摘要
农业高质量发展是新时代助力建设农业强国、推进中国式农业现代化进程的必然选择，在农业领域深入实施“人工智能+”行动、加快农业数智化转型升级是赋能农业高质量发展的重要途径。从理论逻辑看，人工智能通过优化要素禀赋实现生产力跃升、缓解信息不对称促进供需对接、带动资源高效利用深化生态经济协同、促进价值链国际化实现全球资源配置、均衡利益分配夯实共同富裕基础。然而，当前人工智能赋能农业高质量发展面临关键核心技术存在短板、农村基础设施较为薄弱、涉农数据资源分散、复合型专业型人才短缺等现实困境。因此，未来应推进关键技术攻关，加快技术转化推广；完善农业基础设施，构建人工智能服务体系；建设高质量农业数据体系，构建数据安全共享机制；加强人才队伍建设，开展分层分类培训，以全面释放“人工智能+”的融合赋能潜力，推动农业高质量发展。
Abstract
The high-quality development of agriculture is an imperative pathway in the new era for building a strong agricultural nation and advancing agricultural modernization with Chinese characteristics. Deeply implementing the ″Artificial Intelligence +″ initiative in the agricultural sector and accelerating the digital-intelligent transformation and upgrading of agriculture constitute an important approach to empowering the high-quality development of agriculture. From a theoretical perspective, artificial intelligence promotes productivity improvement by optimizing factor endowments, alleviates information asymmetry to enhance supply-demand matching, drives efficient resource utilization to strengthen the synergy between ecological and economic development, facilitates the internationalization of value chains to optimize global resource allocation, and balances interest distribution to consolidate the foundation for common prosperity. However, the current application of artificial intelligence to empower high-quality agricultural development is confronted with practical dilemmas, including bottlenecks in key core technologies, weak rural infrastructure, fragmented agricultural data resources, and a shortage of interdisciplinary and professional talents. Moving forward, it is essential to intensify research on key technological breakthroughs and accelerate the transformation and extension of technological achievements; improve agricultural infrastructure and build an artificial intelligence service system; construct