人工智能賦能糧食儲藏:阻滯困境與優化策略

摘要：人工智能賦能糧食儲藏是推動糧食產業現代化的關鍵舉措。人工智能憑借先進的數據分析和智能決策技術，有助于提升糧食儲藏質量，優化糧食儲藏管理，推動糧食儲藏可持續發展。然而，目前人工智能賦能糧食儲藏還面臨著技術、成本、人才、觀念等方面的阻滯困境，需要突破技術瓶頸，提升糧食儲藏的效能;進行合理規劃，實現投入與回報平衡;培養引進結合，打造復合型人才隊伍;更新傳統理念，提高對技術賦能的認知。

關鍵詞：人工智能 糧食儲藏 阻滯困境 優化策略

倉里有糧，心中不慌。糧食安全與能源安全、金融安全并稱三大經濟安全，是國家安全的重要基礎。糧食儲藏作為糧食安全的重要防線，是確保糧食穩定供應和質量安全的關鍵環節。當前，以人工智能技術為代表的前沿性、革命性新技術的崛起和應用，為推進糧食儲藏高質量發展賦予了新動能。鑒于此，深入剖析和闡釋人工智能賦能糧食儲藏的價值意蘊與阻滯困境，提出有針對性的優化策略，對于保障國家糧食安全、推動糧食產業現代化、提升糧食儲藏管理水平具有重要意義。

一、人工智能賦能糧食儲藏的價值意蘊

（一）精準監測：提升糧食儲藏質量的關鍵

傳統的糧食儲藏方式主要依賴人工經驗和簡單的儀器監測，往往存在監測不及時、不準確等問題。人工智能的引入，為糧食儲藏質量的提升帶來了根本性的變革。第一，實現對糧食儲藏環境的實時掌控。通過在儲藏倉庫中布置各種傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、氣體傳感器等，可以實時采集糧食儲藏環境中的各種數據。這些數據被傳輸到人工智能系統中，經過快速分析和處理，能夠及時發現儲藏環境中的異常情況。例如，當溫度過高或濕度過大時，人工智能系統可以立即發出警報，并自動啟動通風、降溫、除濕等設備，確保糧食儲藏環境始終處于適宜的狀態。[1]第二，實現對糧食質量的有效評估。利用圖像識別技術和光譜分析技術等先進手段，可以對糧食的外觀、色澤、水分含量、營養成分等進行快速檢測。通過與歷史數據和標準數據的對比分析，能夠準確判斷糧食的質量狀況，并預測其在儲藏過程中的變化趨勢，有助于及時采取相應的措施，如調整儲藏條件、進行分類儲藏等，以保證糧食的質量穩定。第三，實現對糧食儲藏過程的全程追溯。每一批糧食在儲藏過程中的各項數據都被詳細記錄下來，包括儲藏環境參數、質量檢測結果、操作記錄等。這些數據不僅可以為當前的糧食儲藏管理提供依據，還可以為今后的糧食儲藏工作提供寶貴的經驗參考。

（二）智能決策：優化糧食儲藏管理的核心

人工智能以其強大的智能決策能力，正逐漸成為優化糧食儲藏管理的核心力量。第一，實現精準的庫存管理。通過對歷史數據的分析和實時數據的監測，人工智能可以準確預測糧食的需求趨勢，從而合理安排庫存水平，避免因庫存過高而導致糧食變質浪費，因庫存過低而引發供應風險。例如，利用機器學習算法對歷年糧食產量、消費量、市場價格等數據進行訓練，可以建立起精準的需求預測模型，為糧食儲藏的庫存決策提供科學依據。第二，對糧食儲藏過程中的風險進行有效預測和防范。人工智能可以通過對歷史數據的分析和學習，建立風險預測模型，提前識別出可能出現的蟲害、霉變、火災等風險因素，并及時發出預警，讓管理人員能夠采取相應的措施進行防范。例如，當人工智能系統檢測到某個區域的溫度和濕度異常升高時，可能預示著即將發生蟲害或霉變，系統可以自動啟動相應的防治設備，或者提醒管理人員進行檢查和處理。第三，優化糧食儲藏的物流管理。通過對糧食的出入庫記錄、庫存數量、運輸路線等數據的分析，人工智能系統可以制定出最優化的物流方案，提高物流效率，降低物流成本。同時，智能決策還可以實現對糧食庫存的動態管理，根據市場需求和生產情況，合理調整糧食的儲備量，避免庫存積壓或缺貨現象的發生。

