近年来，人工智能技术高速发展，逐步成为促进生产力革新和生产关系变革、引领新一轮科技革新和产业变革的重要驱动力。《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》中明确提出全面实施“人工智能+”行动，为各产业融合发展指明方向。江苏省委省政府高度重视人工智能创新发展工作，制定《江苏省“人工智能+”行动方案》，明确深化“人工智能+”产业融合，赋能产业创新升级。人工智能作为新一代信息技术的核心，为江苏农业转型升级、破解发展瓶颈提供全新路径。江苏作为我国东部经济发达省份之一，同时也是全国重要的粮食主产区和农业现代化先行区，深入思考人工智能与江苏农业的深度融合路径，对于巩固江苏农业优势、提升农业核心竞争力、推动乡村全面振兴具有重要的现实意义。

一、江苏“人工智能+农业”应用现状与实践成效

江苏立足“鱼米之乡”的农业特色，聚焦粮食安全、特色种养、农产品质量安全等关键领域，推动人工智能技术与农业全产业链深度融合，形成了“多点突破、示范引领、逐步推广”的发展格局，取得显著实践成效，构建起覆盖种植、养殖、加工、流通等多环节的智能应用体系。

（一）种植领域：精准化管控提升生产效能。在大田种植领域，江苏已构建“天空地”一体化智能监测网络。“苏农云”平台接入474个土壤墒情监测站、1174台虫情测报仪、2万多组农业生产环境监测物联网设备，融合精细化气象数据，实现对稻麦等主要粮油作物的实时监测与精准调控。苏州市培育的AI稻麦精细生产管理大模型，可实时监测每块田的生产情况，对长势异常、灾害影响等进行预警，并提出补种、控旺等农事措施建议。常州无人农场利用北斗导航+AI路径规划，实现播种、施肥、收割全程无人化作业，降低人工成本40%；徐州新沂市应用作物生长模型，结合多维度数据优化播种方案，实现播种量减少、亩产提升的双重目标。在设施栽培领域，“温室环控+智能水肥”技术加快普及。盐城等地温室大棚通过AI调控温湿度、光照和二氧化碳浓度，实现番茄全年无间断生产，亩产提升20%；省农科院研发的“智小农”设施果蔬智能生产管控系统，可根据作物品种和生长阶段，智能化调控生长环境，已在全省各地广泛推广。此外，AI技术还被用于病虫害精准识别，淮安大田种植利用智能眼镜结合物联网平台，实现对农作物病虫害的准确识别和及时防治，有效减少农药滥用。

（二）养殖领域：智能化管理破解传统痛点。在畜禽养殖领域，智能项圈、电子耳标、巡检机器人等技术应用日益成熟。华牧科技的AI生物耳标技术，可实时监控每头生猪的行为数据和环境参数，评估其健康状况并及时预警，为养殖群体制定合理的饲养策略，提升生产效率和收益。天成集团、牧原股份等头部畜牧企业广泛应用智能巡检机器人，实时采集养殖舍环境数据，识别畜禽异常行为，准确预警疾病风险，减少养殖损失。扬州大学康源乳业生态智慧牧场实现奶牛养殖全过程精准化、信息化管理，获评农业农村部畜禽标准化养殖场。在水产养殖领域，AI技术推动传统渔业向智能化升级。昆山下蒲潭建设的大闸蟹AI数智养殖管理系统，融合物联网、边缘计算等技术，实现精准投喂，解决传统养殖过度依赖经验、效率低下的痛点，未来还将实现每只蟹的溯源。常州金坛区数字化渔场解决方案，成为全国领先的集科技研发、标准化、智能化和绿色生产为一体的标杆案例，推动水产养殖实现环境智能调控、病害精准防控。