a high-quality agricultural data system and establish a secure data sharing mechanism; strengthen talent team development and carry out tiered and categorized training programs. By doing so, we can fully unleash the potential of the integrated empowerment of ″Artificial Intelligence +″ to effectively drive the high-quality development of agriculture.
一、 引言
随着党的二十大报告将“实现高质量发展”明确为中国式现代化的本质要求，推动高质量发展已经成为新时代我国经济社会发展的主旋律。作为立国之本、强国之基，农业高质量发展不仅是经济高质量发展的重要组成部分[1]，更是实现农业农村现代化、推进乡村全面振兴的关键所在。然而，当前我国农业发展仍面临诸多现实挑战，除资源环境约束趋紧、农业技术效率不高、生产成本不断攀升等制约外，还存在不确定性强、生产经营高度分散、要素配置低效、产业链协同不足等问题[2-3]。为破解上述难题，以科技创新激活产业发展新动能、驱动农业全面转型升级，已经成为推动农业高质量发展的必然路径。在众多科技创新中，人工智能为农业领域深层次问题的解决提供独特方案；相较于生物育种、先进农机装备等其他农业科技，人工智能不仅提升了农业生产和加工工具的自动化水平，更是通过模型建构、深度学习、协作推理和动态优化推动农业由“经验依赖”向“智能决策”转变[4]，成为培育农业新质生产力的强大引擎。
人工智能是“增强人类能力的工具”，其本质在于利用计算机系统模拟人类学习、推理与决策等智力活动[5]。本文所探讨的“人工智能+农业”，主要指自然语言处理、图像识别、专家系统、机器学习等技术在农业领域的应用，其核心特征在于通过对多源异质农业数据进行挖掘和建模，实现自主推理和优化决策。不同于以信息采集和农业全流程数据化为特征的“数字农业”，以及通过技术集成应用实现自动化、精准化生产的“智慧农业”，“人工智能+农业”更加突出算法在系统认知和自主决策中的作用，是农业智能化转型升级的关键力量。近年来，以人工智能为代表的现代信息技术逐步融入农业全产业链，依托算法模型在农业产前、产中和产后各环节提供智能感知、预测预警和决策支持。据统计，2023年我国安装北斗终端的农机已达220万台，植保无人机总量近20万架资料来源：
人工智能是“增强人类能力的工具”，其本质在于利用计算机系统模拟人类学习、推理与决策等智力活动[5]。本文所探讨的“人工智能 ＋农业”，主要指自然语言处理、图像识别、专家系统、机器学习等技术在农业领域的应用，其核心特征在于通过对多源异质农业数据进行挖掘和建模，实现自主推理和优化决策。不同于以信息采集和农业全流程数据化为特征的“数字农业”，以及通过技术集成应用实现自动化、精准化生产的“智慧农业”，“人工智能 ＋农业”更加突出算法在系统认知和自主决策中的作用，是农业智能化转型升级的关键力量。近年来，以人工智能为代表的现代信息技术逐步融入农业全产业链，依托算法模型在农业产前、产中和产后各环节提供智能感知、预测预警和决策支持。据统计，2023年我国安装北斗终端的农机已达 220万台，植保无人机总量近 20万架①，为人工智能深度应用提供必要的感知端和海量数据资源，农业智能化发展已经具备良好的实践基础。而政策层面则在持续强化引导，2025年中央一号文件强调要拓展人工智能技术在农业领域的应用场景②；国务院《关于深入实施“人工智能 ＋”行动的意见》更是明确提出“加快农业数智化转型升级”的重点行动，并对“人工智能 ＋农业”的重点方向和发展目标作出系统性部署③。
