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中新网3月31日电据伊朗媒体报道，伊朗文化遗产、旅游和手工业部表示 ，截至3月29日
，该国至少有131处历史文化遗产在美国和以色列的军事打击中遭到破坏。

据报道，伊朗文化遗产 、旅游和手工业部发表声明称 ，经过多层级专家评估、持续实地监测及严格的数据核查
，截至3月29日，在美以袭击中受损的历史文化遗产已增至131处 。从地理分布看 ，德黑兰省受损最为严重
，达61处
。受损历史街区已增至7处，德黑兰
、库姆、大不里士等城市的历史街区均遭到破坏。

声明称 ，这些遗迹涵盖世界级 、国家级及具有重要价值的历史文化遗产，受损数量的增长表明破坏范围正在扩大
，国际社会亟需介入并重视保护人类共同遗产 。

科技日报记者 刘霞

今天，全球农业正站在一个决定性的十字路口
。气候变化
、资源退化、人口结构变动与地缘政治动荡交织 ，给世界养活日益增长人口的能力带来空前压力。传统方法虽不可或缺
，却难以应对这些挑战，全球农业亟须一场由“深度科技”引领的系统性变革 。

深度科技是指以先进的科学和工程创新为基础 ，将颠覆性新产品推向市场的尖端技术
。深度科技的神奇之处在于不仅是科技上的创新
，还可能彻底改变某个行业的运作方式，甚至可能解决一些全球性的重大挑战。

世界经济论坛旗下“人工智能农业创新计划 ”于11月7日发布《农业深度科技革命展望报告》 。报告指出 ，未来十年
，以科学为根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI） 、计算机视觉
、边缘物联网、卫星遥感 、机器人
、CRISPR基因编辑及纳米技术等 ，有望成为推动全球农业转型的关键引擎
，助力构建更具韧性、更可持续且效率更高的农业体系
。

生成式人工智能

GenAI在农业领域的应用，正受益于大语言模型的快速发展和农业数据的日益丰富。

其应用场景极为广泛：既能提供个性化的作物管理建议 ，也能生成高度本地化的农事方案，还能预测农产品市场价格 。结合自然语言处理技术
，GenAI还可实现智能交互，成为农民的“AI顾问”。

例如 ，印度瓦德瓦尼AI研究所开发的AgriAI Collect
，能快速回应各类农业咨询，助力自主决策型AI系统的开发
。此外 ，它还能协助政府制定宏观作物规划 、帮助企业模拟气候影响
、识别优良基因并预测基因编辑效果
，从而加速新品种作物的研发进程。

尽管GenAI应用领域日益广泛、采用率节节攀升，但高质量训练数据 ，尤其是缺乏适用于本地化场景的数据
，仍是制约其推广的关键难题 。

计算机视觉作为AI的重要分支，其赋予机器“看懂
”图像与视频的能力
。它通过解析视觉信息 ，结合机器学习算法
，直接生成决策建议，显著降低了对人工分析的依赖。随着相机成本下降与深度学习模型的不断进步 ，这项技术的应用场景正快速拓展 。

在农业领域，计算机视觉已能精准识别作物病害 、杂草与害虫
，并实时监测作物生长压力
。它还是农业机器人、自动化分拣分级系统等智能装备的核心技术。

然而，与工业场景不同 ，农田环境充满变数
，不同生长阶段的光照条件
、植株形态变化多样，这些因素仍制约着计算机视觉技术在农业领域的大规模应用 。

边缘物联网是一种新型架构 ，其核心在于将物联网产生的数据直接在设备端或邻近的网络边缘完成处理
。这种设计无需将原始数据远传至云端进行集中分析
，这既实现了低延时的实时响应，也加速了自主决策的进程 ，具备推动行业变革的潜力。

以农业为例
，许多农村地区网络覆盖薄弱，难以依赖云端方案 。而边缘物联网可用于灌溉自动化、作物病害早期预警和肥料精准施用等场景
。这些应用融合了机器学习 、计算机视觉与生成式人工智能技术 ，使农业生产更加智能高效。

然而
，当前这一领域仍面临双重挑战：一方面，农民需承担较高的设备购置成本；另一方面 ，不同边缘系统之间的互操作性仍有待提升 。