以人工智能赋能农业高质量发展
时间：2025-11-13 10:49:25 作者：匡远配 周心雨 来源：农民日报
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正深刻重塑全球农业生产方式。推动人工智能与现代农业融合发展，是发展农业新质生产力、推进乡村全面振兴、加快农业强国建设的必由之路、创新之路和希望之路。
实践层面，人工智能正在深入农业产业链条各环节。在种植领域，部分领军企业和示范区已率先突破。例如，湖南益阳建成了再生稻智慧农场，2024年全年生产稻谷1265.28公斤，实现增产降本。在流通环节，人工智能助力构建智慧供应链与全程可追溯系统，优化冷链调度降低损耗，并催生智慧农业社会化服务、精准农业保险、农产品电商等新业态，拓宽农民增收渠道。但这些智慧技术应用多集中于大型农企或示范项目，尚未实现规模化推广，覆盖范围有限，广大中小农户参与度依然较低，且面临成本高昂、技术标准不统一、商业模式可持续性待验证等挑战，智慧农业要从“盆景”走向“风景”仍任重道远。
筑牢数字底座，破解“数据孤岛”与基础设施短板。数据是人工智能应用的核心要素，基础设施是技术落地的前提支撑。一是构建一体化农业大数据平台。整合政企多方数据资源，建立覆盖“天地空”的农业信息采集体系。重点汇聚气象卫星数据、土壤墒情数据、作物生长数据、市场交易数据等，设立农业数据中枢，打破部门与区域数据壁垒。二是加快乡村数字基础设施升级。针对一些地区丘陵山区占比大、网络覆盖不均的问题，在粮食主产区、特色农业带通过共建共享基站、采用卫星互联网补充等低成本解决方案。三是统一农业数据与技术标准。参考国家《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，由政府相关部门牵头，联合科研院所、人工智能协会等单位，制定地方标准、明确数据采集格式、智能装备接口协议、病虫害识别阈值等关键指标，避免“各自为战”。
聚焦重点场景，推动人工智能向农业全产业链渗透。立足农业优势产业，围绕生产、加工、流通与服务等关键环节，打造一批可复制、可推广的AI赋能典型应用场景。一是强化“AI+粮食安全”核心应用。在水稻、油菜等主粮领域，加快推广无人农场模式，建设“AI+粮食”示范标杆基地。二是突破“AI+特色农业”瓶颈。面向柑橘、茶叶、生猪等特色产业，开发适配性强的人工智能应用解决方案。在柑橘产区推动智能分拣中心建设，实现品质精准检测与分级，强化品牌竞争优势；在茶叶领域推进采茶机器人等智能装备研发与应用，缓解劳动力结构性短缺问题；在生猪养殖中推广“AI+养殖”模式，通过智能识别与精准饲喂提高生产效益，加强疫病风险预警，提升养殖现代化水平。三是培育“AI+农业服务”新兴业态。建设“线上+线下”融合的农业社会化服务体系。线上集成农技专家资源，提供智能诊断与种植方案定制服务；线下推动县级AI农技服务中心建设，强化技术落地支持。
完善保障机制，营造人工智能应用良好环境。人工智能与农业的融合是一项系统工程，需从政策、金融、安全、人才等方面构建全方位保障体系。一是强化政策协同与人才支撑。可探索成立农业人工智能发展领导小组，统筹农业农村、科技、财政等部门资源，明确年度目标、责任分工。构建多层次人才体系，在科研院所设立“农业人工智能”交叉学科，培养复合型人才。依托“头雁”项目、高素质农民培训，吸引人工智能领域专家服务“三农”。二是创新金融支持。鼓励金融机构开发“AI农机贷”“数字农业项目贷”等专项产品，对农户购买智能设备给予优惠贷款支持；推动金融机构联合推出“AI农业保险”，将病虫害识别、产量预测等数据作为定损依据，缩短理赔时间，同时建立与创新金融产品配套的风险共担机制和监管措施，确保其可持续性和稳定性。三是保障数据安全。建设农业人工智能安全监管平台，对农业数据的采集、存储、使用进行全程监控；定期开展农业人工智能模型安全评估，防范算法歧视、数据泄露等风险，确保技术应用安全、可控、普惠。
