الذكاء الاصطناعي وابتكارات الزراعة الرقمية

1. اتجاهات جديدة في الزراعة

يرتكز الإنتاج الزراعي التقليدي في جميع حلقاته من الت育种، الري، التسميد، التربية، الوقاية من الأمراض، النقل والبيع على “الإنسان”، أي على الخبرات المتراكمة والمهارات اليدوية. هذا الاعتماد يؤدي إلى تدني الكفاءة وتقلب الإنتاج وصعوبة التحكم في جودة المحاصيل. لم يعد ضخ عناصر الإنتاج التقليدية قادرًا على حل التحديات الحالية، ويجب نقل مركز اتخاذ القرار من الإنسان إلى “البيانات” حتى يمكن إدارة الإنتاج وتنفيذه بدقة.

إعادة توزيع الأراضي، وتوسع الزراعة على نطاق واسع، ونمو كيانات تشغيلية جديدة وفرت بيئة مواتية لتطبيق الابتكارات الزراعية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

2. ما المقصود بالزراعة الرقمية؟

طرحت الأوساط الأكاديمية في السنوات الأخيرة مفاهيم مثل الزراعة الذكية، الزراعة الدقيقة، الزراعة المحمية، والزراعة المعتمدة على البيانات. على اختلاف المسميات، إلا أنها تتشارك الخصائص التالية:

1. بناء نماذج ذكية تستند إلى بيانات التجارب الزراعية والخبرة التاريخية، وتستفيد من تقنيات تمثيل المعرفة والاستدلال لاستيعاب خبرة الخبراء.
2. جمع بيانات لحظية عن البيئة الإنتاجية باستخدام الحساسات الزراعية.
3. تحليل الكميات الضخمة من البيانات بالموديلات الذكية للتنقيب والتنبؤ والعرض، وتزويد المديرين بخدمات قرار أكثر دقة.

ضمن هذه المفاهيم، تُعد “الزراعة الرقمية” الأكثر وضوحًا وانتشارًا. فهي تعتبر المعلومات الرقمية عنصر إنتاج جديد، وتدمج الإنترنت، وإنترنت الأشياء، والحوسبة السحابية، والبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والمعدات الذكية في الزراعة الحديثة. النتيجة هي استشعار كامل للعملية الإنتاجية، وقرارات كمية، وتحكم ذكي، ومدخلات دقيقة، وخدمات شخصية. وهي نموذج نموذجي لإعادة تشكيل الصناعات التقليدية بالأساليب الرقمية ضمن الاقتصاد الرقمي.

3. سوق واسع للتقنيات الرقمية

يتوقع تقرير هواوي Connected Farm أن ينمو الحجم المحتمل لسوق الزراعة الرقمية من 13.8 مليار دولار عام 2015 إلى 26.8 مليار دولار عام 2020 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 14.24%.

4. الاقتصاد الرقمي كمحرك للنمو

تشترك الدول الرائدة في الزراعة الرقمية في إعطاء الأولوية للتقنيات الزراعية مع مراعاة ظروفها المحلية. وبحسب تقرير الأكاديمية الصينية للمعلومات والاتصالات حول اقتصاد مجموعة العشرين الرقمي لعام 2016، تجاوزت مساهمة الاقتصاد الزراعي الرقمي نسبة 10% من القيمة المضافة في المملكة المتحدة وألمانيا وكوريا الجنوبية والولايات المتحدة واليابان وفرنسا. تصدرت بريطانيا بنسبة 25.1% تلتها ألمانيا (21.3%) ثم كوريا الجنوبية (14.7%). وجاءت الصين في المركز التاسع بأكثر من 5%.

