涂圣伟等:人工智能驱动农业转型升级的作用机理与推进路径

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻重塑经济发展与社会生活的运作方式，农业亦不例外。作为人类社会最早出现的生产部门，也是最基础的生产部门，农业的发展演进始终与科技革命紧密相连，受到科技创新的深刻影响和驱动。从世界农业发展历程看，每一次重大科技突破都带来了农业发展方式的革命性变化，推动农业生产力实现质的跃升。从依赖人畜力耕作逐步迈向机械化､化学化，再到信息化､智能化，农业从“靠天吃饭”向“科技种田”转变，其间，科技革命始终构成农业转型升级的关键驱动力。当前，以人工智能､大数据､物联网为代表的数智技术正在加快向农业领域渗透，促进农业从以经验为导向的传统模式向以数据为驱动的现代化范式转变，并将继续推动农业现代化进入全新发展阶段。

从全球范围看，数智化已经成为农业发展的必然趋势。世界主要农业发达国家纷纷将数智化技术作为提升农业竞争力的战略手段。例如，美国依托其在信息技术方面的领先优势，大力推进精准农业与智慧农业系统建设;德国､日本等则致力于智能农机装备与农业机器人的研发与应用。这些国家的实践表明，农业数智化不仅能够显著提高农业生产效率和资源利用效率，也有助于应对气候变化､农业劳动力短缺等全球性挑战，成为推动农业可持续发展的重要路径。

中国作为一个致力于实现农业现代化､建设农业强国的发展中大国，数智化为破解农业发展现实瓶颈制约､重塑农业发展方式提供了新的战略选择。同时，当前我国农业发展的内外部条件正在发生重大变化，也为数智技术的深入应用提供了场景。这种技术创新与产业升级的良性互动，有望带来农业发展形态和质态的深刻变革。2025年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号)，明确提出“人工智能+”产业发展，加快农业数智化转型升级。作为新一代信息技术的典型代表，人工智能凭借其在感知认知､决策分析与自主执行等方面的技术优势，正在深刻重塑农业生产方式与产业生态。人工智能技术体系涵盖智能感知､物联网､农业机器人､专家系统与认知计算等关键组成部分，呈现“数据-算法-装备”协同演进的基本特征，其在农业领域全方位全链条普及应用，将有力推动农业现代化进程。目前，人工智能技术在作物产量预测､病害检测和性状表型分析等任务中的有效性已被证明。随机森林(RF)､支持向量机(SVM)等机器学习方法，被应用于基于遗传标记的全基因组选择(GS)和性状预测中，展示了人工智能多功能性和对农业研究的影响。卷积神经网络(CNN)已成功应用于从作物图像中检测和识别植物病害。深度学习(DL)､机器学习(ML)等技术在预测水果产量方面显示出显著效果[5-6]，在农机预测性维护中展现有用性。从部分先行地区的实践看，系统推进农业数智化转型升级，可以有效提高农业全要素生产率，促进农产品产量增长､质量提升和供需匹配，对保障粮食等重要农产品安全稳定供给具有重要意义。然而，不论是从当前人工智能技术发展水平看，还是从我国农业所处的发展阶段看，人工智能技术在农业领域的全面深入应用显然还有很长的路要走，对其可能带来的影响也需要全面客观看待。

随着人工智能加快改变经济社会发展的方方面面，有关人工智能发展及其影响的文献也与日俱增。从农业领域看，人工智能自20世纪90年代中期以来一直受到农业科学家的关注，机器学习､深度学习在农业领域因其能够以最少的人工干预分析大型数据集和检测模式而得到巨大关注。目前，一个普遍的观点认为人工智能将对农业发展带来深远影响，能够提升农业生产效率与资源利用效率。与此同时，也有研究指出人工智能在农业领域的深入应用面临诸多现实挑战和障碍。比如，复杂农田环境下的识别精度不足与模型泛化能力弱，一些农作物通常缺乏参考序列､多组学整合或经过验证的性状，很难训练复杂的人工智能模型;农业数据标准不一､共享机制不完善，数据异构性使数据集难以标准化和比较，从而影响模型性能;核心传感器依赖进口､底层算法原创能力不足;装备成本高昂､农户接受度低及其与小农经营模式之间存在一定矛盾。基于已有研究基础，本文从人工智能技术创新与农业产业创新融合发展视角，构建人工智能驱动农业转型升级的分析框架，以揭示其内在的驱动逻辑与实现路径，为推动农业数智化转型提供理论支撑与实践参考。

