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一、引言 现阶段我国农业发展面临全球气候系统性变迁与人口结构深度转型的双重约束，在此背景下，国家已明确提出面向2035年的农业农村现代化战略图景。2024年中央农村工作会议指出，要推进农业科技力量协同攻关，加快科技成果大面积推广应用，因地制宜发展农业新质生产力。这一部署为农业领域的创新发展提供了战略指引，发展农业新质生产力的过程是通过各类创新要素的系统性整合与高效配置，突破传统农业发展的要素约束与模式局限，进而加速推动农业产业从生产方式到组织形态的深度转型，实现农业高质量发展(罗必良，2024)。农业生产力的培育和壮大，深刻影响农业强国建设，是增强农业竞争力、保证粮食安全和实现乡村振兴的关键突破口。2025年两会政府工作报告》也提出要持续开展“人工智能+”行动，推动人工智能赋能产业智能化、绿色化、高端化转型，培育壮大新质生产力。2025年中央一号文件提出“加快农业农村数字化赋能”，并强调要“以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力。支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景。”旨在通过人工智能（AI）为代表的数字化技术促进农业新质生产力发展，强化科技创新作为驱动农业新质生产力发展的重要支撑(黄季焜，2024)。由此，AI技术的创新应用成为促进农业新质生产力发展焦点和重要突破口。 已有研究认为，农业新质生产力的具体构成，主要涵盖颠覆性农业科技创新、创新性农业要素配置及农业产业转型升级三大核心范畴(王书龙等，2025)。其要素特征主要包括新型劳动力、新型劳动工具与新型劳动对象这三个核心维度(罗必良，2024)。而智慧农业是新型农业的发展范式，其运行以人工智能、大数据、云计算等现代技术为核心支撑，以互联网、物联网、物联网等网络空间为关键实现载体，旨在高效达成农业增产、农民增收与农村经济增长的综合目标(赵锦、吴嘉仪，2025)。数字农业则以详尽的数字信息为支撑，为农业价值链各主体的决策提供指引，其应用范围超越农业生产环节，覆盖生产、采后处理、市场准入、融资及供应链管理等全链条或部分环节(Trendov et al.，2019)。数字化和智慧化是农业新质生产力的技术支柱，而新质生产力又为前两者提供创新动能与制度保障。数字化业以全链条数据为基底，通过信息化手段优化农业决策，是发展农业新质生产力的基础支撑。智慧农业作为数字化的高阶形态，依托人工智能、物联网等技术实现智能分析与自动化执行，推动农业生产范式革新。而农业新质生产力则涵盖更广泛的系统性变革，其发展与运行并非仅依托于数字技术与智能系统的支撑，更强调颠覆性科技创新、新型要素配置和产业生态重构，其核心是通过全要素升级实现农业质的跃迁。其中，AI技术作为一类通用目的技术，具备广泛的适用范围、动态的演进特征，并拥有创新层面的互补属性。AI通过算法嵌入与自主控制实现劳动工具从“机械作业”到“自主智能”的纵向跃迁，并通过动态感知与预测优化实现对劳动对象的智能管控，通过认知增强与决策赋能推动劳动力的能力边界拓展，构建起“人一机一物”智能协同的农业生产体系，推动农业新质生产力从要素层面实现质的跃升。 然而，在AI技术赋能农业新质生产力的实践进程中，面临诸多现实困境。一是农业生产数据碎片化特征显著、实时性差，且基础设施与技术研究投入不足，AI技术难以有效赋能农业主体。加上农业场景的复杂性、异质性致使通用算法难以直接应用，需进行场景定制优化。二是我国农业生产主体结构呈现显著的“小农户主导”特征，第三次全国农业普查数据显示，全国小农户数量占农业经营主体的98%以上(段晋苑，2024)。这种小小规模、分散化、碎片化经营为特点的生产模式投资回报周期长、风险高，且产业链不均衡、生态环境协调不足，与AI技术大规模场景应用所要求的标准化、规模化、数据化场景特征存在天然矛盾，致使智能化应用所需的高额前期投资与农业经营主体有限的支付能力之间失衡，严重制约了AI技术在农业领域的深度推广应用。因此，深入探究AI赋能农业新质生产力的理论逻辑和过程机制，为政策制定提供科学的理论依据，已成为亟待解决的重要实践课题。 当前研究对AI赋能农业发展的研究主要聚焦于三个方面。一是AI的应用对农业发展的影响，有文献指出智能农业能够使农民摆脱传统农业生产方式的制约(李少岩等，2022)，构建智能化、高效化、可持续的现代化发展体系，通过努力形成应用、应用场景开拓等，全面激活大模型技术在农业新质生产力培育中的引擎作用(王娜、赵振波，2025)。