农业的历史几乎与人类文明的诞生息息相关，但如今，气候变化正对全球农业造成前所未有的挑战。从不稳定的天气模式到极端的气温波动，作物的生长环境变得愈加不可预测。在这种背景下，一家位于美国北卡罗来纳州的初创公司——Avalo，正在通过人工智能（AI）技术，帮助农民应对这一快速变化的环境。
传统的作物育种方式需要经过漫长的筛选过程，找出具有耐旱、抗病等优良特性的植物，再通过人工授粉进行交配，经过多代种植，才能看到其在田地中的表现。这一过程通常需要数年时间。然而，Avalo通过机器学习算法分析不同作物品种的基因结构，预测它们的耐旱性、抗虫性等复杂特征，而无需实际种植这些植物，极大地缩短了育种周期。根据Avalo首席技术官马里亚诺·阿尔瓦雷斯（Mariano Alvarez）透露，AI技术能够将这一过程的速度提升约70%。
阿尔瓦雷斯向CNN解释道：“我们做的事情，本质上就是几千年来一直在进行的传统育种，只不过现在是借助计算机来加速这一过程，指导我们在大棚中选择哪两朵花进行授粉。”
推动农业创新，减少食物浪费
除了耐旱和抗病的作物，Avalo还致力于研发更加环保和高效的农业产品。例如，该公司正在研发可用于制作橡胶的蒲公英、耐高温的番茄以及耐旱的棉花等品种。而其最具潜力的创新之一是可完全食用的西兰花品种——这项创新旨在减少食物浪费。根据Avalo首席执行官布伦丹·柯林斯（Brendan Collins）的介绍，传统西兰花作物的可食部分通常只有总生物量的20%。而Avalo通过AI筛选出了合适的西兰花品种，研发出可食用其所有部分（包括叶子和花芽）的品种，这将大大减少农业废弃物。
这一全食用西兰花预计将在2026年正式上市，时间比普通新品种的研发周期缩短了近一半。
柯林斯表示：“这些叶子和传统的生菜一样可以做沙拉，花芽部分则是我们熟悉的嫩脆西兰花。”
AI推动的未来农业：挑战与机遇
然而，AI技术在作物育种中的应用也并非没有挑战。牛津大学气候科学家施如蒂（Shruti Nath）指出，尽管AI在基因发现和挖掘方面表现出色，但它能否准确预测未来作物育种的效果，仍然面临不少风险。尤其是，一些复杂的抗旱等特征可能受到多个基因的影响，AI可能无法完全准确地预测出哪些特征对作物生长至关重要。
尽管如此，施如蒂认为，AI技术如果得到正确的应用，能够在全球变暖的背景下，帮助农民更好地规划种植季节，并预测作物的表现，从而提高农业生产的适应性和可持续性。
与此同时，全球范围内也有多项类似的农业创新正在进行。位于阿联酋的农业科技公司Silal与国际合作伙伴一起，正在开发适应阿联酋沙漠气候的藜麦品种，以应对日益严峻的气候变化。Silal的项目负责人表示，这一藜麦品种的试验已取得显著成果，并计划将其推广至阿联酋的农田。
加速创新，跟上环境变化的步伐
Avalo公司希望，通过AI的加速育种技术，能帮助农民应对愈发不确定的气候变化，同时为农业发展带来更多的生物多样性。阿尔瓦雷斯表示：“如果我们每10年才能推出一个新作物品种，那我们就永远跟不上气候变化的步伐。但是如果我们能每4到5年推出一个新品种，我们就能更好地跟上环境变化的速度。”
这项技术的应用不仅为全球农民带来了希望，也为未来农业的可持续发展提供了新的思路。随着气候变化带来的挑战日益加剧，AI技术或许能成为破解农业困境的重要钥匙，确保全球农业系统在未来几十年内保持稳定。
