Editing AI农业 (section)

=== 适用于柬埔寨香蕉产业的AI方案 ===
针对柬埔寨香蕉产业的特点，应选择那些行之有效且易于部署的AI技术方案。首先是'''农田管理方面'''，智能手机病虫害识别应用和低成本IoT传感器非常适合中小种植户，可作为切入点。这类工具价格相对低廉、操作简便（农民经过短暂培训即可使用），能快速产生效果，例如及时发现病害避免绝收、适时灌溉避免浪费等，其价值容易被农民感知接受 (Artificial intelligence helps banana growers) (IoT and Sensor-Based Irrigation: Transforming Banana Farming)。同时，对于'''大型种植园'''和出口企业，由于规模经济效应，投入更高端AI系统的回报更为可观。例如，大型园区可引入无人机航拍与喷洒系统、智能灌溉施肥系统，以及自动分选包装流水线。这些方案在拉美、东南亚等香蕉主产地已有成功应用经验，技术相对成熟可靠 (The Rise of Artificial Intelligence in Food Manufacturing | ProFood World) (IoT and Sensor-Based Irrigation: Transforming Banana Farming)。柬埔寨的香蕉产业与中国联系紧密，不少园区由中资企业投资经营 (Fresh banana exports to China rebound | Phnom Penh Post)，可以借鉴和引入中国在智慧农业方面的先进经验（如植保无人机、大数据平台等）。政府和行业协会也可搭建合作平台，将国际农业科研机构开发的AI工具（如前述香蕉病虫害识别App Tumaini）引入本地进行试点推广，以验证其在柬埔寨气候和病虫环境下的适用性，并根据需要进行本地化改进（例如增加对高棉语的支持、针对本地高发病虫的模型训练等）。综上，柬埔寨应根据自身产业规模和技术基础，选择**“组合拳”式的AI方案**：小农户侧重于简单实用的移动端AI应用和共享服务模式，大企业则部署全流程的智慧农业和智能工厂系统，形成高低搭配、共同提升的局面。