【摘要】把农业建成现代化大产业，关键在科技进步和创新。“十五五”时期，推动人工智能与现代农业深度融合，牢牢把握统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业的总体要求，聚焦关键着力点，推动人工智能在农业生产全链条、各环节发挥更大效用。针对人工智能在农业领域应用面临的现实挑战，从要素激活、技术攻关、人才优化、利益联结四端发力，不断提升农业综合生产能力和质量效益，为全面推进农业农村现代化、加快建设农业强国提供坚实保障。
【关键词】人工智能 现代农业发展 关键着力点 “四个农业” 【中图分类号】F323.3 【文献标识码】A
习近平总书记强调：“农业现代化，关键是农业科技现代化。”①这一重要论断，深刻阐明科技赋能是推进农业农村现代化的关键所在。党的二十届四中全会，作出全面实施“人工智能+”的重大部署。2026年中央一号文件要求，“因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合”。②“十五五”规划纲要，以专节部署“强化农业科技和装备支撑”。以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革正加速向现代农业领域深度融合，产业链关键环节应用场景日益丰富，提质增效与减损降耗的赋能效果初步显现。
统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业
“十五五”规划纲要提出，“统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业，把农业建成现代化大产业”③，为人工智能技术在农业领域的深度应用指明主攻方向和落地场景。
以智慧育种与智能装备赋能科技农业。人工智能正以优良品种繁育和农机装备升级为关键载体，通过技术赋能推动传统农业发生变革。在种业创新上，智慧育种正加速迭代。目前，我国农作物自主选育品种面积占比已超过95%④，面对日益复杂的育种需求，人工智能与生物技术深度融合，依托大数据与算法模型，推动我国育种范式从“试验选优”向“计算选优”加速转变。这一转变有效突破传统育种的效率瓶颈，不仅大幅缩短育种周期，而且为培育出高产优质、抗逆广适的新品种提供支撑，从源头提升种源安全保障水平。在农机装备上，智能农机正提档升级。面对“谁来种地、怎样种好地”的现实考题，农机装备的智能化升级与应用成为破局关键。一方面，通过装备普及规模化，缓解农业劳动力供给不足的现实约束。农业农村部数据显示，2025年全国农作物耕种收综合机械化率达到76.7%，农用无人机保有量超过30万架、年作业面积突破4.6亿亩⑤，实现农业劳动力的有效替代。另一方面，通过作业模式协同化，提升农业生产的精准性与作业效率。从智能高速插秧机、北斗导航拖拉机，到植保无人机与大型高端联合收获机械，多机协同与集成应用将“耕、种、管、收”全流程纳入精准化、标准化轨道。这种以“智”提“质”的变革，是向科技要产量、要质量的生动实践，驱动我国农业向规模化、集约化、现代化的方向稳步发展。
以智能管控与立体监测赋能绿色农业。推进农业全面绿色转型，要以资源环境承载力为前置约束，协同推进降碳、减污、扩绿、增长。一方面，精准管控农业投入品，从源头推进降碳减污。针对化肥农药粗放施用所导致的面源污染、耕地质量退化等突出问题，依托田间物联网、智能作业装备与大数据决策系统，有助于实现化肥农药等农业投入品的按需精准施用。例如，陕西杨凌示范区数据显示，相比传统漫灌，智能灌溉系统可节水40%以上，肥料利用率提升20%⑥，推动农业生产由“大水大肥”的粗放模式向“精准高效”的低碳循环模式转型。这既有效落实化肥农药减量增效的政策要求，也能切实保障耕地质量与生态安全。另一方面，完善生态监测网络，提升绿色减灾能力。覆盖卫星遥感、航空遥感与地面传感器的天空地一体化生态监测体系，可以实现对土壤墒情、作物病虫害及极端天气等全天候的动态追踪，化事后被动救灾为事前主动防范。以新疆番茄绿色防控体系为例，通过智能虫情监测预警网络，主产区虫果率成功控制在1%以内，减损成效显著。
