封面|当AI介入农业:如何重塑一个复杂巨系统

长期以来，农业被视为一个“技术进步缓慢”的行业，它高度依赖经验，节奏由自然决定，充满不确定性。

当前，这一判断正在发生变化。并非因为农业突然变得“更适合AI”，而是因为农业正在进入一个单纯依赖人的经验已难以支撑的阶段。土地规模扩大、气候波动加剧、劳动力结构变化、市场对稳定供给的要求不断提高——这些因素共同推动农业从“经验密集型”走向“系统密集型”。

当变量数量超过人的认知极限，系统性工具开始变得必要。AI并不是为了取代农民，而是在某种程度上，成为应对复杂性的必然选择。

农业：一个被低估的复杂巨系统

从系统工程的角度看，农业并非“简单的生产活动”，而是一个高度复杂的巨系统。作物生长受到气候、土壤、水分、养分和管理行为等多重因素共同影响，任何一个环节出现偏差，都可能影响产品的最终品质。

过去农民凭直觉判断天气，凭手感决定施肥，凭过往经验调整播期。这种方式在小规模、低密度条件下尚能运转，但在今天已经逐渐显露出边界。现代人常见的盒马鲜生、东方甄选等大型生鲜渠道，往往需要持续供应万吨级品质的农产品，如果由大量分散农场共同供给，标准的统一是个巨大的挑战。

在这一背景下，通过持续感知与计算，AI开始从“可用的工具”转变为农业生产的“基础能力”，把复杂性转化为可被管理的结构。当AI能够持续感知田间状况、综合分析多源信息并给出相对稳定的决策，再由智能装备按统一标准执行，农业生产的主导权便不再完全依赖个人经验。农业生产关系也将随之发生结构性变化。这一路径与工业发展过程高度相似——从靠经验转向靠标准，从人工判断转向系统决策，从结果难以控制转向过程可管理、质量可控制。谁能率先完成这一转变，谁就更有可能在未来农业竞争中占据主动。

从“看不见”到“被持续观测”

当前农业AI正在形成一条清晰的“感知—决策—执行”技术路径：利用立体感知网络把田间情况看清楚，通过AI针对复杂问题进行推理，最后通过机器人等把决策稳定地执行出来。

AI介入农业的第一步，正是感知。近年来，农业感知体系正在从单一、低频的人工记录，演进为“空—天—地—人”协同的多层结构（图1）。

长期以来，农业智能化面临的首要问题，是根本看不清田间发生了什么。过去的智慧农业，更多依赖零散、低频或静态的数据采集，数据量少，种类也少，难以支撑可靠判断。近几年，随着遥感、无人机、机器狗和现场感知设备的快速发展，农业正在形成一套“空—天—地—人”数据感知体系，第一次具备了持续、立体的观察能力。

在“天”层面，高分辨率卫星遥感已成为农业最重要的“天眼”，通过亚米分辨率的多星协同分析，可以对同一区域农田每天做一次体检，持续记录作物长势变化。通过横向对比不同田块、纵向对比不同时期（本季或多年），系统能够及时发现异常区域和异常变化趋势。与此同时，精准气象预报已能够实现约1千米空间分辨率、未来10天范围内的逐小时天气预测，覆盖气温、湿度、风速风向、气压、降雨和光照等要素，为“看天而作”的农事提供时间窗口参考。

在“空”层面，自动起降的多光谱无人机成为连接宏观与微观的重要工具，可以在关键生育期对重点地块进行低空巡查，判断作物是否缺水、缺肥，是否存在病虫害或倒伏风险，如对“可疑区域”进行更精细的扫描式检查，能够看得更细、更准。

在“地”层面，越来越多的感知设备开始真正“走进田间”。土壤传感器可以连续描绘土壤水分、温度和养分变化的时空曲线，实时反映作物营养和水分吸收；小型气象站记录地块尺度的降雨、气温、风速和湿度变化，有效弥补区域天气预报在精细化上的不足；高清摄像头则持续捕捉作物长势、病虫发生和田间作业情况；机器狗、巡田机器人等移动设备开始承担起重复巡查任务，弥补了固定设备的不足。

在“人”的层面，智能眼镜等也逐步用到田间，通过第一视角实时记录人田间操作的图像和视频，使感知能力随人而动，补齐了“固定设备看不到人操作”的短板。

真正重要的变化，并不只是感知方式“变多了”，而是通过时间对齐、空间校准和质量筛选，天、空、地、人各类数据有机组织起来，逐步形成可追溯的“农田档案”，让AI能够全面了解田间“发生了什么”。

决策不再依赖单一模型

当感知密度提升后，农业决策的逻辑也随之发生变化。传统农业决策往往集中于个体，依赖单一经验模型。而在AI介入后，决策层要解决的是，如何分析高度复杂、持续变化的农田立体数据集，形成稳定、可执行的生产判断。由于农业生产问题高度专业、场景差异极大，难以通过单一大模型覆盖所有情形，因此现阶段更可行的路径，是大模型与多类专用小模型协同运行的MoA（多智能体）架构（图2）。

其中，大模型主要负责理解整体生产情境、统筹多源信息并协调决策逻辑；而围绕具体生产问题，则由长期积累形成的各类专业模型承担分析任务，从而在保证专业深度的同时，具备良好的场景适应性。