（三）加工与流通领域：智能化升级打通产业链堵点。在农产品加工领域，AI技术助力品质检测、智能分选和精深加工。江南生物科技有限公司运用智能算法实现食用菌生长预测、质量追溯等功能，使食用菌产量提升10%、A级品率提高8%、成本降低5%。部分地区还使用智能分级分选装备，对水产品重量、色度、风味等指标进行快速无损检测，保障农产品品质。在流通领域，AI技术助力农产品精准营销和高效流通。南通蔬菜产业基于AI市场分析模型，精准预测供需关系，减少滞销风险，帮助农民提高收益15%。苏州市“作物云”管理平台借助AI算法，可快速识别作物种类、量算种植面积，实现农业补贴“直达快享”，同时提供农田协同管理、作物精准测产等功能，提升流通管理效率。此外，AI技术还被用于农产品质量追溯，结合区块链手段，实现从生产到销售的全程可追溯，增强消费者信任。

（四）农机装备领域：智能化迭代破解劳动力困境。面对农村劳动力老龄化、劳动力成本上涨的现实问题，江苏加快推动“AI+农机”融合，推动农机装备从“机械化”向“智能化”迭代。全省智能农机装备数量超15万台（套），巡田、植保等无人机数量超过2.3万架。江苏大学研制的“多臂高速猕猴桃采摘机器人”，作业效率从200—300次/时大幅提升至3100次/时，采收成功率和采净率超90%，处于国内领先水平。无人运粮车与无人收割机协同作业，位置误差小于5厘米，实现水稻收割、转运一体化，大幅提升作业效率。农用无人机已从单一植保工具，向多功能融合升级，未来将实现与作物“对话”，感知作物生长需求。

二、江苏“人工智能+农业”发展面临的问题与挑战

尽管江苏“人工智能+农业”发展取得显著成效，具备良好的基础，但结合实践调研和行业现状来看，当前仍面临技术落地不畅、人才供给不足、产业链融合不深、政策保障不完善等突出问题，制约了人工智能与农业的深度融合，与农业强省建设的目标仍有差距。

（一）技术落地门槛高，普及应用不均衡。人工智能农业技术及装备的研发成本和购置成本较高，普通农户和中小农业经营主体难以承担，导致技术落地面临“买不起、用不起”的困境。一套完整的AI数智养殖系统、智能温室管控系统价格不菲，超出多数小农户的承受能力。同时，技术应用存在明显的区域不均衡，苏南地区依托雄厚的经济实力和科技资源，“人工智能+农业”发展较快，形成一批示范基地和标杆案例。而苏北、苏中部分地区，由于经济基础相对薄弱、农业经营规模较小，技术应用较为滞后，主要以传统种植、养殖模式为主，未能充分享受AI技术带来的红利。此外，部分AI技术与江苏农业实际需求脱节，存在“重研发、轻应用”的现象，技术适配性不足，难以满足不同作物、不同养殖品种的个性化需求。

（二）核心技术存在短板，自主创新能力不足。江苏在人工智能农业应用方面虽有较多实践，但核心技术仍存在短板，部分关键核心技术依赖外部引进，自主创新能力有待提升。在农业人工智能算法、核心传感器、智能芯片等领域，与国际先进水平和国内领先地区相比仍有差距，缺乏具有自主知识产权的核心技术和产品。复杂农业环境下机器感知不精准、机械臂“手—眼—脚—脑”协调难、末端执行器不灵巧等问题尚未完全解决，影响技术应用效果。同时，产学研协同创新机制不够完善，高校、科研机构的研发成果与农业生产实际结合不够紧密，成果转化效率不高，许多先进技术停留在实验室阶段，未能有效转化为实际生产力。

（三）人才供给短缺，复合型人才缺口大。“人工智能+农业”的深度融合，需要既懂人工智能技术，又懂农业生产规律的复合型人才，但当前江苏这类人才供给严重短缺，成为制约发展的重要瓶颈。一方面，农业领域从业人员老龄化严重。多数农户和基层农业技术人员对人工智能技术的接受度和操作能力不足，难以熟练运用智能装备和系统；另一方面，高校和职业院校相关专业设置滞后。缺乏针对性的人才培养体系，难以培养出适应“人工智能+农业”发展需求的专业人才。同时，由于农业领域工作环境相对艰苦、薪酬待遇不高，难以吸引人工智能领域的高端人才投身农业，导致人才“引不来、留不住、用不好”。此外，现有农业技术人员的培训体系不完善。缺乏系统的人工智能技术培训，难以适应技术升级需求。

