绿色是农业的底色，推动农业绿色发展是实现农业强国目标的内在要求，是推进美丽中国建设的重要内容，更是满足社会对高质量农业产出需求的必然选择。《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》提出“统筹发展科技农业､绿色农业､质量农业､品牌农业”的建设目标，进一步凸显农业绿色发展在推进中国式农业现代化进程中的基础性与不可替代性。从经济学视角看，农业绿色发展具有显著的正外部性，农业绿色发展产生的系统性绿色产品与服务多数具有公共品属性，在单一市场作用力下难以实现，需要政策规制与科技进步的协同推动。
党的十八大以来，在生态文明和中国式农业现代化视域下，中国政府推出并实施了一系列农业绿色发展政策。例如，2017年中央一号文件首次明确提出农业绿色发展理念，旨在推动农业形成资源利用高效､生态系统稳定､产地环境良好､产品质量安全的高质量发展格局。在相关政策驱动与引领示范下，中国农业绿色发展机制逐渐成熟，发展水平稳步提升。随着“双碳”目标的提出，2022年农业农村部､国家发展改革委印发《农业农村减排固碳实施方案》，减排固碳成为农业绿色发展主要抓手。同时，科技进步对农业绿色发展的引领和驱动作用在政策和实践层面都持续强化。2024年《农业农村部关于加快农业发展全面绿色转型促进乡村生态振兴的指导意见》明确提出，要把创新作为发展的第一动力，培育农业新质生产力，增强绿色发展动能。
作为新一轮科技革命的典型代表，人工智能对农业绿色发展的影响逐步得到学界关注。早期阶段，人工智能在农业领域的应用主要表现为执行固定编程指令的自动化程序装置，相对应地，学界主要聚焦特定人工智能技术或模式，探讨其促进农业绿色发展的潜力。例如，区块链技术具有去中心化､信息不可篡改､加密性等优势特征，学者们重点探讨其在农产品质量安全溯源､农业面源污染多中心治理等领域的可行应用场景､理论解释或突破路径。随着技术不断升级和突破，人工智能具备将数据转化､输出为可跨领域迁移通用知识的能力，逐步成为“发明方法本身的发明”，并构成农业新质生产力的重要来源。学界进一步从农业新质生产力视角，考察人工智能对保障粮食安全､生态产品价值实现等农业绿色发展重要议题的影响。
人工智能不同于人类过往的所有科技进步，因其同时具备渗透性､协同性､替代性与创造性四项技术-经济特征，成为中国式现代化建设的重要驱动力。考虑到农业绿色发展本质上是多种农业要素协同配置､农业系统内外多重系统联动作用下形成的综合发展状态，在中国式农业现代化进程中，其实现需要与粮食安全､品质提升和产业融合等多层级目标形成协同关系。例如，“十五五”时期统筹发展“四个农业”，绿色农业与其他三个农业的统筹､与现代农业大产业的关联。从生产要素及生产函数视角看，人工智能嵌入农业绿色发展过程后，不仅作为一种新型生产要素直接参与农业生产，而且通过重塑要素配置方式与生产组织形式，引致要素间的协同效应与效率提升，进而通过“增量扩展”和“存量优化”两条路径共同推动农业绿色水平提升与产出增长。从农业产业链视角看，农业绿色发展并非局限于生产环节的局部改进，而是涵盖生产､加工､流通与治理等环节在内的全链条系统性转型。人工智能对农业绿色生产方式､供应链协同以及治理体系的深度渗透，有助于推动农业产业链在结构､效率与环境绩效上的系统性“增绿重塑”。然而，人工智能具有的高技术门槛､数据与算力依赖特征，以及其与既有制度环境和社会结构的适配性问题，也使其在赋能农业绿色发展过程中面临不同于以往技术进步的约束条件､潜在风险与制度挑战。现有研究多从单一技术应用或局部环节出发，分析人工智能对农业绿色转型的促进作用，尚缺乏在生产要素协同与产业链系统联动相结合的整体性视角下对人工智能赋能农业绿色发展机制的系统阐释。
