多学科交叉融合下的智慧园艺人才培养模式探索
摘要：随着科技的快速发展，特别是人工智能、大数据、机器人技术、传感器技术的发展，促使社会需求发生变化，传统园艺教育已无法满足现代农业发展的需求。综述多学科交叉融合下各种先进技术应用于园艺行业的各个方面，分析当前园艺高等教育教学的现状与未来发展趋势，提出了一种多学科交叉融合下的智慧园艺人才培养模式，包括课程建设、教学手段改进、产学研协同育人、师资队伍建设与激励。旨在培养掌握多学科知识，能从事学科交叉项目，具备创新精神和实践能力的高素质园艺人才。
国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》中指出：持续实施数字乡村发展行动，发展智慧农业，缩小城乡“数字鸿沟”。智慧园艺人才是在园艺行业中掌握了智能技术、信息技术、现代生物技术、物联网技术、人工智能技术、大数据分析等相关高新技术，并将其应用于园艺作物的培育、生产和经营管理的专业人才。这类人才不仅具备传统的园艺学知识和实践经验，还能运用现代科技手段解决实际问题，提升园艺产业的生产效率、精准管理水平和可持续发展能力。智慧园艺人才培养的目标在于掌握园艺作物智慧育种技术，利用基因组学、分子标记辅助育种等手段，培育出抗逆性强、品质优良的新品种。熟悉并实施园艺作物智慧生产管理，如自动灌溉系统、智能温室调控、无人机植保、远程监控和数据分析等现代农业技术。利用大数据和云计算技术对园艺产业链进行全面的数据采集、分析与决策支持，推动产业信息化进程，提高经营管理水平。鉴于国家引导，行业呼唤，高等教育机构应当积极响应，园艺学相关专业应当进行教育教学研究与改革，以匹配社会发展的需求。
1多学科交叉融合下智慧园艺行业发展
1.1多学科交叉融合背景下，人工智能和大数据技术应用于作物育种
随着现代分子生物学基本理论的蓬勃发展，分子育种时代应运而生。生物科学和信息科学的不断进步，进一步推动了育种技术向智能化方向迈进。智能育种，以已鉴定的重要基因为基石，融合了多组学、新一代生物技术、人工智能以及大数据技术，成为现代农业领域的一大创新。例如，高通量植物表型分析平台的运用，实现了对多个植物性状的无创伤、快速评价，显著加速了作物育种进程。多组学信息的引入使得育种相关的大数据变得尤为庞大和复杂，而人工智能技术的介入，为这些数据的分析、处理和预测提供了强有力的支持。一种融合基因组环境预测技术的出现，更是对传统育种模式产生了革命性的变革。该技术能够精准地预测特定基因型在特定环境下的表现，为育种工作提供了前所未有的精准度和可靠性。在基因型-表型-环境类型的全面信息支撑下，多学科交叉融合的育种方式正逐步迈向真正意义上的定向育种，为作物育种开启了全新的篇章[1]。
1.2多学科交叉融合背景下，光谱和成像技术应用于园艺栽培作物中的形态和植物生理数据的采集
立体视觉技术、激光扫描技术、光谱学技术、遥感技术、X射线计算机断层成像技术以及磁共振成像技术等先进技术手段，被广泛应用于收集作物的形态参数，包括植株高度、叶面积以及茎粗度等重要指标。同时，这些技术也能够有效地收集作物的生理参数，如水分含量、氮含量、磷含量以及叶绿素含量等，为作物生长监测与管理提供了全面的数据支持[2]。
1.3多学科交叉融合背景下，传感器技术应用于作物生长环境参数的监控
目前，多种多样的传感器已经能够自动感知并精准分析环境中的光照强度、空气成分、温度、二氧化碳含量、空气湿度以及基质电导率等各项关键指标。这些数据的准确收集不仅为农业生产提供了有力的数据支持，更是实现自动化控制的基础，对于提升农业生产的智能化水平和效率具有重要意义[3]。
1.4多学科交叉融合背景下，机器人技术应用于作物栽培管理
机器人技术以其自动化、无人化和智能化的特性，正逐渐成为现代农业领域不可或缺的重要工具。在作物生产和运输、生长监测、环境信息收集、杂草控制、喷雾施药以及授粉等多个环节中，空中机器人（无人机）、地面机器人以及机器人手臂等智能化设备得到了广泛的应用。这些机器人的高效运作，离不开全球定位系统、北斗卫星导航系统、机器视觉技术和超声波传感器等先进技术的支持，它们共同构成了机器人精准执行任务的坚实基础，推动了现代农业的智能化发展[4]。
1.5多学科交叉融合背景下，图像识别技术应用于作物成熟度的判断
