2025年8月發(fā)布的《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》）明確提出“加快農業(yè)數智化轉型升級”，對“人工智能+農業(yè)”進行系統(tǒng)性部署。2026年中央一號文件進一步提出，“因地制宜發(fā)展農業(yè)新質生產力，促進人工智能與農業(yè)發(fā)展相結合”，將農業(yè)人工智能提升到培育新質生產力的戰(zhàn)略高度。兩份重要文件形成政策合力：《意見》明確了“人工智能+農業(yè)”的技術路徑與產業(yè)抓手，一號文件確立了科技創(chuàng)新引領農業(yè)現代化的戰(zhàn)略導向。二者共同推動人工智能成為驅動農業(yè)科技創(chuàng)新范式變革與生產方式系統(tǒng)性轉型的核心引擎，標志著我國農業(yè)發(fā)展正式進入智能驅動的創(chuàng)新發(fā)展新階段。人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，正在深刻改變農業(yè)科學研究、生產決策和要素配置模式，成為加快農業(yè)現代化、建設農業(yè)強國的核心驅動力。準確把握“人工智能+農業(yè)”融合發(fā)展態(tài)勢，科學謀劃“十五五”時期發(fā)展路徑，對于實現高水平農業(yè)科技自立自強、保障國家糧食安全具有重大而深遠的意義。
一、發(fā)展農業(yè)人工智能的戰(zhàn)略意義
發(fā)展農業(yè)人工智能是培育農業(yè)新質生產力的核心引擎。傳統(tǒng)農業(yè)增長主要依靠土地、勞動力、化肥農藥等要素投入，邊際效益遞減趨勢明顯。而新質生產力是以科技創(chuàng)新為主導、實現關鍵性顛覆性技術突破而產生的先進生產力質態(tài)。農業(yè)人工智能正是農業(yè)新質生產力的典型代表。它通過“數據+算法+算力”的融合創(chuàng)新，重構農業(yè)生產要素配置方式，推動勞動資料從“人力密集”向“人機協(xié)同”躍遷，勞動對象從“經驗依賴”向“數據驅動”轉變。以智能育種為例，拜耳作物科學（原孟山都公司，2018年被拜耳集團收購）于2019年通過人工智能技術提升育種效率30%以上，不僅縮短了育種周期，同時降低了科研成本。研發(fā)人工智能的價值可見一斑。農業(yè)農村部數據顯示，2025年我國農業(yè)科技進步貢獻率已超過64%，其中人工智能相關技術的貢獻日益凸顯。
發(fā)展農業(yè)人工智能是應對資源環(huán)境約束的必然選擇。習近平總書記深刻指出，節(jié)約資源是保護生態(tài)環(huán)境的根本之策。要大力節(jié)約集約利用資源，推動資源利用方式根本轉變，加強全過程節(jié)約管理，大幅降低能源、水、土地消耗強度。我國當前仍面臨土地鹽堿化、酸化、結構退化等問題，中低等級耕地占比高，除耕地外有11.7億畝邊際土地，地理空間上耕地分布和水資源分布并不均衡。在此背景下，依靠大水大肥的傳統(tǒng)生產方式難以為繼，必須向精準化、智能化要效益。人工智能技術的引入，為解決這一矛盾提供了全新路徑。通過精準農業(yè)技術，可以依據天氣環(huán)境和土壤墑情，以及作物生長的規(guī)律，在單產提升的同時，減少水肥藥投入。這些變革正在推動農業(yè)生產方式從粗放型、外延式向集約型、內涵式轉變，實現資源節(jié)約與產出提升的有機統(tǒng)一。
發(fā)展農業(yè)人工智能是保障國家糧食安全的戰(zhàn)略支撐。 糧食安全是“國之大者”。習近平總書記反復強調：“中國人的飯碗任何時候都要牢牢端在自己手中，我們的飯碗應該主要裝中國糧。”2026年中央一號文件明確提出“糧食產量穩(wěn)定在1.4萬億斤左右”，強調“加力實施新一輪千億斤糧食產能提升行動，促進良田良種良機良法集成增效，推進糧油作物大面積提單產”。當前糧食安全主要面臨兩方面的挑戰(zhàn)。一方面，我國人多地少的國情沒有變，人均耕地面積不足世界平均水平的40%，大豆對外依存度較高且進口來源地高度集中。另一方面，農業(yè)人才流失問題日益嚴峻。我國農村人口老齡化程度不斷加深，第三次農業(yè)普查數據顯示55歲以上農業(yè)從業(yè)人員占比已升至33.6%，部分地區(qū)農業(yè)勞動力平均年齡超過58歲，涉農專業(yè)招生相對冷清，涉農專業(yè)畢業(yè)后真正從事農業(yè)工作的較少。在此背景下，人工智能技術在農業(yè)領域的廣泛應用正為解答“誰來種地”、“怎么種地”提供新的思路：智能育種、智慧種植等新技術正在為提升糧食產量進行科技賦能；農業(yè)大模型將會化身“AI育種家”和“AI農藝師”提供高效的全鏈條農業(yè)決策；農業(yè)機器人、農業(yè)無人機在內的智能農機裝備會把農民從繁重的體力勞動中解放出來。農業(yè)人工智能將為端牢中國飯碗提供堅實保障。
