人工智能提升河南省农业产业链韧性的路径研究

引言

随着新一轮技术浪潮加速演进，人工智能作为新质生产力的重要代表，正在深刻重塑农业产业链供应链；同时，河南省农业产业链部分关键环节在全球政治、经济和自然等复合风险冲击下，暴露出自主创新能力不足、供应链条较短等结构性短板。2025年中央一号文件再次强调“持续增强粮食等重要农产品供给保障能力”，给新时代河南省农业产业链供应链的韧性建设指明了方向。因此，深入探讨人工智能对农业产业链韧性的内在机理与实现路径，对于河南省推动农业强省建设与农业农村现代化具有重要的现实意义[1]。

（一）农业产业链韧性的具体内涵

农业产业链韧性是指农业产业链在面对自然灾害、市场震荡、政策更迭及公共卫生事件等外部扰动时，所表现出的动态适应能力。从静态维度看，它体现为系统的抵抗能力与吸收能力——在微观层面依赖各经营主体的风险储备与资产专用性，在中观层面表现为产业链环节间的耦合强度与仓储物流体系的冗余度，决定系统能否将核心功能维持在正常水平。从动态维度看，它体现为系统的恢复与重构能力——通过调动资源、修复断点恢复供需匹配能力，并通过技术创新、组织变革或制度响应实现优化升级。农业产业链韧性的经济学内涵，本质上是系统在效率与稳健之间的动态权衡，也是衡量国家或地区农业产业体系成熟度与核心竞争力的关键指标。

（二）人工智能提升河南省农业产业链韧性的主要方向和特征

第一，生产端的智能重构。面向小麦、玉米、花生等主导作物，推动人工智能与农业生产深度融合，建立智能育种模型、无人化精准作业体系和智能决策系统，破解劳动力刚性约束，增强生产环节在自然灾害和疫病冲击下的抵抗能力。第二，流通端的协同优化。运用人工智能优化仓储物流，部署智慧监管平台实现粮情实时监测和主动预警，构建农产品质量追溯体系和智能冷链物流网络，打通生产、加工、销售全链条数据闭环，提升突发断点时的快速恢复能力。第三，组织端的敏捷治理。运用人工智能赋能农业公共服务，建立农业农村大数据平台，实现涉农数据“入库上图”和智能分析决策，增强产业链在市场波动和政策调整时的协同响应能力。

农业产业链韧性的提升主要表现在以下三个方面。一是在抵御能力层面，体现为农业生产波动率显著下降，具体指标包括单位面积产量变异系数降低、病虫害成灾面积占比及因灾损失率下降等。二是在恢复能力层面，表现为产业链关键节点的冗余度与替代性增强。三是在创新能力层面，人工智能驱动传统农业从“经验依赖”向“算法驱动”跃升，通过构建仿真模型和知识图谱，推动农业从资源消耗型向知识服务型转变。

（一）增强抵御力：从“靠天吃饭”到“知天而作”

人工智能通过重塑农业产业链的信息处理方式和决策控制模式，实现从“被动应对”到“主动适应”再到“超前干预”的范式跃迁，极大提升了农业产业链抵御力[2]。在认知层面，AI借助物联网与遥感技术构建覆盖“天—空—地—人—机”的全方位感知网络，利用深度学习算法从海量数据中提取复杂模式，将农业的不确定性转化为可计算的概率，使产业链在风险来临前具备穿透性的预判能力。在系统层面，AI将分散的农机、农资、劳动力、仓储等要素汇聚于数字孪生平台，把传统串联式产业链重构为网状协同结构，冲击发生时能迅速重新配置资源、确保关键节点不中断。在运行层面，AI通过“感知—分析—决策—执行”的闭环控制赋予农业系统自适应能力，面对局部微气候突变时自动微调环境参数、抑制风险沿链条扩散。

（二）提升恢复力：从“慢恢复”到“快反弹”

人工智能通过构建“数字记忆—弹性冗余—快速重组”的智能系统，推动产业链从“慢恢复”向“快反弹”跃升[3]。AI对农田与作物全周期数据的持续采集，形成覆盖完整生产过程的数字档案与标准生长模型，灾后可据此快速评估损失并自动生成补救方案，从根本上压缩决策启动时间。与此同时，AI依托农机云平台实时掌握区域内可调度资源的分布与状态，在灾情发生时迅速完成周边富余农机、应急种苗的搜索、匹配与调度，将分散资源整合为弹性响应网络，大幅缩短资源筹措周期。在生产重启层面，AI作为智能控制中枢，自动将温、光、水、气、肥恢复至最佳状态，推动产业链关键节点冗余度持续提升。

