农业|浅析江苏“人工智能+农业”的发展趋势

一、江苏“人工智能+农业”应用现状与实践成效

江苏依托“鱼米之乡”的农业基础与特色，围绕粮食安全、特色种养、农产品质量安全等重点方向，大力推动人工智能技术与农业全产业链深度融合，逐步形成多点突破、示范引领、梯次推广的发展格局，构建起覆盖种植、养殖、加工、流通、装备等全环节的智能农业应用体系，取得了一系列标志性实践成果。

（一）种植领域：精准管控赋能高效生产

在大田种植方面，江苏已建成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台虫情测报仪及2万余套农业环境监测物联网设备，融合高精度气象数据，实现稻麦等主要粮食作物实时监测、精准调控。苏州市研发的AI稻麦精细生产管理大模型，可实时监测田块长势、预警异常灾情，并智能给出补种、控旺等农事建议。常州无人农场依托北斗导航与AI路径规划，实现播种、施肥、收割全程无人化作业，人工成本降低40%；徐州新沂运用作物生长模型优化播种方案，实现减播量、提亩产的双重效益。在设施栽培领域，智能环控、精准水肥技术加快普及。盐城等地智能温室通过AI自动调节温湿度、光照与CO₂浓度，实现番茄周年连续生产，亩产提升20%；省农科院“智小农”设施果蔬智能管控系统，可根据作物生长阶段智能调控环境，已在全省广泛应用。AI病虫害精准识别技术持续推广，淮安通过智能眼镜与物联网联动，实现病虫害快速识别、科学防治，有效减少农药过量使用。

（二）养殖领域：数智管理破解传统难题

畜禽养殖加速向智能化、精细化转型。智能项圈、电子耳标、巡检机器人等装备广泛应用。华牧科技AI生物耳标可实时监测生猪行为与环境数据，智能评估健康状况、优化饲养方案。天成集团、牧原股份等龙头企业运用智能巡检机器人，实时采集舍内环境、识别畜禽异常行为，有效降低疫病风险。扬州大学康源乳业生态智慧牧场实现奶牛养殖全程信息化管理，获评农业农村部畜禽标准化示范场。水产养殖向智慧渔业升级。昆山下蒲潭大闸蟹AI数智养殖系统，依托物联网、边缘计算实现精准投喂，破解传统养殖“靠经验、低效率”难题，并逐步实现单蟹全生命周期溯源。常州金坛数字化渔场，打造集科研、标准、智能、绿色于一体的全国样板，实现水环境智能调控、病害精准防控。

（三）加工与流通领域：智能升级畅通产业链条

农产品加工环节，AI赋能品质检测、智能分选、精深加工。江南生物科技运用智能算法实现食用菌产量提升10%、A级品率提高8%、生产成本降低5%。多地推广智能分选装备，对水产品开展重量、色泽、品质等快速无损检测，稳定提升农产品质量等级。流通环节，AI助力精准营销与高效监管。南通蔬菜产业依托AI市场模型预测供需，降低滞销风险，带动农户增收约15%。苏州市“作物云”平台通过AI识别作物、测算面积，实现农业补贴直达快享，同时支撑农田协同管理与精准测产。结合区块链技术，农产品从生产到销售全程可追溯，有效保障质量安全、增强消费信任。

（四）农机装备领域：智能迭代缓解劳动力约束

针对农村劳动力老龄化、用工成本上升等问题，江苏大力推进“AI+农机”融合创新，推动农机装备由“机械化”向“智能化”跨越。全省智能农机装备保有量超15万台（套），植保、巡田等农用无人机超2.3万架。江苏大学研发的多臂高速猕猴桃采摘机器人，作业效率提升至3100次/时，采收成功率与采净率均超90%，处于国内领先水平。无人运粮车与无人收割机协同作业，定位误差小于5厘米，实现水稻收割、转运一体化高效作业。农用无人机正从单一植保向多功能综合服务升级，逐步具备感知作物生长需求、实现“人机作物”协同互动的能力，为现代农业提供坚实装备支撑。

