在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正深刻地改变着各个行业，而农业这一古老而重要的领域，也在AI的助力下焕发出新的生机。AI与农业的深度融合，不仅推动了农业的智能化、数据化和规模化升级，更催生了现代农业对金融服务的全新需求。如今，“AI+农业”金融服务正成为推动农业现代化、助力乡村振兴的重要力量。
AI助力农业金融，解决痛点难题
传统农业金融服务中，农户和农业企业常常面临融资难、风控弱、服务差等痛点。金融机构由于缺乏有效的风险评估手段，往往对农业贷款持谨慎态度，导致农业领域的金融支持不足。然而，AI技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。
通过AI与卫星遥感、大数据、地理信息等技术的结合，金融机构能够更精准地评估农业项目的风险。例如，观远科技利用卫星遥感技术构建智慧金融系统，通过果树冠层AI识别，精度可达95%，极大地提高了农业信贷的风控能力。同时，多源涉农数据的融合也为金融机构提供了更全面的信用评估依据。北京安农信息科技有限公司通过整合多种涉农数据，利用机器学习构建大数据量化风控模型，为金融机构提供科学客观的授信决策支持。
创新金融产品，满足多元需求
随着“AI+农业”技术的不断发展，农业领域的金融需求也日益多样化。为了更好地支持农业智能化转型，金融机构纷纷加快金融产品创新，构建了“债贷基证顾”五位一体的综合服务体系。
一方面，金融机构探索为企业承销“AI+农业”主题债券，募集资金用于技术研发推广，推动农业人工智能技术的普及。另一方面，基于AI农机、农业机器人等智慧农业设备的抵质押贷款产品也应运而生，为农业科技企业提供了更灵活的融资渠道。此外，资产证券化产品的开发，进一步盘活了企业AI技术资产，将农业项目的未来收益打包成证券出售给投资者，分散了风险，同时也为项目提供了必要的资金支持。
政银企合作，共促农业发展
“AI+农业”金融服务的发展离不开政府、银行和企业的多方合作。政府在其中扮演着重要的引导和支持角色。金融机构通过深度参与地方政府智慧农业平台建设，能够及时获取重点企业名单、相关政策和补贴信息，明确营销目标，提升获客效率。
同时，银行与农业科技公司的联合拓客模式也取得了显著成效。双方发挥各自优势，联合推介“AI+农业”金融服务，推动农业科技公司自有客户与商业银行系统的对接，进一步拓展了农业金融市场的潜力。例如，江西银行打造的“江银i农”数字农业金融服务平台，通过整合智慧、场景与金融，为全省农业发展提供了有力支持。
优化服务策略，助力乡村振兴
在“AI+农业”金融服务的实践中，金融机构不断优化支持策略，精选AI农业技术应用场景，探索形成可复制、可推广的有效模式。目前，数据平台服务、农机自动驾驶、无人机植保和精细化养殖等应用场景已相对成熟，其中数据平台服务和无人机植保领域的融资需求尤为旺盛。
金融机构通过与行业领先企业合作，参与建设相关平台，满足上下游农业经营主体的金融需求。例如，与大疆、极飞科技等行业龙头企业合作，推动无人机植保平台的发展，为农业现代化提供了有力的资金支持。
“AI+农业”金融服务的出现，不仅为农业发展注入了新的活力，也为金融机构开拓了新的市场空间。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来的“AI+农业”金融服务将更加智能化、精准化和普惠化。我们有理由相信，在AI的助力下，农业金融将迎来更加美好的明天，为乡村振兴战略的实施提供更强大的动力。
研究课题题目
《基于人工智能的农业金融风险评估模型构建与应用研究》
《农业大数据与人工智能融合下的金融精准服务模式创新》
《人工智能驱动的农业供应链金融优化路径研究》
《农业人工智能技术的金融投资价值评估与决策支持系统》
《农业智能设备抵押融资的信用评估与风险管理》
《人工智能在农业保险定价与理赔中的应用研究》
《农业金融科技平台的用户行为分析与精准营销策略》
《基于区块链与人工智能的农业金融信任机制研究》
《农业人工智能项目融资的资本结构优化与绩效评价》
《农业大数据驱动的金融信贷风险预警与防范机制》
《人工智能助力农业金融普惠的路径与政策建议》
《农业人工智能技术的知识产权金融化研究》
《农业智能监测系统与金融风险动态监控的协同机制》
《农业人工智能技术推广中的金融激励机制设计》
《农业金融大数据分析中的机器学习算法优化与应用》
文章刊发于《银行家》杂志2025年第4期「商业银行」栏目 党的二十届三中全会指出，要完善生成式人工智能（AI）发展和管理机制。AI技术与农业深度融合，是把握新一轮农业科技革命新机遇的战略选择,也是加快建设农业强国、实现农业现代化的重要途径。“AI+农业”作为数字化程度最高的农业技术应用，是现代农业发展的新趋势。基于调研发现，AI技术可以广泛应用于农业生产、管理、销售等各个环节，推动农业智能化、数据化、规模化升级。。在新一轮农业科技革命背景下，人工智能与农业的深度融合将是未来农业高质量发展的重要着力点。2023年我国智慧农业市场规模达到940亿元，同比增长8%（见图1）。其中，农业机器人需求量保持较高增长率，近5年平均增长率为38.6%。显示农业对智能农机设备的需求快速提高，AI技术在农业生产中的应用快速推广。