以标准规范与智能监管赋能质量农业。人工智能的深度嵌入，将无形的质量承诺转化为有形的规范约束，为构建覆盖全链条的标准体系与监管体系注入新的技术动能。驱动标准体系数智化落地，规范农业生产模式。人工智能凭借深度学习与算力支撑，将宏观的农业生产质量规范，精准转化为智能农机微观作业的技术参数。以2025年高端智能农机装备国家标准为例，《农业机械北斗自动驾驶系统》将水平定位精度严格设定在±2.5厘米以内，《大型全喂入联合收割机》以小麦含杂率降低40%为新机标配监测终端标准⑦。此类数智化标准的出台，推动农机作业由“人工操作”向“精准自动”转变，为农业生产的标准化与品质把控提供刚性保障。支撑完善全链条智能监管机制，破解农产品信息不对称。人工智能通过构建主体全覆盖、环节全嵌入、数据全贯通的大数据平台，使监管从抽样检测走向全过程追溯。在治理实践中，“人工智能+区块链”的技术融合正发挥关键作用。海南省三亚市推行豇豆“一捆一扎、一扎一码”溯源模式，通过规模发放二维码标签，完成农产品最小包装单元的全程信息录入与溯源⑧，以技术信任替代传统经验信任，在生产与消费两端重构稳固的市场信任机制。
以数据预测与智能营销赋能品牌农业。人工智能正作为关键的新型生产要素深度融入农业品牌建设，全面提升农产品的附加值与市场影响力。从需求侧看，人工智能基于海量消费数据与机器学习算法，能精准预测市场审美与购买偏好，让产品选择、包装设计等环节前置，确立消费反向指导生产的“以销定产”模式。例如，企业可以通过构建人工智能大数据模型，抓取线上销售数据和消费者反馈关键词，在短时间内即可优化产品设计，此类应用不仅显著提升研发效率、降低人力成本，而且从源头上化解市场供需错配风险，为品牌信任构建提供技术支撑。从供给侧看，人工智能通过智能营销手段，将品牌价值精准传递给目标消费群体。借助场景化展示、溯源信息可视化等多样化传播渠道，将产品背后的品质标准、地域文化、生产故事转化为可感知的品牌叙事，在生产者与消费者之间建立起直接连接，为品牌增值奠定市场基础。例如，广西西林依托“人工智能+溯源+品牌”模式，以溯源信息可视化为支撑，将品质标准与地域品牌有机融合，成功开拓砂糖橘的海外市场。数据预测与智能营销的协同运用，有利于打通品牌价值从创造到实现的全链条，推动农业从规模扩张向价值提升转型，最终实现优质优价与产业增效。
人工智能与现代农业深度融合的现实挑战
我国人工智能与现代农业融合，整体仍处于局部探索与典型示范阶段，规模化、系统性的产业赋能效应尚不充分，要坚持问题导向，在深化应用中精准施策。
农业数据体系建设有待完善，一定程度上弱化人工智能赋能的要素支撑。数据是人工智能赋能现代农业的基础。当前，我国农业数据体系建设仍处于发展阶段，优质数据供给能力和融通性水平仍有提升空间，影响人工智能预测精度和整体效能的充分发挥。人工智能的效能依赖海量、高质量的数据，而农业数据一定程度上存在缺失多、噪声大、失真率高等问题，尤其在病虫害识别、产量预测等领域，高质量数据集的稀缺导致模型训练不足、技术效能无法释放，现代农业精准种植、科学管理的目标难以落地。人工智能的有效运行需要气象、土壤、市场等多领域数据的融合输入，当前涉农数据存在碎片化问题，各部门数据标准不一、接口不兼容，数据互通共享受阻。这种“数据孤岛”现象，会影响人工智能的全局分析能力与综合挖掘各类数据的能力，其在种养、加工、流通等全产业链环节中的智能统筹与调度作用，也会受到一定影响。
智能技术供需匹配有待优化，一定程度上制约人工智能赋能的实效转化。人工智能在农业领域的落地实效，取决于技术与农业生产场景的适配及其向实际生产力的转化效率。当前，我国农业人工智能在底层创新和实际需求对接方面还存在提升空间，技术成果的赋能潜力尚未充分释放。一方面，持续提升关键核心技术创新水平，以更好地适配复杂多样的农业生产场景。人工智能的有效运行，离不开强大的基础算法支撑。截至2025年底，我国国内高价值发明专利数量达229.2万件，七成来自战略性新兴产业；目前，我国拥有全球61%的人工智能专利、约2/3机器人相关专利。⑨同时也要看到，部分专利集中在应用层，在基础框架、核心算法等底层技术领域的布局相对薄弱，专利质量与转化效能有待进一步提升。