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党的二十大报告提出“加快建设农业强国，扎实推进乡村振兴”，为新时代“三农”工作指明了方向。随着新一轮科技革命的兴起，以人工智能为代表的现代信息技术正加速向农业领域渗透，深刻重塑农业生产经营方式，成为引领农业高质量发展的新动力。将人工智能技术嫁接到农业产业，有望破解制约农业发展的资源环境方面的约束，提升农业生产效益，助推乡村产业振兴。文章深入剖析了人工智能赋能农业经济高质量发展面临的挑战，系统探讨了人工智能驱动农业经济高质量发展的路径，阐述了人工智能驱动农业经济发展的成效与展望，以期为相关决策提供参考。
1 人工智能赋能农业经济高质量发展面临的挑战1.1 技术基础相对薄弱当前，我国农业人工智能基础研究总体处于起步阶段，与农业强国建设要求还有较大差距。农业生产环境复杂多变，人工智能技术在感知、决策、控制等方面面临诸多挑战。相比工业、交通等领域，农业场景下图像识别、语音识别、自然语言理解等通用人工智能技术的识别精度和适用性还有待提高。农产品产地识别、农作物病虫害诊断、设施农业环境调控等特定领域的人工智能模型算法还不成熟，核心技术对外依存度高。我国农业人工智能专利数量与美国等发达国家相比还有不小的差距。长期来看，农业人工智能基础理论研究滞后，可能会成为制约农业经济高质量发展的“软肋”。 1.2 产业支持政策有待完善农业人工智能企业多为中小微企业，抗风险能力不强，迫切需要政策扶持。部分地方政府虽已出台相关支持政策，但多为明确产业发展方向、目标的宏观指导政策，缺乏精准有力的产业扶持举措。农业人工智能企业反映，在技术研发、成果转化、示范推广等方面享受到的政策优惠力度还不够。由于农业人工智能技术推广周期长、见效慢，一些项目难以通过现有绩效评价体系，申报立项、资金拨付进度缓慢，加之目前全国范围内的农业人工智能政府采购整体规模不大，对产业发展的引导性不强，因此多数地方没有将农业人工智能产品纳入农机购置补贴目录，农户购买使用的积极性不高。上述问题如得不到有效缓解，将制约农业人工智能产业健康有序发展，进而影响农业经济质量效益的整体提升。 1.3 应用推广体系不健全当前，农业人工智能技术的应用推广尚未形成体系化、规模化的局面。各地智慧农业示范基地建设多为单打独斗，缺乏统一规划，建设模式和运营机制不成熟，难以实现区域性辐射带动。基层农技推广力量薄弱已成为共识，人员数量不足、人员老龄化严重、知识结构老化等问题亟待解决。部分基层农技人员对农业人工智能的认知度不高、实操能力不强，难以有效指导农户应用智能技术。农业社会化服务发展相对滞后，为规模化推广应用农业人工智能提供专业化服务的市场主体还比较少。许多农业人工智能企业规模小、资金实力不强，参与技术推广的积极性不高。农机合作社、家庭农场以及农民专业合作社等新型农业经营主体发展不平衡，应用带动能力有限。农业人工智能应用推广体系不健全，严重制约了先进适用技术在生产中的规模化应用，从而影响了农业经济发展质量。 1.4 专业人才供给不足当下农业人工智能人才供需矛盾突出，既缺“懂农业的人工智能专家”，也缺“懂人工智能的农业专家”。高等院校对农业人工智能专业人才的培养还不够重视，缺乏培养系统的设计。目前仅有少数高校开设了农业人工智能或智慧农业相关专业方向，且大多处于起步探索阶段。绝大多数高校的课程设置偏重理论教学，实践教学环节薄弱。受学科体系、师资力量等限制，高校难以开设涵盖农学、人工智能、大数据等学科交叉融合的课程，培养的学生普遍存在知识结构单一、动手能力不强的问题。农林高校的信息化基础较为薄弱，综合性高校对“三农”问题研究不够，难以适应农业人工智能人才培养的需要。受城乡二元结构等因素影响，农业人工智能人才引进也面临诸多困难。农业人工智能岗位薪酬待遇普遍较低，中高端人才引进难度大。农业企业特别是中小微企业吸引和留住高层次人才的能力不足。农村人才振兴进程缓慢，高层次人才“下得去”而“留不住”，基层农技人员整体素质不高，制约了人工智能在农业领域的创新应用，进而影响农业经济的高质量发展。