4.1. الولايات المتحدة: امتيازات طبيعية وتقنية متقدمة

الولايات المتحدة هي الدولة الأكثر تقدمًا في الزراعة وأكبر مصدر للمنتجات الزراعية، ويسهم القطاع بنحو 1.2% من الناتج المحلي الإجمالي. في ثمانينيات القرن الماضي كانت أول من طرح مفهوم الزراعة الدقيقة وطوّرت شبكة AGNET التي تغطي 46 ولاية وست مقاطعات كندية وسبع دول أخرى، ما يربط وزارة الزراعة بـ15 وكالة ولائية و36 جامعة وعدد كبير من الشركات الزراعية لتبادل المعلومات لحظيًا. يستخدم 41.6% من المزارع العائلية و46.8% من مزارع الألبان و52% من المزارعين الشباب الإنترنت للحصول على المعلومات بمساندة مؤسسات خدمات تقنية خاصة.

التقدم التقني هو القوة الدافعة لزيادة إنتاجية الزراعة الأمريكية. فالمزارعون يستخدمون الروبوتات والمستشعرات الحرارية وصور الطائرات بدون طيار وتقنية GPS لرفع الإنتاجية، ما يسمح بنمو الإيرادات دون زيادة كبيرة في التكاليف ويعزز القدرة التنافسية.

4.2. ألمانيا: المكننة المتقدمة تُسرّع التحول الرقمي

تعد ألمانيا من أهم منتجي الاتحاد الأوروبي وثالث أكبر مصدر للمنتجات الزراعية والغذائية في العالم. الزراعة الألمانية عالية المكننة وتعتمد أساسًا على المزارع العائلية الصغيرة والمتوسطة، وقد أدى نمو الإنتاجية والتقدم العلمي إلى موجة اندماجات رفعت الكفاءة. كانت ألمانيا أيضًا أول من أطلق مبادرة “الصناعة 4.0” التي تتشابه مبادئها كثيرًا مع الزراعة الرقمية، إذ يعتمد كلاهما على إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة والحوسبة السحابية لجمع البيانات عبر الحساسات ومعالجتها وإرسالها إلى الآلات. النتيجة هي رفع إضافي لكفاءة الزراعة الألمانية.

تولي الحكومة الألمانية أهمية كبيرة للزراعة الرقمية، وتقود الشركات الكبرى جهود البحث والتطوير. وبحسب اتحاد مصنعي الآلات، بلغت الاستثمارات في التكنولوجيا الزراعية 5.4 مليار يورو عام 2016. وتستفيد ألمانيا أيضًا من استراتيجية الاتحاد الأوروبي “رقمنة الصناعة الأوروبية” التي تهدف إلى تحديث القطاعات التقليدية، بما فيها الزراعة. طورت شركات مثل باير منصات إدارة زراعية رقمية وخدمات تحول متكاملة تقدم حلولًا رقمية شاملة للمزارعين.

4.3. إسرائيل: الندرة تدفع الابتكار

تعاني إسرائيل من شح شديد في المياه والأمطار، إذ يقع ثلثا أراضيها في مناطق شبه قاحلة أو قاحلة، وكان 80% من غذائها مستوردًا في بدايات الدولة. لكن بعد عقود من التحديث تغطي الزراعة المحلية الآن 95% من الطلب. فرضت الندرة على الدولة رفع الكفاءة وتحفيز الزراعة الرقمية والاعتماد على البيانات الضخمة. تدعم الحكومة الابتكار الزراعي عبر تمويل الأبحاث والشركات الناشئة، لأن القرارات المتعلقة بالموارد تحتاج إلى بيانات دقيقة. وظهرت تقنيات متقدمة في الري، والأتمتة، والميكنة، والمعلوماتية، ما جعل الزراعة القطاع الأعلى إنتاجية منذ عام 2000.

“الاقتصاد في الموارد والفعالية” هما جوهر الزراعة الرقمية الإسرائيلية. فالمزارعون يدركون جيدًا مخاطر الأمن الغذائي والتغير المناخي ونقص المياه، ولذلك يتبنون التقنيات الحديثة لاستثمار كل قطرة ماء وكل متر من الأرض. تُستخدم الكاميرات الحرارية والمستشعرات والطائرات المسيرة والأقمار الصناعية والمجسات لمراقبة الحقول على مدار الساعة وإرسال البيانات مباشرة للمزارع، ما يسرع الاستجابة ويقلل الأضرار ويزيد العائد.

