“十五五”时期促进“人工智能+农业”发展的制度问题与重点举措

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一、引言

2025年8月，在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中正式将“人工智能+农业”发展纳入国家战略体系，明确提出“加快农业数智化转型升级”。党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》对因地制宜发展新质生产力做出重要部署，为“十五五”时期推进“人工智能+农业”发展提供了根本遵循。

从实践层面看，技术进步与制度供给之间的深层矛盾日益凸显。一些农业人工智能项目呈现出“示范项目积极性高、小农户进入门槛高，重建设、轻运营”的悬浮状态；许多在东部地区积累的农业人工智能技术，一旦移植到西北旱作农业区或西南丘陵山区，便出现在地化适配难题，遭遇“跨域泛化困境”；涉农数据分散割裂、少数重大场景引领、大量长尾场景主导等现实问题，导致人工智能对农业发展赋能受限。在这些现象的背后，并非仅仅是技术维度障碍，而是制度供给体系与新型生产要素之间的系统性错配。

在技术经济范式（techno-economic paradigm）理论视角下，技术范式的转换会系统性打破既有的要素相对价格均衡，进而催生对新制度安排的强烈需求。当前，农业生产的核心要素除传统的土地、劳动、资本之外，数据、算力、算法等新型要素正在加速融入。我国现行的农业制度供给体系中涉及产权界定、补贴推广、标准认证与风险分担等方面的内容，基本是基于传统农业生产要素的静态逻辑构建的，面对新型农业生产要素的加速融合便产生极高的交易成本。制度时滞抑制技术潜力的发挥和技术红利的释放，已成为“人工智能+农业”发展不容回避的挑战。

现有对“人工智能+农业”的研究多聚焦于技术赋能的路径与机制、农业新质生产力的培育逻辑、智慧农业的发展现状与展望以及农户技术采纳的影响因素等方面，为本研究提供了重要的理论基础。但总体而言，现有研究主要是从技术决定论的视角出发，既缺乏从制度供给角度系统阐释技术与制度的适配机制，也缺乏将“因地制宜”从技术适配层面拓展到制度设计层面的系统分析。

因此，本文从技术经济范式转换的理论视角出发，聚焦促进“人工智能+农业”发展中在制度供给层面的三个问题：第一，技术经济范式转换如何重塑农业生产要素结构，进而产生哪些新的制度需求？第二，当前“人工智能+农业”发展中，制度供给在哪些维度存在系统性错配，根源何在？第三，“十五五”时期应当从哪些维度重构制度供给体系，以实现因地制宜的技术潜力释放？旨在为“十五五”时期促进“人工智能+农业”发展提供制度供给层面的政策参考。

二、“人工智能+农业”的政策背景和内涵

“人工智能+农业”概念是在我国持续推进智慧农业发展的大背景下提出的。党的十八大以来，我国高度重视数字技术与农业农村的深度融合，将智慧农业作为农业现代化、乡村振兴与农业强国建设的核心抓手。立足新质生产力发展要求，国家持续完善智慧农业顶层设计、优化制度供给、迭代技术应用体系。

（一）“人工智能+农业”的政策背景

“人工智能+农业”是智慧农业发展的新阶段。2012年以来，我国智慧农业伴随数字经济发展与农业现代化建设持续迭代。结合国家五年规划周期、政策导向与技术应用特征，我国智慧农业发展基本经历了起步探索、战略设计、数据赋能和人工智能跃迁四个阶段（见表1）。各阶段在政策目标、制度供给、技术应用场景、发展挑战上具有显著差异性，整体呈现出政策体系不断完善、技术维度持续拓展、核心要素逐步升级、治理模式持续革新的演化特征。

1. 智慧农业的试点探索阶段（2012—2015年）

该阶段的核心发展目标是破解农村信息闭塞、农业信息化基础设施缺失的问题，重点推进农村网络覆盖、农业信息化技术试点。2013年，中央一号文件提出“加快用信息化手段推进现代农业建设，启动金农工程二期，推动国家农村信息化试点省建设。发展农业信息服务，重点开发信息采集、精准作业、农村远程数字化和可视化、气象预测预报、灾害预警等技术”，推动农业信息技术从概念走向应用。2014年，中央一号文件明确指出，“加快农村互联网基础设施建设，推进信息进村入户；建设以农业物联网和精准装备为重点的农业全程信息化和机械化技术体系”，推动农村数字基础设施向基层延伸、农业信息技术集成应用。2015年是“互联网+现代农业”起步发展的关键节点，在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中首次在国家层面确立“互联网+现代农业”的整体发展框架，明确提出“利用互联网提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代‘种养加’生态农业新模式，形成示范带动效应，加快完善新型农业生产经营体系，培育多样化农业互联网管理服务模式，逐步建立农副产品、农资质量安全追溯体系，促进农业现代化水平明显提升”，标志着我国智慧农业从零散试点逐步走向“互联网+农业”的体系化探索阶段，为后续发展奠定了硬件与政策基础。

