苗 壮,等:具身智能提升农业新质生产力的路径研究

苗壮，西南财经大学教授，博士生导师，博士后合作导师，中共四川省委宣讲团成员，第二届川渝青年教师风采大赛二等奖获得者，四川省特聘专家，多项省级人才计划入选者。目前从事生态文明建设与乡村振兴、资源环境与气候变化等领域研究。担任《中国人口·资源与环境》等多部中英文核心期刊的副主编、客座主编与编辑，以及中国管理科学与工程学会能源环境管理分会副秘书长、中国环境科学学会碳达峰碳中和专业委员会委员。入选四川省天府峨眉计划等四项省级人才计划，以第一作者和通讯作者在国内外高质量期刊《IEEE Transactions on Engineering Management》《Environmental & Resource Economics》《Energy Economics》《Energy Policy》《Renewable & Sustainable Energy Reviews》《Applied Energy》《中国工业经济》《中国人口·资源与环境》发表论文60余篇，主持包括3项国家自然科学基金等省部级以上基金7项。数十次为共青团中央、各地党校与大讲堂、地方国企、基层干部培训班讲授习近平生态文明思想以及双碳目标实现，6次接受成都广播电视台专访，15个采访链接全部发布于央视频。

苗 壮，张敏瑜，刘思岑，宋开颜

        （西南财经大学) 

一、研究背景

在农业数字化、智能化全面转型的趋势下，具身智能凭借“感知—认知—决策—行动”闭环系统，通过“能力—过程—结果”三层跃迁，成为发展农业新质生产力的重要引擎。本文将具身智能当作切入点，从能力层、过程层和结果层不同维度对具身智能赋能农业新质生产力的作用机制予以解释，同时探讨其在大田生产、养殖管理以及物流仓储这三大农业场景里的应用前景和现实困境。在大田生产各类场景中，更多聚焦于如何实现具身智能集群协同，以实现耕、种、管、收全流程的无人化作业，进而突破规模化农业的效率瓶颈。在养殖管理各类场景中，更多关注具身智能如何凭借精细感知与灵巧操作能力，以实现对作物的精准管理，从而突破传统人力在品质与产量方面的局限。在物流仓储各类场景中，更多探索具身智能作为连接生产、加工、物流和消费的关键纽带，如何借助自动化分拣、智能化仓储和无人配送，构建起从田间到餐桌的全链条智能追溯体系。通过对上述场景的落地措施进行梳理，本文超越了具身智能相关研究里单纯的无人化框架，探讨其在复杂农业场景中运作的最优模式，以实现人工经验与机器智能的最佳结合，为具身智能在农业领域的规模化推广提供理论参考和实践路径，推动其从理论走向田间地头，加快实现农业 4.0、农业现代化转型与乡村振兴。

二、研究结论

具身智能的结果层主要体现在生产效率跃升、资源配置优化以及系统转型三个方面。在效率提升层面，具身智能依托精准施作、实时规划和高稳定性控制，实现了资源消耗的大幅降低与作业精度、速度的显著提升；在资源配置层面，具身智能使农业要素从传统的粗放投入转向智能化、差异化与按需化配置，从而推动肥料、农药、水资源和劳动力等多要素的协同优化；在系统转型层面，具身智能引领农业从机械化迈向智能化，从经验驱动走向模型驱动，从线性生产转向全链条协同，使生产组织方式、价值链结构与知识生成机制发生深刻变革。然而，这种生产力跃迁不会自发实现，其落地仍高度依赖于外部系统性支撑。所以，应从上文所述挑战中反向识别未来发展的关键着力点，构建起可实施的战略路径与政策体系，以为具身智能在农业领域的规模化、产业化与长期化应用提供可行保障。面向具身智能推动农业新质生产力的整体目标，其发展路径必须从支撑底层能力、保障过程落地并引导系统性产出三个维度同步推进。基于前文对关键挑战的分析，具身智能在农业领域应用的发展需分三个阶段推进。

第一阶段，构建农业智能化的能力基础。应着力构建农业数据库，建立统一的农业数据与接口标准体系，由龙头企业和科研机构牵头整合多源农业数据，训练具有通用农业知识的基础大模型，推动农业知识模型的构建与共享，打造开放协作的创新生态；具身智能要成为农业专家，就必须注入海量的专业知识，因此还必须将植保手册、作物栽培经验等非结构化的知识，转化为 AI 能够理解和利用的结构化数据。这是解决结果层所需的知识可迁移性与智能可解释性的关键前置条件。

