农场智能不仅可以帮助农民确定是否会下雨，还可以帮助农民确定如何应对。 |照片：KK Mustafa
世世代代，印度农民都向天空寻求何时种植、灌溉或收获庄稼的答案。二十年前，天气预报由广播新闻公报或报纸专栏组成，其中包括特定地区的降雨报告。
如今，这个等式正在发生变化。卫星、人工智能、遥感和超本地化预报正在使农业天气情报变得可行——不仅帮助农民确定何时会下雨，还帮助农民确定如何应对。
这些变化反映在政府的数字农业使命中，该使命于去年获得批准，为期十年，预算为 281.7 亿卢比。其中一部分用于 AgriStack、Krishi 的决策支持系统和土壤剖面图，它们共同生成作物、土壤、天气和水数据。除了通过数字调查进行作物评估外，政府的目标是到 2026-27 年为 1100 万农民提供农民证书。
毛桑格拉姆发起变革
与本世纪头十年的体系相比，这是一个巨大的进步。当时，天气预报大多局限于特定地区，并且主要基于传统智慧。现在可以在地区、地区甚至克潘查的级别上进行预测。印度气象部门 MausamGram 提供特定地点的降雨量、温度、湿度和风力预报，而其农业气象服务则将天气预报与农业咨询服务联系起来。
这一变化的一个突出例子是 2025 年基于人工智能的试点预报，该预报结合了 125 年的 IMD 降雨数据和新的人工智能预报模型，向 13 个州的普拉韦德州和比斯里州的超过 388 千万农民发送季风预报短信。 31-52% 的农民根据预测改变了与种植、整地、作物或材料选择相关的决策。
除了降雨预报之外，气候情报还通过国家害虫防治系统为农业生产做出贡献。该系统利用人工智能和机器学习，分析样本以识别作物病虫害，支持 66 种不同作物和超过 432 种害虫种类。到 2025 年 12 月，预计将有超过 10,000 名工人使用该系统。
Bharat-VISTAAR 提案
2026-27 年联邦预算中的另一项主要提案是 Bharat-VISTAAR，这是一种多语言人工智能工具，旨在将 AgriStack 门户连接到印度农业研究委员会的农业知识系统。
但仅靠技术并不能提高农业对气候的适应能力。应通过农民选择的媒体，以当地语言向农民传播预报，并应包括有关种植什么种子、何时灌溉、使用多少肥料、何时喷洒以及何时收获的信息。小农还需要获得智能手机、连接、信贷和保险。
过去 20 年，印度农业从受天气影响转变为接受天气预报。未来20年，印度农业的重点应该是从依靠天气预报转向基于数据采取行动。如果农民能够在正确的地点、正确的时间以易于理解的方式获得气候信息，天气预报将不再是一个预警系统，而是成为印度保护其农场免受不可预测气候影响的最有力工具之一。
作者是 Earthhood 的 ESG 和脱碳实践总裁兼联合创始人
发表于 2026 年 9 月 6 日