5. فرصة الصين في حقبة الإنعاش الريفي و5G

5.1 الوضع الحالي: تبنٍ رقمي متأخر

يُظهر الكتاب الأبيض لتطور الاقتصاد الرقمي والعمالة في الصين (2019) أن الاقتصاد الرقمي الزراعي يشكل 7.3% فقط من إجمالي الزراعة، مقارنة بـ18.3% في الصناعة و35.9% في الخدمات. جميع القطاعات الزراعية من الغابات إلى الثروة الحيوانية أقل رقمية من معظم قطاعات الصناعة والخدمات، ما يدل على مساحة هائلة للتحسين.

5.2 رياح سياسات داعمة

حافظت الصين على دعم متواصل لمعلوماتية الزراعة. منذ خطة “الزراعة والقرى المعلوماتية خلال الخطة الخماسية الثانية عشرة” عام 2011، تناول كل “الوثائق المركزية رقم 1” لاحقًا موضوعي التحديث والمعلوماتية الزراعية. في 2014 نصّ الوثيقة لأول مرة على “بناء منظومة معلوماتية وميكنة شاملة تركز على إنترنت الأشياء الزراعي والمعدات الدقيقة”. بعد 2015 تسارع إصدار السياسات، ما يعكس إلحاح الترقية الرقمية.

وفي يوليو 2017، أعلن مجلس الدولة “خطة تطوير الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي” داعيًا إلى تجارب للزراعة الذكية تشمل المزارع والمصانع النباتية والمراعي والمصائد والمشاتل الذكية وسلاسل التوريد الخضراء. كما حددت خطة “المعلوماتية الزراعية والريفية خلال الخطة الخمسية الثالثة عشرة” هدفًا لرفع نسبة استخدام تقنيات إنترنت الأشياء وغيرها إلى أكثر من 17% بحلول 2020 مع نمو سنوي مركب يبلغ 10.8%.

6. تطبيقات تجارية ودراسات حالة

6.1 التصميم الوراثي

تمثل صناعة البذور ساحة التنافس الاستراتيجي عالميًا. فالتحسين التصميمي يمزج بين التربية الزراعية والمعلوماتية الحيوية والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، ليجعل التصميم الجزيئي ساحة المعركة الأساسية. يتيح دمج بيانات الاختبارات الجينية والاختلافات الوراثية رصد الجينات المرتبطة بالصفات والتنبؤ الدقيق بالمظهر، فيما تسمح تقنيات التحرير الجيني بإنشاء صفات جديدة، بينما تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في بناء مخططات تجمع أمثل للأليلات.

6.2 إدارة الزراعة

تُطور شركة يونخه تشيليان في هانغتشو نظام خدمات يتمحور حول المزارع، يدمج العلوم الزراعية بالتقنيات الرقمية لتقديم “صندوق أدوات” متكامل. توفر الشركة خطط زراعة قائمة على المحاصيل ورؤى السوق تساعد أصحاب المزارع على موازنة الوقت والموارد وخفض التكاليف وتعزيز القدرات الإنتاجية، كما تبني أنظمة ذكية تدمج مراقبة البيئة، ونمذجة المحاصيل، والضبط الدقيق للاعتماد أقل على اليد العاملة وتحقيق إنتاج متمايز. وفي جانب الإدارة، تساعد تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات رقمية تحافظ في الوقت نفسه على الكمية والجودة.