按照现实问题导向，本文围绕人工智能赋能农业绿色发展的内在机理展开系统分析，研究贡献主要体现在以下三个方面:第一，从生产要素与生产函数视角出发，揭示人工智能嵌入农业生产过程后所引致的要素协同效应与效率提升机制。本文认为，尽管人工智能在农业产业链不同环节中的具体应用形态存在差异，但其通过重塑要素配置方式而产生的协同逻辑是一致的，因而以人工智能进入生产环节为切入点，对其促进农业绿色发展的底层逻辑进行了理论推导。第二，从农业产业链整体视角出发，系统阐释人工智能在农业绿色生产､流通与治理等环节之间所产生的协同赋能效应。农业绿色发展不仅表现为单个环节的绿色改进，更体现为各环节之间的多重关联与促绿协同。人工智能在任务自动化与自动化创造方面的技术优势，使其具备应对农业绿色发展过程中复杂､动态关联关系并推动全产业链系统性绿色转型的潜在能力。第三，立足人工智能的技术特性及其发展过程中面临的现实约束，结合中国农业绿色发展的实际问题，本文进一步指出人工智能赋能农业绿色发展可能面临的挑战，在此基础上，提出促进人工智能与农业绿色发展深度融合的实现路径，以期为加快农业绿色发展､培育农业新质生产力和推进农业强国建设提供理论参考与政策启示。
总体来看，中国农业绿色发展取得了显著成效，特别是在农业节水､化肥减量增效､秸秆资源化利用､地膜回收､“三品一标”建设以及产地环境质量等领域均实现了明显改善。然而，与中国式农业现代化的总体目标相比，农业绿色发展仍存在多方面短板，亟待破解以下四个方面的关键现实问题。
(一)生产路径依赖制约农业绿色转型
党的十八大以来，中国农业绿色发展成效显著，绿色生产方式初步建立。数据显示，2024年全国农用化肥施用总量为4988万吨，较2020年降低5.0%;2024年种植业农药使用量24.2万吨(折百量)，连续8年下降。此外，近年来全国秸秆综合利用率稳定在88%以上，畜禽粪污资源化利用率达到79.4%。尽管中国农业生产在化学投入品减量和废弃物循环利用等领域建设初见成效，但依赖传统“拼资源､拼消耗”模式维持农业增长的问题依旧突出。数据表明，当前中国化肥农药施用量仍高于世界平均水平和公认的环境安全阈值，单位面积化肥施用量约为世界平均水平的3.9倍。特别地，在中国“大国小农”背景下，农业绿色发展面临较强的技术约束和经济约束。一方面，小农户传统“大水大肥”的生产观念难以扭转，对于绿色技术认知不足，通常仅仅注重短期经济效益，而忽视由绿色生产方式带来的长期经济效益。另一方面，绿色生产方式技术标准高､基础投资大､回报周期长，相对于我国小农户人力资本水平低､信贷约束高､抗风险能力差等特点，采纳绿色技术常常成为相对风险行为，在风险规避“理性”的作用下，农业生产绿色转型的内生动力长期不足。
(二)农业绿色产业链增值能力不足
打造绿色低碳的农业产业链是农业绿色发展的重要实现路径。截至2025年6月底，全国“三品一标”及名特优新农产品总数突破8.6万个，农产品质量安全监测合格率稳定在98%，现代化仓储物流的不断完善显著降低了农产品损耗率。然而，现阶段农业产业链增值能力仍因以下问题表现不足:首先，信息不对称制约了绿色价值显化。一方面，消费者难以获取农产品全链条可追溯信息，无法有效甄别其环境价值。另一方面，绿色农产品认证体系复杂且标准不一，“漂绿”现象更削弱了市场信任基础。其次，流通环节的高损耗限制了潜在收益的实现。由于传统分选技术落后及冷链物流基础设施空间分布不均，中国生鲜农产品在“最先一公里”的质损率远高于发达国家。此外，产业链主体间缺乏统一调度与协同规划，因衔接松散形成“信息孤岛”，信息在上下游间流通不畅，造成环节间损耗增加。最后，增值收益分配不均影响小农户绿色转型积极性。在现有产业链利益分配格局下，小农户难以获得加工增值及品牌溢价的大部分收益，使得农业绿色生产的正外部性无法有效内化为农户实际收入，削弱其提供绿色产品的意愿，从源头制约了农业绿色发展的持续动力。
