摘要：農(nóng)業(yè)科研項目管理是推動農(nóng)業(yè)科技進步的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為農(nóng)業(yè)科研項目管理帶來了新的機遇。分析當前人工智能技術(shù)在項目申報形式審查、評審專家智能推薦、成果評價體系優(yōu)化、全過程管理效能提升中的應用場景，結(jié)合人工智能技術(shù)和農(nóng)業(yè)科研項目管理發(fā)展趨勢，提出未來的發(fā)展方向，從而為推動農(nóng)業(yè)科研項目管理智能化發(fā)展提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能； 科研項目管理； 信息技術(shù)； 發(fā)展趨勢

中圖分類號：TP18；G322.24 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2024）06-0083-02

農(nóng)業(yè)科研項目管理是推動農(nóng)業(yè)科技進步和成果轉(zhuǎn)化的重要環(huán)節(jié)，其效能直接關(guān)系到創(chuàng)新成果的產(chǎn)生、轉(zhuǎn)化與應用。農(nóng)業(yè)科研項目周期長、資源消耗大，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，且往往涉及多個學科和領(lǐng)域，傳統(tǒng)管理手段難以高效處理和分析。對此，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為農(nóng)業(yè)科研項目管理帶來了新的機遇，能夠有效提升管理效率、優(yōu)化資源配置、輔助科學決策。

1人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中的應用

人工智能技術(shù)的主要方向包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等，這些技術(shù)使得計算機能夠處理復雜的任務，如圖像識別、語音識別、自然語言理解和決策制定[1]。農(nóng)業(yè)科研項目管理覆蓋項目申報、評審、立項、執(zhí)行、驗收等各個環(huán)節(jié)，目前人工智能技術(shù)已在多個環(huán)節(jié)中發(fā)揮著重要作用。

1.1人工智能技術(shù)助力項目申報形式審查

人工智能技術(shù)在項目申報的形式審查中具有廣泛的應用潛力，能夠顯著提高審查效率、減少人為錯誤，并確保審查過程的標準化和公平性。比較常見的應用場景包括通過自然語言處理（NLP）技術(shù)提取申報材料中的關(guān)鍵詞來分析申報內(nèi)容是否符合政策要求和申報指南，檢查研究目標是否與申報指南一致，預算編制是否符合規(guī)定；自動提取申報材料中的基本信息（如申報單位、負責人等），并與相關(guān)申報要求進行核對，確保信息準確無誤。人工智能技術(shù)在項目申報形式審查中的應用不僅減輕了審查人員的工作負擔，還提高了審查效率，已在國家自然科學基金委員會信息系統(tǒng)等多個科研項目管理平臺中使用[2]。

1.2人工智能技術(shù)實現(xiàn)評審專家智能推薦

農(nóng)業(yè)專業(yè)領(lǐng)域復雜多樣，在農(nóng)業(yè)科研項目評審中，專家的選擇對評審結(jié)果的科學性和公正性至關(guān)重要。傳統(tǒng)的推薦方式往往依賴于人為主觀判斷或有限的專家?guī)煨畔?，容易出現(xiàn)專家匹配不精準、評審效率低等問題[3]。人工智能技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能算法，能夠?qū)崿F(xiàn)評審專家的智能推薦，有助于提高評審效率和質(zhì)量。通常利用自然語言處理（NLP）技術(shù)，對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、去重和標準化，從專家的論文、專利和項目中提取研究方向、關(guān)鍵詞和研究熱點，據(jù)此構(gòu)建出專家的研究領(lǐng)域畫像；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建專家-項目關(guān)系圖，通過節(jié)點嵌入和關(guān)系分析，推薦與項目關(guān)聯(lián)度高的專家；最終根據(jù)多維度評分及相關(guān)回避規(guī)則等條件進行專家智能推薦。人工智能技術(shù)實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)科研項目評審專家的智能推薦，可以極大減少項目管理工作人員在評審高峰期的工作負荷、降低時間成本，同時也有效排除了在指派過程中人工遴選可能涉及到的利益風險，具有較強的可用性[4]。

1.3人工智能技術(shù)優(yōu)化項目成果評價體系

人工智能技術(shù)能夠通過對最新政策要求、項目管理規(guī)定、歷史成果評價案例、行業(yè)專家知識、專題庫數(shù)據(jù)等進行綜合分析來構(gòu)建項目成果評價模型，并從多個維度對項目成果進行評價，有助于顯著提高項目成果評價的科學性、客觀性和效率。同時，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能分析和自動化處理，可以為成果評價提供更加全面、精準和高效的解決方案，有助于實現(xiàn)對項目成果質(zhì)量的綜合評估和效益預測。此外，在項目成果評價的基礎上，能夠?qū)崿F(xiàn)科研項目成果與市場產(chǎn)業(yè)需求的匹配，使科研成果與市場需求緊密結(jié)合，有助于促進成果的快速轉(zhuǎn)化應用。

