算力作为支撑人工智能模型训练、数据处理、实时决策的核心载体，与农业 AI 技术深度融合，正在重构农业生产、经营、管理、服务全链条的运行模式，成为培育农业新质生产力、推进农业农村现代化的核心支撑。厘清算力与人工智能协同赋能智慧农业的核心内涵、政策逻辑与实践路径，是把握新阶段农业数字化转型方向的关键。

智慧农业向算力与 AI 融合方向升级，并非单纯的技术演进，而是国家战略与产业政策共同引导的必然趋势。近年来，国家层面密集出台相关政策，从算力基础设施、人工智能应用、农业数字化转型多个维度协同发力，构建起清晰的政策支撑框架。

2025 年国务院印发的《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》中，明确提出夯实人工智能算力基础，推进智算中心、公共算力服务平台建设，并将 “人工智能 + 农业” 作为重点应用领域，首次从国家层面确立了 “算力支撑 AI、AI 赋能农业” 的发展路径。与此同时，全国一体化算力网络国家枢纽节点建设持续推进，算力资源跨区域调度能力不断提升，为农业数据处理、模型训练提供了基础算力保障。

2026 年中央一号文件聚焦农业新质生产力培育，强调推动人工智能、大数据与农业深度融合，加快智能育种、智能农机、农业低空经济等领域创新，其背后正是对算力支撑能力的深层要求 —— 复杂基因测序、多场景农机协同调度、全域农业遥感监测等前沿应用，均需规模化算力资源作为底层支撑。同年发布的《加快农业农村现代化 “十五五” 规划》进一步提出，建设国家农业农村大数据中心与农业智算平台，完善农业算力基础设施布局，推动 AI 模型在农业重点领域规模化应用，标志着算力与 AI 融合赋能农业正式纳入中长期发展规划。

农业农村部印发的《全国智慧农业行动计划（2024—2028 年）》，则对算力与 AI 落地作出具体部署，提出提升农业农村大数据公共服务能力，建设农业人工智能算法库与模型平台，推进边缘计算在田间地头的普及应用。2026 年立项的 8 项农业人工智能行业标准，也将算力调度、模型性能评估、数据处理规范纳入核心内容，为算力与 AI 融合的规范化发展提供制度保障。

从顶层战略到专项规划，从基础设施建设到应用场景落地，政策体系的层层递进，为算力与人工智能协同赋能智慧农业指明了方向，也为产业高质量发展筑牢了制度基础。

·核心意义

（一）破解传统智慧农业的算力瓶颈

早期智慧农业应用多以独立终端、小型系统为主，普遍存在算力不足、数据孤岛、模型能力薄弱等问题。一方面，农业数据涵盖土壤、气象、种质、遥感、市场等多个维度，数据量大、类型复杂，缺乏规模化算力支撑时，海量数据只能零散存储，无法通过深度训练形成高价值决策模型；另一方面，田间地头的实时监测、精准作业对时延要求极高，单纯依赖云端算力难以满足实时性需求，而边缘算力布局不足则制约了 AI 能力的下沉。算力与 AI 的一体化融合，通过云边端协同架构，既能支撑复杂模型的训练迭代，也能保障田间场景的低时延响应，从根本上突破传统智慧农业的技术天花板。

（二）支撑农业全产业链的深度智能化

农业现代化要求的是全链条升级，而非单一生产环节的优化。从育种端的基因测序与性状模拟，到种植端的苗情监测、水肥调控、病虫害预警，再到流通端的供应链调度、品质溯源，以及管理端的耕地保护、防灾减灾，每个环节的智能化升级都伴随着指数级增长的数据处理需求。

以智能育种为例，传统育种依赖人工选育，周期长、效率低；而基于 AI 的分子设计育种，需要对海量基因组数据、环境数据进行模拟推演，算力需求极为庞大。只有依托规模化算力支撑，AI 模型才能高效完成育种模拟、品种筛选，大幅缩短育种周期、提升育种精度。同样，全域耕地动态监测、极端天气灾害预判等全局性应用，也需强大算力作为支撑，实现多源数据的实时融合分析。算力与 AI 的融合，让全链条智能化从概念走向可行。

（三）降低智慧农业的应用门槛

我国农业经营主体以小农户、中小型农场为主，普遍存在技术能力不足、数字化投入有限的问题。传统智慧农业模式下，经营主体需自行采购设备、搭建系统、维护模型，成本高、难度大，难以大规模普及。

通过构建公共算力服务平台与农业 AI 模型库，以普惠算力、按需调用的模式向各类经营主体开放，可大幅降低智慧农的技术门槛与使用成本。农户无需自建算力设施，即可通过终端设备调用 AI 病虫害识别、产量预估、市场分析等能力，让智慧农业技术从规模农场向普通农户下沉，真正实现普惠共享。

（四）筑牢粮食安全的数字防线

保障粮食安全，既要保产能，也要防风险。当前我国农业面临极端天气多发、耕地保护压力大、病虫害防控形势复杂等挑战，传统人工巡查、经验预判的方式，响应速度慢、覆盖范围有限，难以应对系统性风险。

依托全国一体化算力体系与 AI 监测模型，可实现对全国耕地种植情况、土壤墒情、气象变化、病虫害扩散趋势的全域实时监测与精准预判，提前发布灾害预警、制定防控方案，最大限度降低生产损失。同时，通过算力支撑的产量预测模型，可精准预判粮食产量走势，为宏观调控、储备调度提供科学依据，全方位提升粮食安全保障的精准性与主动性。

以算力为底座、人工智能为核心的新一代智慧农业，是一套完整的数智化产业体系，其本质是通过一体化算力资源调度，支撑多源农业数据的高效处理与 AI 模型的规模化落地，实现农业全要素、全链条、全场景的智能决策与精准管控。

打造算力支撑的农业 AI 应用矩阵。聚焦农业核心领域，依托算力资源迭代升级专用 AI 模型。种植业重点推进智能育种、精准水肥、病虫害智能防控、产量智能预测等应用，提升粮食与重要农产品供给能力；养殖业重点推进畜禽体征智能监测、精准饲喂、疫病智能预警、粪污资源化利用管控等应用，推动养殖产业提质增效；监管服务领域重点推进耕地保护智能监测、农产品质量安全智慧溯源、农业灾害智能预警等应用，提升农业治理数字化水平。

推进算力与 AI 服务普惠化。建设农业公共算力服务平台，整合各类算力资源与 AI 模型资源，以轻量化、低成本的方式向新型农业经营主体、小农户开放服务。开发适配移动端、简易终端的应用工具，简化操作流程，让普通农户能够便捷使用 AI 诊断、行情分析、技术指导等服务。加强基层数字农技推广体系建设，培育既懂农业生产、又懂数字技术的复合型人才，打通算力与 AI 技术落地的 “最后一公里”。

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