人工智能赋能农业经济路径研究：基于传统要素转型的新视角

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1 文献综述

人工智能赋能农业经济，本质上是数据智能驱动的农业全要素生产率提升过程。智慧农业被视为继植物育种和遗传学革命之后的又一次农业新技术革命，将彻底改变现代农业生产经营方式与管理模式，使农业进入数字化、网络化和智能化发展阶段。从经济学视角看，这一过程不仅体现为技术进步，更是对农业传统生产要素的深刻重构。有学者指出，农业新质生产力是以人工智能等新兴技术为赋能"引擎"，以"新农人"、新农技、新农作及新型要素组合为基本内容，以农业全要素生产率大幅提升为核心标志的高阶农业生产力形态。政策推动下，我国智慧农业发展已取得显著成效。农业农村部数据显示，截至2024年底，全国农业生产信息化率超过25%，较5年前提升近10个百分点；累计支持建设100个国家级数字农业试点项目和大批省级智慧农业园区。黑龙江北大荒农垦集团、浙江未来农场产业技术联盟等试点项目的成功实践展示出人工智能在提升农业生产效率、资源利用效率和农产品质量方面的巨大潜力。

与传统农业技术革命不同，人工智能赋能农业经济具有多维度渗透、全链条覆盖和生态系统化的特征。一方面，人工智能通过精准感知、智能决策和自动控制，实现农业生产环节的精细化操作。另一方面，通过数据贯通和系统集成，优化农业资源配置，重构农业价值链和产业生态。这种赋能不仅局限于技术层面，更涉及组织变革、模式创新和制度优化，是推动农业经济高质量发展的核心驱动力。本研究立足农业传统要素转型的新视角，系统分析人工智能对农业经济的赋能机制，阐述人工智能对农业经济的智能化重构，深入分析人工智能赋能农业传统要素转型的多维路径，并提出相应的政策建议，以期为人工智能助推农业新质生产力发展提供理论参考。

2 农业生产要素的智能化重构理论2.1 人工智能对生产要素的重构

传统农业经济理论将生产要素归纳为劳动力、土地和资本三大基本类别，后来将技术和管理等要素纳入其中。人工智能作为新一代通用目的技术，正成为改造传统农业的关键因素，智能农机、农业大数据等数字生产力的涌现，标志着农业生产工具进入智能化的新阶段。人工智能对农业传统要素的重构体现在三大机制上，分别是要素属性升级、要素组合优化和新要素创造。

1）在要素属性升级方面，人工智能通过赋能传统要素，拓展其功能边界和价值形态。以劳动力为例，人工智能将农民从繁重的体力劳动中解放出来，使其转变为农业智能装备的管理者和决策者。在土地要素方面，人工智能通过天空地一体化监测网络，将物理土地转化为数字孪生农田，实现土地资源的数字化管理和精准调控。

2）在要素组合优化方面，人工智能通过数据驱动和算法优化，提高要素间的匹配精度和配置效率。我国农业生产效率较非农产业生产效率明显偏低，且资源环境刚性约束趋紧，亟须大力发展智慧农业，加快改变大水漫灌、粗放经营的生产方式，以智能化实现精准化，全面提高土地产出率、资源利用率、劳动生产率。人工智能通过精准感知、智能决策和自动控制，实现生产要素的精准投入和动态优化，大幅提升农业全要素生产率。

3）在新要素创造方面，人工智能催生了数据要素等新型生产要素，丰富了农业经济的内涵和外延。数据是基础性战略资源，数字经济是现代经济发展新动能[5]。智慧农业的目标是实现农业全过程智能化，其实质是数据驱动，数据作为生产要素从投入阶段贯穿到产出和分配阶段。

2.2 智能农业的经济特征

1）边际收益递增。传统农业生产受土地、水资源等自然条件限制，普遍呈现边际收益递减规律。而数据要素具有可共享、可复用、非排他等特性，其使用价值随着应用范围的扩大而增加，表现出明显的网络效应和规模收益递增特征。