产业转型升级涉及理念转变､方式转型和路径创新，是一个系统性的变革过程，本质上是以技术进步为根本特征的生产方式转变过程。农业转型升级是指依靠技术进步与制度创新，实现农业从低技术水平､低附加值状态向高技术水平､高附加值状态全面提升的过程，表现为技术结构､组织结构､布局结构和行业结构的全面优化。人工智能具有全新的技术经济特征，驱动产业转型升级的机理不同于过往的一些颠覆性技术，同时其在农业领域的应用逻辑也与“互联网+农业”有所不同。

(一)人工智能的技术经济特征

按照经济增长理论，生产力发展在很大程度上取决于生产要素的投入与组合。技术变迁一般通过引入新的生产要素､改变生产要素组合或提高传统要素效能来发挥作用，进而推动产业发展从传统形态向现代形态跃迁。从近现代农业发展历程审视，历次农业科技革命均以突破性技术对特定生产要素的改造为核心，驱动农业生产力的阶段性跃升。比如，在耕地､劳动力要素投入未发生显著变化的前提下，玉米､甘薯与马铃薯等作物的传播与推广优化了作物种群结构，实现了土地产出效率和农业生产力的大幅提升，有效缓解了人口增长带来的食物压力。内燃机的发展及其在农用拖拉机､联合收割机和其他自行式农业机械中的应用，系统地替代了传统的人畜力，农业动力系统变革将大量劳动力从土地上解放出来，并带来土地作业效率和农作物产量的大幅提高。与之不同的是，当前人工智能在农业领域的应用，其本质并不局限于生产要素的革新，而是通过在农业全环节全链条嵌入感知､认知与决策能力，对农业系统进行整体性重塑，其影响将更为广泛深远。

人工智能并非仅对劳动要素的替代或对局部环节的优化，而是通过全面赋能农业产业体系，提升其整体认知与决策智能化水平，从而带来农业生产力和生产关系的系统性､深层次变革。现代农业技术，如机械､化肥或良种(科学育种)，主要作用于农业生产的某一特定环节(如动力､养分或遗传性状)。相比而言，人工智能具有广泛的渗透性和协同性，对农业各行业､各领域以及产业链各环节都表现出重要的改进和提升作用。它以数据为纽带，将原本割裂的环境感知､生长建模､装备控制与市场决策等环节整合为统一的智能闭环系统，从而创造出新的产业价值。例如，基于深度学习的视觉系统不仅可以独立识别病虫害，而且可以与精准施药装备协同作业，实现从感知到判断､执行的一体化响应，这是以往单一技术无法达成的。同时，以往的技术多表现为对人类体力的延伸或对自然规律的局部利用，人工智能则实现了对人类认知能力的延伸､增强甚至超越。通过对作物种植､气候预测､市场价格､涉农主体､集体资产､耕地等海量多源异构数据的挖掘，发现隐含其中的规律或模式，从而推动实现精准化的生产决策与全周期管理。

同时，人工智能在农业领域的应用逻辑与“互联网+农业”有所不同，与数字农业､智慧农业也不同。总体看，农业数智化大体呈现从连接到感知､再到认知的阶段性演进特征。在“互联网+农业”阶段，“互联网+”通过在价格机制､市场机制的基础上增加网络机制，实现了更为显著的范围经济与规模经济。依托互联网平台，促进农业产业链供应链数据联通与农产品需求侧和供给侧即时响应､精准匹配。这一过程中，尽管存在“反向定制”模式带动农业产业化模式创新的情形，即通过供应链反向定制倒逼农产品标准化规模化生产､精细化加工，实现了从“能生产什么卖什么”向“需要什么生产什么”的转变，但“互联网+”对农业生产过程的作用总体依然是有限的。在此基础上，数字农业､智慧农业进一步将农业发展推进至可感可控的层次。通过利用物联网､传感器､遥感等技术，将农业生产环境与对象全面数据化，构建起农业数字孪生体系，相比于“互联网+农业”阶段而言，实现了基于数据的可视化监管以及依赖预设规则的自动化控制。然而，这一阶段的决策逻辑仍高度依赖人工经验，系统能力主要局限于描述现状､执行指令，尚不具备对农业过程的因果理解､趋势预测或自主优化能力。人工智能在农业领域的应用，既不是“互联网+农业”的简单升级，也不是数字农业､智慧农业应用的简单拓展，新一代智能终端､智能体可以自主感知数据､信息､环境，自主进行任务规划､决策和执行，从而增强农业产业系统的智能感知与决策执行能力，带来农业发展的系统性变革。