围绕人工智能在农业领域的融合应用，学界开展了广泛探讨并取得丰富成果，相关研究主要聚焦人工智能技术的逻辑分析、发展应用阶段梳理和影响效应探索。一方面，既有文献基于人工智能技术的特征与应用情况开展典型案例分析，并对人工智能技术的创新应用进行逻辑阐释。作为重大技术突破，人工智能直接扩展了生产与创新的技术可能性边界，并引发经济可行性边界的系统性变动[6]。随着科技的不断发展，人工智能技术成为改造传统农业的重要途径[7]，不仅直接作用于农业生产要素及生产技术，通过机器学习和专家系统增强和补充现有劳动资本、升级农业生产技术，推动农业生产更加科学化、精细化、标准化，还能基于其智能化、学习性、高效性等技术特征，促进农业与二三产业的连接[8]，以海量数据的挖掘分析和训练学习助力农业产业链延伸和农产品价值链提升，实现农业产业升级和质量效益提升[9-10]。另一方面，对于人工智能赋能农业现代化发展的重要作用，已有文献进行了多角度实证检验。部分学者从宏观角度出发，认为人工智能技术显著促进农业生产率增长，对农业劳动力具有显著的替代效应[11]；同时，作为产业革新的关键要素，人工智能助力产业结构升级、提高创新创业活跃度，推动农业新质生产力的发展[12]。也有学者立足微观视角探究人工智能技术对农户个体行为的影响，认为人工智能是对农业生产技术的革命性升级，能够强化农户信息利用能力[13]，帮助其优化种植和经营决策，提升经营管理水平[7]。人工智能技术还具有通用性、适用性和高效率等比较优势[8]，在促进农村劳动力转移和农村共同富裕实现过程中发挥积极作用[14-15]。
总体来看，人工智能推动农业提质增效的积极作用获得了学术界的广泛认可，为本文提供了重要参考。然而，现有研究仍存在以下局限：一是较少从“创新、协调、绿色、开放、共享”的高质量发展整体框架出发，将人工智能纳入到农业高质量发展的系统逻辑中加以考察；二是缺乏对人工智能驱动农业高质量发展的理论机理阐释，未能在梳理现实发展困境的基础上给出具体可行的优化路径。基于此，本文从农业高质量发展的视角出发，在凝练人工智能技术核心特点的基础上，系统阐释人工智能驱动农业高质量发展的内在逻辑，进一步剖析当前人工智能应用过程中面临的现实困境，并提出具有针对性的推进路径，以期为推动人工智能在农业领域的发展应用提供有益的决策和实践参考。
二、 人工智能驱动农业高质量发展的理论逻辑
高质量发展是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展①。作为国民经济高质量发展的重要组成部分，农业高质量发展全面贯彻落实新发展理念，以实现创新强农、协调惠农、绿色兴农、开放助农和共享富农[16]。科技是产业发展的根本动力，推动农业高质量发展的关键是依靠人工智能等前沿科技力量改造传统农业。值得注意的是，作为农业现代化的高级阶段，“人工智能 ＋农业”并非简单的技术工具叠加，而是发挥多重功能，通过重构生产范式、促进农业生产力的整体跃迁，多维度驱动农业高质量发展（见图1）。
图1人工智能驱动农业高质量发展的逻辑框架
（一） 优化要素禀赋：创新导向下的生产力跃升
根据内生增长理论，技术进步是经济内生增长的重要驱动力[17]。不同于机械化、自动化和信息化，人工智能以算法、算力与数据为核心要素，实现持续学习和迭代升级[18]，将传统“经验驱动型”农业生产函数重塑为“数据驱动、智能决策型”生产函数，有助于全面释放农业生产要素的效率潜力，为农业高质量发展注入强劲动力。
首先，数据是人工智能的“燃料”。人工智能技术在农业中的应用伴随着海量数据的嵌入和算法模型的持续构建，不仅使得数据要素由传统信息技术中的辅助工具转变为能够直接参与价值创造的关键要素，还以其非竞争性、高渗透性、强正外部性等特性打破传统要素边际收益递减规律，破解传统农业发展的增长瓶颈。其次，人工智能技术赋能和改造传统生产要素，发挥乘数效应并提高全要素生产率。就劳动力要素而言，区别于一般技术进步，人工智能技术的融入能够替代非技能型劳动力、大幅节约劳动[11]，更重要的是通过智能决策系统重构农业经营主体的知识结构，提升技能型劳动力的生产效率和研发型劳动力的创新能力[19]。就土地要素而言，“人工智能+”推动土地要素的动态化管理，通过对土壤质量、气候条件等数据进行建模分析，推进耕地布局优化和利用方式智能化调整，全面提高土地产出率和综合效益。就资本要素而言，人工智能不仅与传统农业生产工具结合，形成兼具感知功能、学习功能和自主调控功能的智能农机装备，提高各类机器设备（实物资本）的效能和使用效率[7]，还能进行跨区域、多产业融合的算法评估和预测，打破资本流动的空间壁垒[20]，提高农业领域金融资本、社会资本的配置效率。
（二） 缓解信息不对称：协调导向下的供需对接
在传统生产模式下，农业产业链普遍存在中间渠道臃肿、信息流通不畅等问题，导致信息搜寻成本、交易对象匹配成本过高，造成资源错配加剧、要素配置效率低下以及主体间合作不足[21]。既有的信息化建设主要依靠信息平台建设缓解信息不对称问题，难以针对不同主体的差异化需求进行动态匹配；而人工智能技术的广泛应用能够实现预测和智能匹配，更加有效地缓解信息不对称问题，促进小农户与现代农业发展有机衔接。