二、全球農業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢
全球農業(yè)人工智能市場正處于高速增長期。據美國市場分析數據，2025年全球農業(yè)人工智能市場規(guī)模約為25.5億美元，預計到2030年將達到70.5億美元，年復合增長率達22.55%。美國、歐洲、日本等發(fā)達國家和地區(qū)在農業(yè)人工智能領域起步早、布局深、應用廣，已形成較為成熟的技術體系和商業(yè)模式，其發(fā)展歷程對我國具有借鑒意義。
國際種業(yè)巨頭如拜耳、先正達、科迪華等很早就全面布局智能育種平臺。以拜耳集團為例，早在2013年，拜耳作物科學的前身孟山都公司就收購了硅谷初創(chuàng)公司The Climate Corporation成為其數字農業(yè)子公司，為拜耳集團提供人工智能算法支撐。值得注意的是，人工智能算法的落地離不開堅實的數據基座，拜耳集團全球市占率第一的背后，是其標準化農田可以源源不斷提供多位點、多年份、多維度的育種數據。美國約翰迪爾公司在智能農機裝備制造上處于全球領先地位：其AutoTrac自動導航系統(tǒng)已在全球廣泛應用，配合其研發(fā)的無人駕駛拖拉機，通過整合高精度導航與遠程監(jiān)控技術，可有效減少作業(yè)重疊、節(jié)約燃油與農資投入；而其研發(fā)的農業(yè)機器人，可以自主實時作業(yè)，在大規(guī)模降低除草劑使用的同時，還能全自動采集數據。而拜耳集團的E.L.Y.系統(tǒng)和先正達集團的Cropwise AI系統(tǒng)作為國際上農業(yè)生產管理的龍頭產品，已經具備為全球農戶提供精準農業(yè)決策支持服務的能力。
我國人工智能水平雖然與美國仍然有差距，但整體仍然處于世界第一梯隊?！笆奈濉逼陂g，我國涌現出一系列代表性創(chuàng)新成果。在智能育種領域，上海人工智能實驗室聯合崖州灣國家實驗室、中國農業(yè)大學研發(fā)了我國首個生物育種領域的大模型“豐登·種業(yè)大模型” (SeedLLM)，至今全球已有包括國際水稻研究所、印度中央水稻研究所在內國內外育種單位600余家試用；研發(fā)了首個生物育種領域的科研智能體“豐登·基因科學家”(GeneScientist)，發(fā)現了未被報道的作物基因功能并獲得驗證，成為名副其實的“AI作物科學家”。在智能農機領域，中國科學院研發(fā)了世界上首臺能夠自動巡航雜交授粉的育種機器人“吉兒”(GEAIR)?！胺宿r場”通過高密度布設環(huán)境傳感器、表型數據采集設備和無人機遙感系統(tǒng)，正在探索智慧農場的技術路線。
盡管我國農業(yè)人工智能發(fā)展迅速，但與發(fā)達國家相比仍存在差距。一是數據壁壘依然存在。農業(yè)數據分散在高校、科研院所和農業(yè)企業(yè)，缺乏統(tǒng)一的數據標準和共享機制，“數據孤島”現象突出，制約了算法研發(fā)。二是核心技術受制于人，智能芯片、農業(yè)機器人、農業(yè)傳感器等技術尚未完全突破。三是基礎研究能力不足，農業(yè)人工智能領域的核心算法缺少面向農業(yè)關鍵問題或場景的原始創(chuàng)新。四是場景落地難，農業(yè)生產的復雜性、開放性和低利潤等特征，導致模型泛化能力不足、實際部署成本高、農民接受度不高等問題制約規(guī)?；瘧?；且當前我國農業(yè)科技創(chuàng)新主體目前仍然是高校和科研院所，距離真正產業(yè)化存在“最后一公里”問題。
三、農業(yè)人工智能的主要發(fā)展方向
立足我國農業(yè)人工智能發(fā)展實際，“十五五”期間應重點在以下方向發(fā)力突破。
夯實農業(yè)數據基座和標準化體系。數據是人工智能發(fā)展的核心要素。應加快構建覆蓋基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組、表型組等多組學數據的農業(yè)大數據平臺，整合氣象、土壤、水文等環(huán)境數據和政府、涉農企業(yè)的相關數據，形成農業(yè)數據資源共享機制。建立健全農業(yè)人工智能標準體系，制定農業(yè)大模型、農業(yè)傳感器、農機機器人等領域的技術標準和安全規(guī)范，統(tǒng)一數據接口、作業(yè)規(guī)范等行業(yè)標準，打破“數據孤島”，提升系統(tǒng)兼容性。在保護數據隱私和知識產權的前提下，促進農業(yè)大數據的合規(guī)共享。