(二)人工智能驱动农业转型升级的逻辑机理

不同产业的生产方式有着各自的特点，与人工智能的融合方式和程度也有所差别。人工智能技术的迭代升级以及在农业领域的深入应用，将从多个维度和层面突破传统农业发展路径范式，对农业发展的效率､效益､可持续性和韧性带来系统性提升(图1)。

1.技术创新维度:赋能农业科技创新，构筑驱动农业转型升级的前沿技术集群

技术停滞是传统农业最基本的特征。改造传统农业的核心在于引入新的生产要素，其中技术发挥着关键作用。我国农业转型升级整体进展不快，很大程度上与关键核心技术源头供给不足有关。由于农业科技以动植物､微生物为主要研究对象，具有典型的长周期性､不可间断性､生物多样性､生态区域性等特征，科技创新的不确定性更大，涉及学科领域更广，创新成果外部性更强。“人工智能+”科学技术，改变了“观察—假设—验证”的传统研究逻辑，形成以“数据密集—智能涌现—人机协同”为特征的智能化科研新范式，加速了科学发现进程，提高了科研效率，有望推动农业科技创新实现更大的突破。一方面，人工智能通过多模态数据融合与自主推理机制，实现从假设生成到验证的全流程优化，将科研范式从线性探索转向多维协同，驱动农业技术研发模式创新和效能提升。人工智能中深度学习技术的发展与应用，可以大幅降低研发的边际搜索成本，用人工智能的固定资产投资代替创新活动中的研发人员，从而能够以较低的成本不断地进行技术创新试错和改进。比如，传统育种方法依赖长期试验与经验决策，精准度差､育种周期长，而人工智能驱动的育种体系创新，则可以显著缩短育种周期，提高育种效率。另一方面，我国农业产业各环节长期分离发展，产业链技术一致性不强。实现传统农业体系的系统性变革，依赖人工智能､基因编辑､合成生物等前沿技术融合。人工智能通过其独特的数据处理､模式识别､认知决策和智能控制能力，可以充当农业复杂系统的“智能大脑”，对不同的农业前沿技术进行系统集成和功能增强，进而带来农业行业整体技术的变革。

2.生产要素配置维度:推进农业实体性要素变革，促进生产要素优化配置与高效利用

生产力是在劳动者､劳动资料和劳动对象三者交互作用下形成的。要素配置效率的提升是除技术进步和资本深化之外，推动产业结构转型的又一经济力量。人工智能技术的深化应用，通过创新要素组合空间与变革基本生产函数等方式，可以促进农业实体要素变革并提高其组合效率。一方面，人工智能的应用对实现数据从辅助角色向关键要素转变，为更大程度､更深层次､更大范围发挥数据价值提供了支撑。数据作为新型生产要素，对于培育和发展农业新质生产力至关重要。但是，我国传统农业中的数据比较分散､孤立，很难直接参与价值创造。受限于农业数据质量和配置效率，其在农业产业系统中尚未发挥出应有的作用。人工智能技术通过物联网感知､多源数据融合与机器学习综合分析，以及数据､算力､算法的协同配置，可以促进形成以数据为核心的精准化生产管理模式。另一方面，人工智能技术促进要素质量提升，提高要素在农业产业链各环节的通达度与协同度，高素质劳动者利用高智能化劳动资料作用于更广范围的新型劳动对象上，有利于提升要素配置效率，拓展农业生产可能性边界。比如，农机装备在接入物联网和智能算法后，从传统的生产工具升级为具有感知､决策和执行能力的智能节点，服务效率和使用效益得到提升。