此阶段政策体系以基础性、普惠性基建政策为主，推动农业信息化基础设施建设和信息化技术的试点应用。制度供给呈现出典型“重硬轻软”的特征，主要通过项目资金扶持、硬件补贴的方式，推动农业信息采集设备落地，实现农业生产环境数据的初步在线化、可视化。

2. 智慧农业的示范架构阶段（2016—2020年）

“十三五”时期，我国智慧农业发展进入应用示范和系统化架构的关键阶段。2016年，在国务院印发的《全国农业现代化规划（2016—2020年）》中提出实施“智慧农业引领工程，对大田种植、畜禽养殖、渔业生产等进行物联网改造，建成10个农业物联网应用示范省、100个农业物联网应用示范区、1000个农业物联网应用示范基地”，这是国家五年规划中首次明确提出推进智慧农业工程，将智慧农业确立为创新强农的重要支撑。同年，农业农村部等八部门联合印发的《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》强调以推动现代信息技术在农业生产、经营、管理、服务各环节和农村经济社会各领域深度融合为工作主线。2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《数字乡村发展战略纲要》中提出，推进农业数字化转型。加快推广云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理中的运用，促进新一代信息技术与种植业、种业、畜牧业、渔业、农产品加工业全面深度融合应用，打造科技农业、智慧农业、品牌农业。建设智慧农（牧）场，推广精准化农（牧）业作业。同年12月，农业农村部、中央网信办印发的《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》中明确提出，加快推进农业农村生产经营精准化、管理服务智能化、乡村治理数字化，并进一步要求推动智能感知、智能分析、智能控制技术与装备在大田种植和设施园艺上的集成应用，建设数字田园、数字养殖牧场、数字渔场，发展智能“车间农业”，构建数字驱动的农业农村发展新格局。

此阶段国家密集出台专项规划与配套政策，制度供给从单一硬件补贴转向综合性区域试点建设，政策重点关注推进农业物联网、遥感监测、智能农机、天地一体化观测体系建设，明确新一代信息技术同农业生产、经营、管理和服务深度融合的发展方向，初步构建了数字驱动农业农村发展的战略框架。

3. 智慧农业的纵深融合阶段（2021—2024年）

该阶段我国智慧农业发展迈入数据驱动的纵深融合阶段。2021年，中央一号文件锚定乡村振兴与农业现代化目标，部署智慧农业建设行动，提出发展智慧农业，建立农业农村大数据体系，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合，标志着我国数据赋能农业进入体系化布局、全链融合的新阶段。2022年，中央一号文件聚焦智能装备落地应用，提出推进智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺融合应用；加快高端智能机械研发制造，推广大型复合智能农机。同年，《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》发布，明确将数据作为农业农村数字化转型的关键生产要素与核心驱动力。2023年，中央一号文件聚焦农业科技和装备支撑，提出加紧研发大型智能农机装备、丘陵山区适用小型机械与园艺机械，支持北斗智能监测终端及辅助驾驶系统集成应用，为农业智能化与数字化转型提供了明确政策导向。2024年，中央一号文件明确提出持续实施数字乡村发展行动，发展智慧农业，鼓励有条件的省份统筹建设区域性大数据平台，加强农业生产经营、农村社会管理等涉农信息协同共享，为农业全链条数字化转型与智慧农业示范建设提供了重要政策指引。同年10月，《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》两项核心政策连续出台。前者明确提出推进农业全产业链数字化、建设智慧农业引领区等7项重点任务；后者明确了智慧农业公共服务能力提升行动、智慧农业重点领域应用拓展行动和智慧农业示范带动行动，并提出阶段性发展目标。

此阶段的核心变革是将数据正式确立为农业核心生产要素，政策重心从基础设施建设、顶层框架搭建，转向数据资源整合、平台体系建设、智能装备普及，农业全产业链数字化转型加速推进。