AI与大数据深度融合可整合多重农业数据，实现精准种植与生产管理，助力农业实现全过程智能化发展(蔡乐荣, 2024)。AI助力农业教育变革，为农业发展建立人才储备(张丽丽等，2024)。二是AI赋能农业发展的路径探索，包括AI赋能区域农业发展的路径探析以及人工智能助力乡村振兴，AI在乡村建设中的双重属性(丁雷，2023)，以及如何完善配套制度设计以推动人工智能与乡村建设的深度融合及良性发展。有研究认为人工智能对农业发展的赋能主要通过智能应用重塑农业生产范式(陈国军、王国恩，2023)；三是AI在农业机械化领域的应用及效果，包括人工智能在气象灾害中发挥的精准预测与防止作用，基于实时数据的气象信息服务体系与自然灾害动态预警机制构建，助力提升粮食产量。AI在作物生长监控、水资源分析与土壤检测及产量提升的深度应用(杨嘉鹏、董荣，2024)，以及AI在种植业、畜禽畜牧业以及农产品溯源与分级等应用研究领域的赋能作用明显(兰玉彬等，2020)，且AI技术的应用能够积极发挥数字治理在乡村治理方面的作用(苏岚岚，2024)。 综上所述，当前学界对AI赋能农业新质生产力的理论机制探讨仍显著不足，特别是在AI如何通过要素重构、技术创新和产业融合机制全方位推动农业生产方式变革，以及在如何构建适配性政策体系以破除技术应用壁垒等关键问题上，尚未形成系统性的理论阐释框架，亟需系统性理论研究为破解农业新质生产力发展的重要瓶颈提供理论支持。农业新质生产力作为创新驱动下形成的更高效、更智能、更可持续的生产力形态，其培育与发展不仅需要技术创新的支撑，更需要理论层面的科学指引与政策层面的精准施策。基于此，本研究系统梳理并批判性审视既有研究成果，进而识别出当前理论探索中存在的薄弱环节与特拓展的研究空间。结合新生产要素理论，知识基础观以及创新生态系统理论，基于AI赋能新质生产力的典型实践探索，深入解构人工智能赋能农业新质生产力的理论机制，从农业要素配置优化、农业生产技术创新、农业产业组织重构三个维度构建理论分析框架，并通过嵌入典型案例分析探索促进人工智能与农业深度融合的实践路径。本研究助力完善农业新质生产力发展的理论体系，更为政府制定差异化、精准化的政策提供科学依据，进而推动我国农业高质量发展，实现乡村全面振兴。 二、AI赋能农业新质生产力的理论逻辑当前AI技术虽处于蓬勃发展的热潮期，但其在农业领域的场景化应用渗透仍显不足，且应用领域不平衡。本文选取新生产要素理论，知识基础观与创新生态系统理论解释AI赋能农业新质生产力过程中“赋能者眼点”“赋能机制”“赋能路径”三大难题，其核心逻辑在于三者围绕“创新赋能生产力”形成“要素供给—过程转化—系统支撑”的完整解释链条。三者分别聚焦创新的“物质基础”“能力内核”与“环境条件”，精准对应农业新质生产力形成“要素—过程—场景”的递进关系，共同构成创新机制的完整阐释框架。农业新质生产力因技术密集性、主体多元性与场景复杂性特征决定了单一理论解释的局限性，生产要素理论若单独应用，易陷入技术决定论，忽略农业AI技术推广过程中的知识转化问题。知识基础观若孤立使用，则难以体现AI作为新型要素的革命性作用，无法解释生产力的性质。创新生态系统理论若单独运用，将缺乏对生态系统核心要素及主体互动知识基础的底层解析。 因此，本研究从系统视角，综合以上三种理论视角，提出AI赋能农业新质生产力发展的理论逻辑框架(见图1)，并结合嵌入式案例分析，从“要素—过程—场景”三位一体的角度，明确人工智能赋能农业新质生产力的理论机制，即AI赋能农业生产要素升级、推动农业技术创新、促进农业产业组织重构，为农业强国建设、乡村振兴战略实施与国家粮食安全保障等重大场景任务提供系统性支撑，最终实现农民增收和幸福感、获得感提升。 （一）AI技术驱动农业生产要素升级农业生产要素包括土地、劳动力以及资本要素（胡晨沛等，2024），传统农业生产方式造成生产要素回报率低，难以适应大规模生产的发展的需求（曾亿武等，2024）。未来农业发展的核心路径不能靠投入增长，而要实现全要素生产率提升为核心的发展模式（黄季焜，2023）。2019年十九届四中全会提出数据作为新的生产要素，指出数据要素具有显著的规模报酬递增特性。与传统生产要素不同，数据在不断积累和共享中衍生出更多价值，这种特性有助于突破传统资源有限性约束。基于此理论，深刻阐述AI技术通过重构生产要素推动农业科技创新及农业新质生产力的发展。