具体来看，人工智能联合大数据、云计算等高新技术手段深度整合农业领域多源数据，打通生产、流通、消费全链条各环节数据接口，构建面向小农户、新型农业经营主体、各级农业农村部门的综合决策支持体系。一方面，基于机器学习和前沿预测模型，人工智能技术对市场需求状况、农产品价格走势进行动态预测，结合天气预测和气候模拟情况为农业生产经营主体提供科学的决策依据，减少因信息滞后造成的盲目生产现象，通过实时调整生产结构和销售策略提高生产效率；另一方面，基于人工智能技术的匹配算法和智能推荐功能，信息平台能够根据地理位置、农产品信息和生产规模实现农户与中间商、加工企业的自动匹配，实现农产品供需端的有效对接，直接降低交易成本、提高市场组织效率[14]。
（三） 资源高效利用：绿色导向下的生态经济协同
绿色是农业高质量发展的底色。我国农业发展长期依赖“高投入、高消耗、高产出”的传统粗放型生产模式，不仅存在因农药、化肥过量使用导致的农业面源污染问题，还造成了农业碳排放量的迅速增加。传统信息化手段能够对化学要素投入、环境指标等进行监测记录，但难以在复杂多变的环境中实现对投入结构和生产行为的联合优化。人工智能作为高、精、尖技术的综合体，其精准化数据分析能力和预测优化的技术优势可以在资源节约和环境保护之间寻求最优解，推动形成生态经济协同发展的绿色生产方式。
首先，“人工智能 ＋农业”构建多维度“感知 －分析 －决策”系统，助力资源节约和环境减排。在生产环节，人工智能融合气候变化、土壤墒情、作物生长状态等多源农业数据进行建模分析，利用优化算法和强化学习等方法，生成农业生产全流程水、肥、药投入方案，并通过无人机、智能传感器、智慧控制系统等设备自动执行，显著提高资源利用效率，降低农业面源污染。与仅依靠经验和粗略指标进行决策相比，人工智能能够进行自主学习、动态调整，推动农业生产的可持续发展。其次，人工智能为农业生态产品价值实现提供重要支撑，不断提高生态资源配置效率和价值转化能力。在生态价值量化维度，人工智能通过遥感监测、图像识别和机器学习等技术手段解决传统生态价值评估中指标难获取、测量误差大的问题，精准量化碳汇固存、水源涵养等的生态价值并进行统一管理[22]，为后续生态补偿和市场化交易奠定数据基础；在生态产品交易维度，人工智能通过大数据挖掘和智能算法分析构建交易平台，识别潜在需求主体、优化交易机制、缩小信息差并建立信任机制[23]，将生态优势转化为可持续的经济效益。
（四） 价值链国际化：开放导向下的全球资源配置
高水平开放是实现高质量发展的内在要求。面对纷繁复杂的国际形势以及气候变化、粮食安全、能源安全等全球性问题，亟须通过高水平开放构建“双循环”新发展格局。在以传统信息化手段实现“信息可达”的基础上，人工智能通过智能分析与决策支持，在全球范围内优化资源配置和价值链布局。
一方面，人工智能有利于打通销售渠道，开拓国际市场。在整合农产品市场供求、价格波动情况和质量标准等信息的基础上，人工智能以预测模型、智能决策工具帮助农业经营主体识别不同国家和地区的细分市场需求，择优选择目标市场，避免盲目生产和无序竞争。同时，依托图像识别、自然语言处理技术，能够自动识别和对比不同国家的农产品质量安全标准，为生产流程优化、技术升级和认证申请提供决策依据，提高出口产品在国际市场的竞争力。另一方面，人工智能引领我国农业从全球价值链低端向中高端跃升。在生产端，人工智能整合利用全球农业科技创新资源，加快对国外先进技术的吸收和再创新，提升农业产业链关键环节的技术水平和抗风险能力。在流通端，人工智能通过供应链协同优化和智能营销推动农业领域由“初级产品”生产向“精深加工、特色化、品牌化产品”转型[24]；通过对消费者数据的深度挖掘和智能分析，支持农业企业打造面向国际市场的高端品牌和差异化产品，使出口农产品更好地匹配全球中高端市场需求，不断向全球价值链高端跃升。
（五） 均衡利益分配：共享导向下的共同富裕实现
实现农业领域“共享富农”的核心目标是通过均衡利益分配，推动共同富裕。传统农业生产中，小农户在资源规模和知识信息等方面存在弱质性，自主发展能力较低，难以分享产业链增值收益，而人工智能技术的融入在一定条件下有助于改变小农户的弱势地位，缓解利益分配不均衡问题。