4. 智慧农业的人工智能跃升阶段（2025年至今）

面向“十五五”，我国智慧农业进入人工智能赋能的跃升期，进入全新的战略发展阶段。2025年中央一号文件立足新质生产力发展要求，首次明确提出发展农业新质生产力，并将人工智能作为关键支撑，提出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。同年，在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中将“人工智能+农业”发展上升为国家战略。2026年中央一号文件进一步明确促进“人工智能+农业”发展，人工智能在农业领域的应用进入场景拓展与政策落地加速的新阶段。同年6月，在国务院印发的《加快农业农村现代化“十五五”规划》中指出推进人工智能运用和智慧农业发展。加快农业人工智能技术创新、应用场景拓展和产业生态营造。统筹部署农业农村数据基础设施，建设大规模、多模态、高质量数据集，完善数据标准和规范，发展农业农村领域数智化政务服务和数据产业。加快研发具有自主知识产权的软硬件产品，提升算力供给能力。健全天空地一体化农业观测网络。深挖农业农村数字生产力，引导各类主体加快农业数智化升级。

在当前阶段，数据、算力、算法成为智慧农业发展的底层核心引擎，人工智能与农业深度融合成为培育农业新质生产力的核心路径，制度供给进入全方位重构的新阶段。政策改革核心在于构建适配“人工智能+农业”发展的新型政策、技术、人才、数据保障体系，破解智能技术落地难、场景适配性差、产业转化效率低等核心问题。

整体上看，党的十八大以来我国智慧农业政策演化呈现清晰的递进逻辑。在发展维度上，经历了从硬件基建单点探索到战略体系全面构建和数据要素驱动的纵深发展，当前进入人工智能赋能跃升的关键阶段。在政策导向上，经历了从“补硬件短板、夯基础”的普惠性建设到“建战略体系、定标准”的规范化发展，再到“强数据要素、提效能”的高质量发展，当前正迈向“强人工智能、育新质”的创新引领发展。

（二）“人工智能+农业”的内涵

准确界定“人工智能+农业”的内涵，是制度供给分析的逻辑起点。近年来，关于人工智能赋能农业的相关研究，多将信息化、数字化、自动化、区块链、物联网等一系列技术概念放入人工智能的框架中，模糊了人工智能与其他技术概念之间的边界，进而在政策制定与实践应用中出现不适配的问题。因此，有必要从本质特征出发，对“人工智能+农业”进行界定。

人工智能的核心不是替代人的体力劳动，而是替代或辅助人的认知劳动，即感知、判断、决策等脑力活动。基于算法与算力的认知能力是人工智能区别于自动化、数字化、信息化等技术概念的本质所在。再者，人工智能具有通用目的技术（general purpose technology，GPT）属性，这是理解其制度含义的关键。作为通用目的技术，人工智能具有三大核心特征：一是渗透性，它能够广泛渗透农业各领域各环节，从育种到流通，从生产决策到市场预测；二是互补性，它需要与数据基础设施、农业知识体系、组织形式和制度安排相互配合才能发挥效能，单独的技术投入无法产生预期效果；三是创新性，它持续迭代升级并催生新的应用场景，技术边界不断扩展。这三大特征共同决定了人工智能不是单一技术工具，而是引发系统性制度需求的范式力量。

“人工智能+农业”并非静态概念，而是随技术迭代持续深化的动态过程。从人工智能在农业中的角色演化看，经历了从“分析型人工智能”到“生成式人工智能”的动态演化。放在“工具-伙伴”的分析框架中，分析型人工智能更多承担着数据处理、变量构建与模型估计等工具的角色，生成式人工智能则承担着议题探索、理论构建、推理模拟与决策支持等伙伴的角色。

基于上述分析，本文将“人工智能+农业”界定为以数据、算法与算力为核心，通过为农业生产主体提供认知辅助，推动农业生产方式、要素配置方式与治理方式系统性变革的技术经济范式。这一界定涵盖狭义和广义两个层次，在狭义上，指人工智能向农业全产业链渗透，涵盖产前、产中、产后、流通、服务等各环节的智能决策支持；在广义上，指以人工智能为核心驱动力的农业技术经济范式转换，包括生产要素结构重组、制度安排重构与治理方式变革。本文采用广义界定。

（三）“十五五”时期“人工智能+农业”的愿景展望

2026年中央一号文件将“人工智能+农业”纳入“因地制宜发展农业新质生产力”的整体框架，明确提出促进人工智能与农业发展相结合的具体应用场景。这一政策定位标志着“人工智能+农业”已经从技术探索进入战略跃升阶段，其发展愿景可从要素重构、效率提升、结构优化和包容发展四个维度加以把握。