AI技术是“数据密集型”技术，能够充分整合数据并深度挖掘数据价值。在农业生产中，数据涵盖了土壤、气候、作物生长状况等自然要素信息，AI技术通过机器学习算法从中挖掘隐性规律，将模糊的农艺知识转化为可量化的数字模型。实现土地、劳动力、资本等传统要素与数据、算法等新要素的深度耦合，为农业生产函数向知识密集型跃迁提供物质基础。并通过构建多源数据融合分析模型与动态决策系统，促进自然资源要素的高效利用，并为农业可持续发展提供了创新性解决方案。 另外，AI技术通过利用卫星遥感、无人机测绘等手段赋能农业传统土地要素，高效获取地块的肥力分布数据（Fortune & Zimgibi，2009），结合AI算法分析不同地块的养分需求，进而控制施肥机械在不同地块动态调整肥料投入量，规避在传统农业生产中土地利用存在诸多不合理现象导致的土壤肥力下降、土壤退化等风险，促进农业绿色可持续发展（Eungehan et al.，2025）。并通过整合气象卫星数据、土壤植被传感器数据以及作物需求模型，构建智能灌溉决策系统，从而实现精准灌溉。美国80Acres Farms的案例显示，工业智能化种植模式可使产量提升30%以上，显著提升土地利用率，增加粮食产量。AI赋能劳动力要素，农业机器人替代了大量重复性、高强度的农业劳动，降低了农业生产对劳动力数量的依赖，推动传统农业劳动力从土地依附关系中释放，实现人力资本的高效化再配置。最后，AI赋能资本要素，在农业信贷领域，传统的信贷风险评估方式主要依赖人工调查和有限的数据信息，导致小农户贷款难度大、获批率低。AI技术的应用优化了农业信贷风险评估模式，有效解决了小农户融资难、融资贵的问题，为农业生产提供了充足的资金支持，促进了农业产业的发展。 （二）AI技术推动农业生产技术创新知识作为核心资源显著影响企业竞争优势的构建与维持，而AI技术的应用通过促进知识的形成与流动，加速农业企业的科技创新，是发展新质生产力重要的能力基础。AI技术的应用助力农业从传统“试错型”经验依赖模式向“模拟预测型”数据智能模式跃迁，凭借机器学习、深度学习等算法对农业复杂系统的解构与重构，提升研发效率，优化资源配置及创新发展生态，重塑农业技术创新的能力基础与发展路径。 AI技术的应用缩短技术研发周期，AI技术深度介入重塑农业技术研发的时空维度，通过构建数据驱动的智能决策模型(Franks, 2014)，突破农业技术发展长期受制于自然环境约束与生物过程的复杂性困境，在作物育种、病虫害防治、智慧农业系统开发等领域展现出革命性效能提升。例如，传统作物育种依赖多代杂交与田间表型筛选，周期长且存在显著的时空局限性，基于智能设计的育种模式可显著加速品种迭代周期，实现新品种培育的全流程闭环(毛世平等, 2025)。 AI技术的应用可降低技术试验成本，传统研发模式受制于生物系统复杂性与环境异质性，呈现出高资源消耗、低转化效率与长期期迭代的显著特征。AI技术的深度利用可以促进知识的生成，加速农业创新速度。AI技术驱动的数字孪生平台可在虚拟环境中模拟百万级种植组合方案，数字孪生技术构建的农业系统虚拟镜像，有效突破了传统田间试验的资源约束。尤其在全球气候多变的背景下，AI技术通过整合土壤传感器数据、建构气象模型、输出作物生长动力学方程，快速响应极端天气条件下的种植策略调整需求。 AI技术可实现农业复杂问题的可视化与简明化呈现，进而有效疏通传统农业发展进程中的阻滞环节，并提升农业生产主体的认知水平。同时，AI的迁移学习能力激活了农业长尾创新场景。传统农学研究聚焦于大作物及农业常规问题，导致小作物品种改良、区域性病虫害防治等长尾需求长期处于“研究洼地”。AI技术通过迁移学习框架，将在主流作物研究中训练的模型参数迁移至小农场，实现知识的跨领域复用，打破传统农学研究依赖植株实验的局限，推动农业创新生态的演进。 （三）AI技术促进农业产业组织重构创新是多元主体共同构成的结果，AI通过算法与数据技术，构建起连续分散农户与农业市场的新型组织架构，形成紧密联系的农业创新生态系统。通过对该系统三个层级的理论解构，揭示人工智能技术驱动农业发展的内在机理。其中核心层是农业生产价值链的技术渗透节点，是创新活动的直接发生场域，涵盖从种植养殖到终端消费的全链条关键环节。在生产端，表现为智能农机作业系统与作物生长模型的耦合创新，如基于计算机视觉的病虫害识别系统在田间管理中的应用。在流通端，体现为区块链与AI算法融合的冷链物流调度创新，通过需求预测模型优化仓储资源配置。在消费端，则呈现为农产品溯源系统与个性化需求匹配算法的协同创新。