第二阶段，推动具身智能的场景化应用深化。应重点在规模化农场特定环节部署专用智能体，在规模化农场、园区或区域试点中建立真实环境下的群体协同验证体系，并形成以实际需求为导向的产学研用协同创新机制，研发高效的分布式决策算法以应对动态任务分配与不稳定的田间通信，确保技术研发与产业实际相匹配；应鼓励农机企业、高科技公司、农场以及科研院所打破组织边界，组建跨界创新机制。由农业科学家定义作业农艺标准，再由 AI 工程师和机器人专家设计算法与硬件，从需求出发，覆盖技术攻关、产品开发到示范应用全链条的合作模式，确保研发成果真正具有实用价值，实现机器人集群局部协同。通过第二阶段，实现具身智能从单点智能向全流程智能、区域智能与集群智能的跃迁。

第三阶段，构建开放共享的农业智能生态。应逐步开放部分农业数据库和基础算法模型，降低中小型农业科技企业和研究机构的研发门槛，避免在数据采集等基础环节的重复投入，推进二次创新；在此基础上，下游的“具身”开发者可采集少量特定场景数据进行算法的高效微调，快速适配不同作物、不同地域的细分任务，建成覆盖主要农事的农业具身大模型，形成农业具身智能体的网络建设，兼顾装备成本降低和中小农户推广；创新并实践人机协作中的责任归属监管模式，强化数据安全监管与决策透明度要求，提升更广泛的参与度和创新性。这一阶段对应结果层中所强调的系统重构，即效率、要素配置与农业组织方式的全面转型。

三、政策建议

与发展路径相对应，政策层面的重点在于构建能够支撑智能农业生态扩张的制度基础设施。政府亟需发挥其战略引导与支持作用。

一是建立多地域、多作物、多链条的综合试点园区。具身智能的应用跨场景泛化能力弱，从模拟到现实存在巨大鸿沟。因此，试点不应仅仅是物理上的试验田，更应是覆盖不同地域、不同农业场景的综合性验证平台。既要依托农业科研机构覆盖大田作物、设施农业、丘陵山地、冷链物流四类场景，建立综合性基地，提供标准化测试环境，支撑大模型训练与生成式决策验证的现实场景库，也要在粮食主产区和特色农业区设立优势农产品专项测试场，聚焦本地核心产业。因地制宜，发展机器人集群局部协同，以上便是结果层可验证性与可扩展性的基础。

二是构建智能农机功能价值导向型补贴体系，将补贴从购买机械转变为购买智能服务与智能算力。传统农机补贴政策大多侧重于农机自身的物理性能，而具身智能农机存在前期研发投入高、采购成本昂贵、投资回报周期长的特征，抑制了市场推广，故财政与金融支持政策须进行结构性调整，明确将补贴重点从传统农机转向具身智能体，依据智能体自主性等级、协同能力、可解释性等设立差异化补贴体系，将补贴额度与系统智能化水平指标相挂钩，并配套提供贷款贴息、风险补偿等多元化金融支持工具，为具身智能农业系统的使用者提供金融支持。通过建立示范应用基地，遴选和推广一批成功应用案例，以点带面加强宣传培训，以此降低早期采用者风险、激发市场活力并加速技术普及与应用，以上便是实现结果层中智能装备普及向农业要素重构的关键机制。

三是推进数据标准化、算法透明化，建立健全监管治理体系。针对场景数据与接口标准化缺失的不足，要制定国家级农业大数据采集与接口标准，涵盖统一的数据格式、通信协议以及 API 接口标准，鼓励中小企业和开发者依据标准接口，为特定农业场景开发创新算法与应用以加速技术迭代。面对具身智能决策失误的责任归属等新兴问题，推广 AI 决策透明机制，可借鉴金融科技领域沙盒监管模式，建立人机协作责任链、沙盒监管制度和风险评估体系。在风险可控的前提条件下，允许企业测试新的商业模式、人机协作流程和责任划分机制。通过在真实场景小范围试错，为立法和监管提供实践依据。严格执行农业场景中涉及数据流转与隐私保护的法律标准，确保农业生产数据在采集、流转和使用过程的合规性与安全性。同时，加强行业监管。农业生产领域的具身智能系统强制部署关键决策的溯源功能，确保具身智能应用的可信性与结果层落地的可行性。

苗 壮，张敏瑜，刘思岑，等.具身智能提升农业新质生产力的路径研究[J].兰州财经大学学报,2025,41(06):1-10.