3.生产组织维度:推进产业链组织模式变革，提高农业组织化与产业化水平

长期以来，我国传统农业生产组织模式事实上一直没能完全突破两大结构性困境:一是以小农户为主的家庭经营比较分散，进入市场的组织化程度不高，难以与现代农业进行有机衔接;二是农业产业链各环节相对割裂，各类主体融合程度低，难以形成系统化协作生态。人工智能技术通过构建数据驱动的协同网络，推动农业产业组织形态向协同化､平台化､市场化方向发展，对破除上述结构性困境具有一定价值。一方面，人工智能技术促进了跨主体资源整合与服务共享。小农户通过采用人工智能工具融入智能调度系统，不仅可以实现农业生产过程的精准化管控与智能化决策，还能共享智能化服务､智能农业设施等，实现小规模经营与社会化协作的融合;通过构建集成智能决策､资源调度和服务匹配功能的数智化平台，将分散农户的生产经营活动､需求进行整合并精准匹配，能够形成规模经济。这种组织创新既保持了家庭经营的灵活性，又实现了与现代农业的衔接。另一方面，人工智能应用可以打破传统产业链的组织边界，促进各类主体融合发展。通过区块链与智能合约技术，可以为土地流转､农机共享等交易活动提供可信的执行环境，推动农户､合作社､企业等农业产业链供应链上下游主体互动关系的重构，建立起从田间到餐桌的可信协作网络，进而推动松散的合作关系向组织化体系升级，降低组织协调成本，促进农村一二三产业融合发展。

4.农业风险管理维度:重塑传统风险应对模式，提升农业产业体系韧性

农业是自然再生产与社会再生产的结合，受到自然风险､市场风险等多重风险交织影响。我国农业风险管理体系尚不健全，农业风险高发频发与风险管理能力不足之间的矛盾愈发凸显。提高风险防范能力和水平是保障农业产业安全､确保我国农业由传统向现代转变的必然要求。人工智能在农业风险防范领域的应用，为实现从风险被动应对到主动管理的转变提供了可行路径。从自然风险防范来看:人工智能技术与气象灾害预警的深度融合，提升了农业气象灾害的感知与预判能力;基于感知与识别技术的精准监测，能够高效捕获作物长势､环境变化及灾害特征，为动态感知灾害提供实时､准确的依据，从而推动农业防灾减灾实现从“事后救灾”到“事前防灾”模式的转变，增强了农业系统应对生物､环境与质量风险的韧性。从市场风险防范来看:人工智能通过整合多源时序数据与外部关联因子，构建了具有强泛化能力的农产品价格预测模型，能够有效捕捉价格波动的非线性规律与季节性特征，从而使生产经营者能够前瞻性地调整种植结构､优化上市节奏，同时也为“保险+期货”等金融工具提供了精准的定价依据。

5.农产品供需匹配维度:促进生产与消费关系的调整，推动农产品从“生产导向”向“消费导向”转变

传统农业中，由于生产者和消费者存在信息不对称，农产品供需匹配效率不高。人工智能的应用，构建起以数据驱动为核心的新型市场连接机制，优化了生产和消费的关系，可以提升农产品流通效率与供需适配度。在生产端，土壤和作物监测､预测分析和农业机器人技术在农业中的应用提高了农业生产力和可持续性，推动农业标准化､精细化､专业化生产，使生产变得更可控､可预测，为消费市场提供了更稳定､可靠的供给基础。在消费端，基于自然语言处理与图像识别技术，人工智能通过消费者评价､社交媒体内容等非结构化数据的分析，能精准识别消费者对农产品的潜在需求，并向生产端进行反馈，引导农业生产向高附加值､差异化､定制化方向转型。在流通环节，人工智能通过大数据分析､智能预测与自动化处理等，动态对接产地资源与销售渠道，实现供应链的实时可视化､智能化调度，有效降低运输损耗与运营成本，提高农产品流通效率。

人工智能技术的快速发展和农业转型升级形成交互，呈现技术创新与产业创新协同发展态势，推动农业数智化不断向纵深发展，给农业发展带来新变化､注入新动能。

(一)农业领域人工智能技术创新以单点突破为主

当前我国农业领域人工智能既有视觉识别､机器人控制､预测模型等单点技术突破，同时开始向系统化能力过渡。感知认知方面，多光谱与高光谱成像技术与物联网传感器网络深度融合，构建起“空-天-地”一体化的立体感知体系，为精准农业提供了全域动态的数据基础。基于深度学习的视觉识别系统实现对作物病虫害､成熟度等多维度生长状态的高精度识别，促进精准定位与高效作业的有效结合。例如，中国农业大学联合河北省科学院等推出的全国首台AI金银花采摘机器人，能够精准识别金银花嫩芽､成熟花蕾和盛开花朵，准确定位金银花成熟花蕾，识别准确率超90%，破损率低至6%。智能决策方面，以大语言模型为代表的生成式人工智能，例如深圳的“丰农智脑”､西北农林科技大学与华为的“九壤耘星”等，呈现向“通用底座+农业多模态+机理嵌入+智能体协同”的发展态势，通过融合海量农业知识与专业数据，在作物生长预测､病虫害诊断等场景展现一定的决策能力。自主执行层面，智能装备技术开始从单点自动化向系统智能化发展，农业机器人通过强化学习与三维视觉导航的深度融合，在温室､果园等非结构化农田环境中的适应性与作业精度不断提升。

