“怎么办？如果连我们都很难区分，AI怎么可能达到98%的准确率？”一名技术员忍不住抱怨道。
陈教授没有气馁，他拿起放大镜，仔细观察着食蚜蝇和蚜虫的标本。“你们看，食蚜蝇的触角比蚜虫短，而且翅膀上有明显的翅脉纹路，这些都是区别它们的关键特征。”陈教授指着标本，对大家说，“我们要把这些细微的特征数据输入AI系统，让AI学会‘抠细节’。”
在陈教授的指导下，团队成员们开始逐一梳理每种害虫和益虫的特征，从体型、颜色到触角、翅膀，不放过任何一个细节。他们还专门跑到田间地头，拍摄了大量真实环境下的害虫和益虫照片，让AI在复杂的自然环境中进行识别训练。
经过半个月的努力，AI的物种识别准确率终于达到了98.5%。可新的问题又出现了——即使AI能精准识别病虫害，农药喷洒量如果控制不好，还是会造成污染。
“之前我们是按照病虫害的严重程度来确定喷洒量，可忽略了作物的生长阶段。”林默拿着一份作物生长周期表，对大家说，“比如小麦在灌浆期和苗期，对农药的耐受度完全不同，同样的喷洒量，在苗期可能会导致药害。”
陈教授赞同地点点头：“所以我们必须建立一个‘作物生长阶段+病虫害等级’的双维度喷洒模型。根据不同作物的生长周期，结合病虫害的严重程度，来确定最合适的农药喷洒量。”
团队成员们开始查阅大量的农业资料，收集不同作物在各个生长阶段的农药耐受数据。他们还在实验室里搭建了模拟农田环境，通过对比试验，确定了不同情况下的农药最佳喷洒量。比如，小麦在灌浆期，如果蚜虫虫害等级为轻度（每株蚜虫数量少于5只），农药喷洒量为每亩50毫升；如果虫害等级为重度（每株蚜虫数量超过15只），喷洒量则调整为每亩80毫升，同时要添加适量的增效剂，减少农药的使用量。
除了物种识别和农药喷洒，环境监测也是伦理规范中不可或缺的一环。“AI植保无人机作业后，必须对土壤和水质进行监测，确保农药残留量符合国家标准。”陈教授严肃地说，“如果发现残留量超标，要立即停止使用该区域的AI植保设备，并采取相应的治理措施。”
团队成员们研发了一套便携式土壤和水质检测设备，将其与AI植保无人机连接。无人机作业完成后，会自动采集作业区域的土壤和水样，通过检测设备进行分析，并将检测结果实时传输到后台系统。如果检测结果显示农药残留超标，系统会立即发出预警，提醒工作人员进行处理。
还有一个重要的问题——哪些区域不能使用AI植保设备？“自然保护区和饮用水源地周边，绝对不能使用AI植保无人机。”陈教授语气坚定，“这些区域的生态环境非常脆弱，一旦受到农药污染，后果不堪设想。”
团队成员们通过查阅地图和相关资料，划定了禁止使用AI植保设备的区域范围。在AI植保无人机的导航系统中，他们设置了电子围栏，一旦无人机靠近禁止区域，就会自动发出警报，并无法继续飞行。
经过一个月的日夜奋战，《AI农业植保伦理规范》终于制定完成。规范中明确规定：AI植保无人机需先通过“物种识别准确率测试”，准确率不低于98%；农药喷洒需匹配“作物生长阶段+病虫害等级”，避免过量使用；作业后需监测土壤、水质残留情况，确保符合国家标准；禁止在自然保护区、饮用水源地周边5公里范围内使用AI植保设备。
当陈教授将这份伦理规范打印出来，递给团队的每一个成员时，大家的脸上都露出了欣慰的笑容。林默捧着这份沉甸甸的规范，心里暗暗下定决心：一定要让这套规范落到实处，让AI植保无人机真正成为保护农田生态的“卫士”。
第三章：规范落地的考验
《AI农业植保伦理规范》发布后，“智慧农研”团队开始在全国各地开展推广工作。林默负责的区域，还是之前出现问题的豫东平原。他心里清楚，要让农户们重新信任AI植保无人机，并不是一件容易的事。
林默再次来到老周的村里，这次他不仅带来了更新后的AI植保无人机，还带来了《AI农业植保伦理规范》的宣传册。他在村里的广场上摆起了摊子，向村民们详细讲解规范的内容。
“大家看，这是我们新制定的伦理规范，上面明确说了，AI必须通过物种识别测试才能用，打药的时候还会根据小麦的生长阶段和虫情来定药量，打完药之后还要检测土壤和水，保证没有污染。”林默拿着宣传册，一边给村民们展示，一边耐心地解释。
可村民们的反应却很冷淡。之前吃过亏的老周，抱着胳膊站在人群后面，眉头紧锁：“上次你也是这么说的，结果呢？我的麦子差点就毁了，益虫也死了不少。这次又弄个什么规范，能管用吗？”
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