首先，在生产与服务环节，依托智能决策支持系统，人工智能可以针对不同类型农户提供个性化种植方案、病虫害预警和生产管理建议，通过对其生产数据的持续学习和反馈优化帮助农户科学决策，全面提升生产效率和抗风险能力，从源头上提升小农户利用外部资源和参与现代农业产业链的能力[20]。其次，在市场交易环节，人工智能基于对电商平台交易记录、履约表现等数据的建模分析，利用智能推荐算法将农产品精准推送给目标消费者，降低交易成本；同时为金融机构开展订单农业、信用贷款等业务提供较为客观的风险评估依据，进而拓展小农户进入高附加值环节的机会空间。通过对算法规则的合理设计，在一定程度上对弱势小农户群体进行倾斜，实现差异化支持。最后，在全产业链层面，人工智能有助于促进各类经营主体的协同合作。通过构建多主体参与的数据平台和算法平台，人工智能将小农户、新型农业经营主体和金融机构等纳入统一的协同决策体系，有利于构建“风险共担、利益共享”的合作模式，助力小农户分享全产业链价值提升的增值收益。值得注意的是，人工智能的算法设计若仅以利润最大化为目标，可能会倾向于规模农户和龙头企业等主体，进一步放大小农户与规模农户之间的收入差距，形成“马太效应”。对此，必须将公平导向嵌入到算法设计中，使得人工智能真正成为促进农业领域共同富裕的技术支撑。
三、 人工智能驱动农业高质量发展的现实实践
在政策引导与技术变革双重因素的推动下，人工智能技术不断向农业领域渗透发展，逐步覆盖产前、产中、产后各环节，推动农业生产方式、经营模式和治理方式深刻变革，助推要素禀赋优化、信息不对称缓解、资源高效利用、价值链国际化和利益分配均衡，为农业高质量发展注入新动能。
（一） 推动农业资源重构，实现要素高效配置
人工智能技术发挥要素禀赋优化作用，推动农业生产由经验驱动转向数据驱动，为农业高质量发展筑牢根基。在育种领域，依托物联网与信息化基础设施，企业和科研机构在大规模采集环境数据、表型数据以及作物病虫害数据的基础上，构建科研育种数据库，借助深度学习等算法模型对性状表现与环境因子进行建模，形成包含目标性状组合、适宜生态区划和技术路径的综合育种设计方案[25]。与传统依赖育种者经验和小样本试验的方式相比，人工智能显著缩短了育种周期并降低了试验成本[26]，全面提升种质资源挖掘与利用效率。在产前规划领域，中化现代农业有限公司打造的 MAP数智平台具有代表性。该平台整合土壤检测、气象数据、作物长势和市场需求等多源数据，利用机器学习模型对不同地块、不同品种的产量、收益和风险进行情景模拟和综合评估，据此为农业经营主体提供播前种植规划和精准适配的种植方案。2022年，MAP数智平台线下服务面积超过 2800万亩，实现粮食增产 24亿斤，体现出人工智能通过优化土地要素配置和品种组合，提升区域农业综合生产能力的实践效果①。上述实践表明，人工智能技术通过算法建模和决策支持，直接参与要素禀赋重组和生产函数重塑。
（二） 促进产销高效对接，提高产品交易效率
人工智能通过价格和需求预测、智能匹配和信用评估等环节的介入，推动农业信息由被动获取转向主动匹配。具体而言，部分地区依托人工智能技术构建农产品价格和需求预测系统，建立时间序列和因果分析模型，预测主要农产品短期价格走势和需求变化情况，向农业经营主体进行实时推送，为其提供决策参考。与此同时，农产品电商和产地直供平台将智能推荐算法应用于“农产品 －采购商 －物流服务”的多边匹配，降低信息搜寻和谈判成本，有效提高交易效率。以吉林省汪清县黑木耳产业为例，盒马鲜生等平台型新零售企业以人工智能、物联网技术和云计算为支撑，打造线上线下一体化、仓储式销售及精准营销的市场触达体系，对历史销售数据和消费者偏好进行建模分析，实现产品组合和定价策略的动态优化，推动市场覆盖面的持续扩大和销售收益的显著提升[27]。在此过程中，人工智能技术通过对供需信息的深度挖掘和精准匹配，有效缓解了信息不对称问题。
（三） 助力精准农业发展，加快绿色低碳转型
人工智能技术依托精准感知、智能分析和自动控制能力，推动农业生产从粗放高耗向高效集约转型。在精准种植领域，天津市武清区“智慧农田示范区”项目整合 1.2万亩零散耕地，建成集 “AI＋物联网 ＋大数据”于一体的标准化农田，通过部署土壤传感器、无人机巡检系统，实时采集多维数据，由人工智能决策平台对多维数据进行分析和建模，生成差异化施肥、灌溉和植保方案，再由智能灌溉系统和高端农机装备精准执行，实现水肥药的按需精准施用和作业路径优化，土地产出率直接提升 18％②。在智能养殖领域，重庆市“生猪产业大脑 2．0＋未来猪场”集成应用环境传感器、电子标识和视频监控等设备，运用人工智能技术对生猪生长状态和疾病风险进行识别与预测，并自动调整饲喂配方和环境控制参数，实现精准饲喂、智能环控和能耗控制，人工成本降低约 20％，饲料浪费减少约 10％，每头生猪的养殖成本可节省 100至 200元③。与依赖人工经验调节的传统模式相比，人工智能通过对生产过程的精细感知和实时决策，推动资源高效利用和绿色低碳生产。