1. 新型生产要素重塑农业生产函数

新质生产力的核心标志是全要素生产率的大幅提升，其基本内涵在于劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升。“十五五”时期，数据、算力、算法将成为与土地、劳动力、资本并列的核心生产要素，农业生产函数将发生根本性重构。研究发现人工智能通过“数字化解耦与重组生物生长、环境参数等离散化变量，突破要素不可分性约束与传统生产可能性边界”，推动农业发展方式由促增量向提质量转变。这意味着，“十五五”时期农业增长的核心动力将从传统要素的规模投入，转向新型要素的质量跃升与优化组合。

2. 人工智能驱动农业全要素生产率大幅提升

从已有实践看，农业机器人通过机器视觉识别作物生长状态、精准实施水肥管理，使水资源利用率提高40%、肥料使用减少25%；智能育种机器人将番茄杂交育种周期从5年缩短至1年，节约25%以上育种成本；无人驾驶农机实现耕种管收全流程自动化，大幅提升劳动生产率。相关研究表明，人工智能通过优化要素禀赋实现生产力跃升、缓解信息不对称促进供需对接、带动资源高效利用深化生态经济协同，是驱动农业由“经验依赖”向“智能决策”转变的强大引擎。“十五五”时期，随着人工智能技术的大规模推广应用，农业全要素生产率有望实现历史性跃升。

3. 产业链价值重心向高附加值环节迁移

人工智能将重构农业产业链的价值创造逻辑，推动价值重心从生产环节向研发、服务等高附加值环节转移，实现农业产业结构优化。研究表明，农业全产业链中的数据壁垒的突破与技术融合应用能够催生农产品质量溯源、碳足迹交易等新型农业服务经济形态，有助于增强农业的可持续发展能力和市场竞争力。同时，人工智能整合“天空地”一体化观测网络数据，叠加气象、消费趋势、物流成本等信息，实现对农业市场的精准预测，推动农业从“事后救火”转向“事前预警”，从根本上改变农业市场的运行逻辑。

4. 技术红利惠及小农户的包容发展

我国“大国小农”的基本国情决定了“人工智能+农业”的发展不能简单走“资本型农业”的道路，如何让技术红利真正惠及小农户将是制度供给的核心议题。已有研究表明，在现行土地制度与自然条件下，人工智能高昂的初始开发成本将使绝大多数中小农户缺乏自主开发和应用人工智能的动机，技术红利存在向大规模经营主体集中的内在倾向。因此，在“十五五”时期包容发展不仅是价值目标，更是检验制度供给成效的核心标准。

三、技术经济范式转换与制度供给逻辑重构

技术经济范式转换是理解“人工智能+农业”制度供给问题的理论起点。当制度供给不能与技术范式跃迁相适配时，所产生的“制度时滞”是制度供给问题的根源所在。在“人工智能+农业”发展过程中，如何满足技术范式跃迁产生的新制度需求是制度供给逻辑分析的重要切入点。

（一）技术范式转换下的“制度时滞”

技术经济范式理论认为，每一次重大技术革命都会催生新的技术经济范式，对制度安排产生系统性冲击。人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在引发农业领域的技术经济范式转换。传统农业的要素价格体系以土地、劳动力、资本为核心构建，而人工智能技术的渗透使数据、算力、算法的边际贡献持续上升，传统要素的相对价格趋于下降，要素结构的深刻重组由此展开。然而，技术范式跃迁与制度演化之间存在内在的时序差异，“制度时滞”由此产生。技术范式以指数级速度推进，而制度演化受制于“认知”“利益”和“路径依赖”三重约束。这三重约束共同决定了制度演化通常以线性速度推进，远滞后于技术的指数级跃迁。

在微观层面，“制度时滞”将产生极高的交易成本，比如，数据要素制度的不完善导致其作用发挥受到限制，本地化标准缺失导致技术适配成本居高不下，激励错配导致市场主体投入不足。在宏观层面，“制度时滞”将抑制技术红利的释放，人工智能的技术潜力被锁定在少数示范项目中，无法通过市场机制扩散至广大农业生产经营主体，技术进步的社会收益受到限制。