2 人工智能助力农业经济高质量发展的路径2.1 加强核心技术研究投入，夯实科技基础加强农业人工智能基础研究是推动农业经济高质量发展的必然要求。需加大农业人工智能基础研究投入力度，着力突破一批“卡脖子”技术。 首先，国家层面要将农业人工智能基础研究作为国家重点研发计划的优先领域，加大中央财政科技投入，支持关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术的创新。鼓励省级财政设立农业人工智能专项基金，聚焦区域特色产业集群，开展基础理论和关键技术研究。支持承担国家重点研发计划项目的单位建设农业人工智能基础研究平台，引进和培养高端人才。 其次，高校要优化学科布局，加强人工智能与农学、生物学、环境科学等学科交叉融合。支持高校牵头或参与组建农业人工智能前沿科学中心，开展农机感知、复杂农业场景理解、人机交互等基础理论和共性关键技术攻关。 最后，中国农业科学院等国家级科研机构要发挥骨干优势，加强农业人工智能基础性、公益性研究，突破智能农机装备、动植物表型精准感知、农产品质量安全溯源等方面的关键技术“瓶颈”。鼓励行业龙头企业投资建设农业人工智能基础研究平台，或通过揭榜挂帅、任务托管、定向委托等方式，支持高校和科研院所开展基础研究[1]。 2.2 制定产业扶持政策，培育新经济增长点制定农业人工智能产业扶持政策，加快实施人工智能在农业领域规模化应用、赋能农业经济高质量发展的关键举措。 在中央层面，制订国家农业人工智能产业发展规划，明确产业发展目标、重点任务和政策措施。各省（区、市）要结合实际编制本地区农业人工智能产业发展规划，因地制宜提出差异化发展路径。抓紧出台农业人工智能创新发展行动计划，围绕技术创新链、产业创新链、人才创新链等方面提出系统解决方案。 在财税金融政策方面，设立国家和省级农业人工智能产业投资基金，对农业人工智能企业特别是初创期企业给予股权投资或风险补偿。中央预算内投资对农业人工智能重大科技基础设施建设给予资金支持。对农业人工智能企业研发投入按规定比例实施税前加计扣除。鼓励金融机构创新信贷产品和服务方式，加大对农业人工智能企业的信贷支持力度，创新供应链金融、知识产权质押贷款等金融产品，破解农业人工智能中小微企业融资难题。 通过加大财政投入力度、完善政策供给，营造良好的产业发展生态，推动更多人工智能企业在农业领域深耕细作，助力农业经济高质量发展。 2.3 健全农技推广体系，建设智慧农业应用场景农业人工智能要赋能农业经济高质量发展，必须进一步健全农技推广体系，让先进适用技术在田间地头落地生根。 一方面，要充分发挥基层农技推广机构的作用。各地需将农业人工智能知识纳入基层农技人员继续教育和新型职业农民培训内容。农业技术推广总站（中心）要组织制订农业人工智能技术推广计划，明确技术推广的重点方向、目标任务、进度安排。县农业农村局要把农业人工智能技术列为当地农业科技项目立项的优先方向。乡镇（街道）农业综合服务中心要将农业人工智能技术纳入日常技术指导服务，组织开展现场技术培训、田间观摩等活动。 另一方面，要充分调动社会力量参与。鼓励农业产业化国家重点龙头企业、农民专业合作社、家庭农场等新型农业经营主体承担农业人工智能技术推广任务，通过“公司+农户”“合作社+农户”等模式，开展订单示范、托管服务。要聚焦农业产业发展，加快建设一批智慧农业应用场景。鼓励地方政府、农业龙头企业以及涉农院校合作共建农业人工智能技术集成应用基地，在种植业、畜牧业、渔业等领域打造一批标杆工程。