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”发展已取得明显成效、具备坚实基础，但从实践调研与行业发展现状来看，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，距离农业强省建设目标仍存在一定差距。

（一）技术落地门槛偏高，普及应用不均衡

人工智能农业技术与智能装备研发、购置及运维成本相对较高，普通农户和中小农业经营主体承受能力有限，技术推广面临“买不起、用不起、不会用”的现实困境。同时，区域发展不均衡特征明显，苏南地区凭借经济与科技优势，智慧农业应用较快、示范成效突出；而苏中、苏北部分地区受经济基础、经营规模等制约，智能化改造进程相对滞后，仍以传统种养模式为主，数字技术红利未能充分释放。此外，部分人工智能技术与江苏农业生产实际需求结合不够紧密，存在“重研发、轻应用、适配性不强”等问题，难以满足不同区域、不同作物、不同品种的个性化、场景化应用需求。

（二）核心技术存在短板，自主创新能力不足

江苏在农业人工智能应用层面实践较多，但关键核心技术仍存在短板，部分高端算法、核心传感器、智能芯片、专用终端等依赖外部供给，自主可控水平有待提升，与国际先进水平及国内领先地区相比仍有差距。复杂田间环境下机器感知精度不足、智能装备“眼—脑—手”协同能力不强、末端执行器灵巧度不够等问题尚未完全破解，直接影响应用效果。同时，产学研用协同创新机制不够完善，高校与科研机构研发成果同生产一线需求衔接不紧密，成果转化效率不高，不少先进技术仍停留在实验室与示范阶段，难以有效转化为现实生产力。

（三）复合型人才短缺，队伍结构亟待优化

“人工智能+农业”深度融合，迫切需要既懂信息技术、又懂农业生产的复合型人才，而当前人才供给严重不足，已成为重要制约瓶颈。一是农业从业人员整体老龄化，基层农技人员与农户对智能装备、数字系统的接受度、操作能力偏弱。二是人才培养体系滞后，高校及职业院校相关专业设置、课程内容与产业需求匹配度不高，难以批量输送适配型人才。三是引才留才难度较大，农业领域工作条件、薪酬待遇相对偏弱，对高端信息技术人才吸引力不足，存在“引不来、留不住、用不好”现象。四是技能培训体系不完善，针对现有人员的人工智能专题培训不足，难以跟上技术迭代步伐。

（四）数据壁垒依然突出，全产业链融合不深

农业人工智能发展高度依赖数据要素支撑，但当前江苏农业数据碎片化、孤岛化问题突出，数据共享机制不健全。生产、气象、土壤、市场、物流、监管等数据分散于不同部门、主体与平台，缺乏统一标准与共享接口，数据价值难以充分释放。各类智能农机、物联网设备数据格式不统一，难以实现互联互通与协同作业。同时，人工智能与农业产业链融合层次不深，应用多集中于生产环节，在加工、流通、营销、服务等环节赋能不足，尚未形成全链条、一体化赋能格局。主体间协同联动不够紧密，企业、农户、科研机构、服务组织合力不足。

（五）政策支撑体系不完善，保障能力有待加强

虽然江苏已出台多项支持智慧农业与农业现代化的政策文件，但面向“人工智能+农业”的专项化、系统化政策供给仍显不足。一是政策支持结构不均衡，重点偏向技术研发与示范基地建设，对技术普及、人才培养、数据共享、社会化服务等环节支持力度偏弱。二是金融服务配套不足，面向农业经营主体购置智能装备、实施数字化改造的信贷、担保、保险等产品供给有限，融资难、融资贵问题依然存在。三是标准体系建设滞后，农业人工智能技术、装备、数据、应用等方面标准尚不健全，市场准入与产品质量监管不够规范，影响行业健康有序发展。

三、江苏“人工智能+农业”发展的机遇与优势

当前，我国正处在人工智能技术加速迭代、农业现代化全面推进的关键阶段，江苏“人工智能+农业”发展迎来多重战略机遇，叠加自身独特优势，为破解发展瓶颈、深化数智融合、加快农业高质量发展提供了坚实有利条件。