（四） 赋能产业链延伸升级，提升农产品综合竞争力
人工智能技术助力提升加工、仓储物流和营销环节的标准化、品牌化水平，为农产品价值链延伸升级提供了重要支撑。在农产品加工环节，企业利用计算机视觉、近红外光谱和农业机器人等人工智能技术，对农产品进行在线检测和智能分级分拣，实现对外观缺陷、内部品质和规格等级的自动识别[28]，减少人为误判，提高品质一致性和标准化程度。在仓储环节，通过对环境温湿度、库存周转率和订单结构等数据的算法分析，构建智能仓储调度和库存优化模型，降低农产品损耗率，确保其有效流通和增值[29]。以汪清县黑木耳产业为例，依托平台企业构建的智能供应链体系，当地黑木耳产业由小、散、乱的初级原料供给向标准化加工、品牌化销售转变[27]。人工智能在此过程中发挥了对质量控制、供应链协同与市场营销的综合赋能作用，有助于提升特色农产品的品牌影响力和综合竞争力，为其进一步嵌入全球农产品价值链中高端环节奠定基础。
（五） 增强小农户自我发展能力，优化利益分配格局
人工智能技术增强小农户能力、拓展参与渠道，有望缓解农业领域长期存在的利益失衡问题。一方面，面向农户的智能服务平台将人工智能技术嵌入种植方案推荐、在线培训和技术问诊等模块，根据农户所在地区、种植结构和历史生产数据，提供“按户、按田”的个性化决策建议，帮助其降低信息不对称和决策失误所带来的收入波动，增强参与产业链合作与分工的能力基础。另一方面，各类电商平台借助人工智能技术分析消费者品类偏好和购买行为，实现产品信息的精准推荐和差异化定价，提高上游农产品被识别和被购买的概率，使其有机会分享品牌溢价和渠道增值收益[30]。此外，人工智能技术支撑农产品溯源平台建设，对各环节的成本和收益进行精细核算，为构建“风险共担、利益共享”的分配机制提供算力支撑和治理工具。
四、 人工智能驱动农业高质量发展面临的困境
随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，我国通过一系列举措推动农业领域技术创新，各类人工智能技术成果逐渐与农业农村深度融合，农业数字化、智能化水平持续提升，催生新技术、新业态、新模式，有效赋能农业现代化发展全流程。然而，相较于一般意义上的农业数字化，人工智能技术在农业领域的应用具有对数据和算力依赖度大、算法复杂度高、场景异质性强等特征，在应用过程中面临一系列现实困境。
（一） 关键核心技术存在短板，农业场景适配算法不足
关键核心技术是国家产业安全与经济发展的战略基石，具有高投入、长周期、知识高度复杂、嵌入性强、关键核心部件市场被寡头垄断以及核心技术突破依赖商用生态等特征[31]。近年来，我国科技研发能力不断提高，在智能感知、机器视觉、语音识别等领域取得积极进展，但整体来看，人工智能底层软硬件和基础算法仍存在一定短板。一方面，我国人工智能底层技术供给与技术储备不足，在芯片、操作系统、基础框架等技术上对外依存度较高[10]。就农业领域而言，我国农业科技投入强度不足 1％，远低于联合国公认的能够产生原始创新的 2％目标[32]；农业领域人工智能基础研究与前沿技术储备相对薄弱，存在“重应用、轻基础”的路径依赖。另一方面，农业场景本身具有小样本、异质性强、多噪声等特点，导致通用算法在迁移到农业场景时识别精度和稳定性明显下降。目前针对遥感影像、作物病虫害识别、畜禽行为监测等农业细分场景的专用算法体系和开源工具尚不完善，一些试点示范项目往往依赖项目组定制化开发，跨区域推广和大规模复制的能力有限，制约了人工智能技术在农业领域的深度普及和规模化应用。
（二） 农村基础设施较为薄弱，高门槛阻碍小农户采用
基础设施是人工智能技术蓬勃发展的前提。近年来，我国农村基础设施水平总体有所改善，但更多满足的是基本信息化需求，距离支撑人工智能系统稳定运行尚有较大差距。一是网络与算力基础支撑不足。2024年，我国农村地区互联网普及率为 674％，低于城镇地区 179个百分点 （见图2），城乡数字鸿沟和区域差异明显；同时宽带接入质量不高，难以满足信息传输、智能感知和实时决策的要求，边缘计算节点布局不完善，难以支撑田间端侧智能设备的本地推理和在线学习。二是感知与采集设施覆盖有限。农业物联网传感器、无人机、智能农机等智能装备在东部地区和规模化经营主体中应用较多，但在中西部地区、小农户群体中的应用率仍然较低，数据采集端的空间分布不均衡，直接制约了人工智能模型的训练与应用。三是高昂的应用成本和技术鸿沟进一步阻碍小农户采纳人工智能技术。农业人工智能系统的应用往往需要土壤监测设备、高清摄像头、自动控制终端等硬件和配套的软件服务，小农户的经营规模和资金实力有限、风险承受能力较弱，难以承担较高的前期投入和长期维护费用。尽管部分地区开展了智能设备购置补贴和试点应用，但由于缺乏技术指导和稳定的运维服务，许多小农户仍难以掌握和运用相关技术。