通过示范引领，加快形成可复制可推广的农业人工智能发展模式，从而为农业经济高质量发展注入新动能[2]。 2.4 创新人才培养模式，提高人才薪资待遇人才是发展农业人工智能、推动农业经济高质量发展的第一资源。需加快构建多层次、多样化的农业人工智能人才培养体系，为农业现代化提供源源不断的人才支撑。 首先，推动高校学科专业调整，支持“双一流”高校率先设置农业人工智能专业，鼓励有条件的涉农高校增设农业人工智能专业方向，加快培养一批高层次、复合型人才。探索农业人工智能专业硕士培养，推动高校与科研院所联合培养。 其次，完善产教融合机制，鼓励地方政府、高校、企业合作共建农业人工智能学院或人才培养基地。制订农业人工智能职业技能等级标准，大力开展职业技能培训和鉴定。推动农业人工智能相关职业院校专业建设，培养一批应用型、技能型人才。 再次，建立健全农业人工智能人才激励机制，大幅提高农业人工智能紧缺人才薪酬待遇。重点高校可探索在农学学科设立人工智能方向的“特聘教授”岗位。企业可通过项目合作、兼职等方式，引进和柔性聘用高端人才。鼓励农业人工智能领军人才、青年拔尖人才等高层次人才到农业生产一线开展创业，给予项目、资金等倾斜支持。 最后，建设覆盖全产业链的农业人工智能人才培养体系，对现有农业从业人员实施全员培训，开展人工智能素养教育和技能培训。县、乡农技推广机构要针对基层农技人员开展人工智能技术培训，引导农机手、农场主、职业农民学习应用农业人工智能技术[3]。
3 人工智能驱动农业经济发展的成效与展望随着人工智能技术在农业领域的广泛应用，农业生产效率和资源配置效率显著提升，农业综合生产能力和附加值持续增强，有效推动了农业经济高质量发展[4]。通过应用农田管家、植保无人机等智能装备，农作物单产水平和品质明显提高，病虫害防治效率显著提升。例如，在新疆某棉花种植基地应用农业物联网和人工智能技术后，棉花单产由原来的6t/hm²提高到7.5t/hm²，农药化肥施用量减少30%以上，人工成本降低50%左右，综合效益大幅提升。人工智能技术有力促进了农业产业融合发展。截至2025年末，农业人工智能产业规模突破3000亿元，可为农业经济高质量发展注入强劲新动能。当前我国农业人工智能产业已具备坚实基础，呈现蓬勃发展的良好态势。但仍面临核心技术受制于人、基础设施薄弱、应用水平参差不齐等挑战[5]。对此，未来要加快构建自主可控的农业人工智能核心技术体系，在感知决策、智能装备等领域加大研发投入力度，推动关键核心技术自主化。同时，要加强农业人工智能人才培养，深化产教融合、校企合作，建立健全人才培养、使用、评价、激励机制，为农业人工智能高质量发展提供坚实的人才支撑和智力保障[6]。
4 结束语农业农村现代化是全面建设社会主义现代化国家的重要内容。人工智能正成为引领新一轮农业科技革命的硬核力量，在农业生产智能化、经营网络化以及管理数据化等方面发挥着不可替代的作用。通过“AI赋能”，有效推动农业生产从粗放式向集约式转变，生产方式从经验式向智能化转变，为农业插上腾飞的“翅膀”。要立足国情农情，因地制宜探索人工智能在农业领域的应用模式，在生产、经营、管理、服务等各个环节发力，推动形成一二三产业融合发展的现代农业产业体系，不断提升农业质量效益和竞争力，为加快建设农业强国、全面推进乡村振兴提供坚实的科技支撑，以农业农村现代化助力全面建设社会主义现代化国家。 参考文献： [1]张聪.人工智能驱动农业经济高质量发展的路径与成效研究[J]. 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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