数据来源：中国产业研究院
图1 2020—2024年中国智慧农业市场规模
2024年10月，《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》和《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》出台，从战略、政策、实践三个层面系统谋划推进加快填补智慧农业突出短板（见表1）。特别是重点加大对高端智能农机装备的支持力度，大力支持传感器、芯片、算法、模型等攻关，围绕智能监测、精准作业、农业机器人等关键环节和重点领域，深入谋划一批重大项目、重大工程，推动相关技术装备不断突破并加快落地。随着顶层政策规划的陆续铺开，我国AI农业发展将进一步提速。
大力发展智慧农业的趋势下，人工智能技术在农业领域中的应用正在不断深化。从产前的智慧育种、产中的病虫害监测与卫星遥感大数据分析，到产后的智慧储藏物流和农产品销售预测等不同环节，人工智能的融合范围都在逐渐扩大，成为精细农业发展的重要助推器。
嵌入智慧种植，提升精细化种养水平。智慧种植主要通过传感器监测农田温度、湿度、光照、风速等参数，并将信息实时传输给智算设备，后者结合历史气象数据、土壤条件和作物生长周期等确定最佳播种时间和灌溉策略。例如，全国首个农业类AI实验室（广东农业AI实验室）最新落地了“农博智问”智慧平台，其依托人工智能大模型与物联网设备实时监控作物生长环境，并结合AI算法生成最佳管理策略，实现精细化种养。目前，该平台已支持水稻、兰花、荔枝等10余个品类，针对每个品类的特性，提供智能化管理方案。
嵌入果蔬采摘分拣，提升自动化检测效率。智慧采摘主要通过视频传感器与农业机器人进行连接，将农产品生长情况如外观、颜色、大小等特征上传至智能控制系统，利用图像识别技术，判断农产品是否成熟，是否达到批量采摘标准。例如，山东邹城草莓产业示范园引进一批采摘机器人，能够根据果实成熟度智控系统及时完成草莓的自动采摘，再经由质量检测系统按不同等级自动分拣，最大限度保证了果蔬的新鲜度和产品质量。
嵌入智慧仓储物流，推动农产品智能化流转。智慧仓储主要通过数智化调度来匹配不同类型农产品的差异化仓储环境，并根据实时库存进行智能化调节，最大程度利用仓储空间，减少农产品在储藏物流环节的损耗。例如，水果零售龙头企业“百果园”开发了智能仓储管理系统（WMS），可以即时捕捉每一颗水果的详细信息，包括品名、重量、入库时刻等，并全程跟踪库内流转与精细分装的每个环节，实现对配送全过程的标准化管理。
嵌入数字销售评估，拟合市场需求量价趋势。智慧估测主要通过收集历史销售数据、用户行为数据等，利用算法模型自动分析，精准预测市场需求和价格变动趋势，并以此为依据合理安排销售计划。例如，阿里巴巴与广西灵山等地合作，研发出荔枝“全周期生长模型”。该模型基于阿里云人工智能平台，融合图像识别、数字孪生等技术，能够提前3个月预测荔枝的产量和上市时间。不仅可以解决荔枝生产的“大小年”问题，还能为农户提供更为精准的销售策略建议。
一般情况下，传统农业相比工业而言，生产效率较低，经济效益不好，盈利能力较弱。主要原因在于农业生产的管理效率偏低、规模化经营不足、供应链搭建不完备等。通过调研北京农信互联、科百科技等代表性农业科技企业发现，使用AI技术赋能，能够较好地解决农业生产中面临的诸多痛点。
提升农业生产效率。人工智能与农业融合可以显著改进农业生产技术。例如，农信互联最新开发了“猪小智”（生猪产业大语言模型）智能养殖平台，将AI视频图像分析、智能饲喂器等物联网设备嵌入生猪选种过程，平均可以提高种猪优良育种成功率90%；另外，使用“猪小慧”GPT大模型，能够智能化匹配农信大数据，实现对种猪溯源、猪病防治等信息的实时跟踪预警，为生猪饲养提供一体化的智慧解决方案，有效提升了生猪养殖效率。
节约人力资本投入。传统农业以劳动密集型为主，劳动力投入大，但劳动者技能偏低。通过AI技术赋能，可以较好地解决农业生产中人力资本匮乏、农民技术储备不足的问题。例如，农信互联开发了智能巡检机器人，可以代替人工进行精准饲喂、智能盘估、智能环控等日常操作。
提高供应链周转效率。传统农业生产的小农户经营组织化程度普遍偏低，市场供应主体分布过散，不利于农产品撮合交易，普通散户在产品销售过程中的议价能力也较弱。通过嵌入“AI+农业”的技术和场景，可以帮助更多的中小农户获取准确的市场信息，有效提高农产品流通的周转效率。
作者单位：中国农业银行投资银行部
文章刊发于《银行家》杂志2025年第4期「商业银行」栏目
来源：空天信息平台执委会（资料来源网络）
作者：章小晓
责编：李昂
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