随着党的二十大报告将“实现高质量发展”明确为中国式现代化的本质要求，推动高质量发展已经成为新时代我国经济社会发展的主旋律。作为立国之本、强国之基，农业高质量发展不仅是经济高质量发展的重要组成部分，更是实现农业农村现代化、推进乡村全面振兴的关键所在。然而，当前我国农业发展仍面临诸多现实挑战，除资源环境约束趋紧、农业技术效率不高、生产成本不断攀升等制约外，还存在不确定性强、生产经营高度分散、要素配置低效、产业链协同不足等问题。为破解上述难题，以科技创新激活产业发展新动能、驱动农业全面转型升级，已经成为推动农业高质量发展的必然路径。在众多科技创新中，人工智能为农业领域深层次问题的解决提供独特方案；相较于生物育种、先进农机装备等其他农业科技，人工智能不仅提升了农业生产和加工工具的自动化水平，更是通过模型建构、深度学习、协作推理和动态优化推动农业由“经验依赖”向“智能决策”转变，成为培育农业新质生产力的强大引擎。
总体来看，人工智能推动农业提质增效的积极作用获得了学术界的广泛认可，为本文提供了重要参考。然而，现有研究仍存在以下局限：一是较少从“创新、协调、绿色、开放、共享”的高质量发展整体框架出发，将人工智能纳入到农业高质量发展的系统逻辑中加以考察；二是缺乏对人工智能驱动农业高质量发展的理论机理阐释，未能在梳理现实发展困境的基础上给出具体可行的优化路径。基于此，本文从农业高质量发展的视角出发，在凝练人工智能技术核心特点的基础上，系统阐释人工智能驱动农业高质量发展的内在逻辑，进一步剖析当前人工智能应用过程中面临的现实困境，并提出具有针对性的推进路径，以期为推动人工智能在农业领域的发展应用提供有益的决策和实践参考。
高质量发展是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。作为国民经济高质量发展的重要组成部分，农业高质量发展全面贯彻落实新发展理念，以实现创新强农、协调惠农、绿色兴农、开放助农和共享富农。科技是产业发展的根本动力，推动农业高质量发展的关键是依靠人工智能等前沿科技力量改造传统农业。值得注意的是，作为农业现代化的高级阶段，“人工智能+农业”并非简单的技术工具叠加，而是发挥多重功能，通过重构生产范式、促进农业生产力的整体跃迁，多维度驱动农业高质量发展（见图1）。
根据内生增长理论，技术进步是经济内生增长的重要驱动力。不同于机械化、自动化和信息化，人工智能以算法、算力与数据为核心要素，实现持续学习和迭代升级，将传统“经验驱动型”农业生产函数重塑为“数据驱动、智能决策型”生产函数，有助于全面释放农业生产要素的效率潜力，为农业高质量发展注入强劲动力。
在传统生产模式下，农业产业链普遍存在中间渠道臃肿、信息流通不畅等问题，导致信息搜寻成本、交易对象匹配成本过高，造成资源错配加剧、要素配置效率低下以及主体间合作不足。既有的信息化建设主要依靠信息平台建设缓解信息不对称问题，难以针对不同主体的差异化需求进行动态匹配；而人工智能技术的广泛应用能够实现预测和智能匹配，更加有效地缓解信息不对称问题，促进小农户与现代农业发展有机衔接。
绿色是农业高质量发展的底色。我国农业发展长期依赖“高投入、高消耗、高产出”的传统粗放型生产模式，不仅存在因农药、化肥过量使用导致的农业面源污染问题，还造成了农业碳排放量的迅速增加。传统信息化手段能够对化学要素投入、环境指标等进行监测记录，但难以在复杂多变的环境中实现对投入结构和生产行为的联合优化。人工智能作为高、精、尖技术的综合体，其精准化数据分析能力和预测优化的技术优势可以在资源节约和环境保护之间寻求最优解，推动形成生态经济协同发展的绿色生产方式。
高水平开放是实现高质量发展的内在要求。面对纷繁复杂的国际形势以及气候变化、粮食安全、能源安全等全球性问题，亟须通过高水平开放构建“双循环”新发展格局。在以传统信息化手段实现“信息可达”的基础上，人工智能通过智能分析与决策支持，在全球范围内优化资源配置和价值链布局。
实现农业领域“共享富农”的核心目标是通过均衡利益分配，推动共同富裕。传统农业生产中，小农户在资源规模和知识信息等方面存在弱质性，自主发展能力较低，难以分享产业链增值收益，而人工智能技术的融入在一定条件下有助于改变小农户的弱势地位，缓解利益分配不均衡问题。
在政策引导与技术变革双重因素的推动下，人工智能技术不断向农业领域渗透发展，逐步覆盖产前、产中、产后各环节，推动农业生产方式、经营模式和治理方式深刻变革，助推要素禀赋优化、信息不对称缓解、资源高效利用、价值链国际化和利益分配均衡，为农业高质量发展注入新动能。