图22020—2024年我国城乡地区宽带接入情况和互联网普及率数据来源：《中国互联网络发展状况统计报告》
（三） 涉农数据资源分散，算法训练与模型迭代支撑不足
数据是赋能人工智能发展的重要引擎，更是塑造发展优势的战略性资源。当前，我国农业领域已经积累了数量可观的生产、经营和管理数据，但缺乏系统化统筹安排，难以形成高质量动态数据流[33]。一是数据采集主体多元、口径不统一。农业农村部门、科研机构、企业平台和基层组织分别掌握不同维度的数据，格式多样、存储零散、缺乏统一的数据标准等因素导致信息无法实现跨部门、多平台互联互通，直接削弱了数据价值。二是高质量标注数据严重不足。人工智能模型的训练需要大规模、结构化、标注清晰的数据集，而农业数据往往存在缺失多、噪声大、标注成本高等问题，特别是在作物长势监测、病虫害识别、畜禽行为分析等细分领域，高质量标注数据集尤为稀缺。此外，不同主体之间对数据权属和收益分配的界定不清，加之对数据安全与隐私泄露的担忧，使得数据共享意愿普遍不高，形成“数据孤岛”。因此，农业领域人工智能算法难以获得持续、高质量的数据供给，模型训练与迭代优化十分受限，通用模型难以形成，削弱了人工智能赋能农业高质量发展的整体效能。
（四） 复合型专业型人才短缺，成果应用推广有待优化
复合型人才梯队建设是把握人工智能机会窗口的首要条件，高素质劳动力群体是构成技术突破与持续创新的第一资源。然而，当前我国农业农村发展面临人力资本数量与质量的双重约束。一方面，“人工智能 ＋农业”领域的技术研发需要大批优秀复合型人才，但兼具人工智能技术和农业知识的复合型人才明显不足，高校人才培养体系和课程设置与产业实际需求脱节，尽管以南京农业大学、西北农林科技大学、华中农业大学等农业类高校为代表的院校相继开设智慧农业、农业智能装备工程等学科交叉融合类本科专业与硕博点，但大多处于起步探索阶段，尚未形成完善的教育教学体系和科学有效的人才培养模式。另一方面，我国基层农技推广的信息化人才队伍建设亟待加强，农技人员对智能农机装备、人工智能系统的掌握程度不高、理论知识相对缺乏，难以将复杂的算法模型转化为农户易于理解和采纳的操作方案，导致先进技术难以为农业生产一线提供支持；同时，广大传统农民整体受教育程度不高，对人工智能技术缺乏了解、信任度不高，数据采集和终端操作能力偏低，导致先进人工智能技术和创新成果的应用落地存在“最后一公里”困境。
五、 人工智能驱动我国农业高质量发展的推进路径
针对人工智能驱动农业高质量发展面临的困境与挑战，应坚持问题导向和系统观念，着力从推进关键技术攻关、基础设施完善、数据体系建设和人才队伍培育等环节入手，以充分释放人工智能的正外部性，赋能农业高质量发展。
（一） 推进关键技术攻关，加快技术转化推广
在技术创新攻关方面，要坚持基础研究与场景应用并重，持续推动农业领域人工智能核心技术攻关与成果转化，强化底层软硬件和基础算法布局。从国家层面统筹部署农业人工智能相关科研计划，引导科研机构、高校和企业等多主体协同创新，聚焦农业机器人专用传感器、高精度农业导航芯片、农用计算机视觉算法等领域开展联合技术攻关，提升关键零部件和基础软件的自主研发能力。在技术推广应用方面，突出农业场景的算法适配与模型优化，围绕病虫害监测、畜禽行为分析、复杂环境感知等典型应用场景建设开放共享的算法库和模型库，推动形成可迁移、可复用的 “通用 ＋专用”农业人工智能模型体系。同时，进一步完善成果转化机制，加快关键技术从实验室走向大田，形成技术研发、试点示范、推广应用的一体化机制，定期遴选具有代表性的农业人工智能应用场景；将人工智能技术纳入农业技术推广范围，引领带动小农户采纳人工智能技术。
（二） 完善农业基础设施，构建人工智能服务体系