此外，农业生产具有季节性、地域性及作物特异性，现实环境高度复杂且非标准化，对底层技术的适配能力提出更高要求。⑩现有的机器视觉等人工智能技术在与农业生产场景的深度融合方面，仍有进一步优化的空间，赋能效果有待持续提升。另一方面，着力推动技术研发与农业产业需求精准衔接，切实增强技术转化效果。受市场需求驱动，农业智能化研发多侧重于精准种植与智慧管理等应用层面的开发，需进一步畅通技术供给方与生产主体之间的需求对接，加快推出面向广大普通小农户的轻量化、低成本、易操作的推广方案，在扩大试点范围中持续提升技术转化效果，使其更好地成为支撑现代农业发展的实际生产力。
复合人才培育体系有待健全，一定程度上制约人工智能赋能的人机协同水平。人工智能在农业领域的深度应用，既需要兼具专业知识与智能算法的复合型人才支撑，又需要具备一定数字素养的农业从业者。当前，我国农业人才体系建设滞后，人才的供需错位已成为阻碍人机高效协同的关键制约。一方面，加大复合型人才培养力度，为人工智能应用提供更充分的智力支撑。农业人工智能的发展离不开跨学科人才，高校相关培养体系尚处于起步阶段，课程设置与产业实际需求的契合度有待提升，人才供需结构还有待进一步优化，以更好支撑人机高效协同。着力改善农村工作环境及薪酬待遇，让高端人才“引得来”、本土人才“留得住”，为人工智能在农业领域的原创性突破和技术落地夯实人才根基。另一方面，农业从业者的数字素养是影响人工智能应用下沉的重要因素。人工智能的规模化普及需要应用者具备一定的设备交互和操作能力，而我国农业从业者老龄化、低学历特征相对突出。第七次全国人口普查显示，乡村60岁及以上人口占比达23.8%。⑪同时，受传统种植习惯和风险规避心理影响，有的农户对智能装备的采纳意愿不强、操作能力不足，难以实现人机之间的精准协同与有效交互，影响智能设备在农业生产中发挥其应有价值。
投入收益分配机制有待平衡，一定程度上限制人工智能赋能的规模普及进程。人工智能在农业领域的规模化落地，亟需经济可行性与利益公平性的双重支撑。一方面，智能化要素投入成本与农业收益的匹配程度，会影响农业人工智能的推广普及情况。人工智能装备的配备往往投资高、回报周期长，而农业本身的比较效益相对偏低。在微薄的利润空间下，经营规模分散的中小主体无力承担高额智能装备购买与后续维护费用，导致人工智能应用仅局限于少数大型示范农场，难以在农业领域实现技术驱动的规模化普及。另一方面，资本集约引发的利益分配失衡，在一定程度上会阻碍人工智能赋能生态的良性循环。人工智能的持续演进，离不开全产业链的数据支撑与场景开放，而在市场主导下，少数技术企业凭借资金与技术优势在利润分配中占据较大份额，作为数据提供者和技术使用者的农民所分享的利益相对有限。这种分配格局可能扩大城乡数字差距，挫伤小农户参与现代农业发展的积极性。构建更加公平的利益共享机制，有助于夯实人工智能推广的群众基础，促进形成技术增效、农户受益与数据回流的良性循环体系。
推动农业人工智能从“点上示范”走向“面上突破”
加快建设农业强国和推进农业农村现代化，要立足现代农业发展实际，在扩面提质中加快释放人工智能的产业赋能效应。
健全农业数据要素体系，激活人工智能赋能动能。构建数据采集、整理、流通和利用一体化的数据要素体系，激活人工智能赋能现代农业发展的基础动能。扩充优质农业数据供给，夯实人工智能算法模型训练基础。以统一的数据标准，建立覆盖农业生产全过程数据采集规则，为人工智能大模型和智能算法训练优化与落地应用，提供可靠的数据支撑。同时，针对农业生产中具体场景，细分差异化数据采集要求，确保农业数据集的质量提升与高效整合，以满足人工智能在不同农业生产场景中的适配需求。打通涉农数据流通壁垒，深化数据要素支撑人工智能赋能的应用价值。搭建多主体参与的数据共享平台与可信数据空间，进一步完善农业数据流通协调机制，破除信息孤岛、数据碎片化、主体间信息不对称等壁垒。加速完善农业数据要素市场，推动农业数据从基础数字资源向高价值数据产品转化，以人工智能的场景化应用赋能现代农业。