6.3 الروبوتات الزراعية

• روبوتات التطعيم: في محاصيل مثل البطيخ والطماطم تعد عملية التطعيم ضرورية لاستمرار الزراعة منخفضة التكلفة لكنها تواجه صعوبات عمالية. طوّر معهد TGR الياباني روبوتًا ذكيًا يكتشف الشتلات الصالحة ويتجنب المعيبة بمعدل نجاح يبلغ 98%.
• روبوتات إزالة الأعشاب: تتنافس الأعشاب مع المحاصيل على المساحة والمغذيات، وبعضها يعد مخزنًا للآفات. الإفراط في المبيدات أدى إلى تدهور التربة، كما أن إزالة الأعشاب يدويًا غير واقعي. تستخدم الروبوتات الرؤية الحاسوبية للفصل بين التربة والنبات وتحديد الأهداف والقضاء على الأعشاب بشكل متواصل.
• روبوتات الحصاد: الحصاد اليدوي للفواكه مكلف ويعاني نقص العمالة في مواسم الذروة. لذلك طورت شركة OCTINION البلجيكية روبوتًا لقطف الفراولة يعتمد منصة Dribble الذاتية ويستطيع التنقل في البيوت المحمية دون تعديلات، ويقيّم نضج الثمار بالرؤية الحاسوبية ويقطف حبة كل ثلاث ثوانٍ بجودة تضاهي العمال المهرة.
• الجرارات ذاتية القيادة: في 2016 عدّلت شركة Case IH جرار Magnum T8 عالي القدرة ليعمل ذاتيًا باستخدام الرادار والليدار والكاميرات لتجنب العوائق والتخطيط للمسارات والعمل مع المعدات التقليدية والعودة تلقائيًا إلى القاعدة للتزود قبل نفاد الوقود أو البذور، وكل ذلك تحت إشراف عن بعد.
• روبوتات البذر: ابتكر ديفيد دورهاوت من ولاية آيوا روبوت Prospero الذي يستشعر التربة ويحسب كثافة البذر المثلى وينفذ العملية تلقائيًا، ويمكن لعدة روبوتات العمل ضمن تشكيل واحد لزيادة الكفاءة.

6.4 الكشف عن الآفات والأمراض

طورت شركتا مونسانتو وDataRobot خوارزمية رؤية حاسوبية تحدد الآفات والأمراض بدقة 95.7% متفوقة على الخبراء. وتستخدم شركة Resson الكندية الذكاء الاصطناعي لمراقبة الإصابات وتحليل الاتجاهات وإطلاق إنذارات مبكرة. أما شركة يونخه تشيليان فتنشر طائرات مسيرة مزودة بمجسات متعددة الأطياف لتصوير الغطاء النباتي، ويمكن لرحلة مدتها 30 دقيقة مسح 300 مو (20 هكتارًا) بدقة 95%.

6.5 الفحص غير المتلف للمنتجات

تستفيد تقنيات معالجة الصور من التغيرات الفيزيائية الناتجة عن خصائص السطح والبنية الداخلية للفاكهة لقياس الحجم والشكل واللون وغيرها دون إتلاف العينة، ما يسمح بتقييم الجودة وتصنيف المنتجات.

6.6 المصانع النباتية

تجمع المصانع النباتية بيانات لحظية من البيوت المحمية عبر إنترنت الأشياء، وتستخدم تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي للتحكم الذكي والتسميد الدقيق، ما يرفع الغلة ويحسّن الجودة ويقلل الأيدي العاملة ويزيد الربحية. وفي المستقبل ستوفر هذه المصانع الطعام لبعثات البشر طويلة الأمد على المريخ.

6.7 تربية الماشية

تعتمد شركة Cainthus الكندية على كاميرات المزارع وخوارزميات الرؤية لتحليل وجوه الأبقار وحالتها الصحية وسلوكها العاطفي، ما يساعد المزارع على تقييم صحة القطيع. وتستخدم شركة Connecterra الهولندية أجهزة قابلة للارتداء مع حساسات ثابتة لمراقبة الصحة واستشعار شدة الشبق.