（一）推动农业资源重构，实现要素高效配置
人工智能技术发挥要素禀赋优化作用，推动农业生产由经验驱动转向数据驱动，为农业高质量发展筑牢根基。在育种领域，依托物联网与信息化基础设施，企业和科研机构在大规模采集环境数据、表型数据以及作物病虫害数据的基础上，构建科研育种数据库，借助深度学习等算法模型对性状表现与环境因子进行建模，形成包含目标性状组合、适宜生态区划和技术路径的综合育种设计方案。与传统依赖育种者经验和小样本试验的方式相比，人工智能显著缩短了育种周期并降低了试验成本，全面提升种质资源挖掘与利用效率。在产前规划领域，中化现代农业有限公司打造的MAP数智平台具有代表性。该平台整合土壤检测、气象数据、作物长势和市场需求等多源数据，利用机器学习模型对不同地块、不同品种的产量、收益和风险进行情景模拟和综合评估，据此为农业经营主体提供播前种植规划和精准适配的种植方案。2022年，MAP数智平台线下服务面积超过2800万亩，实现粮食增产24亿斤，体现出人工智能通过优化土地要素配置和品种组合，提升区域农业综合生产能力的实践效果。上述实践表明，人工智能技术通过算法建模和决策支持，直接参与要素禀赋重组和生产函数重塑。
（二）促进产销高效对接，提高产品交易效率
人工智能通过价格和需求预测、智能匹配和信用评估等环节的介入，推动农业信息由被动获取转向主动匹配。具体而言，部分地区依托人工智能技术构建农产品价格和需求预测系统，建立时间序列和因果分析模型，预测主要农产品短期价格走势和需求变化情况，向农业经营主体进行实时推送，为其提供决策参考。与此同时，农产品电商和产地直供平台将智能推荐算法应用于“农产品-采购商-物流服务”的多边匹配，降低信息搜寻和谈判成本，有效提高交易效率。以吉林省汪清县黑木耳产业为例，盒马鲜生等平台型新零售企业以人工智能、物联网技术和云计算为支撑，打造线上线下一体化、仓储式销售及精准营销的市场触达体系，对历史销售数据和消费者偏好进行建模分析，实现产品组合和定价策略的动态优化，推动市场覆盖面的持续扩大和销售收益的显著提升。在此过程中，人工智能技术通过对供需信息的深度挖掘和精准匹配，有效缓解了信息不对称问题。
（三）助力精准农业发展，加快绿色低碳转型
人工智能技术依托精准感知、智能分析和自动控制能力，推动农业生产从粗放高耗向高效集约转型。在精准种植领域，天津市武清区“智慧农田示范区”项目整合1-2万亩零散耕地，建成集“AI+物联网+大数据”于一体的标准化农田，通过部署土壤传感器、无人机巡检系统，实时采集多维数据，由人工智能决策平台对多维数据进行分析和建模，生成差异化施肥、灌溉和植保方案，再由智能灌溉系统和高端农机装备精准执行，实现水肥药的按需精准施用和作业路径优化，土地产出率直接提升18%。在智能养殖领域，重庆市“生猪产业大脑2.0+未来猪场”集成应用环境传感器、电子标识和视频监控等设备，运用人工智能技术对生猪生长状态和疾病风险进行识别与预测，并自动调整饲喂配方和环境控制参数，实现精准饲喂、智能环控和能耗控制，人工成本降低约20%，饲料浪费减少约10%，每头生猪的养殖成本可节省100至200元。与依赖人工经验调节的传统模式相比，人工智能通过对生产过程的精细感知和实时决策，推动资源高效利用和绿色低碳生产。
（四）赋能产业链延伸升级，提升农产品综合竞争力
人工智能技术助力提升加工、仓储物流和营销环节的标准化、品牌化水平，为农产品价值链延伸升级提供了重要支撑。在农产品加工环节，企业利用计算机视觉、近红外光谱和农业机器人等人工智能技术，对农产品进行在线检测和智能分级分拣，实现对外观缺陷、内部品质和规格等级的自动识别，减少人为误判，提高品质一致性和标准化程度。在仓储环节，通过对环境温湿度、库存周转率和订单结构等数据的算法分析，构建智能仓储调度和库存优化模型，降低农产品损耗率，确保其有效流通和增值。以汪清县黑木耳产业为例，依托平台企业构建的智能供应链体系，当地黑木耳产业由小、散、乱的初级原料供给向标准化加工、品牌化销售转变。人工智能在此过程中发挥了对质量控制、供应链协同与市场营销的综合赋能作用，有助于提升特色农产品的品牌影响力和综合竞争力，为其进一步嵌入全球农产品价值链中高端环节奠定基础。
（五）增强小农户自我发展能力，优化利益分配格局
