邹宝玲 罗必良丨人工智能赋能农业风险管理的内在逻辑、现实挑战与推进策略

     在农业风险加剧与数字技术快速发展的背景下，农业生产经营面临自然灾害、市场波动、制度环境、国际竞争等多重不确定性。传统农业风险管理主要依赖经验判断、人工巡查、事后补偿和分散化工具，难以及时识别风险，也难以满足现代农业高质量发展的治理需求。人工智能凭借多源数据融合、智能识别、预测模拟等优势，为农业风险管理从“被动应对”转向“主动预警”、从“经验管理”转向“数据驱动”、从“单一主体管理”转向“多主体协同治理”提供了新的技术基础和制度契机。因此，系统研究人工智能赋能农业风险管理的内在逻辑、现实挑战与推进策略，对于提升农业风险治理能力、保障粮食安全具有重要意义。

（一）主要内容

     文章基于全面风险管理框架，围绕风险识别、风险评估、风险应对、风险监控与风险管理决策五个环节，系统阐释人工智能（AI）赋能农业风险管理的作用机制。第一，AI通过构建多源数据驱动的动态识别机制，实现对病虫害、极端天气、作物异常和市场波动的早期预警。第二，AI运用机器学习和情景模拟方法，提高风险评估的精准性和可比性。第三，AI推动风险控制嵌入农业生产过程，实现风险缓释和风险转移前移。第四，AI通过实时数据采集、模型动态更新和数字孪生仿真，形成“监测—反馈—修正”的闭环治理机制。第五，AI通过多情景模拟和决策支持系统，促进政府、保险机构、农业经营主体和技术平台之间形成风险导向型协同决策。然而，现阶段，人工智能赋能农业风险管理仍面临技术性悖论、社会性悖论与制度性约束等现实挑战。

（二）边际贡献

     第一，从农业风险管理整体流程出发，突破既有研究偏重单一技术场景或单一风险工具的局限，系统分析人工智能对农业风险管理全链条的影响。第二，将全面风险管理框架与风险治理视角结合，揭示农业风险管理由经验导向向数据驱动、由分散管理向系统协同转型的内在逻辑。第三，在肯定人工智能赋能效应的同时，将算法黑箱、数字鸿沟、数据产权、责任界定等问题纳入统一分析框架，增强了对技术治理风险与制度约束的解释力。

（一）研究结论 

人工智能赋能农业风险管理，其核心作用在于改变农业风险信息的生成、获取、处理和传递方式，提升风险的可识别性、可计算性和可干预性。人工智能能够推动农业风险管理由事后补偿转向事前预警和事中干预，由单点管理转向全过程闭环治理，由政府单向主导转向政府、保险机构、农业经营主体和技术平台多中心协同治理。但同时，人工智能应用中若缺乏技术审查、普惠机制和制度保障，反而可能形成新的技术风险、社会不平等和责任争议。

（二）政策建议

     第一，构建农业人工智能技术治理体系，建立算法备案、分级监管、第三方评估和极端情景压力测试机制，明确人工智能在农业风险管理中的辅助决策定位。第二，强化普惠性应用导向，将农业风险智能预警、病虫害识别、气象服务和风险评估模型纳入农村公共服务体系，防止技术收益向少数主体集中。第三，完善农业数据治理与责任界定机制，探索农业数据信托、数据授权使用、收益分配和算法责任分层制度，促进人工智能从技术应用走向制度化运行。