（四）数据共享不畅，产业链融合度不高。人工智能技术的应用离不开海量数据的支撑，但当前江苏农业数据资源存在“碎片化、孤岛化”问题，数据共享不畅。农业生产、气象、土壤、市场、物流等各类数据分散在不同部门、不同企业和经营主体手中，缺乏统一的数据标准和共享平台，导致数据无法有效整合利用，难以发挥数据的价值。不同农机装备的数据格式和标准不统一，无法接入同一张物联网，影响了农业生产的协同效率。同时，人工智能技术与农业产业链各环节的融合不够深入，主要集中在生产环节，在加工、流通、销售、服务等环节的应用相对薄弱，未能形成“全链条赋能”的发展格局。此外，农业产业链各主体之间的协同合作不够紧密，企业、农户、科研机构之间的联动不足，难以形成推动“人工智能+农业”发展的合力。

（五）政策保障不完善，支撑体系不健全。尽管江苏出台一系列支持农业现代化和智慧农业发展的政策，但针对“人工智能+农业”的专项政策仍不够完善，支撑体系不健全。一方面，政策支持重点主要集中在技术研发和示范基地建设。对技术普及、人才培养、数据共享等方面的支持力度不足。另一方面，金融支持体系不完善。针对农业经营主体购置人工智能装备、开展技术改造的信贷产品和保险产品较少，融资难、融资贵问题依然存在。此外，相关标准体系尚未完善。缺乏针对人工智能农业技术、装备、数据的统一标准，导致市场秩序不够规范，部分劣质产品混入市场，影响技术应用效果和行业发展。

三、江苏“人工智能+农业”发展的机遇与优势

当前，我国正处于人工智能技术快速发展、农业现代化加速推进的关键时期，江苏“人工智能+农业”发展面临着诸多机遇，同时具备自身独特的优势，为破解发展难题、推动深度融合提供有利条件。

（一）政策机遇：国家与地方协同发力提供保障。国家高度重视人工智能与农业的融合发展，2025年中央一号文件明确提出运用人工智能建设现代化农业，铸造农业新质生产力，为“人工智能+农业”发展提供顶层设计和政策指引。2026年江苏省委一号文件中专门部署科技强农工作，提出要推动“人工智能+农业”发展，支持企业牵头参与国家和省科技计划项目，完善农业科技创新机制。相关政策的出台，为江苏“人工智能+农业”发展提供政策支持、资金保障和方向指引，有利于破解发展瓶颈，推动技术普及和应用。

（二）经济与科技优势：为技术融合提供坚实支撑。江苏作为经济大省和科技强省，经济实力雄厚，科技研发投入充足，具备推动人工智能与农业深度融合的坚实基础。全省拥有南京国家现代农业产业科技创新中心、南京国家农业高新技术产业示范区2个国家级平台，建设江苏大学国家数字农业装备（人工智能和农业机器人）创新分中心和农业农村部重点实验室6个，集聚一大批智慧农业创新主体。同时，江苏人工智能产业发展迅速，拥有一批从事人工智能研发、应用的高新技术企业，能够为“人工智能+农业”提供技术支撑和人才保障。此外，江苏农业机械化水平高于全国平均水平10个百分点，为人工智能技术与农机装备的融合奠定良好基础。

（三）农业基础优势：为技术应用提供广阔场景。江苏农业基础雄厚，是全国重要的粮食主产区和经济作物产区，粮食产量连续多年稳定在750亿斤以上，种植面积连续6年增加，形成稻麦、蔬菜、畜禽、水产等特色优势产业。农业经营规模化、集约化水平较高，家庭农场、农民专业合作社等新型农业经营主体数量众多，为人工智能技术的推广应用提供广阔的场景和载体。同时，江苏农业多样化的种植、养殖模式，也为人工智能技术的个性化应用、精准化管控提供丰富的实践场景，有利于推动技术的迭代升级和落地应用。

