维度网讯，印度特伦甘纳邦纳尔贡达县的一片田野上，一群大学生正在轮流试飞一架用于喷洒农药的农业无人机。这项活动由一家无人机商家组织。这些来自世代务农家庭的学生计划集资购买无人机，为当地农户提供农药喷洒服务，按每英亩400至500印度卢比（约合4至5美元）收费。据现场商家介绍，根据尺寸和功能配置不同，一架10至16升的基础喷洒无人机价格在25万至60万印度卢比（约合2600至6300美元）之间。

21岁的希瓦·雷迪（Shiva Reddy）家在纳尔贡达拥有21英亩农田。他给“对话地球（Dialogue Earth）”算了笔账：如果购置无人机用于喷洒服务，每年最多可进账100万印度卢比。对雷迪和他的朋友们来说，无人机既是商业机会，也是对农业劳动力成本不断上涨的回应。面对气候变化和异常天气带来的生态压力，当地年轻农民表示愿意尝试无人机，同时也对数字咨询服务（提供实时、针对特定地点的农事建议和警报的订阅应用程序）和精准农业（利用数据管理作物差异）持开放态度。

印度正越来越多地采用这类技术，以提高农业效率并减少对环境的影响。一些农业研究人员指出，使用农业无人机喷洒农用化学品可减少浪费，同时节省时间和金钱，还能降低人员接触有害物质的风险，并可无缝集成到数据分析和监测平台中。

印度政府2024年设立的“数字农业使命（Digital Agriculture Mission）”已推出多个数字平台，帮助农民跟踪与农业相关的数据。其中，“Agri Stack（农业数据堆栈）”是一个包含农民、土地和作物记录的统一数据库，旨在简化农民获取补贴、信贷和建议的流程。“农业决策支持系统（Krishi Decision Support System）”则通过分析土壤健康、卫星图像和天气数据等，生成产量估算以及干旱和洪水评估。政府还在数十个邦试点一款移动应用程序，让农民能够更便捷地申请补贴化肥。

据“对话地球”咨询的研究人员和企业界人士介绍，印度更广泛的目标是让经过验证的农业技术可出口，而实现这一目标的前提是国内农民率先采用这些技术。“如果你想出口一项技术，你首先必须培训、测试，然后部署它，”总部位于海得拉巴的农业科技公司Delta Things董事拉贾谢卡尔·雷迪（Rajashekar Reddy）说。该公司制造用于土壤分析、害虫防治和气象站的设备。

技术日益融入农业生态系统的同时，年长农民往往面临更大的适应压力。65岁的穆蒂亚拉·萨塔亚（Muthyala Sathaiya）走进纳尔贡达一家农民会员集体办公室，手里拿着一张化肥经销商手写的单据，他当天是来领取经销商几天前代他在网上订购的几袋化肥。由于不懂网上预订的流程，他花了四天时间请村里受过教育的年轻人帮忙获取一次性密码，才在化肥销售应用上完成注册。他35岁的邻居瓦纳姆·贾根（Vanam Jagan）陪同前来，以防出现任何数字故障。“对话地球”注意到，年轻农民经常在旁支持年长农民学习使用这些技术。

截至2016年，印度农民平均年龄为50岁，许多人经历过该国农业政策几十年的演变与动荡。20世纪60年代，绿色革命推动印度走向大规模商业单一作物种植，以小麦和水稻为主，此后农具机械化、新灌溉技术推广以及农用化学品用量增加，使农产品市场到2000年代得到扩大。化学品滥用对土地、水和生物多样性等自然资源造成压力，近几十年来还导致害虫产生抗药性、有益昆虫数量减少。

印度目前仍是水稻种植产生的甲烷以及一氧化二氮的主要排放国，后者是土壤细菌分解尿素等氮基肥料时产生的气体。该国农业部门尚无强制性的减排政策。极端和不可预测的天气事件日益直接影响作物生产和农民收入。今年，澳大利亚莫纳什大学（Monash University）的研究人员发现，降雨量减少20%将导致印度全国所有作物平均产量减少8%，其中水稻和棉花显著减产11%；气温上升1摄氏度将导致珍珠粟和玉米产量降幅最大，分别为19%和16%。在特伦甘纳邦，季风延迟推迟了今年的农业播种季节，厄尔尼诺现象使水库水位偏低，影响了哈里夫（雨季）作物的种植。

