农业已为 AI 做好准备，但数据尚未跟上
数据准确性、结构化和治理是农业 AI 的基础组成部分。
存档页面 2026 年 6 月 30 日 由 Reltio 提供
人工智能正在改变农业领域的可能性，但行业领导者应警惕在未打好基础之前就投资 AI。相关应用场景前景广阔，尤其对于这个需要应对化肥价格波动、天气不可预测以及利润空间几乎不容出错的行业而言。研究表明，基于 AI 的预测模型可将作物产量提高 26%，用水量减少 41%，化学品使用量降低 33%。然而，AI 供应商通常不会告诉你的是：这些解决方案只有在拥有干净、坚实的数据基础时才能发挥作用。
不过，在 Reltio，我们在这方面拥有丰富经验，包括在一家大型农业分销商主导技术战略，并构建了一个被全球企业使用的数据平台——我们对此有切身体会。
AI 供应商不会告诉你的事
农业领域的供应商对话往往遵循一种熟悉的模式。推销一开始就大谈特谈利用 AI 实时监测作物健康、优化灌溉、从每英亩土地中榨取更多产量的宏伟承诺。这个承诺很有吸引力，但很少被提及的问题是：这些承诺背后的数据基础是否准确且完整。如果不是，那么 AI 极有可能生成看似权威却具有误导性的输出，从而引发行动——往好了说是适得其反，往坏了说则后果严重。
例如，一个基于不一致历史数据的产量预测模型会产生不精确的预测。同样，一个依赖碎片化传感器数据的精准灌溉系统会做出浪费资源而非节约资源的浇水决策。在每种情况下，AI 之所以失败，是因为其训练数据不足以产生可信的输出。在农业领域，每一次 AI 幻觉都是一项责任，而出错的可能性很高。
为什么农业是一个独特的挑战性案例
现代农业运营或服务于数千名种植者的大型分销商所面临的数据环境极其复杂。现代耕作环境广泛使用物联网设备和机械。灌溉系统实现自动化，拖拉机在田间自主导航，无人机大规模捕捉田间图像。然而，机器数据本质上是分散的。再加上外部数据源，包括天气数据、美国农业部数据以及第三方市场信息，如何将所有数据整合成连贯一致的信息就成了一项艰巨的任务。
农业 AI 还需要理解的不只是客户属性；它需要理解土地：GPS 坐标、农场边界、田块分区以及同一地块内的土壤差异。你在哪里施肥？施多少？在农场的哪个具体区域？田地的不同部分并非完全相同，如果 AI 系统将它们等同对待，其产生的建议往好了说是不精确，往坏了说则可能造成损害。
此外，由于涉及化学品及其相关责任，还存在合规维度。农业中的运营 AI 需要比低风险环境中更多的检查和治理。当一个有缺陷的建议在田间被付诸实施时，后果可能非常严重。
数据就绪在实践中的含义
数据就绪决定了 AI 是兑现其承诺，还是陷入“垃圾进，垃圾出”的困境。从根本上说，为 AI 做好准备意味着拥有一个能准确反映业务运作方式的数据模型。对于像 Wilbur-Ellis 这样一家拥有 104 年历史的家族式农业分销商来说，这意味着要了解你的客户是谁，他们耕种哪些田地，需要哪些投入品，这些投入品来自哪些供应商，他们上个季节支付了多少钱，以及所有这些如何与利润相关联。这些信息需要在组织内保持最新、一致且可访问，而不是被锁在那些从未被设计为相互通信的独立系统中。
同样，对于农业运营本身而言，数据就绪意味着对每个田块正在发生的事情有一个可靠、互联的图景：土壤健康记录、投入品施用历史、以往季节的产量数据、设备性能以及来自灌溉系统的实时传感器读数。
治理与结构同样重要。价格会变，关系会演变，供应商会来来去去。一个基于六个月前准确但未得到维护的数据进行推理的 AI 系统，将基于一个已不复存在的业务版本提出建议。
构建让 AI 值得信赖的基础
好消息是，实现数据就绪的路径是可行的。它始于一个强大的数据模型：一个统一的、受治理的单一事实来源，以反映组织运作方式的方式连接客户、供应商、产品、订单和利润。在此基础上，需要足够快的数据管道，以便在需要决策时提供洞察；需要治理框架来长期保持数据的可信度；还需要安全控制措施，确保敏感的商业信息在适当条件下可供适当人员访问。
这正是 SAP 旗下公司 Reltio 致力于解决的挑战。Reltio 使企业能够统一其碎片化的数据，从而使 AI 代理和系统能够基于业务的完整图景进行运作。Reltio 构建了一个可信的上下文系统，称为上下文智能层，它将所有实体、关系和规则整合在一个统一框架下，使业务数据易于访问和解读。对于 Wilbur-Ellis 来说，构建这个可信的数据基础意味着能够提出更复杂的问题……