(三)农业绿色技术研发与转化存在不足
在中国农业迈向绿色低碳转型征程中，科技创新发挥着不可或缺的驱动与支撑作用。截至2024年，中国农业科技进步贡献率达63.2%。科技进步在深刻改变中国传统农业生产模式､提高生产效率的同时，显著减少了农业面源污染。例如，稻田生物炭技术通过逐年少量添加当年秸秆制成的新鲜生物炭，不但每年每公顷减少约24.65Mg碳排放，而且相比于传统秸秆还田实现5%以上的增产。然而，中国农业绿色技术创新在核心领域的研发和转化上仍存在短板。在研发上，中国在制种育种､高端农机装备制造等领域与国际领先水平存在较大差距。以种业创新为例，尽管中国对全球基因组领域的贡献比例从35.3%上升到61.8%，神农·固芯､AutoGP等智能育种平台不断涌现，但中国育种行业整体仍处于由传统杂交育种向分子育种过渡的阶段，重大育种理论创新不足，人工智能算法等前沿核心技术也存在明显短板。此外，在科技成果转化上，尽管中国每年有6000~7000项农业科技创新成果问世，但由于科技创新与产业应用衔接不畅，科技成果转化率仅为30%~40%，远低于发达国家70%~80%的平均水平。农业绿色技术的科技转化率则可能更低，在推广时也因成本收益等问题面临较大阻力。
(四)绿色发展政策体系有待优化
合理设计､高效运行的政策体系是推动农业绿色转型的重要制度保障。现有政策体系为农业绿色发展提供了重要的制度保障，但农业生产经营主体内生动力不足､外部规制失灵等现实挑战亟待破解。首先，政策工具组合结构失衡。当前的政策体系主要依赖具有直接强制性特点的命令控制型工具，信息公开型､自愿参与型和经济激励型政策工具的应用广度与深度均显不足。据研究统计，2004—2021年命令控制型政策工具的使用频次占比41.89%。过度依赖命令控制型工具将导致政策成本偏高，政策效果在实践中被大幅削弱。同时，命令控制型政策工具难以激发农业生产经营主体的内生动力，经营主体往往处于强制完成目标任务的被动状态，难以形成农业绿色发展的长效机制。其次，政策运行机制不畅。在农业绿色发展政策实施过程中，缺乏标准的监督和执行机制，阻碍农业绿色政策的运行。监督方面，中国农业资源环境生态系统数据基础薄弱，尚未建立系统､动态的农业绿色发展监测网络，相关政策难以得到有效监督。执行方面，政策实施面临跨区域协同与跨部门协调的双重困境。一方面，地方间“以邻为壑”，可能出于本地经济利益最大化目的，放松对农业污染的监管。例如，在流域治理中，上游地区为追求农业产值，放松面源污染监管，将负外部性向下游转嫁，下游地区被迫承担生态环境受损后果。另一方面，农业绿色转型涉及多个部门，多部门在数据共享､治理手段等方面各自为政，可能难以形成政策合力。
人工智能的核心技术架构包括任务结构､数据和机器学习算法三个主要部分。首先，人工智能应用落地需要由特定业务领域的专家通过专业知识给出明确定义的任务结构;其次，通用人工智能依托大规模数据集实现系统的部署与运行;最后，深度学习算法使系统从海量非结构化数据自主提取特征，并通过预训练将数据转化､输出为可跨领域迁移的通用知识。然而，人工智能在融入中国国情农情并赋能农业绿色发展的过程中，仍面临诸多现实约束，以下关键问题亟待解决。