农业领军企业与科创企业在此层承担“创新枢纽”角色，通过技术模块化设计降低小农户参与门槛。 支撑层是跨主体协同的创新服务平台，该层级构成创新生态的“基础设施网络”，包括三类关键场域：一是政府主导的公共技术研发平台，如农业AI开源算法库与数据共享中心，为创新主体提供基础技术支撑；二是产学研协同创新联盟，高校与科研机构的农业智能装备实验室、企业中试基地形成技术研发到转化闭环；三是金融科技服务平台，通过智能风控模型创新农业科技信贷模式，解决技术研发的资金约束，降低主体间的交易成本，促进知识溢出与资源互补。 环境层是制度与文化的创新适配场景，是保障生态系统可持续演化的“规则创新空间”，AI技术通过算法优化与数据穿透，能够精准识别并缓解农业生产中的制度性矛盾，例如借助智能监测系统可减少监管环节的信息不对称，提升政策执行透明度，从而弥补传统治理模式的效能短板。依据帕累托最优理论(Dehem, 1975)实现资源精准配置能够使资源在不同生产领域与消费主体间达到最佳组合，避免资源低效损耗，进而提升整体经济运行质量。AI在精准种植、资源调度及供应链管理中的应用，可显著提升供应链生产要素配置效率，通过降低供应链各环节单位产出的能耗与人工投入，实现生产力跃迁与成本控制的双重效应。此类复合优势会强化市场主体的技术采纳意愿，推动AI农业应用从单点试点向规模化扩散，形成技术渗透的潮流化趋势。而当应用生态趋于成熟时，社会层面的认知共识与政策供给将随之优化，最终构建起支撑农业智能化转型的系统性支持环境，形成技术创新与制度演化的协同推进格局。 三、AI技术在农业全场景应用的过程机制人工智能技术在农业领域多元场景的深度渗透与价值释放，需遵循数据流、场景赋能、生态重构的三阶段演进路径，这本质上是农业生产要素数字化转型与产业组织范式革新的系统性重构。具体而言，AI通过加速数据要素深度整合，应用场景梯度拓展以及产业生态智能重组，构建起农业新质生产力发展的核心驱动力。AI技术在农业领域应用的过程机制如图2所示。 （一）整合数据嵌入农业发展在数字经济与农业现代化深度融合的时代背景下，农业生产方式正经历从传统经验驱动向数据智能驱动的范式转变(Deigila et al., 2023)。然而，当前我国农业发展仍面临智能化程度偏低、数据资源嵌入不足的双重困境，严重制约了农业新质生产力的培育与释放。基于数据要素理论与数字技术赋能机制，深度嵌入数据资源，加速推进农业智能化转型是破解发展瓶颈的关键路径。 智能化浪潮中数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的关键生产要素(谢康等, 2022)。农业领域的数据资源涵盖生产环境监测数据、作物生长数据、市场供需数据等多源异构信息，这些数据经过采集、清洗、分析与建模，能够有效挖掘农业生产经营中的潜在规律，为精准决策提供科学依据。但当前农业生产仍存在数据采集体系不健全、数据标准不统一、数据共享机制缺失等问题，导致数据资源难以有效转化为生产力。AI作为推动农业新质生产力发展的核心技术，通过各类传感器实时、精准地采集物理环境、作物生长、土壤状态等关键信息，增强数据获取的实时性、精准性与全面性(Wang et al., 2025)。另外，AI技术通过感知层适配、数据处理优化及协同机制构建，突破环境约束并保障信息的有效性，在脆弱状态下实现信息收集(Kibriya & Fatema, 2025)。继而通过机器学习、深度学习等算法，实现对海量农业数据的高效分析与价值挖掘，并基于数据分析结果，为农户提供种植品种选择、农资投入优化、销售时机判断等智能化建议，推动农业生产从经验驱动转向数据驱动。通过数据资源的深度嵌入与AI技术的全面赋能，农业发展将实现从传统要素驱动向智能要素驱动的转变，同时为农业场景资源深度挖掘提供技术底座，依托标准化数据采集协议和分布式存储技术，打破农业生产、加工、流通各环节间的数据壁垒，通过构建跨主体、跨区域的农业数据共享平台，弱化农业生态协同的阻力。推动农业从离散化、碎片化的经营模式向网络化、协同化方向演进，进而提升农业产业生态的整体效能。 中化现代农业有限公司(MAP)的数字化农业实践，为数据整合嵌入农业发展提供了典型样本。该模式通过构建“天一地一空”数据采集网络，在创新生态系统的三个层级形成闭环赋能。在生产价值链中，MAP开发的智农系统实现了全流程数据穿透。河南温县的示范基地通过卫星遥感巡回，将千亩农田的巡查时间从3天后缩短30分钟，异常地块识别准确率达85%以上。配套的物联网端精准监测系统使灌溉效率提升40%，每亩节水达25立方米。