7. تحديات الذكاء الاصطناعي الزراعي

7.1 بنية تحتية ريفية ضعيفة

أداء الشبكات في المناطق الريفية عالميًا لا يتجاوز 20% من أداء المدن، وكثير من الحقول يفتقر إلى تغطية مستقرة، ما يصعّب نشر أجهزة إنترنت الأشياء ويؤثر في مشاريع الذكاء الاصطناعي. كما أن القيود على شراء معدات الاتصالات منخفضة الكلفة، مثل الحظر الأمريكي على هواوي، تبطئ تحديث الشبكات الريفية وبالتالي الزراعة الذكية.

7.2 نقص البيانات الزراعية

تركز أغلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية على القطاعات الصناعية، والمدن الذكية، والتعليم، حيث العوائد أعلى. يتردد كثير من المطورين في الاستثمار بالزراعة لأن نجاح النماذج يعتمد على كم هائل من البيانات والتكرار الموسمي. فدورة المحاصيل لا توفر بيانات ضخمة سوى مرة في السنة، كما أن بناء النماذج البيولوجية قد يستغرق عقودًا، ما يحد من حماس الشركات للبحث والتطوير.

7.3 مخاطر تطبيق منهجيات الإنتاج الرشيق

يركز منهج “اللين” على التأقلم السريع مع احتياجات المستخدمين، لكن الزراعة تتأثر بموقع الحقول ومناخها وتربتها وآفاتها وتنوعها الحيوي والبيئة الميكروبية، لذا قد يفشل نموذج ذكاء اصطناعي نجح في مكان ما عند نقله إلى بيئة أخرى، ما يستلزم تعديل الخوارزميات بالتعاون مع خبراء الزراعة. كما يتردد المزارعون في المخاطرة بتبني تقنية غير مجربة على أراضيهم، ويفضلون رؤية نتائج موثوقة قبل التوسع. لذلك يصعب تطبيق استراتيجيات “الانطلاق السريع والتوسع السريع” على الذكاء الاصطناعي الزراعي.

8. آفاق تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة

يركز الذكاء الاصطناعي الزراعي على أربعة اتجاهات:

1. ذكاء البيانات الضخمة: دمج التنقيب في البيانات مع المعرفة الميدانية لاستخراج الأنماط الخفية من بيانات السمات والفضاء ووضع استراتيجيات الزراعة الدقيقة.
2. الذكاء عبر الوسائط: مع تحول المعلومات من شكل أحادي إلى وسائط متعددة، يصبح التحليل عبر الوسائط أمرًا حاسمًا. تعد الرؤية الآلية جوهر هذا التوجه، فهي تعزز معالجة الصور الطيفية والفيديو لتشخيص الآفات بشكل أدق.
3. الذكاء الجماعي: التكامل العميق بين البشر والبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء يعيد تشكيل العالم السيبراني الفيزيائي، ويعزز التجارة الإلكترونية للمنتجات الزراعية، وتتبع السلامة، وإدارة اللوجستيات.
4. الذكاء المعزز الهجين: لأن كثيرًا من مشكلات البشر تتسم بعدم اليقين والانفتاح، لا يمكن لأي آلة أن تحل محل الإنسان تمامًا. لذلك يتعين دمج النماذج المعرفية البشرية في الأنظمة الذكية، أي “الإنسان في الحلقة”، لدفع تطبيقات مثل القيادة الذاتية والروبوتات الزراعية.

9. المراجع

• ستافورد، جون ف. Precision Agriculture ’15. دار Wageningen Academic، 2015.
• تشانغ، تشين. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. دار CRC Press، 2015.
• تشن غويفن. “تقدم البحث في تقنيات الذكاء الاصطناعي في الزراعة في عصر البيانات الضخمة”. ملخصات الزراعة الصينية، 2019.
• شركة تيان فنغ للأوراق المالية. “الزراعة الرقمية في صعود: من سيسيطر على نقطة الدخول؟” تقرير، 2019.
• تشاو تشونجيانغ. “الذكاء الاصطناعي يقود الزراعة إلى عصر جديد”. معلومات الزراعة الصينية، 2018.

تاريخ النشر: 15 نوفمبر 2025 · تاريخ التعديل: 19 نوفمبر 2025