本文引用格式：冯岩.面向智慧农业的“数字科技特派员”制度构建：中美经验比较与上海市政策探索［J］.乡村科技，2026（13）：4-12.
摘要：科技特派员制度是中国推动科技服务“三农”的重要制度创新，但在智慧农业加速发展的时代背景下，传统科技特派员“重田间指导、轻数据赋能”的服务范式已难以满足农业数字化转型的现实需求。该研究采用文献研究法，在系统梳理中国科技特派员制度演进脉络的基础上，创新性地提出“数字科技特派员”概念——具备人工智能、大数据、大模型等数字技术能力，并能将其深度应用于农业生产与经营场景的复合型科技服务人才。该研究将美国《史密斯-利弗法案》衍生的现代农业推广体系与中国科技特派员制度进行文本比较分析，发现美国已形成“公立大学+区域数据中心+农场主”三位一体的信息化推广人才网络，中国在科技特派员的数字化能力建设、数据服务职能拓展、收益共享机制设计等方面仍有较大提升空间。在此基础上，该研究聚焦上海市都市现代农业的特殊场景，深入分析上海市郊区农业数字化转型中“硬件不缺、人才短缺”的核心困境，并从专项设置、平台搭建、激励机制、能力培训等4个维度提出构建上海市“数字科技特派员”制度的系统性对策方案，以期为超大城市深化农业科技服务体制改革提供理论参考与实践路径。科技特派员制度起源于1999年福建省南平市的基层实践探索，经过20余年的发展完善，已成为中国特色农业科技服务体系的核心制度支撑。2019年，习近平总书记对科技特派员制度推行20周年作出重要指示，强调要“坚持把科技特派员制度作为科技创新人才服务乡村振兴的重要工作进一步抓实抓好”。2021年以来的中央一号文件均对科技特派员制度作出部署，明确要求深入推行或持续发挥其作用，将其作为巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的关键抓手。然而，随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与农业的深度融合，传统科技特派员制度正面临前所未有的转型挑战。党的十八大以来，中国累计选派28.98万名科技特派员（截至2020年底）；福建省科技厅选认2025—2026年省级科技特派员2231名，其中，属于一产领域的占77.45%、二产领域的占17.97%、三产领域的占4.57%。科技特派员的专业背景涵盖园艺、畜牧、植保等传统农业学科，而具备数据科学、机器学习、计算机视觉等数字技术能力的科技特派员占比较少。这意味着，在智慧农业蓬勃发展的当下，大量基层农业经营主体尤其是家庭农场、农民专业合作社，虽然已经购置了传感器、无人机、智能温控系统等硬件设备，却缺乏能够将采集的海量农业数据转化为生产决策依据的“桥梁型”科技服务人才。“买得起设备、用不好数据”已经成为制约农业数字化转型从“盆景”走向“风景”的突出因素。基于上述现实问题，该研究从以下3个方面展开。一是提出“数字科技特派员”的概念与能力框架；二是通过中美两国农业科技推广体系的文本比较，提炼可借鉴的国际经验；三是聚焦上海市都市现代农业的特殊场景，设计具有可操作性的“数字科技特派员”制度方案。该研究将“数字科技特派员”作为一个独立的学术概念加以界定和阐释，填补了现有科技特派员研究中对数字化服务职能系统探讨的空白，提出的制度方案可为上海市及其他超大城市创新农业科技服务模式、实施乡村振兴战略提供决策参考。该研究采用文献研究与政策文本比较分析相结合的方法。在文献研究方面，笔者系统检索了中国知网（CNKI）、WebofScience、美国国家农业图书馆（NAL）数据库中2015—2025年以“科技特派员”“农业推广”“智慧农业+人才”“Agricultural Extension+ Digital”“Precision Agriculture+Workforce”等为主题词的核心文献共计86篇，这些文献构成该研究的理论基础。