1.4人工智能技術(shù)提升項目全過程管理效能

建立以數(shù)據(jù)為中心的科研項目管理方式，推動科研項目管理智能化，是推進我國國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的內(nèi)在要求。隨著農(nóng)業(yè)科研項目數(shù)據(jù)資源的不斷積累，人工智能技術(shù)通過分析和挖掘海量數(shù)據(jù)，可為農(nóng)業(yè)科研項目管理提供更加精準的決策支持。利用大語言模型與數(shù)據(jù)挖掘算法，對科研項目的歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)及產(chǎn)業(yè)相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，能夠輔助管理人員制訂更加科學的計劃和決策方案。

2人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中的發(fā)展趨勢

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中的應用雖然具有巨大潛力，但同時也面臨著數(shù)據(jù)標準和接口規(guī)范不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享機制不健全、科研項目管理系統(tǒng)平臺分散無法互融互通、具備“人工智能+科研管理”能力的復合型人才較少等諸多挑戰(zhàn)。隨著農(nóng)業(yè)科研項目管理信息化、智能化發(fā)展的加速，這些挑戰(zhàn)也將得到相應解決，以下是對未來人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中發(fā)展趨勢的預測。

2.1數(shù)據(jù)標準規(guī)范化

隨著農(nóng)業(yè)科研項目管理流程數(shù)字化的持續(xù)推進，相關(guān)數(shù)據(jù)標準也必將規(guī)范化。未來，政府將出臺相關(guān)政策，推動數(shù)據(jù)標準化建設，制定農(nóng)業(yè)科研數(shù)據(jù)統(tǒng)一標準，包括數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)質(zhì)量要求等，并開發(fā)和應用數(shù)據(jù)標準化工具，幫助科研項目管理人員將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化采集和存儲，提高數(shù)據(jù)的可用性和可操作性。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準將促進數(shù)據(jù)的整合和分析，為人工智能技術(shù)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

2.2數(shù)據(jù)共享制度化

農(nóng)業(yè)科研項目數(shù)據(jù)分散在不同的機構(gòu)和平臺，數(shù)據(jù)共享機制不健全，并且涉及隱私保護、數(shù)據(jù)安全等問題，導致數(shù)據(jù)利用率低。未來，將建立完善的數(shù)據(jù)共享制度，明確數(shù)據(jù)共享的范圍、方式和責任，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科研數(shù)據(jù)開放平臺，促進數(shù)據(jù)的共享和利用。通過數(shù)據(jù)共享，可促進科研機構(gòu)之間的協(xié)作，提高科研效率，同時共享數(shù)據(jù)也將進一步為人工智能技術(shù)提供豐富的數(shù)據(jù)資源，支持在數(shù)據(jù)驅(qū)動下的決策。

2.3系統(tǒng)平臺集成化

農(nóng)業(yè)科研項目管理系統(tǒng)平臺分散，無法互融互通，導致信息孤島現(xiàn)象嚴重。最常見的就是科研項目管理系統(tǒng)與財務系統(tǒng)不兼容，導致無法對科研項目全過程進行精細化管理。未來，將制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口規(guī)范，以實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換和共享，構(gòu)建集成化的農(nóng)業(yè)科研項目管理平臺，進而實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的互融互通。通過集成化平臺，可實現(xiàn)集項目申報、進度監(jiān)控、資源管理、成果評價等功能于一體的管理模式，同時集成化平臺也將整合多源數(shù)據(jù)，為人工智能技術(shù)提供全面的數(shù)據(jù)支持，更好地輔助科學決策。

2.4人才隊伍專業(yè)化

農(nóng)業(yè)科研項目管理需要既懂農(nóng)業(yè)又懂項目管理，還懂得人工智能技術(shù)的復合型人才，然而這類人才目前較為稀缺，且此類跨學科人才培養(yǎng)難度較大，技術(shù)培訓資源不足。對此，未來將加強農(nóng)業(yè)科研項目管理與人工智能領(lǐng)域的跨學科培育，用以培養(yǎng)復合型人才。同時，為農(nóng)業(yè)科研項目管理人員提供人工智能技術(shù)培訓，打造一支科學專業(yè)的人才隊伍。

復合型人才隊伍的建設將推動農(nóng)業(yè)科研項目管理的智能化發(fā)展，促進人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中的應用，有助于進一步提高管理效率。

3結(jié)語

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研項目管理中的廣泛應用，對于科研項目管理人員來說既減輕了工作任務，又提高了工作效率，但也給科研項目管理人員帶來一定的挑戰(zhàn)與危機。未來，隨著農(nóng)業(yè)科研項目管理信息化、智能化發(fā)展的加速，這些挑戰(zhàn)將逐步得到解決，同時管理人員也需要與時俱進，不斷學習最新技術(shù)，方能實現(xiàn)人工智能與科研項目管理的深入融合。