2）范围经济显著。人工智能通过数据贯通和平台整合，实现农业产业链各环节的协同效应，降低交易成本，创造范围经济。例如，农业大数据智能平台可同时服务于生产决策、市场监管、金融服务等多个主体，实现数据价值的多重挖掘。

3）负外部性内部化。传统农业存在环境污染、资源耗竭等负外部性问题，人工智能通过精准施肥、智能灌溉等技术，减少资源浪费和环境污染，将负外部性内部化，促进农业可持续发展。

4）供需精准匹配。人工智能通过市场预测和智能决策，实现农产品供给与需求的动态平衡，降低市场波动风险。例如，人工智能算法能分析消费趋势和市场价格，为农业生产计划提供精准指导，减少"谷贱伤农"现象。

综上，人工智能通过重构农业传统要素，打破农业经济增长的"瓶颈"约束，塑造智能农业新经济范式，为农业高质量发展提供新路径。

3 人工智能赋能农业传统要素转型路径

人工智能赋能农业经济的过程，实质上是其与传统农业生产要素深度融合并引发要素质变的过程。从劳动力、土地、资本、技术四类传统要素出发，系统分析人工智能的赋能路径[6-10]。

3.1 劳动力要素

劳动力是农业生产中最活跃的要素，人工智能通过改变劳动力技能结构、劳动方式和劳动效率，推动农业劳动力的质变。

1）技能结构转型。传统农业劳动力主要依赖体力和经验积累，而人工智能时代要求农民具备数字素养、智能装备操作能力和数据决策能力。目前，全国已有多地对农民进行技术培训与推广，利用干部结对帮扶实现技术下沉，有效降低农民的数字技能门槛，系统提升农民的数字技能和智能决策水平。

2）劳动方式变革。人工智能推动农业劳动从手工劳动向人机协同转变。如智能农机共享平台通过物联网技术实现农机精准调度，提高农机设备的使用效率。这种社会化服务模式可以有效解决小农户与现代化生产工具之间的矛盾，更在深层次上推动农业生产关系的现代化变革。

3）新兴职业涌现。人工智能催生一批农业新兴职业，如农业数据分析师、智能农机操作师、农业人工智能算法工程师等。这些新职业不仅要求掌握农业专业知识，还须具备信息技术和数据分析能力，推动农业劳动力结构向高端化发展。

综上，农民的角色将转变为管理者，主要负责监督和协调机器人工作，这种转变使其从繁重的体力劳动中解放出来，专注于更高价值的创新性活动。

3.2 土地要素

土地是农业生产不可替代的物质基础，人工智能通过增强土地资源的可知性、可控性和可调性，实现土地要素的数字化转型。

1）土地信息数字化。天空地一体化智能监测技术、农村用地"一张图"和基础模型算法等公共服务产品为农业数智化转型注入全新动力。通过卫星遥感、无人机航拍和地面传感器相结合，构建土地资源的数字孪生体，可以实现土地地貌、土壤质地、养分状况等属性的精准刻画和动态监测。

2）土地管理精准化。人工智能通过智能决策支持系统，实现土地资源的精准管理和优化配置。在主要作物种植领域，物联网、大数据、人工智能等信息技术集成应用，推动良种、良法、良机、良田与数字化有机融合，提升耕种管收精准作业水平，构建主要作物大面积单产提升的数字化种植技术体系。

3）土地效能提升。人工智能通过优化土地资源配置，提升土地产出效率和可持续性。例如通过建立外部环境、作物基因型与表型相适配的种植生产智能化档案以及信息化溯源，逐步形成精准化种养体系，不仅能提高土地短期产出，还能通过精准调控提升产出效率和产品质量，实现土地资源的可持续利用，保障农业生态系统的长期稳定。

3.3 资本要素

资本是农业扩大再生产的重要保障，人工智能通过创新资本形态、优化资本配置和拓展资本渠道，重塑农业资本要素。

1）资本形态多元化。人工智能推动农业资本从传统的物质资本向数字资本、数据资产等新形态拓展。数据资本的形成为农业企业发展提供新的融资渠道和增值路径。如部分地区的农业数据交易中心创新性地实施集体数据资产质押融资的措施，这种探索既遵循当前的要素市场化改革方向，又通过收益分配机制保障集体权益，为数据要素的社会主义应用提供样本。