农业科技正尝试回应上述问题。“国家可持续农业使命（National Mission for Sustainable Agriculture）”通过土壤健康卡推广气候适应性耕作，向农民提供每两年一次的土壤养分检测报告，并倡导通过微灌提高用水效率。奥克兰大学（University of Auckland）博士研究员库尚·米什拉（Kushang Mishra）正在研究印度农业数字化。他指出，精准农业在世界范围内显著增加，这种模式利用实时数据和预测算法管理作物，印度政府、研究机构和公民社会组织一直在推动其应用。

印度政府今年早些时候发布的一份新闻稿介绍了一个由泰米尔纳德邦初创公司开发的人工智能精准农业系统。该邦一家政府支持的椰子农场通过移动平台使用传感器实时监测土壤湿度、灌溉和肥料使用情况，使产量翻了一番，该系统已被3500多名农民采用。

“通过精准农业，劳动力干预减少，投入成本降低，灌溉和施肥变得及时，并且只施所需数量，”海得拉巴的贾尚卡尔教授特伦甘纳农业大学（Professor Jayashankar Telangana Agricultural University）农业机器人实验室项目负责人杰拉·萨蒂亚纳拉扬（Jella Satyanarayana）说，“这减少了浪费，提高了生产率。”米什拉在调研中采访的农民表示，采用数据驱动的农业后节省了水、肥料和农药。不过他同时提醒，精准农业不一定等同于可持续农业，最终可能不会减少农用化学品的使用。“这些技术并没有为基于化学的农业提供解决方案，这种农业已经‘有点’污染了我们的土壤[并且]产生了如此多的环境影响，反而可能使这些基于化学的农业实践合法化，”他说。

贾根在自家8英亩农田上使用了无人机、机械化机械和土壤检测等多种措施，但他直言结果令人失望。他称，由于多年使用农业投入品经销商推荐的化学植物生长刺激剂，土壤已经退化。他表示，尽管农业技术取得了进步，附近村庄的农民在天气恶劣的年份仍要依赖农民工从事农业生产。米什拉则观察到，农民仍将注意力放在眼前的担忧上，如天气异常、投入品和劳动力成本上升以及能否获得更好的价格，“像农场数据这样的东西不在他们的优先考虑清单上。”

土壤质量、天气和作物数据本身具有商业价值。米什拉担心，如果销售农药或肥料的大企业取得这些数据，可能会进行“定向广告”；银行和保险公司也可以借此评估特定地区的化学成分特征或土壤湿度，从而开展针对性业务。印度《数字个人数据保护法》（Digital Personal Data Protection Act）要求企业在2027年5月前遵守规定，但该法律将如何适用于农业数据——其中大部分介于个人和非个人信息之间的灰色地带——仍存在不确定性。“我们需要看看政策如何演变，”Delta Things的雷迪说。

虽然数据治理问题尚未解决，印度已着手将数字农业生态系统的覆盖范围扩大到境外。最近的《印度-越南关于加强全面战略伙伴关系的联合声明》（India-Vietnam Joint Statement on Enhanced Comprehensive Strategic Partnership）便是一例，声明强调了在智能农业、水资源管理和技术转让方面的数字技术合作和双向投资。该声明未指明具体技术或公司，但受访的研究人员和企业家指出，印度的优势在于开发数据驱动的农业解决方案。

专家表示，该国多样化的土壤、种植制度和气候条件为企业提供了广阔的试验场，预测算法可以在多个作物周期、天气模式和灌溉实践中不断改进，由此生成难以在其他地方复制的数据集和用例。“我们不需要在制造业与中国竞争，”Delta Things的雷迪说，“我们能出口的是那些传感器的用途，即用例。”他补充说，公司已向匈牙利和马来西亚出口了农业传感器，当地客户希望通过分析作物的养分吸收趋势来确定向土壤中添加哪些养分。但他同时提醒，印度的技术需要适应当地的土壤、治理体系、基础设施和耕作方式，才能在其他地方取得成功。

技术推广仍面临现实门槛。萨蒂亚纳拉扬认为，前期成本过高限制了采用率，而且许多数字农业工具主要针对较大农场设计，并未针对印度占主导的小规模和分散土地进行特别优化。“大型[农场]已经在使用机器人、无人机和农业传感器，”他说，“小农和边缘农民还没有，因为成本高，而且技术还没有针对他们规模的农场进行微调。”这正是年轻农民的适应能力可以发挥作用的地方。回到纳尔贡达的无人机测试现场，希瓦·雷迪在休息间隙表示，他对预测算法仍持观望态度。“它们不可能那么容易预测，”他说，村里的农民目前不用这些算法，但他愿意在未来尝试。