（四）市场需求机遇：为高质量发展注入动力。随着居民生活水平的提高，消费者对农产品的品质、安全、口感提出更高的要求，推动农业向绿色化、优质化、品牌化发展。人工智能技术能够实现农产品的精准种植、精准养殖、精准加工，保障农产品质量安全，提升产品附加值，满足市场需求。同时，面对农村劳动力短缺、劳动力成本上涨的现实困境，农业经营主体对人工智能技术的需求日益迫切，希望通过智能化装备和系统，降低劳动强度、提高生产效率、减少经营成本。市场需求的倒逼，为“人工智能+农业”的发展提供了强大的动力。此外，全球人工智能在农业领域的应用不断深化，为江苏借鉴国际先进经验、推动技术创新提供有利条件。

四、推动江苏“人工智能+农业”深度融合的优化路径

立足江苏“人工智能+农业”发展现状，结合面临的问题与机遇，围绕农业高质量发展和农业强省建设目标，聚焦粮食安全保障、特色农业升级、绿色农业发展等核心需求，从技术创新、人才培养、数据共享、政策保障、产业链融合等方面，提出以下优化路径，推动人工智能与江苏农业深度融合、高质量发展。

（一）强化核心技术创新，提升自主研发能力。一是聚焦关键核心技术攻关。重点围绕农业人工智能算法、核心传感器、智能芯片、农业机器人等短板领域，加大研发投入，鼓励高校、科研机构与企业协同创新，突破一批具有自主知识产权的核心技术和产品。针对复杂农业环境下机器感知不精准、机械臂协调难等问题，开展专项攻关，提升技术适配性。二是完善产学研协同创新机制。建立“高校+科研机构+企业+新型农业经营主体”的协同创新平台，推动研发成果与农业生产实际紧密结合，提高成果转化效率。依托江苏省农业科学院、南京农业大学、江苏大学等科研院所，组建产业研究中心，聚焦粮食安全等领域，布局生物育种、智能农机等关键方向。三是加强技术引进与消化吸收。借鉴国际先进经验，结合江苏农业实际，对引进的技术进行本土化改造，提升技术适配性和实用性；同时，鼓励企业牵头或参与国家和省科技计划项目，提升创新能力。

（二）降低技术落地门槛，推动普及应用均衡发展。一是加大政策扶持力度。设立“人工智能+农业”专项补贴资金，对农户和新型农业经营主体购置人工智能装备、开展技术改造给予补贴，降低购置和使用成本；适当提高各级财政资金支持和补贴比例，重点向苏北、苏中经济相对薄弱地区倾斜，推动区域均衡发展。二是推动技术轻量化、低成本化发展。鼓励企业研发适合普通农户和中小经营主体的低成本、易操作的人工智能装备和系统，提升技术的可及性，如简化智能监测设备的操作流程，开发通俗易懂的手机APP，方便农户使用。三是打造实用性示范基地。选取不同区域、不同作物、不同养殖品种，建设“人工智能+农业”示范基地，总结可复制、可推广的经验模式，以点带面推动技术在全省范围内普及应用；重点在苏南地区打造高端示范标杆，在苏北、苏中地区推广低成本、实用性强的技术模式。

（三）加强人才培养引进，补齐复合型人才短板。一是完善人才培养体系。高校和职业院校优化专业设置，增设“人工智能+农业”相关专业，培养既懂人工智能技术，又懂农业生产规律的复合型人才；依托江苏大学等高校，加强农业机器人、智能管控等领域的人才培养。二是加强现有从业人员培训。针对农户、基层农业技术人员，开展多层次、针对性的人工智能技术培训，提高其接受度和操作能力；依托亚夫工作站体系和“青禾”服务队，开展田间地头的技术培训，推动技术直达农户。三是加大人才引进力度。出台针对性的人才引进政策，吸引人工智能领域的高端人才、复合型人才投身农业领域，给予薪酬补贴、职称评定等优惠待遇，解决人才“引不来、留不住”的问题。同时，鼓励引导大学生、返乡青年投身智慧农业创业，培育一批懂AI、懂农业的复合型“新农人”。