在政策文本比较方面，中国侧选取了10份核心政策文件，其中国家层面6份：《关于深入开展科技特派员农村科技创业行动的意见》（国科发农〔2009〕242号）、《中共中央国务院关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》（2012年中央一号文件）、《国务院办公厅关于深入推行科技特派员制度的若干意见》（国办发〔2016〕32号）、《关于加强农业科技社会化服务体系建设的若干意见》（国科发农〔2020〕192号）、《“十四五”全国农业农村科技发展规划》（农科教发〔2021〕13号）、《中共中央国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》（2024年中央一号文件）；上海市层面3份：《上海市推进农业高质量发展行动方案（2021—2025年）》（沪府〔2020〕84号）、《上海市乡村振兴“十四五”规划》（沪府发〔2021〕9号）、《关于加快推进本市农业科技创新的实施意见》（沪府办发〔2024〕9号）；地方先行地区1份：《南平市促进科技特派员工作条例》。美国侧选取了10份核心文本，其中联邦法律4份：《莫里尔法案》（赠地学院法）、《哈奇法案》（1887年农业试验站）、《史密斯-利弗法案》（1914年农业推广）、《国家农业研究、推广与教学政策法》；农业法案1份：《2018年农业改良法第七编》；美国农业部（USDA）行政政策文件3份：《美国农业部科学蓝图（2020—2025年）》、《美国合作推广体系国家健康公平与福祉框架》（2021年）、《美国农业部国家食品与农业研究所战略计划（2022—2026财年）》；科研创新计划2份：《新一代食品系统AI研究所》（2020年）、《农业与食品研究计划》（持续资助）。上述20份政策文本构成了该研究的实证分析基础。在现有文献中，科技特派员通常被界定为：经地方党委和政府按照一定程序选派，围绕解决“三农”问题，按照市场需求和农民实际需要，从事科技成果转化、优势特色产业开发、农业科技园区和产业化基地建设及医疗卫生服务的专业技术人员。这一定义侧重于科技特派员的行政选派属性和技术服务功能，但未涉及其在数字化时代应承担的数据赋能新职能。该研究在延续上述定义核心内涵的基础上，创新性地提出“数字科技特派员”的概念，将其界定为：由各级科技管理部门或行业主管部门选聘，具备人工智能、大数据分析、物联网、大模型应用等数字技术专业能力，深入农业生产经营一线，并为农业经营主体提供数据采集治理、智能模型开发、数字化管理升级等全链条数字化赋能服务的复合型科技人才。与传统科技特派员相比，“数字科技特派员”具有以下3个显著的特征。一是服务内容的升维：从“经验传授”到“数据赋能”。传统科技特派员的核心服务方式是将自身掌握的农业技术知识（如新品种选育、病虫害防治、施肥配方等）以面对面指导、现场培训、技术咨询等方式传递给农户，这本质上是一种“经验—经验”的知识传播模式；“数字科技特派员”的核心服务则是帮助农业经营主体建立数据采集体系，将分散的、非结构化的农业生产数据转化为结构化的数据资产，进而训练专属的AI决策模型，其本质是一种“数据—模型—决策”的智能转化模式。二是知识结构的跨界：从“单一农科”到“农工交叉”。传统科技特派员的知识背景以畜牧、园艺、水产等传统农业学科为主；“数字科技特派员”则要求具备“农业知识+数字技术”的双重知识结构，既要了解作物生长规律、农业生产流程等领域知识，又要掌握数据清洗、特征工程、模型训练与部署等数字技术技能。