(一)基础数据供给不足，人工智能优化缺乏基础支撑
大规模､高质量的数据是驱动人工智能技术迭代升级､赋能农业绿色发展的关键基石。
然而，相较于数字化成熟度较高的工业和服务业，中国农业数据供给在时空覆盖广度与统计标准一致性上均面临严峻挑战。第一，现有农业数据时空覆盖范围和精度均存在不足。农业绿色发展需实现多目标约束下的全局最优。某一特定地区或农户的理论最优转型方案，可能是其他地区发展出的绿色发展模式而非本地已有模式。因此，人工智能必须依托高时空覆盖率和高精度的数据支持，进行跨区域的特征匹配与规律挖掘，才能避免数据不全面导致的“次优选择”。然而，中国农业生产活动分布辽阔､地域差异显著，农业经营模式分散，农村基础设施薄弱，使得大范围､高频率的精准数据采集难以实现。同时，农业资源环境问题近年来才被实质性纳入核心关注范畴，相关数据的历史积累相对薄弱，进一步加剧了数据供给的短缺。第二，数据标准缺失与“信息孤岛”现象突出。人工智能实现全局优化依赖于海量数据的聚合效应。但由于顶层设计不完善，中国尚未建立起规范统一的农业数据采集､监测与管理制度，不同部门及涉农企业采集的数据在格式､口径和质量上参差不齐，难以通过标准化手段整合应用形成数据合力。加之缺乏有效的上下级与部门间的沟通协调机制，“数据孤岛”问题凸显，严重阻碍人工智能在农业绿色发展中的深度应用。
(二)人才瓶颈制约凸显，人工智能落地受阻
人才是技术创新的源头，也是技术落地的载体，实现人工智能赋能农业绿色发展，关键在于构建一支高素质､结构合理的农业人才队伍。然而，当前农业绿色转型与农业专业人才供给之间的矛盾日益凸显。第一，跨学科复合型科研人才供给不足。现有农业科研多集中于生物育种与环境科学等传统领域，对人工智能､大数据精准管理等新兴交叉学科的关注不足。尽管国家大力推动“新农科”建设，但全国范围内开设智能农业装备､智慧农业等相关专业的高校数量占比仍然较低，且课程设置呈“两张皮”特征，不利于复合交叉型人才培养。第二，基层技术推广与服务人才出现断层。人工智能落地应用离不开基层专业人员的“最后一公里”服务。然而，当前县乡两级农业部门普遍存在人员老化､专业结构单一､知识更新滞后等问题。受限于薪酬待遇､生活条件及晋升空间，基层难以吸引掌握无人机应用､数字化监测等新技能的年轻人才，导致专业人员“引不进､留不住”。第三，农户数字技术素养薄弱。第三次全国农业普查数据显示，全国农业生产经营人员中小学及以下文化程度占比37%，初中文化占比48.4%。加之农村劳动力城镇化迁移导致的“空心化”和“精英流失”，留守务农人员多为老龄群体。因此在缺乏有效宣传和技术培训的情况下，农户往往对以无人机植保等新兴技术采纳意愿不强､技能掌握不足，难以形成人机高效协作。
(三)技术范式内生约束显现，人工智能绿色转型效应受阻
由于人工智能技术范式内含高成本门槛与高资源消耗特征，其在农业领域的应用并非天然契合绿色发展目标，反而可能通过技术排他性与能耗反弹效应，削弱农业绿色转型的实际成效。第一，高昂成本制约技术普惠扩散。人工智能驱动的绿色农业技术通常伴随较高的购置､运维与更新成本，例如高精度土壤检测与智能感知设备价格动辄数万元，远超小农户承受能力，导致相关技术应用主要集中于规模化经营主体。同时，智能绿色技术存在学习成本与收益不确定性，短期内可能引发产量波动风险。受限于资本禀赋与风险承受力，农户更倾向于维持传统生产方式，造成“高技术-低扩散”的结构性困境。第二，人工智能嵌入农业绿色发展面临“环境悖论”。人工智能硬件全生命周期伴随高能耗与高排放，仅训练一次ChatGPT-3模型的耗电量即相当于小城镇一日用量，且服务器电子废弃物激增。同时，人工智能技术在农业绿色发展领域可能存在“反弹效应”:农业绿色效率提升刺激更高频的数据采集､模型迭代与算力需求，使原本节约的资源被重新配置至其他高能耗环节，进而抵消甚至逆转其减排效果。