具体来看，AI可以在五类核心问题上持续发挥作用：一是作物长势、物候期与成熟度分析，支撑采收时机和产量判断；二是水肥精准决策，包括缺水识别、灌溉时间与用量计算、施肥时机与比例建议；三是病虫草害监测与风险预警，通过图像识别和时序分析，实现早发现、早干预；四是气象与灾害风险预警，围绕高温、干旱、寒潮、大风、强降雨等极端天气，提前提示生产风险；五是可以对劳作行为和作业质量进行分析，评估操作是否规范、是否到位。

这种系统性决策能力的价值，体现在对农业生产“整体可控性”的提升上。一方面，生产决策更加稳定，作物产量和品质的一致性显著提高；另一方面，水肥、农药和作业节奏能够在统一目标下协同优化，使生产成本更加可预期、投入浪费明显减少。同时，病虫害和极端天气风险得以提前识别并纳入调度方案，系统性损失随之降低；精准投入也有助于减少资源过度消耗和面源污染，使增产增效与生态友好能够同时实现。

例如笔者团队在内蒙古鄂托克前旗8800亩（5.87平方千米）核心示范区内，在AI决策的统筹下，整体的产出效率有明显的提高。2025年玉米亩产稳定在2200斤左右，而周边大型种植农场的平均产出约1800斤，提升了18%。在产量提升的同时，人工投入减少约30%，人均管理面积由80亩提升至200亩；通过AI指导与小流量滴灌协同应用，亩均用水量由360立方米降至280立方米，节水约22%，化肥和农药用量分别降低约20%和35%，综合能耗下降约20%。

同样的情况也发生在云南大理独头蒜基地。通过AI对生长过程和关键管理环节的系统决策，2025年独头蒜率稳定在80%左右，较一般农户提高5个百分点以上。亩产达到2吨，单亩纯收入提升2000元以上。同时，精准水肥调控使灌溉用水量减少约20%，化肥施用量降低20%以上，有效缓解了面源污染顽疾。

执行层的关键变化：稳定性优先

如果说感知和决策解决的是“看清楚”和“算明白”，那么执行层决定的，是这些判断是否能够真正转化为结果。

在农业中，执行环节往往是最脆弱的一环。长期以来，农业的执行取决于人。而劳动力老龄化、作业窗口期短、天气波动频繁，使得关键操作极易偏离计划。

农业机器人与智能装备的成熟，为AI决策提供了“稳定出手”的能力，把原本高度依赖经验的操作，转化为可复制、可校验的执行过程。越来越多的自动驾驶农机被应用在新疆和黑龙江的大田生产中，通过高精度定位和路径规划，自动驾驶拖拉机、播种机和施肥机，能够严格按照既定方案完成作业，确保行距、深度、用量一致，减少重播、漏播和人为误差。更多的变量作业设施被用在农机上，例如能识别杂草的激光除草机等。

在经济作物上，水肥一体化智能设施成为标准设备，可以结合土壤墒情、作物生长阶段和气象预测，按需、分时、定量供给水肥，避免“多施、少施、施不准”的问题。例如在内蒙古鄂托克前旗以及云南大理的试验基地，智能水肥一体化设施让灌溉和施肥从4次粗放的大水大肥转成了40次精准的作物营养和水分补充，是提升产量品质的关键。

在设施农业中，智能温室也逐渐成为标配，通过对温度、湿度、光照和二氧化碳等关键环境因子的自动调控，温室生产由系统按照作物需求持续维持最优生长条件。

随着具身智能的发展，农业机器人正在快速研发。巡田机器人（机器狗）可以承担高频巡查、异常识别等任务；植保机器人可以自走式打药；采摘机器人可采收草莓、苹果、西红柿等；运输机器人则在田间与运输车辆之间进行自动转运。

更重要的变化在于，农业执行层正在从“单点自动化”走向“人—机—算法协同”。机器人和装备不再是孤立运行的设备，而是由算法统一调度：模型决定什么时候做、怎么做，装备负责稳定执行，人负责监督、调整和应对特殊情况。人、机、算法的协同，让“正确的决策”能够精确执行在田间地头，既有效促进了农产品质量的标准化，也有效提高了作业效率。

AI重构农业复杂系统

在现实应用中，AI并未取代农民或农技人员。相反，在当前阶段，它更像是一种能力放大器——把少数经验丰富者的判断，转化为可被复制和分发的服务能力。通过数字化工具和标准化接口，农业服务开始突破地理限制。这种变化，也在重塑农业的组织方式。随着管理与协作成本降低，以链主企业为核心，整合生产、加工和服务的模式开始出现。但这一结构并非必然趋势，其可复制性仍高度依赖区域条件、组织能力与制度环境。

从产业端来看，这也是一个丰饶的市场。我国约18亿亩耕地，如果形成稳定的AI农技服务需求，每年将对应百亿元级的服务市场规模。目前，全国已有数千家智慧农业相关企业，但绝大部分企业年营收仍不足亿元，甚至不足千万元。当产业端形成每年百亿的需求，才能支撑一批专业化AI农业企业快速成长，推动农业AI技术真正进入良性发展轨道。

当前，这场由AI推动的变革正在发生，农业的变化不会像互联网那样迅猛。它更像一场缓慢而深刻的结构性转变：从经验主导，走向系统主导；从结果导向，走向过程管理；从依赖个人判断，走向协同决策。在这场由AI推动的技术变革中，农业这个历史悠久的复杂巨系统，生产、组织与风险管理将变得更加清晰。