传统的园艺植物成熟度判断主要依赖于农业从业人员或研究人员的目视观察和主观判断，这种方法往往受限于个人经验和主观认知的局限性。然而，随着科技的进步，目前已有许多非破坏性技术应用于园艺植物成熟度的早期现场评估以及收获日期和产量的预测。这些技术包括但不限于多光谱技术、近红外光谱技术和可见光谱技术等。以苹果为例，基于其有效的颜色特征，通过运用人工神经网络对苹果图像进行精准处理，现已实现对苹果成熟度的无损检测和分级，且准确率高达98%，这无疑为园艺产业的现代化和智能化发展注入了强大的动力[5]。
1.6多学科交叉融合背景下，深度学习算法应用于作物的价格预测
在价格预测领域中，众多预测模型纷纷涌现并公开发表，这些模型主要划分为定性预测和定量预测两大类。定性分析方法涵盖了市场调查法和主观概率法，而定量分析方法则包含统计预测、时间序列分析、智能预测以及混合预测方法等多种技术。传统的机器学习领域涉及人工神经网络、支持向量机和回归树等模型，然而，这些模型往往因其浅层的体系结构而无法有效表示复杂的非线性方程组，因此在模拟园艺产品价格受到多种因素驱动时，可能无法精准地捕捉其复杂格局和价格波动。相比之下，基于深层结构的深度学习预测方法，如时延神经网络（TDNN）和长期短期记忆网络（LSTM），展现出强大的能力，能够处理更为复杂的非线性问题，为园艺产品价格预测提供了更为精准和有效的手段[6]。
1.7多学科交叉融合背景下，区块链应用于农产品溯源技术
区块链技术凭借其独特的优势，在作物生产、园艺产品供应链的监测与跟踪、财务管理及数据安全等多个领域展现出了广阔的应用前景。其核心特性在于数据的不可篡改性与可追踪性，赋予了数据极高的透明度。正是基于这些显著特点，区块链技术成为了构建农产品溯源系统的理想选择，为农产品的全程监管和质量控制提供了坚实的技术支撑[7]。
2园艺人才培养发展趋势分析
园艺人才培养现状呈现出一种多元化、创新化和信息化的趋势，结合智慧园艺呈现出深度融合和创新发展的状态。当前，我国园艺人才培养主要依托农业院校和相关专业，培养方式相对单一，课程设置和教学内容往往局限于园艺学本身，缺乏与其他学科的交叉融合。这种培养模式导致学生知识面狭窄，缺乏创新能力和实践能力，难以适应现代园艺产业的发展需求[8]。未来的园艺人才培养过程中，首先，园艺人才培养开始注重智慧园艺技术的应用与掌握。
现代园艺人才不仅需要具备传统的园艺知识和技能，还需要了解和掌握智慧园艺技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等。其次，园艺人才培养开始与智慧园艺企业进行深入合作。许多高校和科研机构与智慧园艺企业建立了紧密的合作关系，共同开展人才培养项目、科研项目和技术推广等。这种趋势导致高等教育机构培养的人才需要更宽泛的知识与技能。再次，园艺人才培养还开始注重培养学生的创新能力和跨界思维。智慧园艺是一个融合了多个学科和技术的领域，需要园艺人才具备跨学科的视野和创新能力。
因此，园艺教育开始注重培养学生的综合素质和创新能力，鼓励学生参与科研项目、创新创业等活动，培养他们的创新思维和实践能力。然而，园艺人才培养结合智慧园艺也存在一些挑战和问题。比如智慧园艺技术更新换代较快，需要不断更新教学内容和课程体系；同时，园艺专业的师资力量和实践教学条件也需要不断提升和完善。本研究就多学科交叉融合下的智慧园艺人才培养模式做进一步的梳理。
3多学科交叉融合的智慧园艺人才培养模式
3.1构建跨学科智慧园艺人才课程体系
围绕智慧园艺核心技能，设计覆盖生物学、信息技术、环境科学、机械工程、经济管理等多个领域的课程模块，打破单一的园艺学科壁垒。
首先，明确多学科交叉融合课程建设目标，要以跨学科课程建设作为出发点，以培养学生的底层批判性思维、创新能力、解决问题能力作为长远目标。这些目标应与当前高等教育整体教育目标相一致，并有助于他们未来的职业和个人发展。其次，选择合理的学科进行搭建，这些学科之间应有内在联系，能够共同为多学科交叉融合园艺人才培养提供支持。专业基础课程设置包括植物学、土壤学、气象学等园艺基础知识课程，为学生提供坚实的专业基础。核心课程设置涵盖智慧园艺技术、智能农业装备、农业大数据分析等核心课程，使学生掌握智慧园艺的关键技术和方法。拓展课程设置包括人工智能、物联网、云计算等前沿技术课程，培养学生的跨学科视野和创新思维。设置这些课程过程中，要有机整合不同学科的内容，形成连贯的课程结构。通过寻找园艺学科与其他学科之间的共同点和交叉点来实现，确保课程内容既具有广度又有深度。