(四)相关制度建设滞后，人工智能效能释放缺乏机制保障
人工智能技术的出现提升了数据价值。然而数据产权制度与碳汇价值核算制度的缺失将制约人工智能技术对农业绿色发展促进作用的发挥。第一，数据产权制度的模糊与滞后，直接加剧了数字垄断的形成。尽管数据成为核心生产要素，但其所有权､使用权及收益权缺乏清晰的法律界定与分配机制。这导致大型平台企业凭借技术优势与市场地位，利用“产权真空”垄断数据资源，单方面截留数据增值收益及人工智能产品的衍生红利。生成数据的农业参与主体难以获得应有的回报。此外，产权不明意味着责任主体不清，农业数据往往包含土地确权､经营状况等敏感信息，一旦发生泄露，难以进行有效追责，数据生成者的合法权益无法得到实质性保障。第二，碳汇价值核算制度的不完善使得碳排放权难以转化为有效的经济信号。尽管人工智能技术有助于提升农业碳汇核算精度，但社会各界尚未就碳汇核算标准达成统一，特别是在碳汇认定的边界上尚存在争议。此外，农业减排固碳方法学还不成熟，农业碳汇产品的“监测､报告､核查”标准体系还不完善，统一､科学､透明的农业碳汇定价与交易机制仍未建立。这些制度性短板使得人工智能量化出的绿色价值缺乏公认的“度量衡”，从而无法在市场上实现价值变现，严重削弱主体进行绿色转型的内生动力。
上述内容分析系统揭示了人工智能在赋能农业绿色发展过程中面临的关键问题。为有效破解这些困局，本部分将从多维施策的角度出发，针对性地提出相应的实现路径。
(一)完善数据治理体系，提升农业数据质量
完善农业数据治理体系是提升农业数据供给质量，充分发挥人工智能促进农业绿色发展潜力的重要基础。第一，依托现有体系，提升数据采集的精准度与覆盖面。依托政府机构､科研院所的试验场站，积极整合物联网､遥感､无人机等技术手段，构建布局更广､指标更全､质量更高的农业生态环境与生产运营监测网络，重点加强对土壤肥力､水分动态､病虫害发生､农业面源污染､温室气体排放等关键指标的高频次､多维度的数据采集，显著提升数据的时空覆盖范围与精度。第二，加快制定农业数据标准规范。建立涵盖采集､存储､处理､流通全过程的统一标准体系，打破不同平台､不同设备间的壁垒。通过制定统一的数据口径和格式要求，确保跨部门､跨地区数据能够“连得上､用得好”。在统一标准的基础上，还应鼓励科研机构､企业等主体拓展数据获取维度和应用场景，形成“标准统一､创新活跃”的数据生态。第三，统筹规划多层次数据枢纽，促进农业数据整合与共享。统筹建设国家级､区域级和行业级农业数据整合枢纽。同时构建完善的数据枢纽管理系统，强化枢纽间数据共享与安全监管机制，打通数据壁垒，确保不同层级､不同来源的数据能够被有效关联与调用，从而形成完整的农业数据图谱，全面提升数据支撑能力。
(二)突破人力资源瓶颈，构建协同支撑体系
构建多维协同的人才支撑体系，是将人工智能优势转化为农业绿色发展动力的关键。针对人才队伍结构性失衡的痛点，需坚持系统观念，从源头供给､渠道输送与终端应用三个维度精准破局。第一，深化“产教融合”供给侧改革，夯实跨学科人才底座。针对科研人才“懂算法不懂农艺､懂农业不懂数据”的痛点，涉农高校应依托“新农科”建设，重塑人才培养范式。
