当前，随着数字技术与现代农业深度融合，我国“人工智能+农业”建设稳步推进，在生物育种、田间生产、病虫疫病防控、产量预测、智能装备等领域落地一批成熟应用成果。依托《加快农业农村现代化“十五五”规划》部署，国家全面启动“人工智能+”农业专项行动，通过布局AI应用中试、研发落地行业大模型、培育智慧农牧渔场等系列举措，持续打通人工智能从技术研发到田间落地全链条，为农业转型升级注入新质生产力。
今天，我们就用十个关键问题，带您读懂什么是“‘人工智能’+农业”。
一、什么是“人工智能”+农业？
“人工智能”是什么？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），人工智能简单来说就是让机器模拟人类智能行为的技术。就像教孩子认字一样，我们可以“教”计算机识别模式、做出决策和解决问题。与人类不同，AI不需要休息，可以24小时不间断工作，处理海量数据，并在毫秒间完成复杂计算。
“人工智能+”是什么？简单来说就是人工智能与社会各行各业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。
“‘人工智能’+农业”是什么？是以人工智能（机器学习、机器视觉、农业大模型、大数据）为核心，搭配物联网、无人机、卫星遥感、智能农机，全链条改造传统农业，把“凭经验种地、看天吃饭”变成“靠数据决策、精准种养”的智慧农业新模式，贯穿产前育种、产中种养、产后加工与流通全产业链，是农业现代化、新质生产力的核心落地形态。
二、“十五五”时期“人工智能+”农业行动部署了哪些重点任务？
一是开展农业人工智能应用中试，推动生物育种、生产管理、病虫害监测、疫病防治、产量预测等高质量应用场景落地，推广应用农业农村领域大模型。
二是加强智慧农业技术研发推广和技术装备质量检验测试能力建设，发布智慧农业主推技术。
三是培育智慧农（牧、渔）场。
三、如何夯实农业人工智能发展基础、推动 AI + 农业高质量发展？
一是夯实数字底座，整合政企多方数据资源，建立覆盖“天空地”的农业观测网络，加快构建一体化的农业农村大数据，绘制高质量数据集建设图谱，稳步推进公共数据授权运营。
二是攻坚核心技术，集中优势力量开展攻关，加快突破关键核心技术，构建基于人工智能的农业科研新范式。
三是拓展应用落地，要聚焦智能育种、智能农机、智慧种养等重点领域，拓展人工智能应用场景，探索“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的路径，形成一系列模块化、可配置、易推广的标准化解决方案。
四是完善产业生态，强化政策、金融、人才全方位保障，持续培育良好的农业人工智能产业发展生态。
四、如何通过人工智能加快农业数智化转型升级？
第一，深耕智能育种创新，搭建人工智能驱动的现代化育种体系，落地种植、养殖等农业领域智能化应用；
第二，做强智能涉农装备，推广智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理；
第三，延伸 AI 应用场景，将人工智能融入农业生产管控、自然灾害与种养风险预警等环节，赋能农户提质增效，全方位推动农业数字化、智能化转型。
五、我国人工智能的阶段发展目标是什么？
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见中明确指出：
到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。
到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。
到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。
六、农业人工智能大模型建设有哪些目标任务？
加快推动人工智能大模型在农业农村科研、生产经营、管理服务等重点领域应用。
到2026年底，农业基础模型与算法开放平台和基础模型库基本建成，到2028年底，开发推广基础模型算法和通用软件工具或SaaS软件服务20个以上。
七、“人工智能 + 农业”的典型应用场景有哪些？
重点场景方向：
以“人工智能+农业”为主线，聚焦农业农村管理服务、农业科学研究、农业生产经营等场景，鼓励从单点突破、小切口深应用，形成可复制可推广的人工智能创新实践样板。
具体内容如下：
（一）农业农村管理服务场景：利用人工智能技术提升农业农村领域政务管理服务和乡村治理效能，如政务服务智能填报导办、惠农政策智能问答、农业综合执法智能监管、人居环境智能监测等。
（二）农业科学研究场景：利用人工智能技术加速科研创新，如智能设计育种、AI辅助疫苗研发等。