3.2采用多种教学方法以适应跨学科智慧园艺人才课程体系
采用案例教学、项目式学习、探究式教育、团队合作等教学手段
首先，在教学过程中，应该理论结合实践。除了传统的课堂讲授基本理论外，还应该大量引入实践环节，组织学生到栽培地进行实地操作，亲手进行园艺作物的育种、种植、管理和病虫害防治的基础实践。让学生通过实践了解栽培种植中的痛点、劳动力密集点，了解哪些环节有智能解决方案，以及智能解决方案的底层原理。其次，可以设立园艺作物的智慧生产培训项目，让学生分组进行。要求小组完成从选种、种植、管理、收获、贮藏到对接市场的全过程，并利用农业信息技术进行数据分析和优化。这种项目式学习法能够让学生在实践中学习和掌握智慧园艺的核心知识和技能。再次，可以开展在线学习和虚拟仿真教学。通过在线平台提供园艺作物的生长模拟软件，让学生在虚拟环境中进行园艺作物的种植和管理。这种教学方式可以突破时间和空间的限制，让学生随时随地学习，并通过模拟打破时空季节对教学限制。从此可以组织学生参观优秀的园艺作物智慧生产示范基地和企业，让他们亲身感受智慧园艺的应用成果。通过实地考察和与企业的交流，学生可以了解到智慧园艺的最新技术和市场动态。最后，可以邀请智慧园艺行业的专家和学者来校举办讲座和指导，可让学生接触到智慧园艺行业前沿的知识和技术。专家们可以分享他们的实践经验和成功案例，为学生提供宝贵的学习资源和启示。
3.3建立产学研协同育人机制
鼓励学校与企业、科研机构深度合作，共建实习实训基地，开展联合培养项目，促进理论学习与产业需求的有效对接。
智慧园艺的产业链结构包括上游设备与技术供应商、中游解决方案提供商和下游行业应用与服务市场。智慧园艺的力量正渗透到园艺全产业链中，推动行业的现代化转型。上游产业主要包括传感器、卫星遥感设备、农业无人机、智能农机具等硬件设备的制造商，以及云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的提供商。中游产业涵盖智慧园艺解决方案的设计、集成与实施服务，包括精准种植、智能灌溉、智能施肥、病虫害智能监测与防治等系统。下游产业包括面向农场、农业合作社、家庭农场等农业生产单位，提供智慧农业应用服务，如农业信息化服务、农产品溯源与质量安全管理等[9]。承担园艺学高等教育机构应该结合产业情况，通过共建实习实训基地、开展联合培养项目等机会，实时切入到相应的产业链条中去。
3.4强化师资队伍建设
引进和培养既有深厚园艺专业知识又有跨学科背景的教师团队，为智慧园艺人才培养提供有力支撑。
首先，加大在职师资力量的培训，组织教师参加国内外先进智慧园艺技术培训、研讨会，提高教师对新技术的认知和掌握能力。其次，进行跨学科团队建设，构建由园艺学、计算机科学、信息工程、环境科学等领域专家组成的跨学科团队，促进各学科间的交流与合作。鼓励团队协作，开展智慧园艺相关的课题研究和教学改革项目。再次，激励机制与评价体系的设计，设立专项基金，鼓励教师在智慧园艺方面的教学改革与科研创新。完善教师考核评价体系，将智慧园艺教学成果、科研项目以及产学研转化成效纳入评价指标。
从此，重视教材与课程开发，支持教师参与编写智慧园艺领域的教材和教程，及时更新教学内容，反映最新技术进展。最后，师资队伍的产学研深度融合，加强与企业的合作，让教师有机会参与实际工程项目，积累智慧园艺实践教学经验。通过校企共建实验室、实践基地等方式，为教师提供良好的实践教学环境，鼓励教师开设特色智慧园艺课程，如智慧温室控制技术、农业大数据分析、智能农机装备等。
4结语
2024年中央一号文件指出持续实施数字乡村发展行动，发展智慧农业，缩小城乡“数字鸿沟”。园艺产业作为大农业产业的一个子集，园艺行业的多学科融合势在必行。通过探究智慧园艺行业的国内外技术进展，梳理国内园艺专业高等教育现状，分析未来发展趋势。对多学科融合下的智慧园艺高等教育培养模式在课程设置、教学手段改进、产学研育人切入点、师资队伍建设进行了探索。期望更多的园艺专业教育教学科研机构加入到智慧园艺产业的滚滚洪流中。