人工智能技术增强小农户能力、拓展参与渠道，有望缓解农业领域长期存在的利益失衡问题。一方面，面向农户的智能服务平台将人工智能技术嵌入种植方案推荐、在线培训和技术问诊等模块，根据农户所在地区、种植结构和历史生产数据，提供“按户、按田”的个性化决策建议，帮助其降低信息不对称和决策失误所带来的收入波动，增强参与产业链合作与分工的能力基础。另一方面，各类电商平台借助人工智能技术分析消费者品类偏好和购买行为，实现产品信息的精准推荐和差异化定价，提高上游农产品被识别和被购买的概率，使其有机会分享品牌溢价和渠道增值收益。此外，人工智能技术支撑农产品溯源平台建设，对各环节的成本和收益进行精细核算，为构建“风险共担、利益共享”的分配机制提供算力支撑和治理工具。
随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，我国通过一系列举措推动农业领域技术创新，各类人工智能技术成果逐渐与农业农村深度融合，农业数字化、智能化水平持续提升，催生新技术、新业态、新模式，有效赋能农业现代化发展全流程。然而，相较于一般意义上的农业数字化，人工智能技术在农业领域的应用具有对数据和算力依赖度大、算法复杂度高、场景异质性强等特征，在应用过程中面临一系列现实困境。
关键核心技术是国家产业安全与经济发展的战略基石，具有高投入、长周期、知识高度复杂、嵌入性强、关键核心部件市场被寡头垄断以及核心技术突破依赖商用生态等特征。近年来，我国科技研发能力不断提高，在智能感知、机器视觉、语音识别等领域取得积极进展，但整体来看，人工智能底层软硬件和基础算法仍存在一定短板。一方面，我国人工智能底层技术供给与技术储备不足，在芯片、操作系统、基础框架等技术上对外依存度较高。另一方面，农业场景本身具有小样本、异质性强、多噪声等特点，导致通用算法在迁移到农业场景时识别精度和稳定性明显下降。
基础设施是人工智能技术蓬勃发展的前提。近年来，我国农村基础设施水平总体有所改善，但更多满足的是基本信息化需求，距离支撑人工智能系统稳定运行尚有较大差距。一是网络与算力基础支撑不足。二是感知与采集设施覆盖有限。农业物联网传感器、无人机、智能农机等智能装备在中西部地区、小农户群体中的应用率仍然较低，数据采集端的空间分布不均衡，直接制约了人工智能模型的训练与应用。三是高昂的应用成本和技术鸿沟进一步阻碍小农户采纳人工智能技术。
图2 2020—2024年我国城乡地区宽带接入情况和互联网普及率
数据来源：《中国互联网络发展状况统计报告》
数据是赋能人工智能发展的重要引擎，更是塑造发展优势的战略性资源。当前，我国农业领域已经积累了数量可观的生产、经营和管理数据，但缺乏系统化统筹安排，难以形成高质量动态数据流。一是数据采集主体多元、口径不统一。二是高质量标注数据严重不足。此外，不同主体之间对数据权属和收益分配的界定不清，加之对数据安全与隐私泄露的担忧，使得数据共享意愿普遍不高，形成“数据孤岛”。因此，农业领域人工智能算法难以获得持续、高质量的数据供给，模型训练与迭代优化十分受限，通用模型难以形成，削弱了人工智能赋能农业高质量发展的整体效能。
复合型人才梯队建设是把握人工智能机会窗口的首要条件，高素质劳动力群体是构成技术突破与持续创新的第一资源。然而，当前我国农业农村发展面临人力资本数量与质量的双重约束。一方面，“人工智能+农业”领域的技术研发需要大批优秀复合型人才，但兼具人工智能技术和农业知识的复合型人才明显不足，高校人才培养体系和课程设置与产业实际需求脱节。另一方面，我国基层农技推广的信息化人才队伍建设亟待加强，农技人员对智能农机装备、人工智能系统的掌握程度不高、理论知识相对缺乏，难以将复杂的算法模型转化为农户易于理解和采纳的操作方案，导致先进技术难以为农业生产一线提供支持。
针对人工智能驱动农业高质量发展面临的困境与挑战，应坚持问题导向和系统观念，着力从推进关键技术攻关、基础设施完善、数据体系建设和人才队伍培育等环节入手，以充分释放人工智能的正外部性，赋能农业高质量发展。
在技术创新攻关方面，要坚持基础研究与场景应用并重，持续推动农业领域人工智能核心技术攻关与成果转化，强化底层软硬件和基础算法布局。在技术推广应用方面，突出农业场景的算法适配与模型优化，围绕病虫害监测、畜禽行为分析、复杂环境感知等典型应用场景建设开放共享的算法库和模型库。
一是加快推进农村宽带网络升级，优化算力资源布局。二是鼓励新型农业经营主体和小农户应用人工智能技术。此外，针对小农户群体，可探索将人工智能技术嵌入社会化服务体系，降低技术采纳门槛。
一是完善涉农数据标准体系，加快建设农业大数据平台。二是重点建设高质量标注数据集。三是要建立和健全数据确权、授权和安全保护制度。
一是加快培养复合型专业技术人才。二是提升基层农技人员和新型农业经营主体对于人工智能技术的理解和应用能力。三是面向广大农户开展分层分类的素养提升活动。