（三）强化创新力：从“单一生产”到“数字链条”

人工智能通过突破人类认知局限与物理时空束缚，持续解锁农业价值创造的新空间，成为驱动产业链韧性跨越式提升的核心引擎[4]。在育种端，AI从海量基因数据中预测基因组合可能产生的理想性状，开辟物种创新的全新路径。在生产端，AI与设施农业深度结合催生植物工厂模式，通过实时解析电商数据提前预判市场需求，实现“以销定产＋AI全程护航”的柔性生产革命。在品质端，近红外光谱等传感器与AI协同应用，使糖度等内在品质精确量化与分级，为品牌溢价提供可信赖的数据背书。在生态端，AI为农业与金融、文旅等产业跨界融合奠定数字底座，推动河南省农业从“卖产品”走向“卖服务”、从“卖数据”走向“卖生态”的系统性转型。

（一）产业层面：融合不深，链条韧性不足

农业产业融合效率是农业产业链韧性提升的重要抓手[5]。当前，河南省农业产业融合发展的深度和广度仍有较大提升空间。一是产业融合层次偏低。多数企业以初加工和贴牌生产为主，处于产业链中低端，高端环节收益外流，精深加工产品附加值挖掘明显不足。二是主体协同程度不高。上游生产主体分散、规模化程度低，与中下游企业利益联结不紧密。截至2024年底，全省农民专业合作社带动农户仅占承包农户总数的50%以上，仍有约半数农户游离在现代农业体系之外。三是品牌建设相对滞后。“豫字号”农产品标准化程度低、营销渠道单一，品牌名录覆盖面相对有限。

（二）技术层面：应用滞后，创新能力不强

当前河南省农业数字化转型相对滞后，应用场景推广缓慢[6]。一是数字化渗透率偏低。截至2025年底，全省农业生产信息化率为32.5%，与工业、服务业存在差距，智能农机装备与精准农业技术研发应用明显滞后，不少加工企业装备旧、链条短，人工智能等新技术在本地的落地转化率依然偏低。二是数据孤岛问题突出。农业生产、加工、流通各环节缺乏统一数据标准与共享平台，链主企业间协同效率低下，碎片化信息难以整合分析，目前全省仍有部分农业平台尚未接入省级数据中心。

（三）要素层面：保障不足，发展潜能受抑

一是基础设施薄弱。城乡数字鸿沟问题突出，乡村智能感知设备与网络通信设施投入不足，仓储设施“小散旧”问题显现，难以适应数字农业的技术需求。二是人才支撑能力不足。农业生产主要承担者集中于中老年群体，数字技能薄弱，跨界复合型专业人才严重短缺，制约了数字农业技术的有效推广与落地应用。三是资金保障存在瓶颈。现有金融产品种类单一，难以覆盖农业数字化改造的中长期资金需求；农业保险保障层次偏低，农业经营主体抗风险能力依然脆弱。

（四）制度层面：协同不足，政策效能有待提升

一是政策供给与企业需求对接不畅。税费减免等惠企政策未能完全“直达快享”，数据管理标准不统一、接口不兼容等问题普遍存在。二是利益联结机制尚不完善。“企业+基地+农户”模式停留于松散层面，尚未形成风险共担、利益共享的产业化联合体，农户抗风险的内生动力不足，制约了产业链整体韧性的持续提升。

（一）要素错配：资本深化与劳动力排斥的悖论

在以家庭经营为基础、劳动力密集投入为特征的河南省农业中，人工智能技术的引入面临“经济账”的拷问。即便通过政府补贴降低购置成本，运营维护、数据服务等持续投入也将构成长期负担，与廉价劳动力相比，智能设备的性价比优势并不明显，农户的理性选择倾向于维持现状。从要素配置效率看，当前人工智能推广方式可能加剧资源错配，财政补贴大多流向设备购置，对劳动力技能提升和新型经营主体培育投入相对不足，技术嵌入了生产环节，却未能推动生产要素的优化重组，难以真正提升产业链韧性[7]。

（二）主体分化：小农户的技术壁垒与数字鸿沟

河南省农业长期处于以小农户为主体的经营格局。根据河南省第三次全国农业普查数据，经营规模在50亩以下的农户有1817.59万户，占全部农业经营主体的98.53%。农业长期以小农户为主体，农业从业人员中大多数是年龄偏大、教育程度偏低的中老年农民，长期依赖经验决策，对智能设备和数字系统存在天然距离感。这种技术排斥加速了产业链内部分化，龙头企业、合作社等主体凭借技术优势占据更有利的市场地位，而普通小农户则日益被边缘化，削弱了产业链协同能力。更隐蔽的风险在于，当技术系统默认用户具备数字操作能力时，不满足这些隐性条件的农户便被实质性地排除在外，形成无形的技术壁垒。