在湖北长江，基于100余万个田间采样数据，AI算法从杂乱品种中筛选出6个优势水稻品种，通过精准种植方案实现每亩增产9.2%，数据驱动的品种优化使15万亩稻田形成标准化生产体系。加强数据资源的跨主体流动，MAP数字化农机服务平台整合290个农机组织，2023年夏收期间完成50万亩作业调度，通过预测算法使农机利用率显著下降。 （二）挖掘多元农业场景价值我国农业发展场景丰富，涵盖从北方寒地黑土规模化和植到南方丘陵特色农业、从传统农耕文化传承到设施农业创新的全谱系农业场景，形成了独特的场景资源禀赋。然而，当前农业场景价值转化仍面临结构性矛盾，场景资源碎片化分布、数据采集与应用技术滞后造成场景要素价值挖掘不足，传统经营模式与数字技术的适应性问题阻碍场景创新生态构建。AI技术作为数字时代的“智能引擎”，通过机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术手段，能够突破传统农业场景开发时空限制与认知边界。AI算法可基于卫星遥感与无人机数据，构建作物生长动态模型(Chang et al., 2025)，实现精准施肥、灌溉与病虫害防治，将传统经验驱动的粗放式管理转化为数据驱动的精细化运营。同时，依托AI的智能推荐与需求预测技术，能够打通农产品生产端与消费端的信息壁垒，通过消费者直接农场模式实现个性化订单生产，显著提升农业产业链的响应效率。另外，AI的虚拟现实与增强现实技术可深度挖掘农耕文化、民俗风情等非物质资源，创新沉浸式农业文旅体验模式，推动农业从单一生产功能向多产业融合的复合价值形态升级。 AI技术对农业场景价值的挖掘呈现系统性特征。其一，通过多源异构数据的融合分析，AI能够解构农业场景中隐性要素的价值关联，开发适用于特定场景的精准化和植方案。其二，基于强化学习算法，AI可模拟不同经营策略在农业场景中的实践效果，为经营主体提供风险可控的决策支持，降低试错成本。其三，借助生成式AI技术，能够快速生成农业场景创新方案，这种技术赋能模式打破了传统农业场景开发依赖经验积累与资源投入的局限，构建起以数据为纽带、算法为引擎的新型价值创造体系。同时，通过数据清洗、建模分析与知识萃取，反向推动数据资源的系统性整合，构建更具深度与广度的农业大数据体系多元场景的价值实现过程具有显著的产业溢出效应。场景挖掘中形成的创新技术、商业模式与应用经验，能够突破产业链各环节的边界壁垒，通过技术标准统一、数据接口开放与业务流程重构，推动产业生态协同发展。 水利大科技有限公同旗下的水木蔬菜工厂，在农业生产领域开创性地将AI技术深度融入人力智控、水肥智控、光合作用智控等八大核心场景，构建起一套全方位、高精度的智能管理体系，实现了对生产成本、蔬菜品质与作物产量的精细化把控，更为现代农业高新技术的集成化应用搭建了坚实的实践平台，成为科技赋能农业的典范。 通过智能化精益化的过程管控机制，工厂在降本增效与绿色可持续发展方面取得了显著突破。在成本控制上，人力投入、能源消耗以及各类生产资料的使用量均大幅降低，从源头实现了资源的高效利用。每年每亩地可减少约170吨的碳排放，为应对气候变化贡献了积极力量；同时，节水率高70%，在全球水资源供需矛盾日益凸显的背景下，水资源利用效率得到了显著提升。节肥66%、节药100%的成效，显著减少了农业面源污染，并从根本上保障了蔬菜的安全与品质。此外，土地节约率达75%，实现了农业产出价值的显著提升。而人力投入减少80%，则从根本上变革了传统农业对大量人工投入的路径依赖模式(尹西明等，2025)，推动农业生产向智能化、集约化方向迈进。 （三）加速农业产业链智能重构作为国民经济的基础产业，农业产业链涵盖农资供应、种植养殖、加工流通、终端消费等多个环节，其协同效率与创新能力直接决定农业发展的质量与韧性。然而，当前我国农业产业链分布呈“倒U字”型，农业产业链中同环节链条长且利润高，而两端的生产者与消费者承担了更多的成本和风险但利润分配低，这种模式已难以适应消费升级与数字经济发展的新需求(尹西明，2025)，且农业生产环节呈现出标准化程度低、流通环节信息不对称、加工环节附加值不足等结构性矛盾。产业链智能重构作为农业现代化转型的核心路径，通过技术赋能与要素重组，实现产业链系统的自组织优化与价值增值。通过对农业生产、经营、管理过程的全面数字化感知与智能分析，产业链智能重构能够精准识别市场需求变化与技术发展趋势，开发出如智慧种植决策系统、农产品溯源区块链平台、农业供应链智能调度等新兴应用场景。