（一）政策机遇：国家与省域协同发力，筑牢制度保障

国家高度重视人工智能与现代农业深度融合，持续强化顶层设计。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、培育农业新质生产力；2026年中央一号文件进一步部署促进人工智能与农业深度结合，拓展无人机、物联网、农业机器人等应用场景，为行业发展指明方向、提供遵循。2026年江苏省委一号文件专题部署科技强农，明确推动“人工智能+农业”发展，支持创新主体牵头承担国家和省级科技项目，健全农业科技创新机制。一系列政策密集出台，为江苏“人工智能+农业”提供了有力的政策支撑、资金保障和发展导向，有利于破解现实瓶颈、加快技术普及与规模化应用。

（二）经济与科技优势：创新资源高度集聚，夯实融合根基

江苏作为经济大省、科技强省，综合实力雄厚、研发投入充沛，为人工智能与农业深度融合提供了坚实支撑。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等2个国家级平台，建有江苏大学国家数字农业装备（人工智能和农业机器人）创新分中心及农业农村部重点实验室6个，智慧农业创新力量高度集聚。同时，江苏人工智能产业基础扎实，拥有一批高水平高新技术企业与研发团队，能够持续为“人工智能+农业”提供技术供给与人才支撑。此外，江苏农业机械化水平较全国平均水平高出10个百分点，为智能农机装备推广、AI与农机深度融合奠定了良好硬件基础。

（三）农业基础优势：产业体系完备厚实，拓展应用空间

江苏农业根基稳固、体量领先，是全国重要的粮食主产区和经济作物优势区，粮食产量连续多年稳定在750亿斤以上，种植面积连续6年增长，已形成稻麦、蔬菜、畜禽、水产等多元化特色产业体系。农业规模化、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蓬勃发展，为人工智能技术推广提供了广阔应用场景和落地载体。多样化的种养模式、精细化的生产需求，也为人工智能开展个性化适配、精准化管控提供了丰富实践场景，有力推动技术迭代与落地见效。

（四）市场需求机遇：供需两端双向驱动，注入强劲动能

随着居民生活水平不断提高，消费者对农产品绿色化、优质化、品牌化、安全化需求持续攀升，倒逼农业生产方式加速转型。人工智能可实现精准种植、智慧养殖、智能加工与全程溯源，有效提升农产品品质与附加值，更好满足高端市场需求。同时，面对农村劳动力结构性短缺、用工成本持续上涨等现实压力，广大农业经营主体对智能化装备、数字化管理的需求日益迫切，期盼通过技术升级降本增效、提升竞争力。市场需求的持续释放，为“人工智能+农业”发展提供了强大内生动力。此外，全球智慧农业加速演进、先进模式不断涌现，也为江苏借鉴国际经验、开展自主创新创造了有利条件。

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”发展实际，紧扣发展中存在的短板与面临的机遇，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、特色农业提质、绿色农业发展等核心需求，从技术创新、人才引育、数据共享、政策保障、产业链融合等维度，提出以下优化路径，推动人工智能与江苏农业全方位、深层次、高质量融合。

（一）强化核心技术创新，提升自主可控能力

一是聚力关键核心技术攻关。聚焦农业智能算法、核心传感器、智能芯片、农业机器人等薄弱环节，持续加大研发投入，集中力量突破一批具有自主知识产权的关键技术与装备。针对复杂农业场景下机器感知精度不足、智能装备协同不畅等问题开展专项攻关，全面提升技术实用性与适配性。二是健全产学研用协同创新机制。搭建“高校+科研院所+龙头企业+新型农业经营主体”协同创新平台，推动研发成果与生产需求精准对接，提高科技成果转化效率。依托省农科院、南京农业大学、江苏大学等优势力量，组建产业创新中心，围绕粮食安全、生物育种、智能农机等重点方向系统布局。三是推进技术引进与本土化再创新。积极借鉴国际国内先进经验，结合江苏农业特点开展适配性改造，提升技术落地效果；支持企业牵头或参与国家、省级科技计划项目，全面增强自主创新与集成创新能力。

