人工智能赋能“四个农业”：机遇、挑战与破局路径

2023年9月，习近平总书记在黑龙江省考察时，提出“统筹推进科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业”；2025年2月，总书记在听取吉林省委和省政府工作汇报时，再次强调这一理念。党的二十届四中全会也将“四个农业”统筹发展纳入国家中长期发展规划，使其成为推动农业现代化的重要战略任务。人工智能作为新质生产力的核心代表，正为“四个农业”统筹发展注入强大动能，明确其赋能路径，对农业转型和农业强国建设意义重大。

人工智能赋能“四个农业”成效初显

近年来，我国智慧农业发展迅速，人工智能凭借数据处理、智能决策和自主学习等优势，构建起“感知-决策-执行”的智能闭环，推动农业向科技、生态、品质、品牌方向转变。

在科技农业方面，智慧无人农场利用AI算法进行土壤养分精准检测、变量施肥和无人收割，提高了生产力和资源利用率。“北斗+5G”定位技术与AI算法结合，让农机自主规划路径、自动避障。我国农业无人机保有量超20万架，作业面积超4亿亩，在喷药、播种等环节发挥重要作用。

品牌农业领域，云南辛鹿咖啡借助AI挖掘消费趋势，实施精准营销，市场渗透率提升至45%，实现从原料出口到品牌引领的转型。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》也强调，人工智能在农业生产管理、风险防范等领域的深度应用，有助于提升农业生产经营能力和水平。

人工智能赋能面临现实挑战

尽管取得一定成效，但人工智能在农业领域的应用仍处于试验示范阶段，未形成规模化效应，农业受益程度远低于工业和服务业，且存在多方面挑战。

优质数据缺乏是首要问题。大模型需要海量优质数据支持，但农业数据来源分散，涉及传感器、无人机、卫星及人工记录等多渠道，缺乏统一采集标准和整合机制，数据质量参差不齐。“数据孤岛”现象普遍，各部门数据难以互通，限制了AI模型的训练效果和实际应用价值。

应用成本偏高也阻碍了发展。多数AI农技系统服务于大型农场和企业，存在“高端不接地气、低端难以实用”的状况。高端智能装备价格昂贵，AI系统开发维护成本高，而农业周期长、比较效益低，小农户和中小经营主体难以承受。智能农机虽能提升效率，但初始投入门槛高，短期难以形成可持续商业模式。

应用场景碎片化同样不容忽视。农业场景差异大、标准化程度低，现有AI应用多集中于单一环节，缺乏对“四个农业”全产业链的系统赋能。不同区域的作物、土壤、气候差异增加了技术适配成本，企业盈利空间受限，导致AI技术难以快速迭代和规模化推广。

科技支撑也有待提升。部分农业领域和生产环节机械化尚未完全实现，智能化基础薄弱。农村缺乏既懂AI技术又熟悉农业的复合型人才，涉农高校AI与农业交叉融合的跨学科课程体系滞后，无法满足农业智能化需求。

多维度协同发力破难题

为推动人工智能与“四个农业”深度融合，加快农业强国建设，需从技术、数据、人才、场景和政策等方面协同发力。

聚焦技术适配，突破研发瓶颈

针对“大国小农”国情，构建产学研用协同创新体系，研发模块化、标准化、便捷化、低成本的AI工具。政府设立专项基金，支持科研机构与企业联合攻关，开发适配不同动物、植物、菌类和区域的轻量级、“开箱即用”的解决方案，推动普惠型AI农业发展。加快成熟技术示范应用，形成试点先行、逐步推广的模式，如浙江省发布的“人工智能+农业”十大实践案例值得借鉴。

聚焦数据治理，破解“孤岛”困境

完善数据治理机制，加快制定全国统一的智慧农业行业标准，明确数据采集格式、设备接口协议等关键指标。夯实农业物联网、5G等基础设施建设，构建国家级农业数据共享平台，整合多源数据，形成“天地空”一体化的信息采集体系。通过政府购买服务、数据交易等方式，激励市场主体参与数据采集与治理。建立安全监管机制，保障数据安全，防范算法歧视与泄露风险。