（二）促进“人工智能+农业”发展的制度需求

当前“人工智能+农业”发展中涌现出两类核心制度需求，构成制度供给的主要方向。一类是化解新型要素特性与既有制度逻辑之间结构性冲突的制度需求。数据、算力、算法等新型生产要素具有三个区别于传统要素的根本特性：一是非竞争性，数据和算法可被多方同时使用而不产生消耗；二是难排他性，难以完全排除他人使用，具有较强的正外部性；三是持续迭代性，算法以月度频率更新，数据持续增长，要素本身处于动态演化之中。然而，我国现行农业制度供给体系具有排他性、静态性、均质性的特性。比如，产权制度基于物权法的排他性逻辑构建，强调所有权的明确界定和排他保护；补贴制度以年度预算为周期，具有高度的静态性；标准认证制度以稳定性为核心价值，更新周期远滞后于技术迭代速度。这种结构性冲突就要求在制度供给上需要超越传统物权逻辑的数据产权制度，以回应数据要素非竞争性与难排他性带来的确权困境；需要动态适应性的监管与认证制度，以回应算法持续迭代与既有静态审查周期之间的速度错配；需要激活正外部性的激励制度，以回应新型要素强外部性导致的市场供给不足问题。

另一类是弥合人工智能定制化潜力与标准化供给现实之间落差的制度需求。人工智能技术具备强大的定制化能力，深度学习模型可通过本地化数据训练适应特定地区的土壤条件、气候特征和作物品种；大语言模型可整合本地农业知识为特定农户提供个性化决策支持。然而，人工智能技术的实际供给却是以标准化形态进行的，算法模型在标准化条件下开发，对数据规范、基础设施、使用环境都有隐含的标准化假设，需要特定格式和质量的训练数据、稳定的网络和算力支撑、标准化的传感器和农机接口。

当这些标准化假设遭遇中国农业的高度异质性时（比如，地理、气候、经营、产业等方面的异质性），技术落地失灵就不可避免。已有的研究表明，识别玉米病害的模型无法有效识别枸杞病害，基于平原水田的无人机飞防参数在丘陵果园中失效。这些“跨域泛化困境”的根源不在技术本身，而在于缺乏允许本地化适配的弹性制度空间。这类制度需求的核心不是统一规范，而是为差异化适配提供制度许可与激励，将人工智能的定制化潜力转化为因地制宜的现实能力。

（三）促进“人工智能+农业”发展的制度供给逻辑

面对既有制度供给体系的排他性、静态性、均质性特征与新型要素的非排他性、动态性、异质性特征之间错配，人工智能定制化潜力与标准化供给现实之间的落差，“十五五”时期促进“人工智能+农业”发展的有效制度供给，不应只是在既有框架内修补，而是需要重构制度供给的基本逻辑。具体而言，应遵循以下三条相互关联的基本逻辑。

1. 动态共演逻辑

技术变迁与制度变迁并非单向因果关系，而是相互塑造、协同演化的动态过程。动态共演逻辑要求制度设计从静态规则转向动态学习机制，建立制度的弹性空间和调适机制，使认证标准随算法迭代而更新、补贴政策随技术成熟度而调整、监管规则随应用场景而演化。动态共演逻辑的核心是制度为技术创新提供稳定预期，技术进步反过来为制度创新提供新的可能性，二者在互动中共同演化，而非一方单向决定另一方。

2. 分层分类供给逻辑

在高度异质的经济环境中，统一的制度安排往往无法有效回应差异化的制度需求，制度供给本身需要具备与经济异质性相匹配的多样性。分层分类供给逻辑要求从统一制度供给转向因地制宜的差异化供给。就分层供给而言，在国家基准制度框架下赋予地方政府和市场主体足够的制度创新空间。分层供给逻辑的核心是国家基准制度提供最低安全标准和互操作性保障，地方适配制度在此基础上回应本地异质化需求，二者共同构成统一性与多样性相结合的制度生态，为人工智能定制化潜力因地制宜的充分释放提供制度性条件。就分类供给而言，主要针对不同区域的差异化条件和需求，进行分类供给，满足因地制宜的发展需求。

3. 内生转化逻辑

诺斯在对制度变迁的研究中强调有效的制度安排能够降低交易成本、激活创新激励，使市场主体形成自我强化的创新动力，而非仅仅依赖外部资源的持续输入。内生转化逻辑要求从外部输入式制度供给转向激活主体内生发展动力。制度供给的目标不只是作为外部环境变量发挥作用，而是要能够进行内生转化，有效整合内外部资源，形成可持续的内生发展动力。通过科学的数据要素制度设计降低数据要素的交易成本，通过合理的收益分配激活农户和企业的参与动力，通过有效的风险分担降低技术采纳门槛，使企业、农户、科研机构形成自我强化的创新生态。内生转化逻辑的核心是拓展“人工智能+农业”的价值创造空间，形成新的价值分配规范，当市场主体能够从“人工智能+农业”发展中获得持续的商业回报，当农户能够从数据贡献中获得合理收益时，外部制度供给便完成了向内生发展动力的转化，制度的可持续性由此确立。