（三）农业生产经营场景：利用人工智能技术赋能全产业链提质增效，如智慧种植、精准养殖、病虫害发生规律智能预测、供应链智能调度与溯源、市场需求预测与产销精准对接等。
八、申报“人工智能 + 农业”的典型应用场景须具备什么条件？
（一）场景需要使用了人工智能技术，并在申报场景中发挥了关键作用，取得了较好的效益，对各地具有可借鉴、可复制、可推广价值，不得杜撰和虚报。
（二）材料聚焦所在场景，重点突出、数据准确，文字表述简明流畅。
（三）申报主体须具有良好社会声誉，遵纪守法、诚实守信，未被列入经营异常名录、失信名单，核心技术、成果无权属纠纷。
九、申报的“人工智能 + 农业”优秀场景后续如何评审与公示？
由农业农村部市场与信息化司组织专家评审遴选，随机抽查核验项目真实性；成功入选的场景将在 2026 年全国智慧农业现场推进会公布，并以适当形式向社会公开宣传。
十、近期农业领域发布了哪几款人工智能大模型？
在2026年农业人工智能发展大会开幕会上，知天世界大模型、育繁推一体化管理大模型、荔知君大模型和智慧棉田精准管控系统四项农业大模型最新成果集中发布，覆盖智能育种、智慧种植、精准管控等关键领域，标志着我国“人工智能+农业”取得阶段性突破。
（一）知天世界大模型（Geointel）。这是国内首个聚焦“空间+时序”的地球视觉基础大模型，基于自研的GAGO时空数据架构，拥有5亿参数，利用2013年至2023年间累计420万张中分辨率全球场景影像进行自监督预训练。相关负责人表示，模型以30米网格划分地球，可处理可见光等六个波段的遥感数据，能够理解地表四季更替、植被变化、作物生长及城市扩展等动态。与AI种植助手“土地帮帮”联合，模型已落地六项面向种植业的生产级任务，包括作物识别、长势监测、地块级气象服务、灾害预警、病害监测及提前30至60天的产量预估。
（二）育繁推一体化管理大模型。该系统是国内首个覆盖种业育繁推全流程的AI育种精准管理服务系统，旨在解决种业数据杂乱、育种周期长、育繁推环节割裂等长期痛点。该模型以种质资源大数据库为基础，植入亲本选配智能决策模型、子代早期性状鉴定与精准筛选模型、杂交种后代综合评价筛选模型，使无效材料过程淘汰率超过90%。相关负责人表示，相较传统育种体系，该系统可使作物育种周期缩短60%，配合力验证成本降低50%，适应性评估提速67%。同时打通育种、繁育、扩繁、加工、销售、推广和示范全环节，实现“一码串联、全程可追溯”，为新品种推广提供精准决策支持。
（三）荔知君大模型。该模型聚焦荔枝种植垂直场景，强调“不做盲目比拼参数规模，而是深挖场景，做最懂荔枝种植的落地应用”。用户可通过微信小程序调用，该模型集成语义检索与关键词检索，叠加荔枝专业知识图谱，有效解决通用大模型在农业应用中常见的“幻觉”问题。同时构建覆盖荔枝全物候期的AI视觉检测模块，可智能识别雌雄花比例、开花率、坐果率及病虫害情况。相关负责人现场演示对比显示，对于同一荔枝品种图像，通用大模型给出错误识别结果，而荔知君可准确判别；对于病害防治问题，通用大模型回答笼统，荔知君则给出发病时期的具体措施、用药量和喷施次数。她表示，模型目前部署于实验室服务器，已开放错峰体验，未来将持续优化并推动商用化落地。
（四）智慧棉田精准管控系统。该系统是基于大模型技术构建的面向棉花全生命周期管理的垂直领域智能操作系统，覆盖“农情信息感知—智能决策—精准作业”全流程。团队自2014年起在新疆及周边地区开展植保无人机田间试验，积累大量数据。系统融合卫星遥感、无人机遥感与地面感知技术，构建多尺度、多维度的棉田农情信息立体感知体系，实现对长势、水肥、病虫害及成熟度的动态监测，自动识别缺水区域、杂草斑块和病虫害热点。结合棉花生长模型与环境响应机制，系统精准生成田块级农事“处方图”，支持差异化变量供给，做到“缺多少、补多少”。在病虫害防控环节，系统快速锁定虫害热点区域，由团队研发的变量喷施无人机自主完成靶向识别与精准喷洒，实现“定点施治、按需防控”的闭环作业。该系统已在新疆阿克苏地区、喀什地区、塔城地区等棉花主产区应用推广，覆盖超过6000万亩棉田，有效提升棉花产量与品质。
四项成果分别从地球视觉感知、智能育种决策、荔枝垂直应用到棉田精准管控，切入农业生产不同品种和不同环节。
结语
从“靠天吃饭、凭经验种地”到“数据感知、算法决策、智能装备精准作业”，人工智能与农业的深度融合正在重新定义现代农业的形态。站在新一轮农业科技革命的前沿，紧抓“人工智能+”战略机遇，加快推进智慧农业全链条普及应用，不仅能让中国人的饭碗端得更牢、更稳，也将为农业强国建设注入强劲的数字化、智能化新动能。未来已来，当最古老的产业遇见最前沿的技术，广袤田野必将焕发出前所未有的生机与希望。