（三）綠色環保：推動糧食儲藏可持續發展的動力

人工智能技術的引入，為糧食儲藏帶來了諸多綠色環保價值，為可持續發展注入了新的活力。第一，有助于減少化學藥劑的使用。在以往糧食儲藏過程中，為了防止蟲害和霉變，常常需要使用化學藥劑。然而，這些化學藥劑不僅可能對糧食質量產生影響，還會對環境造成污染。人工智能可以通過圖像識別、數據分析等技術，實時監測糧食中的蟲害和霉變情況，及時采取物理防治措施，如利用低溫、低氧等環境控制方法來抑制蟲害和霉變的發生。這樣既保證了糧食的安全儲藏，又減少了化學藥劑對環境的破壞。第二，有助于提高糧食儲藏設施的智能化水平，從而降低設施建設和維護對環境的影響。通過人工智能技術，可以實現對儲藏設施的遠程監控和智能管理，及時發現設施的故障和問題，并進行精準維修。同時，人工智能還可以對儲藏設施的使用壽命進行預測和評估，合理安排設施的更新和改造，避免不必要的資源浪費。在設施建設過程中，人工智能可以輔助設計更加節能環保的儲藏設施，如利用太陽能、地熱能等可再生能源，減少對傳統能源的依賴。第三，有助于促進糧食儲藏產業鏈的協同發展。通過整合糧食生產、加工、儲藏、運輸等環節的數據，實現產業鏈的信息共享和協同運作。這可以優化糧食儲藏的布局和流程，減少運輸過程中的能源消耗和環境污染。

二、人工智能賦能糧食儲藏的阻滯困境

（一）技術層面：人工智能應用的現實瓶頸

第一，數據質量與可用性問題。糧食儲藏涉及眾多復雜的因素，如溫度、濕度、蟲害、霉變等，需要大量準確的數據來訓練人工智能模型。目前，糧食儲藏領域的數據采集還存在不完整、不準確、不及時的情況。傳感器的精度和穩定性可能受到環境因素的影響，導致數據偏差。此外，不同地區、不同儲藏設施的數據標準不一致，難以進行有效地整合和分析。第二，算法的適應性和魯棒性問題。糧食儲藏環境復雜多變，不同的糧食種類、儲藏條件和季節變化都會對儲藏效果產生影響。現有的人工智能算法在面對這些復雜情況時，可能表現出適應性不足的問題。并且，糧食儲藏系統可能會受到各種干擾和異常情況的影響，如傳感器故障、電力中斷等，這就要求人工智能算法具有較強的魯棒性，能夠在異常情況下依然保持穩定的性能。然而，目前的算法在這方面還有待提高。第三，技術集成與協同問題。糧食儲藏是一個系統工程，涉及傳感器技術、數據分析技術、自動化控制技術等多個領域。將人工智能技術與這些現有技術進行有效的集成和協同，是實現智能化糧食儲藏的關鍵。然而，目前不同技術之間的兼容性和協同性還存在問題。例如，傳感器與人工智能算法之間的接口不統一，導致數據傳輸和處理困難。

（二）成本層面：高投入與低回報的矛盾

一方面，人工智能在糧食儲藏中的應用需要高額的前期投入。一是硬件設施的購置成本高昂。為了實現對糧食儲藏環境的精準監測，需要安裝大量先進的傳感器、監控設備等。這些設備不僅本身價格不菲，而且其安裝和維護也需要專業技術人員，進一步增加了成本。二是軟件系統的開發和升級也是一筆巨大的開支。人工智能算法的研發需要大量的專業人才和時間投入，隨著技術的不斷發展，軟件系統還需要持續升級以適應新的需求。為了確保人工智能系統的穩定運行，還需要建立強大的數據存儲和處理中心，這也需要大量的資金投入。另一方面，盡管人工智能在糧食儲藏中具有諸多潛在優勢，但在短期內卻難以實現較高的回報。一是糧食儲藏行業的利潤空間相對有限。糧食作為一種基礎性的生活物資，其價格受到多種因素的嚴格調控，儲藏環節的利潤通常較低。因此，即使人工智能能夠提高儲藏效率和質量，但在有限的利潤空間下，回報也相對較低。[2]二是人工智能的效益體現具有一定的滯后性。從投入人工智能系統到真正實現顯著的效益提升，需要一個過程。在這個過程中，可能會面臨各種技術難題和適應性問題，導致效益的實現時間延長。例如，人工智能算法需要一定時間的學習和優化才能準確預測糧食的質量變化和蟲害風險，而在這個過程中，可能會出現誤判或不準確的情況，影響實際效益。