三是来源渠道的拓展：从“院所高校”到“科技企业”。传统科技特派员主要从农业科研院所和农业高校中选派；“数字科技特派员”的来源渠道大幅拓展至人工智能企业、大数据公司、互联网平台企业等科技型市场主体，以及高校计算机科学、电子信息、自动化等非农学科的科研人员。为系统比较中美两国农业科技推广体系中数字化人才服务的制度差异，该研究构建了包含以下4个维度的分析框架。一是组织架构维度，回答数字化农业科技推广人才的组织体系是如何构建的，由哪些主体参与，各主体之间的关系是什么。二是人才来源与能力维度，回答推广服务人才从何而来，具备何种知识结构和技术能力，是否具备数字化服务的核心素养。三是服务模式与内容维度，回答面向农业经营主体提供何种服务，服务的方式是“单向传授”还是“双向互动”，是否包含数据赋能的内容。四是激励与保障维度，回答通过何种机制保障推广服务人才的积极性和可持续性，包括经费保障、职业发展、收益分享等方面。下文将依据上述4个维度，对中美两国的制度文本进行系统比较分析。3.1 美国：以赠地大学为枢纽的“三位一体”数字化推广网络美国现代农业推广体系的制度根基可追溯至1914年的《史密斯-利弗法案》。该法案确立了联邦政府—州政府—赠地大学三方合作的农业推广制度框架，要求各州赠地大学设立推广服务部门，将大学的科研成果以“非正式教育”的方式传播给农民和农村社区。经过100多年的演进，这一体系已经发展成成熟、系统的农业科技推广网络。3.1.1 组织架构维度：联邦—州—地方（县）三级合作推广体系在联邦层面，美国农业部（USDA）下设的国家食品与农业研究所（NIFA）负责统筹全国合作推广项目的资金拨付和战略规划。在州级层面，美国超过100所赠地大学（含1862型、1890型和1994型）均设有推广服务学院或部门，这些学院或部门是推广体系的核心枢纽。在县级层面，各州赠地大学在美国约3200个县的大部分地区设有县级推广办公室，配备专职推广代理人。近年来，随着精准农业和数字农业的发展，这一传统架构正在叠加新的数字基础设施。例如，普渡大学在其推广服务体系中设有“数字农业推广协调员”岗位，负责帮助印第安纳州农场主理解和应用遥感数据、无人机技术、物联网传感器和数据分析工具。3.1.2 人才来源与能力维度：跨学科背景与数据素养的复合型人才美国推广体系的人才来源具有高度的开放性。NIFA通过Data Science for Foodand Agricultural Systems（DSFAS）项目和AI教育计划，支持培养具备数据科学和农业交叉背景的新一代农业科技人才。美国合作推广系统对数字技能的需求日益增长。普渡大学推广服务推出的“数字农业课程”明确指出，随着精准农业技术的普及，农业行业需要具备GIS、数据科学、编程和无人机技术能力的专业人才。Extension Committeeon Organization and Policy（推广组织与政策委员会）［归属于美国公立与赠地大学协会（APLU）下农业委员会的合作推广部门］早在1992年就将“计算机操作与软件应用”列为推广专业人员的16项核心能力之一，近年来更通过NIFA的Data Science for Food and Agricultural System（DSFAS）项目持续推动数字技能培训。此外，美国国家科学基金会（NSF）和美国农业部国家食品与农业研究所（USDA-NIFA）于2020年联合资助建立了农业韧性、管理与可持续性人工智能研究所（AIFARMS），该研究所依托伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校运行。该研究所设有专门的教育推广项目，其博士培训计划中包含推广实践机会，鼓励学生参与实习或推广体验活动。