四、影响因地制宜发挥人工智能技术潜力的制度性痛点

当前的制度供给体系并不能满足“人工智能+农业”发展中新的制度需求，在数据流通、标准适配、服务落地、激励内化和要素流动五个方面存在影响因地制宜发挥人工智能技术潜力的制度性痛点。

（一）数据产权制度建设滞后，使本地化算法训练失去要素基础

因地制宜地释放人工智能技术潜力，根本上依赖本地化高质量数据的有效供给。没有西北旱作区的土壤数据、西南丘陵的地形数据、特色产业的作物数据，就没有适应当地条件的算法模型，人工智能的定制化潜力便无从转化为“因地制宜”发展的现实能力。当前数据产权制度的滞后对本地化数据供给产生了严重影响，人工智能的定制化潜力被锁死在数据层面。

当前的数据产权制度在三个层面上存在失灵：一是在确权层面，农田数据同时包含地理信息、作物参数、生产决策等多维属性，传统物权法的所有权理论无法适用，原始数据、衍生数据、增值数据的权属认定模糊，导致数据资产无法有效登记和交易，农户在不知情的情况下其生产数据被平台企业采集、加工、变现，却无法获得任何收益分配。二是在流通层面，涉农数据分散在不同部门、企业、农户手中，各省（区、市）农业大数据平台各自为政，形成严重的“数据孤岛”，数据“采而不算”的现象普遍存在，大量传感器数据被采集后束之高阁，无法转化为算法模型的本地化训练数据。三是在分配层面，科技公司凭借算法专利获取超额利润，小农户因数字素养鸿沟面临系统性排斥，形成“算法分层”。

（二）标准与认证制度以静态逻辑锁定传统框架，弹性适配空间不足

动态共演逻辑要求制度随技术迭代同步调适，但现行标准与认证制度更加强调稳定性，以传统要素的静态逻辑为底层框架，不能有效适配人工智能技术的多样化、动态化需求。此外，按照分层供给逻辑，如何处理好标准统一和本地异质化之间的矛盾也是制度供给面临的新挑战。

从标准体系看，一方面是现行农机农艺标准以传统机械化作业为参照系，对智能农机的数据接口、算法兼容性、传感器规范等缺乏统一要求，不同品牌的智能农机之间数据不互通，不同地区的农业传感器采集标准不一致，导致跨平台、跨区域的数据整合极为困难。另一方面也是更根本的问题在于，现行标准体系缺乏允许地方创新与本地化适配的弹性空间，标准的统一性与农业的高度异质性之间存在结构性矛盾。总体上看，现有的制度供给缺少按照“分层供给逻辑”所要求的“国家基准标准+地方适配标准”双层体系。

从认证制度看，现行农业技术认证体系认证周期通常以年为单位，而人工智能算法以月度频率迭代更新，认证周期与技术迭代速度之间存在数量级的差距。生成式人工智能的“可解释性”问题和智能体人工智能的“涌现”问题使现行质量认证体系难以评估算法决策系统的误判概率和潜在风险。标准与认证制度的僵化，使人工智能技术在不同地区、不同产业的本地化适配缺乏制度许可，“因地制宜”的弹性空间被制度性压缩。

（三）公共基础设施制度供给不足，技术本地化部署缺乏支撑

在“人工智能+农业”发展中，数据、算法、算力这些新型要素具有强正外部性，由此产生公共产品供给需求，如果仅仅依靠市场自发供给则需求很难得到满足，就需要公共基础设施的制度供给去弥补这一缺口。

从数据基础设施看，当前高质量本地化农业数据集的建设缺乏公共产品供给，数据采集、清洗、标注、共享等环节均依赖市场主体自发投入，因为这些投入具有显著的正外部性，导致市场供给不足，本地化算法训练所需的数据基础设施长期处于供给不足状态。从算力基础设施看，农业人工智能模型的训练和推理需要稳定的算力支撑，但西部农村地区的算力基础设施建设严重滞后，恰恰是最需要“因地制宜”技术适配的地区，面临最薄弱的基础设施条件。从服务体系看，农技推广制度停留在传统模式，无法承载人工智能技术的本地化部署与维护。传统农技推广员缺乏人工智能技术知识，科技公司的技术人员缺乏农业领域知识，“技术懂农业、农业懂技术”的复合型服务人才严重短缺。研究表明，农业人工智能技术“西迁”面临的最大障碍之一，正是本地化服务体系的缺失，技术在实验室表现优异，却因缺乏本地化服务支撑而无法在田间持续运行。

