Al时代中国农业发展方向研究

翔宇

　　在科技浪潮的席卷下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑着各个行业，农业作为国民经济的基础，也在这场变革中迎来了全新的发展机遇。AI技术的应用，为中国农业的现代化进程注入了强大的动力，探索出一条从“经验驱动”到“数据驱动”的转型之路。

政策引领：

为农业AI发展铺就坚实道路

中国政府高度重视智慧农业的发展，出台了一系列政策文件，为农业AI的应用提供了有力的政策支持和方向指引。《数字农业农村发展规划（2023—2028年）》明确提出，到2028年要实现农业数字经济占农业增加值比重的显著提升，将AI技术作为破解资源约束、提升生产效率的关键抓手。《新一代人工智能发展规划》更是将智慧农业列为重点应用场景，推动农业从传统的“经验驱动”模式向“数据驱动”模式转型。中央一号文件等政策文件也将智慧农业纳入乡村振兴战略的核心，通过设立专项基金、提供税收优惠等措施，鼓励企业积极参与智慧农业项目建设。地方层面，山东、江苏等农业大省率先出台实施方案，结合本地实际，推动农业AI技术的落地应用。这些政策的出台，为农业AI的发展创造了良好的政策环境，提供了明确的发展方向和强大的政策保障。

技术赋能：

精准化与智能化引领农业变革

AI技术在农业领域的应用日益广泛，涵盖了种植、养殖、农产品流通等各个环节，为农业的精准化和智能化发展提供了强大的技术支撑。

在种植领域，AI技术实现了作物生长的实时监测和精准管理。计算机视觉技术可以精准识别作物的生长状态和病虫害类型，结合深度学习算法，为农户提供个性化的种植建议。例如，新疆棉花种植区广泛应用的AI驱动无人机植保系统，通过图像识别技术精准定位虫害区域，减少农药使用量，提高植保效率。中联智慧农业建立的“五位一体”数据采集体系，融合卫星、无人机、智能农机、传感器以及传统经验等多源数据，实现了水稻种植全过程的精准管理。通过大数据驱动的种植体系和智农云平台，农户可以实时获取农事指导、长势分析、数据记录、产量评估和经济效益分析等功能，实现科学化、标准化种植。

在养殖领域，AI技术也发挥了重要作用。智能设备可以监测畜禽的生长环境、健康状况、采食饮水等信息，利用大数据分析实现精准饲养、疾病预警和智能繁育。例如，生猪智慧养殖模式借助智能项圈、传感器等设备，实时监测生猪的生理状态、产奶量、运动量等数据，提高养殖效率和生猪质量。奶牛智慧养殖模式通过智能监测系统，实现对奶牛的精准营养供给、疾病预防和发情监测，提高奶牛的产奶量和繁殖效率。

此外，AI技术在农产品流通环节也发挥了重要作用。拼多多联合中国农业大学研发的“农地云拼”系统，通过AI匹配供需，帮助小农户直连消费者，构建“以销定产”的柔性供应链。京东数科开发的“AI选果机”通过图像识别技术对水果进行分级，提升水果的附加值和市场竞争力。

经济效应：

推动农业产业升级与效益提升

AI技术的应用，为中国农业带来了显著的经济效应，推动了农业产业的升级和效益的提升。

从生产效率来看，AI技术大幅提高了农业生产的效率。智能农机、农业机器人等设备的应用，减少了人工投入，提高了作业精度和效率。例如，无人驾驶拖拉机、智能收割机等农业机器人，不仅能够提高作业效率，还能降低人工成本，解决农业劳动力短缺的问题。在棉花种植中，AI技术的应用实现了从播种、灌溉、施肥到病虫害防治、采摘的全流程智能化管理，精准调控各项生产要素，提高棉花产量与质量。

从资源配置来看，AI技术实现了农业资源的优化配置。智能灌溉系统能够根据作物需求和土壤状况，精准调整水资源分配，实现节水农业。通过土壤传感器与AI模型结合，可动态调整水肥施用量，降低面源污染。这种精准的资源管理，提高了资源的利用效率，减少了资源的浪费。

从农产品品质与安全性来看，AI技术提升了农产品的品质和安全性。农产品质量检测与溯源系统，利用图像识别、深度学习等技术，对农产品进行快速、准确的质量检测，并结合物联网技术，实现农产品的全流程溯源，保障食品安全。消费者通过扫描溯源码，可以了解农产品从种植到销售的全过程，增强了对农产品的信任。

从市场规模来看，智慧农业市场呈现出快速增长的态势。2024年中国智慧农业市场规模超千亿元，达到约1050亿元，预计2025年将达到1200亿元。越来越多的企业投身于智慧农业领域，推动了农业产业的升级和转型。

挑战与对策：

突破瓶颈，实现可持续发展

尽管AI技术在农业领域的应用取得了显著的成效，但仍面临一些挑战和瓶颈。

在技术层面，多模态数据的高效采集与智能化处理是AI大模型在农业领域应用的核心挑战。农业场景中需整合土壤温湿度、养分含量、气象要素、作物生长表型以及病虫害动态图像等结构化与非结构化数据。此类数据的获取需依赖地面传感器网络、无人机遥感、卫星监测以及物联网设备的协同部署，而设备成本、农田覆盖密度与数据实时传输稳定性直接影响数据质量。此外，模型泛化能力和健壮性需突破环境动态适应、数据分布迁移、极端条件泛化等三重挑战。AI大模型的决策逻辑仍呈现“黑箱”特性，缺乏面向农业生产者的可视化解释路径，导致农户对预测结果的信任度不足，间接制约了技术推广效率。

在应用层面，技术下沉面临设备购置成本高、数字技能培训不足等阻碍，中小型农户对AI技术的采纳率普遍偏低。基层农技人员对算法参数调节和异常诊断的实操能力亟待加强。

针对这些挑战，需要从技术研发、政策支持和人才培养等方面采取相应的对策。在技术研发方面，应深化技术攻关，通过引入高精度传感器、优化数据清洗算法等方式提升数据采集的精准度与稳定性。加强模型泛化能力和健壮性的研究，提高AI模型在农业场景中的适应能力和稳定性。在政策支持方面，政府应继续加大对AI技术在农业领域应用的支持力度，提供政策、资金等方面的支持，推动AI技术与农业的深度融合。在人才培养方面，应加强AI技术在农业领域应用的人才培养，推动产学研一体化发展，培养具备农业和AI技术双重背景的人才。同时，加强对基层农技人员的培训，提高他们对AI技术的认知和实操能力。

AI技术为中国农业的发展带来了前所未有的机遇，推动了中国农业从传统向现代的转型。在政策的引领下，技术的赋能下，中国农业正朝着精准化、智能化和可持续化的方向发展。尽管面临一些挑战，但通过技术研发、政策支持和人才培养等措施，相信中国农业一定能够在AI时代实现高质量发展，为保障国家粮食安全和推动乡村振兴做出更大的贡献。

苦瓜

2025年8月5日乙已年闰六月十二