人工智能赋能现代农业经营体系

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农业经营体系正面临小农户分散经营、小农户与现代农业尚未实现有机衔接、农业社会化服务效能不足、农村集体经济组织内生动力不足等挑战。人工智能以其颠覆性技术与农业农村现代化进程高度融合，其革命性力量源于数据资源的爆炸式增长、算力加速迭代演进与算法逻辑精准优化的协同作用。基于技术新颖性、快速增长性和全域覆盖性等典型特征，人工智能技术会在根本上改变传统农业的生产方式和经营模式，将释放农业部门尚未开发的巨大潜力。党的二十届三中全会将人工智能列入战略性产业，国务院部署实施"人工智能+"行动，为农业现代化提供了前所未有的机遇。

1 人工智能赋能多元经营主体融合发展1.1 构建协同平台

现代农业经营体系的核心在于构建多元主体协同平台，融合共生发展。郭威等指出，构建协同平台本质上是为现代农业经营体系打造一个数字时代的"新增基础设施"，通过数据驱动实现主体间高效链接。传统农业经营中，存在农业经营主体彼此连接成本高、资源错配、信任缺失等弊端，而通过人工智能赋能农业经营，能够打破这些壁垒并构建起数据驱动、业务在线、资源共享的网络，为农业经营的各类主体协同融合提供了纽带。家庭农场和农民专业合作社依托人工智能服务平台，破解了小农户面临的难题，从而盘活了分散经营资源，为跨主体、跨区域的协同共生创造了基础条件。

1.2 优化产业链协同路径

通过构建协同平台汇集产业链各方的数据，可推动多元主体实现资源共享。但仅搭建协同平台，而不主动优化产业链协同路径，已建成的平台只会沦为巨大数字陈列馆，无法真正发挥其变革性作用。如果只建而不优，会造成资源浪费、成本增加、利润流失。决策者可能会被淹没在海量的信息之中，从而造成决策失误、资源浪费。虽然决策者获取信息的成本有所降低，但是在有连接无协同的情况下，农业经营主体之间沟通、议价、履约监督等交易成本会因为信息网络的连接点增多而变得更加复杂，无法实现畅通的产供销循环，从而导致多数农民"增产不增收"。

人工智能赋能对产业链协同路径进行优化，一方面实现需求端驱动，将大数据转化为商机。通过大数据分析消费趋势，实现"以销定产、未产先定"，助力小户可以迅速响应市场变化，及时抓住市场机遇，避免资源浪费。另一方面，将智能算法应用于生产环节，实现精准播种、施肥、灌溉及病虫害防控，将生产要素精准投入到需求端，实现节本增效。

2 创新农业社会化服务模式，构建联农带农机制2.1 推动服务模式从"分散单一"向"全程集约"转变

人工智能催生的服务模式，正在从根本上重塑农业生产关系。首先，传统服务模式下，小农户面临"技术鸿沟"的困境，在技术设备、生产效率、产品质量上难以与大型农场进行竞争，生存空间被进一步压缩。其次，以往依赖"专家经验"的模式已经不能满足现代化农业发展的需求，致使农业整体效率难以提升。再次，分散、单一的服务模式不仅使农民深陷繁重的劳作之中，还会放大系统性风险。人工智能平台将单一的、分散的服务整合到一起，农户便能享受全程服务，小农户得以共享高性能农业装备，获得与大型农场同等的技术装备。例如广西"滴滴农机"平台，通过智能算法为农户匹配最优作业方案，显著提升了农机利用效率和作业任务完成率；该平台搭载的传感器还能根据作业面积和质量自动计算费用并完成支付，有效解决了各经营主体之间的沟通纠纷。最后，将顶尖的农艺知识和专家经验转变成AI中的数据算法，通过小程序或者App为每一个农民提供惠普化的服务，实现精准诊断和科学防治。这些创新服务模式，极大地提升了小农户在现代化进程中的竞争力，激发了资本要素在农业服务领域的活跃性，促进了土地适度规模经营。

2.2 健全小农户对接大市场的长效机制，提升自身"造血"能力

"联农带农"并非单纯的政策口号，而是要视其为链接小农户和现代化的核心桥梁，重在提升小农户自身的"造血"能力，进而实现共同富裕。在传统销售市场环境下，受销售半径的制约，小农户无法突破地域限制，一旦本地市场趋于饱和，会面临产品滞销的风险。同时，小农户没有可信数据和溯源信息的加持，消费者难以建立对农产品质量的信任。

从农业现实发展来看，农产品生产状态不稳定，将严重威胁国家粮食安全和重要农产品稳定供给的战略大局。人工智能驱动的智能系统平台打破了地域限制、拓宽了产品销售半径，将区域特色农产品对接全国乃至全球大市场，拓展产品销售边界。同时，农户可以通过高性能技术溯源农产品，消费者扫描产品包装上的二维码即可追溯该农产品生产全过程，消除信任困境，使小农户的优质产品能获得市场信任、实现品牌溢价。人工智能赋能下的农业社会化服务联农带农模式，以"联"为手段、"带"为过程、最终目标都是为了带动小农户增收、稳定农业生产，进而推动乡村产业振兴。

3 推动农村集体经济组织数字化转型，激活内生发展动力

农村集体经济在中国特色社会主义乡村治理与发展体系中具有基础性、不可替代的重要作用。

3.1 数字化赋能实现治理透明

正如米晓东等指出的，传统农村集体经济组织在治理层面存在管理不透明、决策主观化等问题，严重影响其市场活力与可持续发展能力。解决这一问题的关键是要通过搭建数字化智能化的监管平台，将资产资源、收支状态、项目流程全面实时地进行线上登记与公开公示。例如，购买参苗、支付劳务都需要线上申请、审批、公示，过程全部留痕，让集体经济组织的每一位成员能行使知情权和监督权。以此解决组织内部信任赤字问题，为农村集体经济更好地经营夯实好群众基础。