（四）激励制度重外部资源单向输入，对内生发展动力转化不足

因地制宜发展“人工智能+农业”既需要外部资源的输入，更需要激活内生发展动力，形成内外部资源的有机整合，从而促进“人工智能+农业”的可持续发展。当前的激励制度供给更多以项目制补贴为主、激励对象也偏重于硬件设备方面，具有较明显的外部资源单向输入的特征，缺乏对内生发展动力的转化，呈现出“政府热、市场冷”的局面。

激励制度的结构性配置不合理会导致本地化技术供给和需求双双不足，人工智能技术潜力的释放缺乏持续的内生动力支撑。从企业端看，农业人工智能的商业回报周期长、不确定性高，但现行激励制度对算法研发、数据标注、本地化服务等软性能力建设的支持相对不足。企业缺乏持续投入农业人工智能的商业回报预期，倾向于将资源集中于城市市场，对农业市场的技术供给相对不足。从科研机构看，现行科研评价体系以论文发表和专利申请为导向，对农业人工智能技术的田间转化缺乏有效激励，科研成果从实验室到田间的转化通道不畅，大量研究成果无法转化为实际生产力。从农户端看，小农户风险承担能力弱，面对新技术的不确定性往往选择观望。现行风险分担制度不完善，缺乏针对农业人工智能应用的政策性保险机制，农户采纳新技术的风险完全由自身承担，提升了技术采纳门槛。

五、“十五五”时期推进“人工智能+农业”制度供给的重点举措

上述四类制度性痛点共同锁定了人工智能技术潜力的“因地制宜”释放。下面将以数据产权制度作为基础层、标准与认证制度作为适配层、公共基础设施制度作为支撑层、激励制度作为动力层，构成“人工智能+农业”制度供给的基本框架，并针对上述制度性痛点提出相关举措。

（一）建立农业数据要素产权制度，夯实因地制宜发展“人工智能+农业”的要素基础

数据产权制度是整个制度供给框架的基础层。在基础层制度供给需要遵循内生转化逻辑，通过清晰的产权界定和合理的收益分配，激活农户贡献数据的内生动力，将数据要素从“沉睡资产”转化为驱动本地化算法训练的活跃要素。

一是推进农业数据确权，衔接国家数据要素市场化改革。依托2022年《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》确立的“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置框架，在农业领域明确农户对其生产数据的持有权，平台企业对经授权加工的数据享有使用权，算法模型开发主体对增值产品享有经营权，但须向数据贡献主体支付合理报酬。建立农业数据资产登记制度，依托农村产权交易平台，将农户数据资产纳入可登记、可交易的产权体系，防止平台企业单方面垄断数据红利。

二是构建分级分类的农业数据安全共享机制。依据2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中关于“稳步推进公共数据授权运营”的部署，推动各省（区、市）农业大数据平台互联互通，建立国家级农业数据基础设施。建立农业数据分级分类管理制度，政府采集的农业普查数据、气象数据、土地确权数据等公共数据，依法向社会开放共享；企业和农户生成的商业数据，在保护隐私的前提下通过授权机制流通；个人生产数据，由农户自主决定是否授权使用。

三是建立农业数据收益分配机制，激活农户参与内生动力。建立农业数据交易平台，为数据要素的市场化流通提供制度支撑。探索“数据入股”模式，允许农户以数据资产参与农业人工智能企业的收益分配，将农户从数据贡献者转变为数字红利的共享者。对于贡献高质量本地化数据的农户，给予直接的数据报酬或技术服务折扣，形成贡献数据与获得收益的正向循环，从制度上激活本地化数据供给的内生动力。

（二）重塑弹性化的农业标准与认证制度，为本地化适配打开制度空间

标准与认证制度是制度供给框架的适配层。在适配层，制度供给需要遵循动态共演逻辑推动认证制度随算法迭代同步调适，并遵循分层供给逻辑构建双层体系，推进标准体系在国家基准之上为地方差异化适配留出制度空间。

一是建立“国家基准标准+地方适配标准”双层体系。依据2024年农业农村部《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》关于“健全智慧农业标准体系”的部署，推进农业人工智能标准体系的系统重构。国家基准标准聚焦最低安全要求、数据接口规范和互操作性标准，确保不同系统之间的基本兼容性；地方适配标准在此基础上，允许各地根据本地农业特点制定补充性标准，为本地化创新提供制度保障。