2）资本配置精准化。人工智能通过大数据分析和预测模型，提高农业资本配置的精准性和效率，通过创新链、产业链、资金链、人才链、信息链与市场链的深度融合，打破传统农业的时空限制与"信息壁垒"。在这一模式下，企业间形成"命运共同体"，实现资源高效配置与价值共享。例如，人工智能预测模型能分析市场需求和价格趋势，为农业投资决策提供科学依据，降低投资风险，提高资本回报率。

3）金融服务创新。人工智能推动农业金融服务创新，破解农业融资难、融资贵问题。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。这些金融创新不仅降低农业经营主体的融资成本，还能提高农业金融服务的可获得性和便捷性。

3.4 技术要素

技术是农业进步的核心驱动力，人工智能通过增强技术创新能力、加速技术扩散和优化技术应用，推动农业技术要素的质变。

1）技术创新智能化。人工智能显著提升农业技术创新的效率和质量，尤其在育种领域。如国产研发的人工智能种业大模型"丰登"和"造物一号"，能够对作物进行观测和判断，初筛出可能具有高产、抗病等潜在优质基因的植株。在表型检测和基因分析两个阶段中，人工智能使得育种筛选过程大大提速。人工智能算法分析作物基因数据、环境数据，优化育种模型，缩短育种周期，以育种大数据和育种模型为基础，精准设计自然变异的最优组合，节约育种周期和成本。

2）技术推广精准化。人工智能通过精准匹配和个性化服务，提高农业技术推广的精准性和有效性。人工智能模型精准捕捉和分析各地区的微气候、土壤特性、作物生长周期等精细化数据，并结合各地区的具体农业生产实践，制订针对性的智能化解决方案。这种精准化技术推广模式能克服传统农业技术推广的"一刀切"弊端，提高技术适配性和应用效果。

3）技术应用集成化。人工智能推动农业技术从单一应用向集成化、系统化方向发展。智慧农业是复杂的系统应用，通过前沿数字技术与装备的综合应用，自动、精准、高效地收集、提取并加工农业大数据，让各类数据"孤岛"相互联通，集成应用物联网、大数据、人工智能等技术，借助图像视频识别、深度学习与数据挖掘等人工智能方法，快速获取多种信息知识，实现农业优质高效、生态友好的高质量发展。

3.5 四大生产要素智能化转型整体成效

人工智能通过与农业传统要素的深度融合，引发要素属性的质变和配置效率的提升，为农业经济注入新动能。这一转型过程不仅是技术层面的革新，更是农业经济系统的整体重构和升级[11-13]。

4 结束语

本研究从传统生产要素转型的视角系统阐释人工智能赋能农业经济的理论逻辑与转型路径。研究表明，人工智能通过重塑劳动力、土地、资本、技术等传统要素，推动农业经济从经验依赖向数据驱动、从粗放管理向精准调控、从分散经营向智能协同的深刻变革。这一变革不仅是技术层面的创新，更是农业经济系统的整体重构。然而，人工智能在农业领域的深度融合应用仍面临基础设施覆盖不均、小农户技术适配性不足、复合型人才短缺等挑战。未来，需进一步筑牢数字农业基础设施建设，破解"数据孤岛"难题，创新制度机制，优化政策与金融支持环境，培育懂农业、懂技术、善管理的人才群体，形成多层次人才支撑体系。随着人工智能技术革新与应用赋能成本降低，我国农业将向全链条智能化、多业态融合、绿色可持续方向加速演进，要素配置的精准化、产业生态的协同化和主体协作的紧密化成为农业现代化的重要特征，人工智能技术最终将深度赋能农业新质生产力，助力实现农业更强、农村更美、农民更富的乡村振兴图景。

参考文献：

[1]杨雨濛.人工智能赋能农业经济路径研究：基于传统要素转型的新视角[J].

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