(二)人工智能驱动经验育种向智能设计育种转变

机器学习､基因编辑､全基因组选择及合成生物学等前沿科技的创新和集成发展，正在推动我国种业从经验育种向智能设计育种转变，一批智能育种平台､智能设计育种工具的出现，有效提高了育种效率。例如，由上海人工智能实验室､崖州湾国家实验室､中国农业大学等联合发布的“丰登·种业大模型”，不仅具备自主开展作物基因研究的功能，而且已经辅助发现了数十个此前未被报道的作物基因功能。国内首个大型商业化育种软件“金种子智能育种平台”，研发了种质资源评价､组合测试､基因组选择､品种生态区适应性精准推荐等多项技术，包括2600多个功能模块，在国内育种软件市场占有率和成功案例数量都居于前列。世界首台可自动巡航杂交授粉的智能育种机器人“吉儿”，打破杂交育种和制种瓶颈，实现机器人杂交授粉，单次巡航授粉的成功率高达77.6%±9.4%，且可以全天候不间断进行自动杂交授粉。同时，智能化现代化的农作物优势制种区和畜禽核心育种场加快建设，小区智能播种收获､高效去雄等智能设备得到推广应用。

(三)农业种植养殖领域智能应用逐步拓展

通过实施农业机器人､智能农机等研发专项，近年来我国智能农机､农业无人机等智能装备得到较快发展，研制和推广了一批智能化程度高､先进适用､性能可靠的机具。例如，全国电驱式､气力式等高性能播种机保有量接近18万台，推动出苗率增加5个百分点以上;每秒18公斤大喂入量机型首次应用于麦收作业，在大幅提升作业效率的同时实现了低损收获。智能装备的发展推动人工智能在精准耕作､智能灌溉､无人机植保､农产品智能分选等环节，从试点示范逐步向规模化应用拓展。用无人机施肥打药､借助北斗为巡田播种导航､搭建AI病虫害监测系统､通过土壤墒情传感器测算水肥需求等，一系列应用场景的培育，提高了农业生产效率和资源利用率。目前北斗应用已从单一导航向全产业链智能化延伸，与5G､人工智能等技术结合，推动了无人农场发展。全国范围内有超过1000个无人农场投入运营;农业无人机保有量超过20万架，无人机作业面积超过4亿亩。

(四)人工智能在农业风险防范领域的应用持续深化

人工智能在我国农业风险防范领域的深入应用，使农业风险更加可控。在生产安全领域，人工智能通过融合高分辨率遥感影像､物联网传感器数据与田间图像，构建起“空-天-地”一体化的智能感知网络，实现了对农业生物灾害与自然灾害的早期识别与精准预警。例如，江苏省农业科学院开发的稻瘟病智能监测平台，通过分析叶片的微小病斑与冠层光谱特征，可提前7~10天发出预警，为精准施药提供了关键窗口期，有效避免了传统防治中因发现滞后而引起的灾害蔓延与农药滥用问题。国家农业信息化工程技术研究中心等研制的草畜平衡智能监管终端，可以实现草场生物量动态监测､载畜量精准核算，大场景､高密度放牧群体数量计算准确率超过96%，经示范应用，草畜平衡指数可降低到10%以下，草地退化面积减少20%。同时，人工智能应用提高了农业保险的风险管理效率。基于机器学习的气象指数保险产品，可以分析历史气候数据与作物损失间的复杂关联，实现灾损的自动化定损与快速理赔。例如，吉林省中农阳光数据有限公司利用东北地区近65年的气象观测､作物产量､农业灾情及土壤旱涝等数据，构建了作物气象指数保险产品，并研发适用于不同区域及作物的气象指数保险智能化业务平台，可以提供在线自助投保和出险后自动精准理赔等服务。