这一机制确保了前沿的AI研究成果能够以最短的路径到达田间地头。3.1.3 服务模式与内容维度：从“知识传播”走向“数据赋能+决策支持”美国传统农业推广的核心服务是知识传播，通过开展田间试验示范、印发技术手册、举办农民讲习班等方式传递农业技术信息。进入数字农业时代后，推广服务的内容正在发生质变。以爱荷华州立大学推广体系为例，其地理空间技术培训项目提供了包括R语言空间数据分析、Python数据处理等在内的系列培训材料，帮助农业从业者掌握数据可视化与分析技能。更进一步，Oklahoma State Uni_versity Agriculture和Extension Foundation开发了基于大语言模型的“农业推广AI聊天机器人”（Exten_sionBot），于2024年5月进入试点阶段，9月正式上线。该系统整合美国35所赠地大学的推广资源，通过自然语言对话为用户提供作物管理、家庭消费、青少年发展等方面的科学建议，已支持超过6万次对话咨询。这些实践标志着美国推广体系正在从“人对人”的经验传播模式，向“‘人+AI’对人”的智能服务模式加速演进。3.1.4 激励与保障维度：联邦—州双轨经费与学术晋升通道美国推广体系的经费来源采用联邦政府与州政府按比例匹配的双轨制。根据NIFA年度报告，2024财年联邦政府向合作推广项目拨付的资金总额约为5.62亿美元。《史密斯-利弗法案》规定，各州必须以1∶1的比例提供配套资金，许多州实际配套金额超过法定最低要求。在职业发展方面，赠地大学推广服务人员享有独立的职称晋升通道，如助理推广教育家→副推广教育家→推广教育家（Assis_tant/Associate/Full Extension Educator）序列。评审标准不以论文发表为唯一导向，而是综合考量“推广影响力”，包括服务覆盖面、行为改变、经济社会环境效益等多维指标。这一制度安排有效避免了“重科研轻推广”的评价偏差，为高水平人才长期扎根推广一线提供了坚实的职业保障。3.2 中国：以行政选派为核心的科技特派员制度及其数字化短板中国科技特派员制度经历了逐步试点阶段（1999—2004年）、示范推广阶段（2005—2007年）、深入推进阶段（2008—2015年）、全新发展阶段（2016年至今）4个阶段，已经发展成为覆盖全国90%的县（市、区）的农业科技服务网络。3.2.1 组织架构维度：行政选派与分级管理的“选派—管理—考核”链条中国科技特派员制度采用“自上而下的行政选派”模式。根据《国务院办公厅关于深入推行科技特派员制度的若干意见》（国办发〔2016〕32号），科技特派员工作实行多部门联合工作机制，形成部门协同、上下联动的组织体系。该工作机制支持普通高校、科研院所、职业学校和企业的科技人员发挥职业专长，到农村开展创业服务，同时引导大学生、返乡农民工、退伍转业军人、退休技术人员、农村青年等参与农村科技创业。这一架构在过去二十年间有效解决了基层农业“技术进村最后一公里”的问题，但其行政驱动型特征也决定了人才来源相对封闭、更新迭代速度较慢，难以快速吸纳AI企业工程师、数据科学家等新型人才进入体系。3.2.2 人才来源与能力维度：传统农科为主、数字技能有待提升的人才结构中国现有相关政策文本对科技特派员的专业背景要求仍以传统农业学科为主。笔者对10份中国侧政策文本中涉及科技特派员“能力要求”或“选派条件”的条款进行了逐条梳理，发现部分政策文件已提及数字技能相关要求，如“推广信息技术应用”“发展智慧农业”等，但仍为技术应用推广层面的表述，缺乏对科技特派员个体数字能力标准的明确要求和认证机制。传统科技特派员队伍的知识结构与智慧农业发展需求之间存在明显差距。