通过“科技小院”与“双导师制”模式，支持农业高校与智能装备龙头企业共建“智慧农业实验班”。通过将课堂前移至生产一线，开展“项目制”实战教学，打破学科壁垒，从源头解决人才培养“两张皮”问题，通过长周期的人力资本积累重塑创新优势。第二，创新“市场化”履职激励机制，激活基层推广服务链。针对基层农技队伍老龄化与断层问题，通过制度创新实现存量激活与增量引入。一方面，完善科技特派员制度，设立“数字农业专岗”，在职称评审中单列评价标准，以实绩论英雄，留住青年骨干。另一方面，大力培育农业社会化服务组织，通过政府购买服务引导专业团队下沉，构建“县级远程运维+乡镇现场指导”的托管服务网，用市场化手段弥补行政化推广力量的不足，解决技术落地“最后一公里”难题。第三，推行“适老化”技术与示范引领，降低农户采纳成本。针对农户数字素养薄弱的现实，单纯的技术培训边际效用递减。在技术端，应倒逼企业进行“适老化”与“极简交互”设计，开发“语音交互､一键操作”的智能终端，降低学习成本与使用门槛。在推广端，应发挥“头雁效应”，重点培育新型农业经营主体，通过建设数字化示范基地，直观展示“智能减药省工”的绿色经济收益，激发农户的内生动力。
(三)化解成本与能耗约束，构建“环境-经济”协同转型模式
针对人工智能技术特性可能导致的成本壁垒､技术鸿沟及环境悖论挑战，坚持包容性增长与绿色低碳导向，构建普惠､公平､高效的农业人工智能转型路径。第一，创新普惠金融与社会化服务，破解“高技术-低扩散”的成本困境。针对智能装备价格高昂且存在收益风险的问题，核心在于实现“使用权与所有权分离”。一方面，深化农业社会化服务改革，支持服务主体通过“融资租赁”购置高端智能装备，面向小农户开展“按亩收费”的托管服务，利用规模经济摊薄高昂的固定成本。另一方面，创新绿色金融产品，探索人工智能技术应用专项补贴与节肥节药效果挂钩的机制，将智能技术带来的正向环境外部性内部化，降低农户应用新技术的边际成本与试错风险。第二，将环境效益纳入技术评价标准。针对算力能耗与资源反弹问题，需建立全生命周期的绿色约束体系。在技术端，引导研发适配农业场景的“轻量化模型”与“边缘计算”技术，减少数据传输与冗余计算能耗。在政策端，建立“数字化-绿色化”协同评价体系，对智能技术进行碳足迹核算。只有当技术应用的减排收益显著高于其运行能耗时，方可纳入推广目录，确保数字化投入本身符合绿色低碳导向，防止技术手段与绿色目标背道而驰。
(四)夯实制度基础支撑，畅通人工智能绿色价值实现机制
为充分发挥人工智能对农业绿色发展的促进作用，必须着力破解制约其作用发挥的关键制度瓶颈。第一，加快确立农业数据产权制度。推进数据要素所有权､使用权及收益权的“三权分置”改革，通过立法明确数据开发与使用过程中的权责划分。同时，积极探索建立合理的数据衍生产品利益分配机制，确保原始贡献者能分享长期收益，激发各方参与数据共享的积极性。第二，建立科学统一的农业碳汇核算机制。由国家权威机构牵头，组织多部门力量编写《农业减排固碳方法学指南》，明确核算边界､关键参数与标准模型。同时，利用人工智能技术提升碳汇计量的精确性和透明度，构建全国认可的农业绿色价值“度量衡”。第三，打通绿色价值的金融转化通道。一方面，要大力推动金融创新，将人工智能技术实时监测与评估的绿色表现(如化肥减量､土壤碳增量等)纳入信用评价体系，并作为授予绿色信贷等金融产品的依据。另一方面，积极推动将符合标准的农业碳汇项目纳入全国碳排放权交易市场等环境权益交易体系，探索农业碳汇参与抵消重点排放单位配额清缴的可行机制，使农户的绿色生产行为能够直接获得市场回报，构建可持续的绿色转型激励闭环。