（三）人才層面：專業人才短缺與培養難題

一方面，專業人才短缺是人工智能賦能糧食儲藏的重要瓶頸。糧食儲藏是一個復雜的系統工程，涉及生物學、物理學、工程學等多個學科領域。人工智能的應用需要具備計算機科學、數據分析、機器學習等專業知識的人才。目前，能夠將這兩個領域的知識和技能融合在一起的專業人才較為稀缺。糧食儲藏行業的傳統從業人員往往缺乏人工智能相關的專業知識和技能，難以適應智能化的發展需求。計算機科學等領域的專業人才又對糧食儲藏行業了解有限，進入這個相對傳統領域的意愿不高。這種人才的供需矛盾嚴重制約了人工智能在糧食儲藏中的應用和發展。另一方面，專業人才的培養面臨諸多難題。目前，大多數高校的專業設置和課程體系難以滿足人工智能與糧食儲藏融合發展的需求。雖然一些高校開設了人工智能相關專業，但與糧食儲藏的結合不夠緊密。而糧食儲藏相關專業的課程中，人工智能的內容也相對較少。人工智能在糧食儲藏中的應用需要大量的實踐經驗，但目前的教育體系中實踐教學相對不足，學生缺乏實際操作的機會，難以掌握實際應用中的關鍵技能。此外，由于糧食儲藏行業的工作環境相對艱苦，待遇水平相對較低，難以吸引和留住優秀的專業人才，導致人才的進一步短缺。

（四）觀念層面：傳統觀念束縛與變革阻力

第一，傳統觀念對糧食儲藏的認知模式根深蒂固。長期以來，糧食儲藏主要依賴于人工經驗和傳統方法，如定期檢查、通風晾曬、熏蒸殺蟲等。這些方法在一定歷史時期內發揮了重要作用，也使得從業人員形成了相對固定的思維模式和操作習慣。在他們看來，糧食儲藏是一項相對簡單的工作，憑借經驗即可應對各種情況，而人工智能技術過于復雜，可能會出現故障而影響糧食安全。這種傳統觀念的束縛使得他們對人工智能的應用持懷疑態度，不愿意主動嘗試和接受新的技術手段。第二，變革的不確定性和風險阻礙著人工智能在糧食儲藏中的應用。糧食儲藏涉及眾多利益相關者，包括農民、糧食企業、政府部門等。對于這些利益相關者來說，引入人工智能意味著要改變現有的工作流程、管理模式和利益格局。例如，糧食企業可能需要投入大量資金進行技術升級和人員培訓，這無疑會增加企業的成本和風險。[3]第三，社會對糧食儲藏的認知偏差也在一定程度上影響了人工智能的應用。在很多人看來，糧食儲藏只是一個簡單的倉儲問題，沒有意識到其對于國家糧食安全和社會穩定的重要性。這種認知偏差導致對糧食儲藏領域的技術創新和投入不足，使得人工智能等先進技術在糧食儲藏中的應用缺乏社會支持和推動力量。

三、人工智能賦能糧食儲藏的優化策略

（一）突破技術瓶頸，提升糧食儲藏的效能

第一，加強數據采集與處理技術的創新。糧食儲藏過程中，需要實時監測溫度、濕度、氣體濃度等多種參數，需要研發更加精準、穩定的傳感器技術，提高數據采集的準確性和可靠性。同時，利用大數據和云計算技術，對海量的糧食儲藏數據進行高效處理和分析。通過建立智能化的數據管理平臺，實現數據的實時傳輸、存儲和共享，為人工智能算法提供充足的數據支持。例如，可以采用分布式傳感器網絡，將多個傳感器布置在不同位置，全面監測糧食儲藏環境的變化。第二，優化人工智能算法。為了提高糧食儲藏的效能，需要不斷優化人工智能算法。一方面，可以結合深度學習、強化學習等先進技術，提高算法的預測精度和決策能力。例如，利用深度學習算法對糧食質量變化進行預測，通過分析大量的歷史數據，建立準確的預測模型，提前預警糧食質量問題。另一方面，加強算法的魯棒性和適應性，使其能夠在復雜多變的糧食儲藏環境中穩定運行。可以通過引入多模態數據融合、自適應學習等技術，提高算法對不同環境條件的適應能力。[4]第三，推進智能控制技術的發展。人工智能可以與智能控制技術相結合，實現對糧食儲藏環境的自動化、智能化控制。例如，利用模糊控制、神經網絡控制等技術，根據實時監測的數據和預設的控制策略，自動調節通風設備、制冷設備等的運行狀態，實現對糧食儲藏環境的精準控制。