（二）降低技术应用门槛，促进均衡普惠发展

一是加大政策扶持与倾斜力度。设立“人工智能+农业”专项资金，对农户和经营主体购置智能装备、实施数字化改造给予补贴，切实降低应用成本。财政支持重点向苏中、苏北地区倾斜，缩小区域发展差距，推动智慧农业普惠均衡发展。二是推动技术轻量化、低成本化。引导企业研发推广简易操作、性价比高、适合中小主体的智能化装备与系统，开发便捷易用的移动端应用，降低技术使用门槛，让普通农户“用得上、用得起、用得好”。三是打造分层分类示范样板。围绕不同区域、不同产业、不同品种建设一批可复制、可推广的示范基地，以点带面推动全域普及。支持苏南打造高端智慧农业标杆，引导苏中、苏北推广低成本、实用性强的成熟技术模式。

（三）加强人才引育并举，补齐复合型人才短板

一是完善多层次人才培养体系。支持高校与职业院校优化专业结构，增设“人工智能+农业”交叉专业，定向培养既懂信息技术、又懂农业生产的复合型人才。重点加强农业机器人、智能管控、数字农业等领域人才供给。二是强化基层人员技能培训。面向农户、基层农技人员开展常态化、场景化智能技术培训，依托亚夫工作站、“青禾”服务队等力量，把技术指导送到田间地头，提升一线人员应用能力。三是加大高端人才与新农人引育力度。出台专项引才政策，吸引人工智能领域高层次人才投身智慧农业，在薪酬、职称、科研条件等方面给予支持。鼓励大学生、返乡青年投身数字农业创业，培育一批懂技术、懂产业、懂市场的复合型新农人。

（四）推进数据融合共享，构建一体化数字底座

一是建设统一规范的数据共享平台。整合生产、气象、土壤、市场、物流、监管等全维度数据资源，统一数据标准与接口，打破部门、主体、区域间数据壁垒。依托“苏农云”做强省级农业大数据枢纽，提升数据汇聚、治理与服务能力。二是强化农业数据安全保障。健全数据安全管理制度，加强数据采集、传输、存储、使用全流程安全防护，切实保障数据安全与主体隐私。三是深化数据与产业融合应用。运用大数据、人工智能开展深度分析挖掘，为精准生产、市场预警、政策制定、灾害防控提供决策支撑。统一农机装备数据接口与协议，推动智能农机互联互通、协同作业。

（五）完善政策保障体系，夯实高质量发展支撑

一是出台专项规划与支持政策。制定“人工智能+农业”专项实施方案，明确目标、任务与保障措施，将其纳入农业现代化重点工程，强化统筹推进。二是健全多元化金融服务体系。鼓励金融机构开发专属信贷、保险产品，加大对智慧农业项目的金融支持力度，缓解融资难、融资贵问题。推广卫星遥感、AI灾害识别等技术在农业保险中的应用，提升定损理赔效率与风险保障水平。三是加快标准体系建设。制定农业人工智能技术、装备、数据、应用等地方标准与行业规范，引导市场有序发展，保障产品与服务质量。四是加强宣传推广与氛围营造。通过典型示范、现场观摩、媒体宣传等方式，提升全社会对智慧农业的认知度与参与度，形成齐抓共促的良好局面。

（六）深化全产业链融合，构建数智赋能新格局

一是推动人工智能向全链条延伸拓展。在巩固提升生产环节智能化水平的基础上，向加工、流通、销售、服务等环节深度渗透：加工环节推广AI品质检测、智能分选与精深加工；流通环节运用智能算法优化物流调度、降低损耗；销售环节依托大数据实现精准营销、品牌赋能。二是强化产业链主体协同联动。推动企业、农户、科研机构、金融机构深度合作，构建“研发—生产—加工—流通—服务”一体化发展生态。健全利益联结机制，让小农户更多分享智慧农业发展红利。三是促进“人工智能+农业”与乡村振兴深度融合。以智能化技术赋能农村产业升级、人居环境整治、乡村治理现代化，推动农村环境监测、污水垃圾处理等智能化管控，为乡村全面振兴注入强劲数字动能。