（四）推进数据共享融合，构建一体化数据体系。一是建立统一的数据共享平台。整合农业生产、气象、土壤、市场、物流等各类数据资源，制定统一的数据标准和规范，打破数据孤岛，实现数据互联互通、共享共用；依托“苏农云”平台，进一步整合各类监测数据，提升数据整合利用效率。二是加强数据安全保障。建立健全农业数据安全管理制度，加强数据采集、存储、使用、传输等环节的安全防护，保障数据安全和隐私。三是推动数据与技术深度融合。充分利用大数据、人工智能算法，对农业数据进行分析挖掘，为农业生产、加工、流通、管理等提供精准决策支持，如利用多源数据融合分析优化种植、养殖方案，预测市场需求和价格走势；同时，推动不同农机装备的数据标准统一，实现农机协同作业。

（五）完善政策保障体系，强化发展支撑。一是出台专项政策。细化“人工智能+农业”发展规划，明确发展目标、重点任务和保障措施，聚焦技术研发、人才培养、数据共享、示范推广等方面，加大政策支持力度；将“人工智能+农业”纳入农业现代化重点项目，给予重点扶持。二是完善金融支持体系。鼓励金融机构推出针对农业经营主体的信贷产品、保险产品，加大对人工智能农业项目的信贷投放力度，解决融资难、融资贵问题；利用卫星遥感和AI灾害评估，实现农业保险快速定损理赔，提高农业抗风险能力。三是健全标准体系。制定人工智能农业技术、装备、数据等方面的统一标准，规范市场秩序，保障技术应用效果和行业健康发展。四是加强宣传引导。通过媒体宣传、现场观摩、技术培训等方式，提高农户和农业经营主体对人工智能技术的认知度和接受度，营造推动“人工智能+农业”发展的良好氛围。

（六）深化产业链融合，打造全链条赋能模式。一是推动人工智能技术与农业全产业链深度融合。在聚焦生产环节的同时，向加工、流通、销售、服务等环节延伸，实现“全链条赋能”：加工环节推广AI品质检测、智能分选技术，提升产品附加值；流通环节利用AI技术优化物流配送路线，实现农产品高效流通；销售环节运用AI算法开展精准营销，拓宽销售渠道。二是加强产业链各主体协同合作。推动企业、农户、科研机构、金融机构等深度联动，形成“研发—生产—加工—流通—服务”一体化的发展格局；鼓励企业与农户建立利益联结机制，带动农户参与“人工智能+农业”发展，共享发展成果。三是推动“人工智能+农业”与乡村振兴深度融合。依托人工智能技术，推动农村产业升级、人居环境改善、乡村治理现代化，助力乡村全面振兴，如利用AI技术开展农村环境监测，推动农村生活污水、生活垃圾等智能化管控。

综上所述，结合江苏“人工智能+农业”的发展现状、问题机遇及优化路径，未来其发展将呈现三大清晰趋势，为农业高质量发展注入持久动力。一是技术应用更加精准化、智能化。随着人工智能与物联网、大数据、区块链、生物技术等技术的深度融合，将实现对农业生产全流程的精准管控，从作物播种、生长调控到病虫害防治，从畜禽养殖监测到水产精准投喂，都将依托数据驱动实现智能化决策，大幅提升农业生产的精细化水平和资源利用效率。二是应用场景更加多元化。人工智能技术将突破当前主要集中在生产环节的局限，向农产品加工、流通、销售、乡村治理等多领域延伸，形成全链条赋能模式。未来，AI技术将深度融入农产品精深加工、冷链物流优化、线上精准营销、乡村环境治理等各个环节，推动农业产业链条全面升级。三是发展更加普惠化、均衡化。随着技术的迭代升级和政策扶持力度的加大，人工智能农业装备和技术的成本将不断降低，普及范围将持续扩大，逐步覆盖苏北、苏中经济薄弱地区的农户和中小农业经营主体，让更多农业经营主体享受技术红利。同时，随着通用农业机器人“一机多用”的发展，将进一步推动农业生产方式的根本性变革，为江苏农业高质量发展注入更强动力，助力江苏从农业大省向农业强省稳步跨越。

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