3.2 数字化驱动盘活资源

许多村集体拥有丰富的自然资源和资产，但是长期处于"沉睡"状态，无法转化为经济收益。其根源在于市场主体缺乏应有的活力，产业业态单一，抗风险能力极差。人工智能赋能的关键在于点燃农村内生发展的"引擎"。

AI赋能资源数字化，可以有效增强集体统筹能力，实现资源的优化配置和高效利用。例如，数字化整合"巴掌田"，唤醒"沉睡"的土地资源；村集体利用智能平台数据开发个性化的产品，带动乡村旅游产业，开辟了新的增收渠道。例如，某村通过智能平台分析游客数据和本地资源，发现亲子研学需求旺盛或者情侣打卡的人数比较多，据此依托本地环境，通过平台开展统一运营、精准引流，将闲置资源转化为特色旅游产品。

3.3 数字化吸引要素汇聚

经营人才断层与融资渠道狭窄，是长期制约集体经济发展壮大的"痛点"。数字化赋能村集体经济，其数字化、规范化、产业多元化的特征，能够有效地增强外部资本和金融机构的投资信心，使银行敢贷款、资本愿投资。在此基础上，在农村搭建更多创业平台，将村集体特色产业项目和发展潜力呈现在网络上，吸引本土大学生、返乡青年等人才回流，并激发其投身乡村发展的热情，以此为集体经济注入现代化经营理念与持续发展的动力。

4 实现路径

为了推动人工智能在农业经营体系中的深度应用，需要从多个层面系统推进，才能真正踏上人工智能赋能现代农业之路。

4.1 夯实智慧农业的数字化根基

推动数字化赋能农业经营体系发挥效能的首要任务就是补齐底层基础设施短板。

推动农业"新基建"，实现生产要素的全面感知。要搭建全面覆盖的农田感知网络，将农田、作物、环境转化为可以被实时感知的数字化对象，从而实现对生产环境从宏观到微观的持续监测。这将彻底改变传统农业耗费资源和劳动力、依赖于模糊经验的粗放管理模式，为后续的精准灌溉、施肥、智能预警等高效管理措施提供科学的数据依据；要利用卫星遥感、农业无人机等技术快速掌控农作物的长势或受灾范围等；要推动农机装备智能化升级，智能农机将耕、种、管、收各环节的现场信息实时反馈至数字平台，从而实现数字化、精细化管理。构建统一的农业数据体系。加快制订国家层面农业数据资源目录和编码体系，统一数据格式与接口标准。

4.2 突破精准管理的技术"瓶颈"

首先，要直面农业数据采集与质量的固有难题，将高质量农业数据资源的建设视为与农田水利同等重要的战略性、持续性工程。例如，开发能识别作物长势、病虫害迹象的智能识别终端。其次，研发智能农业决策模型。例如，农户在黑龙江水稻主产区种植水稻时要使用寒地水稻专用模型，这种专用模型不仅考虑了气温，也深度融合了本地的农谚与专家经验；该模型根据区域特异性数据、历年灾害库，为该地区农户生成了个性化的施肥方案。这意味着模型必须融合当地的种植经验、土壤特性和气候规律。最后，也要考虑到农事的可操作性，模型输出的灌溉、施肥方案，必须考虑农村劳动力现状和农机作业能力，对农村劳动力进行培训，聚焦主导产业与本地需求，重点教授智能农机操作、农业数据解读等使用技能。

4.3 强化政策制度支撑

首先，强化顶层设计，明确战略路径。政府部门可制订专项发展规划、各地区应因地制宜制订智慧农业与数字乡村的发展规划，并建立跨部门协同机制，统筹解决技术研发、数据共享、深度应用中的重大问题，破除"壁垒"，打通制度运行困境。其次，完善农业数据治理，释放数据要素的价值。习近平总书记提出，"要用大数据提升国家治理现代化水平"。政府主导建设区域性农业数据公共服务平台，推动政务数据、产业数据的共享和有序开放。例如，开放市场消费趋势数据，能够指导农民"种得对"；共享土地补贴信息，能使农民"少跑腿"；也要培育健康的数据要素市场，让农户与合作社在提供生产数据之后，确保有权益获得合理回报，形成需求牵引供给、供给创造需求的良性循环。最后，政府要建立返乡创业人才激励机制。通过设立"设立乡村振兴创业贷"，解除年轻人创业初期融资的难题；通过为返乡者解决生活难题让使其安心扎根、深耕乡村事业。

5 结束语

人工智能正以前所未有的广度和深度融入现代农业经营体系。值得注意的是，赋能的关键并非技术的简单应用，而在于通过平台与算法，打通信息"壁垒"、优化资源配置，最终提升农业经营体系的整体决策水平和抗风险能力，形成系统性、结构性的发展变革。推进此项工作需把握三个关键环节，即智慧农业基础设施是基础支撑，关乎技术能否落地生根；农业数据质量是核心要素，直接决定决策精准性与服务有效性；配套政策制度是环境保障，为技术应用与数据流动营造稳定可预期的制度环境。从长远来看，人工智能在农业领域的深度融合，必将持续重构生产和经营模式，工作重心必须从"如何用"转变为"如何用好"，并且前瞻审视并化解技术赋能伴生的新挑战，这样才能确保数字化转型真正服务于粮食安全、农业增效与农民增收。

参考文献：

[1]帅晓惠.人工智能赋能现代农业经营体系[J].

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