3.2.3 服务模式与内容维度：“面对面传帮带”为主，数据服务功能缺位对国家标准《农业社会化服务科技特派员服务规范》（GB/T43348—2023）中关于科技特派员“服务内容”的条款进行分析，发现其规定的服务内容包括政策宣讲、科普宣传、业务指导、技能培训、技术成果引进和推广、科技研发、人才培养、创新创业等8项，未见“数据采集”“数据分析”“模型开发”“数字化管理”等数据赋能型服务内容。《国务院办公厅关于深入推行科技特派员制度的若干意见》（国办发〔2016〕32号）虽明确提出了开展农村科技信息服务，应用现代信息技术推动农业转型升级，大力推进“互联网+”现代农业，但相关表述主要侧重于信息技术的应用推广，未涉及数据资产管理、人工智能模型训练、智能决策系统构建等更高层次的数字化能力建设要求。这与美国推广体系已经提供的“农场数据管理培训”乃至“大语言模型虚拟顾问”服务形成了一定反差。3.2.4 激励与保障维度：以财政经费为主，收益共享机制尚在探索中国科技特派员的工作经费主要由各级财政专项拨付，来源相对单一。在收益共享方面，《国务院办公厅关于深入推行科技特派员制度的若干意见》（国办发〔2016〕32号）鼓励科技特派员以科技成果和知识产权入股企业，但在实际操作中，由于科技成果确权复杂、农村集体资产管理严格等，真正实现“技术入股分红”的科技特派员比例很低。这种“付出多、回报少、晋升难”的激励困境，在一定程度上降低了高水平数字技术人才加入科技特派员队伍的意愿。基于上述4个维度的比较分析，该研究归纳出以下3项核心发现。一是在组织架构上，美国的“大学枢纽型”体制具有更强的知识更新能力和学科融合弹性。赠地大学天然具备跨学科资源整合的优势，能够迅速将AI技术、数据科学等前沿学科力量纳入推广服务体系。中国的行政选派与分层管理体制在执行效率上具有优势，未来可进一步加大对非传统农业科技人才的吸纳力度。二是在服务模式上，美国正从“知识传播”向“数据赋能”延伸；我国在保持经验传授优势的同时，也在加快数据驱动的探索步伐。这一差距的根源不在于技术水平本身，更多在于制度设计层面尚未将“数据服务”纳入科技特派员的核心职责范畴。三是在激励机制上，美国通过“推广教授”晋升序列和联邦—州双轨经费，为推广人才提供稳定的职业预期；中国科技特派员的激励机制仍在完善过程中，经费来源、评价体系、收益共享机制等方面均有优化空间，其完善程度会影响高水平数字技术人才进入农业科技服务领域的积极性。4 上海市“数字科技特派员”发展的特殊场景与现实困境上海市作为经济体量大、国际化程度高的超大城市，其农业呈现鲜明的“都市型”特征：耕地面积有限，但农业经济效益高、科技装备领先、消费市场需求旺盛。《上海市推进农业高质量发展行动方案（2021—2025年）》明确提出“夯实数字农业发展基础”。上海市在农业数字化硬件方面已有扎实的基础。崇明区万亩粮食生产智慧农场（上海齐茂粮食专业合作社、上海成胜农机服务专业合作社）已实现全流程无人化作业，浦东新区孙桥溢佳智能温室配备温度、湿度、光照、CO2浓度实时监测与智能调控系统，金山区廊下镇京东方后稷智联植物工厂运用AI图像识别技术监测蔬菜生长状态。然而，这些硬件设施的实际运行效率与预期目标之间仍存在明显差距，其深层原因不在于设备本身，而在于数字人才供给不足。4.2.1 “数据孤岛”现象普遍存在，缺少能够将碎片化数据整合为可用资产的人才上海市郊区各农业园区虽然已经部署了大量传感器和监控设备，但采集到的数据往往分散在不同厂商的封闭系统中，格式不统一、标准不一致，形成了大量“数据孤岛”。将这些碎片化的原始数据清洗、整合为可供AI模型训练的高质量数据集，需要专业的数据工程师参与，而这恰恰是当前上海市郊区科技特派员队伍中缺乏的人才类型。