这些新场景不仅拓展了农业产业的功能边界，更通过数据要素的跨场景流动与价值转化，实现农业数据资源从原始信息向知识资产、商业价值的跃迁，最终构建起技术赋能、场景创新、数据增值的农业产业发展新模式。 农业产业链的智能重构本质上是通过AI技术实现生产要素的数字化转型与价值网络的深度优化。在生产环节，AI与物联网的融合应用能够构建从感知到执行的闭环系统，通过部署土壤传感器、气象监测站、无人机等智能终端，实时采集作物生长环境数据，利用深度学习算法建立生长模型，实现精准灌溉、施肥与病虫害防治，有望解决传统农业生产中资源浪费与效率低下的问题。AI技术的应用能够显著提升产业链的协同效率与产品附加值。依托大数据分析与智能推荐算法，能够精准匹配农产品供需信息，打通产销对接点，减少中间流通环节，降低交易成本。另外，AI驱动的智能生产线可通过图像识别技术实现原料品质分级，结合工艺优化模型动态调整加工参数，提升产品标准化水平与市场竞争力。AI技术还可助力开发个性化、定制化的农产品，满足消费者的多样化需求，推动农业产业链向价值链高端延伸。通过AI技术的深度应用，传统类产业链将向网络化、智能化的产业生态系统转型，各环节主体依托数据共享平台实现信息实时交互与协同决策。AI算法与区块链技术的结合，能够构建农产品质量溯源体系，增强消费者信任，提升品牌价值。智能合约与分布式账本技术的应用，则有助于优化产业链利益分配机制，激发各环节主体参与产业升级的积极性。 云南省大理宏福现代农业产业园通过引入现代化企业，启动100万平方米智能温室大棚的规划建设项目，并构建起“产前规划—产中智能管理—产后市场销售”的全流程管理体系，打破了传统模式的局限。目前，依托现代化企业的资源整合能力，进行智能温室大棚的规划建设，为产业链奠定了标准化生产基础。产中，集成应用水肥一体化、物联网等技术，实现生产环节的精准化、智能化管控，提升了产业链中游的生产效率与产品质量。产后，凭借高品质电收番茄的市场认可度，产品远销全国各大城市，拓展了产业链下游的销售渠道，形成了“生产一管理一销售”协同联动的闭环产业链，完成了对传统农业产业链的重构。产业链上游的小农户通过土地流转获得稳定租金，同时通过参与产业园就业获取劳动报酬，还能享受政策性资金分红，小农户逐步融入智能技术应用体系，实现了从传统种植单一收益向多元收益的转变（丁怡全等，2024）。产业链下游市场主体依托产业园稳定供应的高品质番茄，获得标准化货源，契合市场对优质农产品的需求，增强了销售端竞争力，进而实现收益增长。这种重构后的产业链通过资源整合与利益联结机制，让两端主体都能分享产业发展的红利，形成了互利共赢的局面。 四、政策建议（一）构建多层次人才培育体系，夯实智能农业人力基础首先，着力推行“新农人”培育计划，构建“金字塔式”能力培养体系。依托国家现代农业产业技术体系的资源优势，在人才培训课程体系中系统性嵌入人工智能通识模块。鼓励采用“微课程+实操工坊”结合的教学模式，重点提升参训人员在无人机巡检、智能灌溉系统运维等方面的数字技能。同时，引导高校制定科学、规范的考核标准体系，通过全过程、多维度的考核评估，确保数字技能培训的质量与效果，全面提升“新农人”的数字素养与应用能力。其次，积极推广“产教融合”理论与实践，构建“高校-县域-合作社”三元协同机制。农业高校作为人才培养与科技创新的重要阵地，主动将研究生培养方案与地方农业产业发展的实际需求进行动态耦合，根据县域特色产业和合作社的技术需求，精准设置培养目标与课程内容。可在“田间实验室”等实践中合作，设立人工智能种植模型研发等与生产实践紧密结合的课题，引导研究生将学术研究与解决实际生产问题相结合。通过实施“双导师制”（即校内导师负责学术理论指导，县域技术专员负责生产实践指导），实现学术研究与生产实践的精准对接，培育出既掌握理论知识又具备实践能力的新型职业农民，并促进农业知识的生成、转化与传播，推动农业产业的转型升级。在人才激励机制方面，参照“头雁培育系统”的社群化管理经验，构建全国性智慧农业人才库，并开发技能标签与需求匹配算法模型，实现人才技能与产业需求的智能化精准匹配。同时，引入区块链存证技术，对技术顾问的服务轨迹进行全程记录与存证，确保服务质量可追溯、服务成果可量化。通过这种精准匹配与科学存证的方式，为新型农业经营主体提供高效、优质的技术支持，同时也为智慧农业人才提供了展示能力、实现价值的平台，从而激发人才的创新活力与服务积极性，形成良性的人才发展生态。 （二）推进基础设施共建，靶向赋能农业主体第一，政府通过加大财政投入，完善农村地区通信网络、电力设施、农田水利等基础设施建设，有效降低AI技术应用的硬件门槛，为AI技术与农业生产的深度融合提供物理空间载体。