[摘要]人工智能技术在农业生产中展现出巨大的潜力，推动了农业模式的变革，开启了现代化农业的新篇章。在农业领域中，人工智能技术可以促进农业种植精准化、农业管理智能化以及农业生产高效化，显著提升农业生产效率和可持续性。然而，人工智能技术在推广过程中仍面临数据搜集与安全性、技术普及、资金投入、技术支持和人才缺乏等问题。为此，要通过加强数据治理与安全保障、推动技术普及与应用落地、加大资金与技术支持力度、建设新型农业人才队伍等有效举措，为农业高质量发展注入强劲动能。

[关键词]人工智能；智慧农业；农业现代化

[作者单位]首都经济贸易大学

2025年中央一号文件首次提出“农业新质生产力”这一概念，强调通过科技创新、绿色发展和智能化应用推动农业现代化。随着全球人口增长与资源压力加剧，传统农业生产模式亟待转型升级。人工智能技术的应用在推动农业现代化进程中展现出巨大的潜力。随着人工智能技术的持续发展与广泛应用，智慧农业已成为未来农业发展的必然趋势。借助人工智能技术，农业生产将逐步摆脱对传统经验和手工劳作的依赖，通过数据分析、智能检测和精准管理等技术走上高效、绿色且可持续的发展道路。在农业现代化发展中，人工智能将持续发挥关键作用，引领我国农业迈入智能化、精准化的新阶段，为保障粮食安全和农业可持续发展贡献更多力量。

现实意义

人工智能技术促进农业种植精准化。精准农业是依据不同土地的具体状况，借助先进的技术手段，选择恰当的管理方法，以达成资源的优化配置和农作物产量最大化目的。人工智能技术在精准农业的发展中占据着举足轻重的地位。人工智能通过对农田的土壤条件、气候特征、农作物生长态势等情况进行全方位监测与深度分析，为农民提供极具针对性的个性化种植方案。例如，运用人工智能技术对土壤的养分构成进行分析，核算出每一块农田所需肥料的具体种类与数量，这样可以规避肥料的过量施用，既降低了资源的无端浪费，减少了对环境的污染，又提高了产量。同时，人工智能还会综合考量不同区域的气候条件、农作物品种特性等多重因素，向农民推荐最合适的种植模式，以此提高农作物的产量和品质。这种精准化的种植管理模式为农业的可持续发展注入了强劲动力。

人工智能技术促进农业管理智能化。农业管理伴随着整个农业生产过程，是保障农业高效生产的核心，而人工智能正是改变传统农业管理的重要工具。借助物联网技术，通过传感器精确检测并记录关键环境数据，包括土壤湿度、温度和酸碱度等，然后对数据进行实时分析，准确地反映农作物的生长状况。智能监控系统也可以赋予农民对农田进行全面实时监测的能力，帮助农民进行全面且精准的农业生产管理。在监管过程中，通过分析历史信息和实时数据，人工智能可以预测天气的变化情况，并准确预估作物生长周期，帮助农民做出更科学的管理决策，提高农业资源的利用效率。此外，智能监控系统还像警惕的哨兵一样防范病虫害的发生，让农民能够及时采取防治措施，从而保护农作物免受损害，为农业生产的整体性和可持续性发展做出贡献。

人工智能技术促进农业生产高效化。在传统农业模式中，农民主要依靠自身经验和手工劳作来进行种植与管理，这种方式效率极其低下。随着人工智能技术的快速发展，农业生产迈入了智能化生产的道路，人工智能技术与自动化设备相互融合，产生了新型农业生产方式。在农业现代化进程中，利用人工智能技术实现自动化生产，这样既可以降低对人工的依赖程度，也显著提升了农业生产的精准度和效率性。比如自动播种机和施肥机，它们可以根据土壤的质地、肥力以及酸碱度等参数，自动选择准确的播种深度和施肥量以达到精准管理的目标；还有智能化灌溉系统可以通过监测天气情况和土壤湿度来精准灌溉，土壤湿度低时及时补水，雨水较多时减少灌溉，这样既避免了水资源浪费，又不影响农作物正常生长。随着人工智能技术的普及，农业生产效率将会得到极大的提高，从而助推农业现代化发展。

面临的问题

数据搜集与安全性问题。人工智能技术的应用依赖于大量的数据支持，然而农业数据的收集和处理面临诸多困难。首先，农业数据分散且缺乏统一格式和标准，数据质量参差不齐，难以进行有效整合和分析。这使得人工智能算法难以充分发挥其优势，影响其在农业领域的应用效果。其次，农村地区网络覆盖不全，数据采集设备的安装和维护成本较高，进一步限制了数据的获取。此外，在农业数字化进程中，数据安全保护尤为重要。农业数据中可能包含大量敏感信息，如农民个人信息、种植面积、作物产量等，一旦泄露，不仅会损害农民利益，还可能影响国家粮食安全。因此，数据安全和个人隐私的保护成为重要问题。