4.2.2 农业专家的“隐性知识”未能被算法化，缺少能够将专家经验转化为AI模型的人才上海市农业科学院和各区农技推广中心拥有一批经验丰富的农业专家，他们对当地作物的病虫害规律、土壤特性、气候响应有着深刻的“隐性知识”积累。然而，这些宝贵的经验知识目前仍停留在个人头脑中或记录在零散的技术日志中，尚未被系统转化为可计算的知识图谱或AI预测模型。这一转化过程需要既了解农业领域知识又精通机器学习方法论的“桥梁型”人才来完成，这正是“数字科技特派员”应当承担的核心使命。4.2.3 张江科学城AI人才与郊区农业场景存在“空间隔离”与“认知鸿沟”上海市张江科学城、漕河泾开发区、临港新片区集聚了商汤科技、依图科技、极飞科技等大量AI企业和数千名AI工程师。然而，这些AI人才几乎从未与崇明、奉贤、金山等郊区的农业生产场景产生直接联系。一方面是物理空间上的距离（张江到崇明的车程超过2h）；另一方面是认知层面的隔阂——AI工程师普遍认为农业AI“技术门槛低、商业回报差、职业前景有限”，缺乏进入这一领域的动力和渠道。现有科技特派员的选派机制并未覆盖这一群体，制度性的“管道”尚未建立。截至2024年底，上海市共有自然人科技特派员403人、法人科技特派员14名、科技特派团30个，分别来自上海市农业科学院、上海交通大学、上海海洋大学等涉农科研院所和高校。该研究通过文献梳理和公开资料分析，识别出当前上海市科技特派员制度在适应智慧农业发展方面的结构性局限。现有选派机制以涉农科研院所和高校的在职科研人员为主体，尚未建立面向AI企业、互联网平台企业等非农科技型市场主体遴选数字化人才的制度通道。现行考核侧重于“推广新品种面积”“举办技术培训场次”“帮助农户增收金额”等传统指标，缺少“帮助建立数据管理体系”“开发部署AI应用模型”“提升经营主体数字化管理能力”等反映数字化服务成效的考核维度。AI企业工程师的市场薪酬远高于科技特派员的工作补贴标准，且缺乏将数字化服务成果转化为个人收益（如技术入股）的明确制度安排，导致高水平数字人才“下不去、留不住”。基于中美比较的经验启示和上海市现实困境的系统诊断，本节从专项设置、平台搭建、激励机制、能力培训等4个维度提出上海市构建“数字科技特派员”制度的对策方案。5.1 设立“产业大模型（AI）科技特派员”专项，打通非农科技人才的选派通5.1.1 扩大选派来源，将AI企业工程师纳入科技特派员候选池建议上海市科学技术委员会会同市农业农村委员会、上海市经济和信息化委员会，在现有科技特派员制度框架内增设“数字科技特派员”专项类别，明确将人工智能企业、大数据企业、互联网平台企业中具有3a以上技术开发经验的算法工程师、数据工程师、产品经理纳入选聘范围。优先从张江科学城、漕河泾开发区、临港新片区的注册科技企业中遴选，每年计划选聘不少于50名“数字科技特派员”，分批次派驻崇明、金山、奉贤、青浦、松江等郊区的现代农业园区、农民专业合作社和农业产业化龙头企业。5.1.2 实施“企业特派+双岗并行”的柔性选派机制充分考虑AI企业工程师无法脱离本职岗位长期驻扎农村的现实，借鉴美国赠地大学“推广专家兼任研究岗”的制度设计方案，建议采用“双岗并行”模式。“数字科技特派员”保留原企业的劳动关系和薪酬待遇，每周以固定工作日（建议不少于2d）赴派驻点开展服务，其余时间仍在原企业从事本职工作。上海市科学技术委员会与派出企业签订共建协议，对企业因员工外派产生的人力成本给予一定比例的税收抵扣或研发费用加计扣除优惠。这一机制既保障了AI人才的收入稳定性，又降低了企业的参与门槛，实现了“政府搭台、企业出人、郊区受益”的多赢格局。