（二）進行合理規劃，實現投入與回報平衡

第一，進行精準的需求評估。在引入人工智能技術之前，糧食儲藏企業應深入分析自身的實際需求。通過對現有儲藏設施、管理流程、面臨的問題等進行全面梳理，明確哪些環節最需要人工智能的介入。例如，對于蟲害和霉變風險較高的糧食種類，重點關注基于人工智能的蟲害檢測和預警技術。只有準確把握需求，才能避免盲目投入，確保每一筆投資都能發揮最大的效益。第二，分階段逐步實施。人工智能在糧食儲藏中的應用可以分步驟進行，以降低一次性投入過大的風險。初期可以選擇一些關鍵環節進行試點，如安裝少量的智能傳感器，測試其性能和效果。根據試點的結果，逐步擴大應用范圍，增加設備和技術的投入。在每個階段都要對投入和回報進行評估，及時調整策略。這樣既能保證資金的合理使用，又能逐步積累經驗，提高人工智能系統的穩定性和可靠性。第三，積極拓展收益渠道。除了提高糧食儲藏的質量和效率帶來的直接收益外，還可以通過其他方式增加回報。例如，利用人工智能系統收集的數據，為糧食產業鏈上的其他環節提供信息服務，如為糧食加工企業提供質量分析報告、為物流企業提供運輸優化建議等。

（三）培養引進結合，打造復合型人才隊伍

第一，加強高校教育改革。農業院校及相關專業應積極調整課程設置，將人工智能相關課程納入糧食儲藏專業的教學體系中。一方面，開設人工智能基礎理論課程，如機器學習、數據分析、模式識別等，讓學生了解人工智能的基本原理和方法。另一方面，設置人工智能在糧食儲藏中的應用課程，通過案例分析、實踐教學等方式，讓學生掌握人工智能技術在糧食溫度和濕度監測、蟲害檢測、庫存管理等方面的具體應用。第二，開展職業培訓。針對糧食儲藏行業的在職人員，可以組織人工智能技術培訓班，邀請專家學者和企業技術骨干進行授課。培訓內容應涵蓋人工智能基礎知識、操作技能以及與糧食儲藏業務的結合點。通過培訓，使從業人員能夠掌握人工智能設備的使用方法，學會分析和處理人工智能系統生成的數據，從而更好地利用人工智能技術提高糧食儲藏的效率和質量。第三，引進高端人才。糧食儲藏企業和相關機構應制定優惠政策，吸引國內外在人工智能和糧食儲藏領域具有豐富經驗和專業知識的高端人才。通過提供優厚的薪酬待遇、良好的工作環境和廣闊的發展空間等方式，吸引他們加入糧食儲藏行業。這些高端人才不僅能夠帶來先進的技術和管理經驗，還可以發揮引領和示范作用，帶動本土人才的成長和發展。

（四）更新傳統理念，提高對技術賦能的認知

第一，摒棄傳統守舊觀念。傳統的糧食儲藏方式往往依賴人工經驗和簡單的設備，在面對日益復雜的糧食儲藏需求時，其局限性愈發明顯。必須認識到，人工智能并非對傳統方式的完全顛覆，而是一種優化和升級。傳統觀念中可能認為人工智能技術高不可攀、難以掌握，或者擔心其會取代人工勞動導致失業。但實際上，人工智能可以與人工操作相輔相成，提高工作效率的同時，也為從業人員提供了更多有價值的工作內容。例如，通過人工智能的精準監測和數據分析，工作人員可以更加科學地制定儲藏方案，將更多精力投入到對關鍵環節的把控和管理上。第二，消除引進技術的憂慮。在引進人工智能技術時，人們常常擔憂技術的可靠性和安全性等問題。應看到人工智能技術在眾多領域的成功應用案例，并且隨著技術的不斷進步和完善，其可靠性也在逐步提高。第三，引導正確的社會看法。社會對人工智能賦能糧食儲藏的認知和態度也會影響其發展進程。可以通過舉辦科普講座、媒體宣傳等方式，展示人工智能在提高糧食儲藏質量、保障糧食安全方面的重要作用，讓社會大眾了解其優勢和積極意義。同時，鼓勵社會各界積極參與到人工智能賦能糧食儲藏的發展中來，形成政府、企業、科研機構和社會大眾共同推動的良好局面。

參考文獻：

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作者簡介：劉彤（1994—），女，大連海事大學馬克思主義學院碩士，永康五金技師學院講師，研究方向為馬克思主義與中國“三