同时，建设区域性农业大数据平台，通过整合农业生产、加工、流通等全产业链数据资源，形成具有地域特色的农业数据仓库，为AI技术研发与农业生产需求的精准对接提供数据支撑。 第二，系统赋能农业主体，农业企业和新农人等农业主体是推动农业发展的关键动力(吴茂英等, 2025)，通过政策工具包的优化组合，构建起激励兼容的治理框架，为农业企业释放技术创新活力提供制度保障。发挥农业领军企业的产业链整合能力与规模效应，其市场辐射范围与资源调配能力可有效降低技术应用的边际成本。农业科创企业则作为技术供给侧的核心载体，通过研发投入与成果转化，持续突破农业人工智能化的技术瓶颈。两类主体的功能互补，形成了技术创新与产业应用的闭环系统。基于农业生产的异质性特征，实施针对性的应用场景补贴政策。通过智能农机购置补贴、农业物联网设备安装补贴等政策措施，降低农户和农业企业采AI技术的成本，提高其投资积极性，有效破解“不取用、用不起”的困境。此外，探索建立多元化的投融资机制，引导金融机构开发适合农业AI技术应用的金融产品和服务，为农业企业AI技术推广应用提供资金支持，激发市场应用活力，推动AI技术在农业领域的广泛应用。探索多元金融工具组合，利用AI技术对农业生产风险进行动态评估，开发针对性的农业保险产品，分散技术应用风险。 第三，完善产权制度与利益联结机制，通过土地经营权流转规范化、新型经营主体培育政策等，打破主体间资源壁垒，构建农民合作社、龙头企业等多元主体分工协作的组织网络。强化要素市场与产品市场的协同发展，依托农产品流通体系创新与农业产业链融合，实现劳动力、资本、技术等要素的跨主体优化配置，同时以需求为导向推动生产端与消费端精准对接，破解农业主体间“小散弱”困局，构建竞争有序、利益共享、风险共担的现代农业共同体，实现农业发展质量与主体发展能力的双重提升。加强农业主体的技术培训与能力建设，依托职业农民培育工程、农业科技特派员制度，提升农户和农业企业对AI技术的认知水平与操作能力，实现从“被动接受补贴”到“主动技术创新”的转变，真正激活农业领域应用AI技术的内生动力，推动农业高质量发展。 （三）建立高质量数据体系，激活农业数据要素价值其一，统一农业数据平台，该平台的构建应以“全农码”作为核心标识符，建立一套符合行业标准的元数据体系。对于土地确权、气象监测、作物类型等多源异构数据，运用时空数据融合技术，借助标准接口完成土地“数字档案”的矢量图层整合工作。同时建立数据质量校验机制，通过多维度的校验指标，严格把控数据的位居精度误差与完整率，确保数据的准确性和可靠性，为后续农业数据分析与应用奠定坚实基础。 其二，构建分级数据共享机制。基于数据资产价值评估模型，对各类农业数据进行科学分类与价值评估。将基础气象数据纳入公共数据开放目录，以便社会各界免费获取和利用，充分发挥其公共服务价值。对于生产数据，需经过专业的匿名化处理，去除可识别个体的信息后，通过数据中台向相关企业提供模型训练接口，既保障数据安全，又为企业的技术研究和模型优化提供数据支持。对于敏感信息，则依托基于属性加密的授权系统，实现“一次授权、动态审计”的管理模式，在确保信息使用合规性的同时，有效防范信息泄露风险，实现数据的安全共享与可控使用。 其三，在农业数据流通机制创新方面，构建“三元价值分配”模型。该模型建立个人数据资产化通道，明确个人在农业数据产生过程中的权益，让个人能够从数据流通中获得合理收益。采用跨域参数服务架构，在严格保证各参与方模型参数私有性的前提下，通过梯度聚合的方式提升作物预测模型的准确率，实现数据价值的最大化利用。在省级农业数据交易中心的培育过程中，积极探索并建立数据资产管理、收益分成等创新模式，激发数据要素活力。每个交易中心都需配备专业的数据资产评估师与合规审计团队，数据资产评估师负责对数据资产进行科学、客观的价值评估，合规审计团队全程监督数据交易过程，确保交易的合法性和规范性，从而形成“采集—清洗—确权—交易”的完整闭环生态，促进农业数据的高效流通和有序交易。 （四）强化隐私保护与治理，筑牢技术应用安全防线第一，构建适应农业场景的数据安全治理体系。制定基于“场景化风险评估”的框架，参照隐私信息管理相关国际标准与国内规范，将土壤增植、作物长势、农户地理位置等农业数据划分为三级敏感等级，明确不同等级数据的安全防护要求与管理边界。其中，对于涉及农户宅基地坐标等核心隐私的数据，遵循“负面清单+最小必要”原则，通过立法或行业规范明确数据采集主体的资质条件、采集范围及用途限制，杜绝超范围采集与滥用。