为避免职能模糊和考核虚化，建议上海市科学技术委员会出台《上海市数字科技特派员服务指引》，明确列出“数字科技特派员”区别于传统科技特派员的6项核心服务内容：农业数据采集标准的制定与规范化实施，多源异构数据的清洗、整合与管理，基于当地数据的AI模型（如作物生长预测模型、病虫害识别模型）的开发与部署，农业知识图谱的构建与智能问答系统的搭建，经营主体数字化管理能力的提升培训，以及数字农业技术方案的编制与咨询。5.2 搭建张江—崇明联动的数字农业赋能平台，打破“空间隔离”与“数据孤岛”建议在崇明世界级生态岛的核心农业功能区，由上海市科学技术委员会牵头、崇明区政府配套建设一座集“数据汇聚+算法研发+场景验证+人才驻站”于一体的实体化平台。赋能中心的功能定位是：汇聚上海市域内各农业园区的物联网数据，建立统一的农业大数据底座，解决“数据孤岛”问题；为“数字科技特派员”及入驻的AI团队提供算力资源、开发工具和真实农业场景的测试环境，解决场景碎片化问题；同时，配备人才公寓、联合办公空间和学术交流设施，解决通勤和驻扎不便问题。5.2.2 实行“平台发榜+团队揭榜”的供需对接机制都市农业数字化赋能中心每季度面向上海市域内的家庭农场、合作社和农业企业征集“数字化转型需求清单”，由中心进行技术可行性评估后，编制成标准化的“数字农业技术需求榜单”，通过上海市科学技术委员会官网和张江科学城创新服务平台面向社会发布。AI团队和“数字科技特派员”自主选择感兴趣的项目进行揭榜攻关，揭榜成功并通过验收的项目，由市级财政给予10万~30万元的项目资助，同时优先纳入市级科技成果转化项目库。5.2.3 开发数字农业服务云平台，实现线上远程服务常态化针对上海市郊区地域分散、部分经营主体规模偏小的特点，建议同步开发线上服务平台，集成视频远程指导、数据可视化、AI模型在线部署等功能。“数字科技特派员”在非驻点工作日也可通过云平台，为服务对象提供远程的数据分析和技术支持。借鉴得克萨斯农工大学的“虚拟推广顾问”经验，可在平台中嵌入基于农业知识图谱的大语言模型问答助手，为农户提供全天候的智能咨询服务。5.3 创新“数据折算股权”收益分配机制，激发人才内生动力5.3.1 允许AI人才以算法、代码和数据模型为技术要素入股涉农企业建议上海市农业农村委员会会同市市场监督管理局，在崇明、金山等郊区率先开展“数字技术要素入股农业经营主体”试点工作。具体操作步骤如下：“数字科技特派员”为服务对象（农民专业合作社或涉农企业）开发的AI模型、算法代码、数据治理方案等数字化成果，经具有资质的第三方评估机构进行价值评估后，可作为“技术出资”（参照《中华人民共和国公司法》第四十八条关于非货币财产出资的规定），按照不超过注册资本30%的比例折算为股权或股份。对于农民专业合作社，参照《中华人民共和国农民专业合作社法》的规定，将“数字科技特派员”贡献的数字技术成果视为“非货币财产”出资，按照合作社章程约定的比例享有盈余分配权。为增强可操作性，建议借鉴农村集体产权制度改革中“资源变资产、资金变股金、农民变股东”的“三变”改革经验，创造性地探索“数据变资产、算法变股金、工程师变股东”的数字化“三变”模式。为衡量“数字科技特派员”的服务成效，建议建立量化的“数字贡献积分”制度。积分指标包括但不限于：帮助服务对象建立的数据管理规范数量，开发并上线运行的AI应用模型数量，培训农业从业人员的数字技能达标人数，所服务经营主体的生产效率提升幅度等。年度积分排名前20%的“数字科技特派员”，由上海市科学技术委员会授予“上海市优秀数字科技特派员”称号，并在以下方面给予激励：其一，优先推荐申报上海市“科技创新行动计划”涉农项目；其二，在上海市居住证积分中给予专项加分；其三，派出企业可凭积分证明获得额外的研发费用加计扣除额度。