技术普及推广有待加强。在农业现代化过程中，人工智能技术的普及面临诸多挑战。首先，农民对人工智能技术的认知和接受度较低，缺乏相关的操作技能和知识，尤其是中老年从业者，学习和适应能力有限，难以快速掌握智能设备的操作和维护技能。其次，人工智能技术的复杂性和高成本也是普及的巨大阻碍。智能农机、物联网设备和大数据平台等基础设施的建设和维护成本较高，对于普通农户和小型农业企业来说，难以承担这些费用，从而限制了技术的广泛应用。此外，不同地区的农业生产环境存在差异，因此人工智能技术还需要更强的区域适应性才能有效地推广，而目前的技术解决方案仍存在一定的局限性。

资金投入和技术支持不足。在人工智能助力农业现代化发展的进程中，资金投入和技术支持不足是重要的制约因素。一方面，农业现代化需要大量的资金支持，包括智能农机、物联网设备、大数据平台等基础设施的建设和维护，而资金分配仍需考虑地域平衡和项目效益，确保欠发达地区也能受益。此外，农业项目的投资回报周期长、风险较高，需要政府、金融机构和社会资本的多方协作，提供长期稳定的资金支持。另一方面，技术支持不足也限制了人工智能在农业中的应用。尽管人工智能技术在农业领域取得了巨大进步，但其在农业场景中的应用仍处于起步阶段，比如智能农机和农业物联网设备的普及需要解决技术适应性和可维护性问题。

人工智能领域科技人才缺乏。人才是推动农业经济高质量发展的生力军，是农业现代化的关键支撑。当前，我国高端人工智能领域人才数量较少，既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才更是稀缺。农业从业者多为中老年人，对新技术的认知和接受程度较低，难以快速掌握人工智能设备的操作和维护技能。同时，农业人才培养体系存在规模不足、结构不合理、实践能力缺乏等问题，导致高校毕业生与农业现代化的实际需求不匹配。此外，企业与高校的合作机制尚不完善，课程设置与企业实际需求脱节，技术适应型人才短缺，难以满足无人农场等新兴农业模式的发展需要。人才缺乏不仅会削弱农业技术的创新能力，阻碍人工智能技术在农业生产中的应用，还会延缓我国农业智能化和数字化的进程，进而影响农业的现代化发展。

发展建议

加强数据治理与安全保障工作。人工智能技术在农业领域的应用需要全面且可靠的数据支持。对于数据搜集问题，一方面要建立统一的农业数据标准和格式，规范数据采集流程，提高数据质量。通过制定明确的数据分类和分级管理制度，对不同类型的农业数据进行标准化处理。另一方面，完善线路、基站、数据中心等基础设施的建设，提高网络的覆盖率，从而推进农业数字化建设。对于数据安全性问题，升级数据加密和访问控制技术是关键。对存储和传输中的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；建立严格的访问控制机制，采用多重身份验证管理，限制未经授权的访问和操作，从而有效地保障数据安全。同时，完善相关法律法规，明确数据所有权和隐私保护机制，防止数据泄露和滥用。

推动技术普及与应用落地。推动人工智能技术在农业领域的普及，需从提升农民认知、降低成本和增强技术适应性三方面着力。首先，通过开展技术培训和示范项目，提高农民对人工智能技术的认知和操作技能。利用线上线下相结合的方式，组织专家深入农村开展技术讲座和实地操作指导，帮助农民掌握智能设备的基本使用方法和维护技巧。其次，政府和企业应合作降低智能农机、物联网设备等基础设施的成本，提供购置补贴，减轻农民负担。通过规模化生产和技术创新，降低设备的制造成本，同时政府应出台补贴政策，鼓励农民购买和使用智能农业设备。此外，针对不同地区的农业生产环境和需求，要研发推出更具适应性的技术解决方案。结合各地的气候、土壤和作物特点，定制化开发适合当地农业生产的智能系统和设备，提高技术的实用性和推广价值。

加大资金与技术支持力度。解决资金投入问题，需政府、金融机构和社会资本多方协作。可设立智慧农业专项资金，支持关键技术研发和应用示范，助力农业经济高质量发展。政府应通过财政补贴、税收优惠等手段，引导金融机构提供长期稳定的资金支持，鼓励社会资本投入农业现代化项目。对于技术支持问题，一方面加强农业人工智能软件的开发，利用大数据、云计算和物联网技术，开发更多智能化的农业管理软件。让农民和农业企业通过软件实时分析气象数据、土壤湿度、作物生长状况等信息，制定更准确的生产管理方案，从而提高农业生产效率和质量。另一方面，要推动硬件设备的研发，降低智能农机、物联网等设备的成本，提高设备的可靠性和便捷性。通过技术创新和规模化生产，降低这些设备的制造成本，便于广大农民接受和使用。

建设新型农业人才队伍。党的二十大报告指出，必须坚持人才是第一资源。培育新型农业发展人才，为农业现代化发展奠定基础。首先，要充分发挥“老农民”的优势。人口老龄化已成必然趋势，利用好老年人在农业管理中的经验优势，再结合人工智能，助力农业现代化发展。其次，要引导人工智能年轻人才投身智慧农业。为人工智能技术领域的青年才俊提供更大的平台、更好的待遇，吸引年轻人才留下来，夯实智慧农业发展的人才支撑。此外，要完善人才培养体系。高等院校应设立和智慧农业相关的课程或实践项目，培养精通农业和人工智能两大领域的复合型人才。同时建立农业人工智能应用培训体系，通过线上线下结合的方式，提升农业从业者的技术应用能力。