同时，建立数据采集前的伦理审查机制，组建由农学专家、伦理学者、法律从业者等构成的审查委员会，对数据采集方案的合法性、正当性及潜在风险进行全面评估，从源头保障数据采集过程的合规性与伦理正当性。 第二，技术防护体系实现数据全生命周期的加密保护。加密技术的部署与边缘计算架构深度融合，在传感器终端完成数据的初始加密处理，确保数据从产生源头即处于加密状态。借助联邦学习框架，实现各参与方在不共享原始数据的前提下完成模型训练，达成数据“可用不可见”的安全目标，既保障数据隐私，又充分发挥数据的协同价值。针对农业物联网设备普遍存在的有力有限、存储能力不足等特点，需引入轻量级加密算法，在满足安全强度要求的同时，降低对设备性能的消耗。同时，建立动态密钥更新机制，根据数据敏感等级、使用频率及设备安全状态等因素，设定密钥更新周期与触发条件，定期更换加密密钥，有效防范密钥泄露带来的安全风险。 第三，构建多元协同的数据安全治理框架。国家级农业人工智能伦理委员会应广泛吸纳农学、计算机科学、法学、社会学等学科专家，形成专业化、多元化的决策与咨询团队。参照国际标准，结合我国农业发展实际，对价格预测、产量评估等农业人工智能模型实施算法影响评估，重点核查训练数据中的样本偏差是否导致小农户利益受损，是否存在算法被视而不公平竞争等问题。构建创新性仲裁机制，借助区块链技术不可篡改与可追溯的核心特性，对投诉处置流程实施全局期存证，以保障处理过程的公开性与公正性。同时需建立标准化响应体系，明确规范化操作流程。在识别阶段，通过监测系统及时发现算法模型存在的偏见或安全隐患。在溯源阶段，借助技术手段追溯问题产生的根源，确定责任主体。在修正阶段，督促相关方对存在问题的算法模型进行优化调整。对于经核查确认存在偏见或安全缺陷的算法模型，实施强制整改与公示制度，通过行业通报、公众监督等方式，倒逼算法模型的合规性提升，保障农业数据安全与算法公平。 （五）促进智能技术普惠应用，缩小农业发展鸿沟其一，精准化实施“三免一补”政策，以靶向发力破解农业人工智能技术应用的普惠性障碍。免费开展人工智能技能培训，构建分层分类的课程体系，针对不同年龄段、不同文化程度的弱势农业生产主体，开展定制化的数字技能教学，重点提升其对智能设备的操作能力与数据解读能力，有效破解“不会用”的技术适配困境。免费提供基础数据服务，整合土地资源、气象信息、作物生长规律等多维度数据资源，建立标准化的数据共享平台，降低农业生产过程中的信息不对称程度，为精准种植、病虫害智能预警等应用场景提供坚实的数据支撑。免费开放简易版人工智能工具，简化操作界面、优化功能设计，突破硬件配置与软件使用的经济壁垒，使小农户能够以零成本或低成本享受智能技术带来的生产效率提升红利。补贴智能设备入网流量费，结合中西部地区网络基础设施现状与农户经济承受能力，制定差异化的补贴标准，缓解网络使用成本偏高的问题，保障农业人工智能技术应用的持续性与稳定性，缩小区域间的数字鸿沟。 其二，设立多元化农业发展组织模式，通过组织机制创新促进农业人工智能技术的集约化应用。推行合作社集中运营智能设备、农户按需付费的集约化路径，将分散的农户需求进行整合，通过规模化采购降低智能设备的购置成本，借助专业化团队进行设备维护与技术更新，显著降低个体农户的设备持有与运维成本。同时，这种模式可通过统一调度、科学分配，提升人工智能设备的利用效率，避免因分散经营导致的设备闲置问题，为分散经营的小农户提供技术赋能的可行范式，有效化解小农户经营规模与现代农业技术应用要求之间的适配矛盾，推动农业生产经营方式向集约化、智能化转型。 其三，构建在中西部人工智能帮扶结构机制，通过区域协同发展弥补技术资源空间分布不均的短板。建立跨区域的技术帮扶体系，可推动东部地区先进的人工智能技术、管理经验与人才资源向中西部地区流动，形成技术资源的优化配置与互补共享。将人工智能技术应用成效纳入乡村振兴战略考核评价体系，建立起有效的政策激励导向，引导地方政府将技术推广纳入重点工作范畴。对率先实现农业人工智能技术普惠覆盖的县市给予中央财政倾斜，可通过经济激励强化地方政府推动技术落地的内生动力，形成“政策扶持—市场引导—区域协同”的良性互动机制。 参考文献： [1]尹西明,茶洪波,陈劲.人工智能赋能农业新质生产力的理论逻辑与过程机制[J/OL].农村金融研究,1-13[2025-11-02]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2025-11-3 06:05:45