对于在服务期间发现重大农业AI创业机会的“数字科技特派员”，鼓励其依托服务期间积累的数据资源和场景经验，在崇明、金山等郊区注册成立涉农AI科技企业。上海市科学技术委员会和区级政府可以为其提供“创业大礼包”，包括首年免费使用都市农业数字化赋能中心的办公场地和算力资源、最高50万元的科技型中小企业创业引导基金贷款贴息、优先对接“上海都市农业科技创新引导基金”等。这一政策设计旨在将部分“数字科技特派员”从“服务者”转化为“创业者”，在上海市郊区培育一批“生于农村、长在农村”的本土化农业AI初创企业。5.4 构建“数字科技特派员”的能力培训与认证体系“数字科技特派员”制度的可持续运行，离不开系统化的能力建设体系。建议由上海交通大学（依托其人工智能学院和农业与生物学院的联合优势）牵头，联合上海市农业科学院、上海海洋大学和2~3家头部AI企业（如商汤科技、阿里云智能），共同开发2套互补的培训课程包：一是“AI向农”课程包（面向来自AI企业的“数字科技特派员”），包括“作物学概论与农业生产流程”“农业物联网传感器原理与数据特征”“农业AI应用场景解析与案例库”“上海都市现代农业政策与产业格局”等模块，总学时不少于40学时，旨在帮助具有AI背景的人才快速建立农业领域认知体系，使其能够“听得懂农民的需求，找得到数据的痛点”；二是“农向AI”课程包（面向来自涉农院所的传统科技特派员），包括“Python编程与数据分析基础”“机器学习入门与农业应用”“农业数据采集规范与质量管理”“大语言模型在农业知识管理中的应用”等模块，总学时不少于60学时，旨在提升现有传统科技特派员的数字素养，使其能够与“数字科技特派员”形成有效协作——传统科技特派员提供领域知识，“数字科技特派员”提供技术工具，二者配合形成“组团式”服务合力。建议上海市人力资源和社会保障局在现有专业技术人员继续教育体系中，增设“农业数字化服务”专项能力证书。完成上述培训课程并考核合格的人员，可获得由上海市人力资源和社会保障局、上海市科学技术委员会联合颁发的能力证书。该证书可作为“数字科技特派员”选聘的优先条件，也可在农业系列职称评审中作为继续教育学时的补充认定依据。科技特派员制度是中国推进农业科技服务、助力乡村振兴的宝贵制度资源。在人工智能深刻改变农业生产方式的当下，这一制度亟须与时俱进，完成从“传统技术推广”到“数字化全链条赋能”的历史性跃升。上述比较分析表明，制度的弹性和包容性决定了科技推广体系在吸纳前沿技术人才、响应产业变革需求方面的及时性。美国依托赠地大学体系实现了农业推广服务的数字化升级，其经验值得借鉴——不是照搬其组织架构，而是学习其“将最新的科技力量以最短的路径送达田间地头”的制度理念。上海市作为中国重要的科技创新中心，拥有张江科学城的AI人才高地与崇明生态岛的现代农业沃土，具备在中国率先探索“数字科技特派员”制度的独特优势。该研究提出的“产业大模型科技特派员专项”“都市农业数字化赋能中心”“数据折算股权机制”“双向培训认证体系”等对策建议，旨在打通AI人才与农业场景之间的制度“管道”，让科技创新中心的策源功能真正延伸至上海市郊区的田间地头，为全面推进乡村振兴注入数智新动能。未来研究可以在以下方面进一步深化：一是在政策文本分析的基础上，开展面向“数字科技特派员”供需两端的实证调查（如对上海市郊区经营主体数字化需求的问卷调研、对AI企业员工参与意愿的深度访谈），以进一步验证和完善制度设计方案；二是跟踪试点实施效果，建立“数字科技特派员”服务成效的评价指标体系，为制度的持续优化提供数据支撑。作者简介：冯岩（1979—），男，硕士，工程师，研究方向：科技管理、科技人才。
本文节选自《乡村科技》2026年7月上《面向智慧农业的“数字科技特派员”制度构建：中美经验比较与上海市政策探索》一文。