（三）数据孤岛：从“有数据”到“数据可用”的鸿沟

农业产业链韧性的提升，很大程度上取决于能否基于全链条的数据进行精准决策、协同调度和风险预警。然而，河南省农业领域的数据治理现状与这一要求之间存在一定差距。一是数据基础相对薄弱。数据采集存在量与质双重短板，覆盖面和精细化程度与现实需求相比，存在明显差距，算法模型因缺乏高质量数据而“营养不良”。二是孤岛效应突出。数据分散在各主体手中，形成彼此割裂的“数据烟囱”，即便某环节实现智能化，数据也难以在上下游顺畅流动，无法支持全链条决策。三是数据治理体系滞后。标准建设、数据确权、汇交设计均处于探索阶段，远未形成成熟的制度框架。

（四）制度迟滞：创新扩散中的激励错位与风险约束

技术要转化为现实生产力，需要与之配套的制度安排。在河南省农业智能化转型过程中，制度供给的滞后构成了深层约束。首先，激励错位是最为突出的问题。当前河南省的智慧农业推广主要依赖政府项目驱动，这种模式在短期内可以迅速形成“亮点”，但长期看面临是否可持续、“重硬件、轻软件、忽视服务”等问题。其次，由于农业生产面临的自然、市场风险相对突出，在缺乏有效风险分担机制的情况下，农户对新技术自然持观望态度。最后，人才培育体系相对滞后，高校的学科设置相对固化，农业院校与理工院校之间缺乏有效的交叉培养机制；产学研协同不够紧密，科研机构的研究成果难以转化为产业实践。

（一）以生产精准化提升农业产业链源头韧性

一是突出智慧育种。依托国家人工智能应用中试基地，借助基因大模型缩短育种周期，选育抗逆高产新品种。二是做强中原农谷载体。落实新一轮三年行动计划，将其打造为资源汇聚的创新高地；以神农种业实验室为龙头，整合省内外优势资源，建立信息共享和联合攻关机制。三是建好用好中试基地。联合中国一拖等龙头企业攻关无人收割机、智能植保机器人领域，突破“脑—身”协同控制技术。依托周口国家农高区、中原农谷等载体，推广“天—地—空”一体化农情监测、无人农机作业等智慧场景。

（二） 以流通高效化畅通农业产业链供需环节

一是加快智慧仓储建设。推进京东物流等项目，规划建设智能立体仓库和冷链中心，构建“云仓+枢纽+产业”现代物流格局。二是完善冷链物流。推广应用行业大模型实现全链路智能，借鉴华鼎冷链“雪豹数智大模型”经验，依托国家骨干冷链物流基地打造算法可调度的物理网络。三是推进国家级基地建设。加快商丘等国家骨干冷链物流基地建设，支持洛阳等国家物流枢纽、南阳等国家现代流通战略支点城市完善冷链功能，形成覆盖全省的骨干网络。

（三）以经营集约化强化农业产业链组织韧性

一是培育多元经营主体。支持河南农投集团等龙头企业通过并购重组做大做强，推动在种业、农批市场等领域布局；发挥链主企业整合上下游资源、信息共享、生产协同的核心作用。二是组建产业化联合体。重点培育能整合产业链、创造新价值的服务型龙头企业、合作社联合社，通过财政、金融、用地政策支持其向全产业链服务商转型。三是强化数字赋能。建设农业农村大数据平台，实现“数农一张图”，加快全链条数字化改造；利用遥感、物联网、无人机等技术构建全域数据采集网络，开发智能决策模型。四是推广数字应用。开发“豫种田”“一田一码”等数字农业系统，推动智能农机规模化应用，实现农业生产从依赖传统经验向依靠数据智能转变。

（四）以服务信息化筑牢农业产业链基础

一是建设农业社会化服务信息平台。由河南省农业农村厅主导，整合全省服务资源，建立需求发布、服务订单、支付结算、评价反馈体系；采用“政府指导+市场运营”模式，吸引互联网企业参与。二是完善农业数据共享体系。推动农业、气象、水利等部门数据贯通，重点建设小麦、水稻等优势产业数据中心，支持病虫害预警、产量预测等智能决策。三是健全农业数据安全制度。明确农业数据使用边界与授权规则，建立备案和监管机制，防止数据泄露和滥用，保护农户隐私和经营数据权益。对农业数据采集、存储、使用全流程实时监控，定期开展模型安全评估。

内容来源 | 中国国情国力杂志