攻坚人工智能关键技术，提升技术适配转化效能。技术创新与场景适配优化双向发力，提升人工智能赋能现代农业发展的转化效能。夯实技术研发创新能力，精准适配复杂农业场景。推动政校企携手打造农业人工智能技术联合体，围绕农情感知、精准决策、智能设备作业等关键方向开展联合攻关，集中突破农业人工智能算法、大模型与智能芯片等前沿技术，解决农业人工智能关键领域“卡脖子”难题，充分释放人工智能赋能现代农业的应用实效。锚定产业实际需求导向，提升人工智能转化实效。聚焦产前规划、产中作业、产后加工等现实应用场景，开展定制化人工智能设计，推动农业人工智能技术研发、科技成果转化和产品市场化推广形成闭环体系。进而依托示范应用、试点运行和动态追踪，不断优化农业人工智能设备的功能设置和操作方式，以实际应用倒逼人工智能技术迭代升级，实现人工智能供给与农业生产需求的有效衔接。
优化农业人才培育机制，补齐人力资本供给短板。培育复合型新农科人才与高素质农民队伍，为人工智能赋能现代农业发展提供智力支持。一方面，加大复合型人才培育力度，增强农业领域人才吸引力。在人才培养上，设立农学、信息技术、机械工程、数据科学交叉课程体系，全面培养既懂农业生产规律，又掌握人工智能技术的复合型新农科人才。在人才引进上，综合运用住房保障、岗位补贴、职业发展等多维激励措施，重点引进农业领域复合型应用人才，夯实人工智能赋能现代农业的基层支撑能力。另一方面，提升农业从业者数字素养，强化人机协同应用能力。下乡开设分层分类、按需施教的常态化农业人工智能培训课堂，重点进行面向农业场景的人工智能基础技能实操培训，增强生产一线农业从业者对农业人工智能的采纳意愿与协同应用能力，切实打通人工智能技术落地应用的“最后一公里”。
破解效益分配双重困局，激发规模推广内生动力。合理的收益机制能有效激发各类主体参与意愿，为农业人工智能技术普及提供持久活力。平衡智能化投入与收益关系，激发规模化应用动力。实施农业智能设备购置补贴、农业生产数字化改造专项扶持、农业低息信贷服务等政策，缓解农户采购智能设备的负担。农业人工智能企业则可根据农户生产规模和智能设备使用频率，推行设备租赁和分时使用等市场化供给方案。通过稳定农户对农业人工智能设备的应用预期，激活人工智能规模化推广的内生动力。优化产业利益分配格局，破除全产业链共享壁垒。构建合理的数据权益归属与利益分配机制，明确农民在农业人工智能发展中价值贡献，避免挤压农民价值分配空间。破除人工智能行业头部企业在数据资源与平台服务推广环节的资源垄断，推动人工智能与现代农业发展红利在各类经营主体间合理共享，形成多方共赢的可持续产业生态。
【注：本文系国家社科基金项目“中国式现代化粮食产业体系研究”（项目编号：25FJYB072）、国家社科基金项目“粮食产业‘三链协同’高质量发展效果评估与政策优化研究”（项目编号：23BJY188）阶段性成果】
【注释】
①《习近平关于国家粮食安全论述摘编》，北京：中央文献出版社，2023年，第48页。
②《中共中央 国务院关于锚定农业农村现代化 扎实推进乡村全面振兴的意见》，中国政府网，2026年2月3日。
③《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，《人民日报》，2026年3月14日。
④《“十五五”首个中央一号文件！粮食产量稳定在1.4万亿斤左右》，新华社，2026年2月3日。
⑤《国务院新闻办就加快农业农村现代化，扎实推进乡村全面振兴有关情况举行发布会》，中国政府网，2026年1月22日。
⑥《千亩麦田，一键灌溉！这就是杨凌智慧农业》，中国农科新闻网，2026年3月16日。
⑦《我国首次发布三项高端农机国家标准》，《农民日报》，2025年9月25日。
⑧《立法先行 智慧赋能——海南全面推动农产品质量安全承诺达标合格制度落地实施》，海南省农业农村厅网站，2026年2月24日。
⑨《知识产权聚活力 创新发展添动力》，国家知识产权局网站，2026年4月26日。
⑩毛世平等：《中国农业科技投入强度、结构及政策取向——兼论农业科技创新“最后一公里”的经费投入》，《农业经济问题》，2025年第3期。
⑪《第七次全国人口普查公报》，国家统计局网站，2021年5月11日。
责编/靳佳 美编/王梦雅
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