一是加快推进农村宽带网络升级，优化算力资源布局。引导上下联动、多方参与，全面提高边远地区网络的覆盖率和稳定性，为智能感知、远程控制和实时决策提供必要的通信与算力支撑；在考虑地区差异的基础上组织实施试点项目，支持有条件的地区率先建设区域性农业算力平台和云端模型服务平台，为农业经营主体提供按需调用的算力与算法服务。二是鼓励新型农业经营主体和小农户应用人工智能技术。围绕传感器、无人机、智能农机等农业人工智能装备，完善设备购置补贴、专项贷款、融资租赁等支持政策，鼓励通过“设备共享、服务外包、托管经营”等模式提高设备利用率和覆盖面，推进人工智能技术融入农业生产加工全链条。此外，针对小农户群体，可探索将人工智能技术嵌入社会化服务体系，由合作社、龙头企业等规模化主体集中采购和运维智能装备，为分散农户提供全方位、一站式人工智能技术服务，以服务收费代替大额一次性投资，降低技术采纳门槛。
（三） 建设高质量农业数据体系，构建安全共享机制
一是完善涉农数据标准体系，加快建设农业大数据平台。明确农田地块、作物类型、生产过程、投入品使用、农机作业、生态环境等核心数据要素的标准规范和编码体系，推动不同地区、不同平台之间的数据接口和指标口径统一，为数据融合利用奠定基础。二是重点建设高质量标注数据集。围绕农业灾害预警、作物病虫害识别、畜禽健康监测等重点领域，组织产学研多方开展数据采集与标注工作，建设一批覆盖典型作物、代表性区域和主要生产环节的农业人工智能训练数据集，为算法研发和模型训练提供坚实支撑。三是要建立和健全数据确权、授权和安全保护制度。通过签订数据共享协议、采用匿名化处理和数据脱敏等方式，明晰各方在农业数据使用中的权利与责任，保障数据主体的合法权益。在条件成熟的领域探索新型隐私保护计算模式，在不直接共享原始数据的前提下实现模型共享与协同训练，推动实现农业数据资源的安全共享、协同利用。
（四） 加强人才队伍建设，开展分层分类培训
一是加快培养复合型专业技术人才。深化农林类高校人才培养机制和课程体系改革，注重农业人工智能、智慧农业系统等交叉学科专业技术人才的培养，完善课程体系和实习实践环节设计，鼓励高等院校、科研机构与人工智能企业开展密切合作，帮助学生在算法开发、系统集成和农业场景应用等方面开展实践训练，提升人才培养和产业需求的匹配度。二是提升基层农技人员和新型农业经营主体对于人工智能技术的理解和应用能力。针对农技推广人员，组织开展面向数据采集、系统操作和结果解读等内容的培训活动，提升其对人工智能技术的解读和应用能力；针对新型农业经营主体，开发适配其需求的简易版人工智能应用工具和学习课程，提升其在实际生产中使用智能系统的能力。三是面向广大农户开展分层分类的素养提升活动。通过技术培训班、专业人员现场指导、远程教育平台等多种方式普及人工智能基本知识和典型应用场景，弥合认知和技能鸿沟，增强其运用人工智能技术的积极性，推动人工智能技术进村入户、实践落地。
① 资料来源：《农业科技创新整体迈进世界第一方阵》，http://paper.people.com.cn/rmrb/html/2024－05/3/nw．D110000renmrb＿20240531＿4－09.htm。
② 《中共中央国务院关于进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的意见》，https://www.Gov.cn/gongbao/2025/issue＿11906/202503/content＿7011166.html
③ 《国务院关于深入实施“人工智能 ＋”行动的意见》，https://www.Gov.cn/zhengce/zhengceku/202508/content＿7037862.htm。
① 人民日报社论：《牢牢把握高质量发展这个根本要求》，http://theory.People.com.cn/n1/2017/1221/c40531－29719990.html。
① 资料来源：《典型案例：智慧大田社会化服务模式》，https://www.Moa.gov.cn/ztzl/zhnyzxd/dfsj/202505/t20250512＿6473864.htm。
② 资料来源：《用人工智能赋能乡村产业振兴》，http://epaper.tianjinwe.com/tjrb/h5/html5/2025－10/05/content＿143084＿2690028.htm。
③ 资料来源：《重庆发布“生猪产业大脑 2.0＋未来猪场”模式———用数字技术改写生猪产业》，https://m.12371.gov.cn/app/template/displayTemplate/news/newsDetail/6125/489397.html。