，有时甚至会错误🔕地👤执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一🌇次严重事故。尽管用户👍明确要求不得擅🍵自修改代码，Replit仍然删除了该公🔜司整个生产环🎷境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终💼通过手动操作，成功😁将数据库恢复。　　这一事💻件引发了人们对AI编程工具可靠性🕌的广泛讨论。公开信息显示，类似的😧情况并非个例——一些用户🈺甚至报告称，自己的数据库或代⚪码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像🍁淘宝的网站”可行吗？　　软件开发通🕺常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更😭快的迭代，如今互联网公司🎚大多用“敏捷开发”，流程上精简了🛫不少，但基本框架没变。　　需求分析是关键🚭的第一步，它要求清晰、完整地描🐹述软件应该实现的功能。比如，要说明🤕当用户执行某个操作时，系统应如何反馈。优秀的👶需求文档会尽可能细🚞致到每个操作细节，而不是一句含糊的“给我💊做个像淘宝的网站”。　　接下🗡来是技术方案设计。这一步要把需🛴求拆分成可以单独🚤开发的软件模块，还得考虑🔹架构设计、资源消耗、异常处理等等细节问题。　　最后才是开发🕡和测试。这一阶段几乎必然🎐会冒出各种🕴没预料到的问题，开发者需要通❇过反复测试确保功能正🎐确实现。而在实际项目里🌸，常常会发现需🧓求或方案本身有漏洞，导致不得不推翻🚌重来，这也是家常便饭。　　除了开发🈸流程繁琐，程序本🐢身的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代码更🗾是超过了4000万行，如果🥡全部打印出来需要70万页。　　面对如此复杂的🚈项目，优秀的人类👧开发者团队往往能精准定位🚻每个模块的功能，并在出🚷问题时迅速定位到具体🛒的代码行进行修复。但对AI而言，这种任🤺务却充满挑战。受限于⏪输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像🚧人类一样建立对整🖋个项目的全面理解。　　普林斯顿大🚑学的研究者构建了一🔐套考察AI软🈶件开发能力的测试基准(SWE-bench)，包含来自开源网😀站Github的数十个软件项目。得益于Github对代码改动历史的⛳详细记录，研究者从中整理📚出超过两👞千个由人类开发者正确🥖完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的⏯软件项目上🕞完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最📻强的AI，最多也只能🔌完成约四分之🤨三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了🚡一个更具挑🔺战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工具从零🦃开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完🗑成一半的开发任务。　　与之形成鲜明👤对比的是，优秀的人类🥊开发者总是可🦊以以近乎100%的正确率完😜成这些开发任务。纽约大学的🏍研究者还联合🍀多位信息学奥林匹克竞🈂赛选手，构建了🛷一套高质量的编程竞赛评测基🎄准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题取📯自最新的编程竞🔩赛，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是🛥，现有的所有大模📱型在该测试基准的⌛困难问题上全都👊取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具的🚼主宰，还是润滑工具的😽数据？　　那么，回到最初的🦆问题上，AI会取代❕人类开发者吗？　　毋庸置疑，AI会🛅是优秀的工具。对于专业的🕖开发者而言，AI是一位执行力⛵极强的助手。在AI开⛱发工具普及之前，开发者不♊得不手动实现许多📳繁琐而无趣的代码。即便有开发🎆文档或者互联网上有功✏能类似的代码，开发者仍必须🏴尝试理解然后自己修改。借助AI，这一工作将🥞会大大简化。对于没有♑开发背景的用户而言，AI可以准确实🍆现功能🐹较为单一的软件。借助这一能力，普通用户可💯以将日常的重复🈺性工作转化为AI编写的代码，大大提⏲升工作效率。　　至于说让AI完全替代人类⏮开发者，目前看来🤝为时尚早。　　当今的大语🙂言模型基于🍾互联网上已被数字化的数据，以及图书🍠报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开🎑发领域，大语🏵言模型只看到了人类开发的🍢结果(软件代码)，而对💂于开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年来产生💣的数据，但这并不是人类📹知识的全部。人类在与真实➿世界的交📀互中积累了大量的经验。AI并没有这些经验🏜，因而不太🚻可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相🎁比年龄更具碾压性。就软件开✂发而言，AI已经能承担不少基础、重复性的工作，例如简单的代码🌡生成、常见功能的实现，以及🍍部分调试环节等。但难以🐫被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解分析，以及团队协🏚作等环节——这些🤵涉及抽象思维、跨领域🉐知识和人类判断力，是程序员💲真正的核心价值。　　作为程序员，不妨考🍡虑这样一个问题：如果把你最近一💛周完成的🍓工作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作🕰只是重复性地构建🔥功能单一的👟软件系统，例如实🐓现一个问卷表单😇记录用户提出的10个问题、从一个表格里🚊统计平均数之类常见的⛳指标——功能仅此而已，那么你不🚵得不考虑被AI替代的可能性。而如果你🔂的工作充满挑战，例如实现全新😃的软件架构、针对业务特点设🎦计独特的算法，甚至是从客户含😹糊不清🏫的诉求中抽象出具🈷体的开发任务，那么AI只会是你的得👒力助手。　　这不仅适用于软🏏件行业，也✡同样适用于其他行业：与其担心被AI取代，不如🌲思考在这个人🌮机协同的时代如何做好自🍧己的角色定位。上述📪的问题对于其他行业🗳同样适用：试试让AI完成你的工作。如🛡果它可以胜任，那么对你来🐑说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你🤣的工作很快就会被AI取代；好消息是🍹你已经发现了驾驭AI完成工📴作的途径，你可以试🏌试站在你的领🥜导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的🤥岗位，想想怎样利用AI解决你所在行业的问🏀题。当AI都不甘只做执行🍦者，而是开始决定任务怎🤱么被拆解，流程怎么被安排时，人类个⛳体若只是抱怨即⛳将被碾压的命运，便会失去🤽主动选择的空间，最终⛰不是沦为工具的工具，就是化作喂🍑养和润滑工🤥具的茫茫数据。　　(作者知虚为🥑中国科学技术🗜大学计算机专业博士，在自然语言处理和人🖕工智能方向发🤶表多篇高水平论文，先后在微🏺软及多家国内知名互联网企业从事😨相关研究工作)

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塚田詩織/竹内乃愛/前田香织/藤浦惠

（青岛日报／观海新闻记者 新村愛）