二是推进标准的区域差异化实施。依据分层供给逻辑，允许地方政府在国家基准标准框架下制定差异化的实施细则。比如东部平原地区可率先推行高标准的智能农机互联互通规范，为全国推广积累经验；西部山区可根据地形特点，制定适合山地作业的智能农机安全标准，避免平原标准对山区应用的不当限制；特色农业产区可围绕主导产业制定专项标准，如云南高原特色农业、广西糖料蔗产业的人工智能应用标准，将标准制定权下放至最了解本地需求的主体。

三是建立分级分类的动态认证机制。针对人工智能算法快速迭代与现行年度认证周期之间的数量级差距，建立与技术风险等级相匹配的动态认证制度，对病虫害识别、产量预测等辅助决策类低风险应用，允许算法迭代后快速上线；对精准施肥系统自主决策类中风险应用建立年度复核机制；对无人驾驶农机等高风险应用建立严格的安全认证标准，并要求提供可解释的决策依据，保障农户的知情权和自主决策权。

（三）完善农业人工智能公共基础设施制度，弥补公共产品供给缺口

公共基础设施制度是制度供给框架的支撑层。支撑层的制度供给，一方面需要遵循分层分类供给逻辑，将公共产品供给向西部地区倾斜，满足差异化的需求；另一方面需要按照内生转化逻辑，在基础条件具备的条件下，激活市场主体的自主投入意愿，而非以持续的财政输血替代市场机制。

一是将农业数字基础设施纳入公共产品供给范畴，重点向西部倾斜。依托2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》关于“夯实算力基础”的部署，明确农业数据基础设施和算力基础设施，特别是对具备公共产品属性的边缘计算节点、农村算力中心，要建立稳定的财政投入机制。重点加大西部地区专项投入，依托国家“东数西算”工程，推动农业算力资源向西部地区延伸，为西部地区人工智能技术的本地化部署创造条件。

二是围绕特色产业链构建区域农业人工智能平台，实现分层分类供给的落地载体。可以借鉴陕西“秦农大脑”、广西“智慧农服中心”等地方实践，围绕各地主导特色产业链构建区域性农业人工智能服务平台。区域农业人工智能服务平台整合本地农业数据、气象数据、市场数据，为本地农业生产提供精准的智能决策支持，实现人工智能技术的本地化、专业化、可持续服务。

三是改革农技推广制度，建立覆盖全链条的人工智能技术社会化服务体系。依据2026年中央一号文件关于“加强农业关键核心技术攻关和科技成果高效转化应用”的要求，将农技推广体系的职能从传统农业技术推广拓展到人工智能技术服务。鼓励各地建立覆盖数据采集、模型训练、系统部署、运维服务的完整服务链条。建立农业人工智能技术服务人员的职业资格认证制度，依托涉农高校和职业院校，培育一批既懂人工智能技术又懂农业生产的复合型服务人才，解决技术落地“最后一公里”的人才瓶颈。

（四）重构激励制度，推动外部制度供给向内生发展动力转化

激励制度是制度供给框架的动力层。在动力层的制度供给需要集中体现“内生转化逻辑”的核心要义，通过重构激励结构，使政府、企业、农户、科研机构等多元主体形成自我强化的创新发展生态，将外部制度供给转化为可持续的内生发展动力。

一是将政策支持重心从硬件采购转向软性能力建设。调整现行农业人工智能补贴政策结构，将补贴重心从智能农机等硬件采购，转向算法研发、数据标注、本地化服务等软性能力建设。推广“以奖代补”“试点示范”等绩效导向激励工具，以实际应用效果而非投入规模作为政策支持依据。建立农业人工智能应用效果评估体系，将政策支持与可量化的技术应用成效挂钩，引导市场主体将资源投向真正有效的本地化技术应用。

二是建立产学研用协同创新制度，打通成果转化通道。建立农业人工智能产学研用协同创新平台。允许科研人员以技术入股方式参与农业人工智能企业的收益分配，激活科研机构的成果转化动力。建立面向企业需求的应用基础研究专项，引导科研资源向农业人工智能的关键技术瓶颈集中，形成“企业出题、科研机构答题、市场验题”的协同创新机制。

三是完善风险分担制度，降低小农户技术采纳门槛。针对小农户风险承担能力弱、技术采纳门槛高的现实，建立政策性农业人工智能保险机制，对因人工智能系统故障或决策失误导致的农业损失提供保险保障。

四是建立农业人工智能应用场景开放制度，激活社会资本投入。建立农业人工智能应用场景开放制度，向社会资本开放农业数据资源和应用场景，形成“场景开放—企业投入—技术迭代—场景扩展”的市场自我强化创新发展生态。

参考文献：

[1]王雯.“十五五”时期促进“人工智能+农业”发展的制度问题与重点举措[J/OL].

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