（作者单位：湖南乡村振兴战略研究院）
实践层面，人工智能正在深入农业产业链条各环节。在种植领域，部分领军企业和示范区已率先突破。例如，湖南益阳建成了再生稻智慧农场，2024年全年生产稻谷1265.28公斤，实现增产降本。在流通环节，人工智能助力构建智慧供应链与全程可追溯系统，优化冷链调度降低损耗，并催生智慧农业社会化服务、精准农业保险、农产品电商等新业态，拓宽农民增收渠道。但这些智慧技术应用多集中于大型农企或示范项目，尚未实现规模化推广，覆盖范围有限，广大中小农户参与度依然较低，且面临成本高昂、技术标准不统一、商业模式可持续性待验证等挑战，智慧农业要从“盆景”走向“风景”仍任重道远。
筑牢数字底座，破解“数据孤岛”与基础设施短板。数据是人工智能应用的核心要素，基础设施是技术落地的前提支撑。一是构建一体化农业大数据平台。整合政企多方数据资源，建立覆盖“天地空”的农业信息采集体系。重点汇聚气象卫星数据、土壤墒情数据、作物生长数据、市场交易数据等，设立农业数据中枢，打破部门与区域数据壁垒。二是加快乡村数字基础设施升级。针对一些地区丘陵山区占比大、网络覆盖不均的问题，在粮食主产区、特色农业带通过共建共享基站、采用卫星互联网补充等低成本解决方案。三是统一农业数据与技术标准。参考国家《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，由政府相关部门牵头，联合科研院所、人工智能协会等单位，制定地方标准、明确数据采集格式、智能装备接口协议、病虫害识别阈值等关键指标，避免“各自为战”。
聚焦重点场景，推动人工智能向农业全产业链渗透。立足农业优势产业，围绕生产、加工、流通与服务等关键环节，打造一批可复制、可推广的AI赋能典型应用场景。一是强化“AI+粮食安全”核心应用。在水稻、油菜等主粮领域，加快推广无人农场模式，建设“AI+粮食”示范标杆基地。二是突破“AI+特色农业”瓶颈。面向柑橘、茶叶、生猪等特色产业，开发适配性强的人工智能应用解决方案。在柑橘产区推动智能分拣中心建设，实现品质精准检测与分级，强化品牌竞争优势；在茶叶领域推进采茶机器人等智能装备研发与应用，缓解劳动力结构性短缺问题；在生猪养殖中推广“AI+养殖”模式，通过智能识别与精准饲喂提高生产效益，加强疫病风险预警，提升养殖现代化水平。三是培育“AI+农业服务”新兴业态。建设“线上+线下”融合的农业社会化服务体系。线上集成农技专家资源，提供智能诊断与种植方案定制服务；线下推动县级AI农技服务中心建设，强化技术落地支持。
完善保障机制，营造人工智能应用良好环境。人工智能与农业的融合是一项系统工程，需从政策、金融、安全、人才等方面构建全方位保障体系。一是强化政策协同与人才支撑。可探索成立农业人工智能发展领导小组，统筹农业农村、科技、财政等部门资源，明确年度目标、责任分工。构建多层次人才体系，在科研院所设立“农业人工智能”交叉学科，培养复合型人才。依托“头雁”项目、高素质农民培训，吸引人工智能领域专家服务“三农”。二是创新金融支持。鼓励金融机构开发“AI农机贷”“数字农业项目贷”等专项产品，对农户购买智能设备给予优惠贷款支持；推动金融机构联合推出“AI农业保险”，将病虫害识别、产量预测等数据作为定损依据，缩短理赔时间，同时建立与创新金融产品配套的风险共担机制和监管措施，确保其可持续性和稳定性。三是保障数据安全。建设农业人工智能安全监管平台，对农业数据的采集、存储、使用进行全程监控；定期开展农业人工智能模型安全评估，防范算法歧视、数据泄露等风险，确保技术应用安全、可控、普惠。
（作者单位：湖南乡村振兴战略研究院）
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