發(fā)展農業(yè)多模態(tài)大模型和智能體。農業(yè)多模態(tài)大模型是農業(yè)人工智能的重要突破方向。具備文本、圖像、聲音、視頻、多組學等多源異構數據理解和推理能力的多模態(tài)大模型是未來智慧農業(yè)的“中樞系統(tǒng)”，可大幅提升農業(yè)科研和生產效率。應重點加快育種大模型研發(fā)，構建大模型驅動的育種體系，支持“豐登”等國產大模型迭代升級和應用推廣。在農業(yè)多模態(tài)大模型的基礎上，面向農業(yè)需求場景，加快農業(yè)全鏈條智能體建設和落地。充分借鑒“AI科學家”技術，通過構建面向農業(yè)的科研智能體，加快探索大模型驅動的農業(yè)科研新范式，促進農業(yè)領域的“從0到1”突破。
構建面向農業(yè)的數字孿生系統(tǒng)。數字孿生技術通過構建與物理實體交互映射的虛擬模型，在信息空間中創(chuàng)建可計算、可控制、可預測的數字化鏡像，為農業(yè)領域的科學研究和精準管理提供全新范式。應加快構建面向農業(yè)的虛擬細胞、虛擬作物和虛擬農場系統(tǒng)，形成多尺度數字孿生體系。在虛擬細胞層面，整合多組學數據，構建作物生長發(fā)育的數字化細胞模型，為分子設計育種提供理論支撐。在虛擬作物層面，整合多組學數據、生長環(huán)境數據與動態(tài)表型組數據，實現作物從播種到收獲的全生命周期模擬，為復雜環(huán)境下的品種培育提供“虛擬試驗田”。在虛擬農場層面，打通“多源遙感感知—數字孿生建?！悄軟Q策”全鏈路，聚合遙感影像、作物表型和環(huán)境數據，構建1:1復刻的虛擬農場，實現科學管理、產量預測、災害預警、種植方案優(yōu)化等場景應用。
突破農業(yè)具身智能和世界模型。重點研發(fā)具備靈巧操作能力的農業(yè)機器人，突破柔性抓取、精準作業(yè)等關鍵技術，實現對果蔬、茶葉、中藥材等特色經濟作物的精細化采收。發(fā)展農業(yè)世界模型，構建融合視覺、力覺、觸覺等多模態(tài)感知的智能決策系統(tǒng)，使農業(yè)機器人能夠在丘陵、水田等復雜農業(yè)環(huán)境中自主感知、決策和執(zhí)行任務。推動農業(yè)機器人從“單一功能”向“多任務協(xié)同”演進，從“結構化環(huán)境”向“非結構化環(huán)境”拓展。
四、構建支持農業(yè)人工智能發(fā)展的政策體系
推動農業(yè)人工智能高質量發(fā)展，必須強化制度供給，完善支持政策，營造良好環(huán)境，確?！兑庖姟泛椭醒胍惶栁募谵r業(yè)領域落地見效。
加強頂層設計和工作統(tǒng)籌。 將農業(yè)人工智能納入國家新一代人工智能和農業(yè)農村現代化發(fā)展規(guī)劃，制定專項實施方案。建立跨部委協(xié)調機制，統(tǒng)籌農業(yè)、科技、工信、自然資源等部委的政策資源，避免重復建設和資源分散。發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，集中力量攻克農業(yè)人工智能領域的戰(zhàn)略性、基礎性、前沿性技術難題。
加強農業(yè)人工智能基礎研究。要研發(fā)具有國際影響力的農業(yè)人工智能算法和建成具有自主知識產權的軟硬件體系，必須加大基礎研究投入，支持多路徑技術探索和模型基礎架構創(chuàng)新，在農業(yè)專用傳感器、核心算法、軟硬件系統(tǒng)等環(huán)節(jié)取得突破。布局建設一批國家級農業(yè)人工智能實驗室，搭建行業(yè)共性技術研發(fā)平臺。積極支持面向農業(yè)場景的人工智能芯片攻堅創(chuàng)新與國產軟件生態(tài)培育，降低應用推廣成本，減少對國外技術的依賴，提升農業(yè)人工智能發(fā)展的自主可控水平。
健全農業(yè)人工智能的人才培養(yǎng)體系。基礎研究離不開人才支撐。當前，我國人工智能人才供不應求，而現有人才高度集中于互聯網、金融等高薪行業(yè)。大眾對農業(yè)的認知依然停留在傳統(tǒng)的資源密集型行業(yè)，忽視了當前我國農業(yè)已經在向技術密集型產業(yè)快速轉型。農業(yè)對高端人工智能人才吸引力不足，導致“人工智能+農業(yè)”復合型人才嚴重短缺。必須強化政策引導，實施農業(yè)人工智能人才專項，提供有競爭力的薪酬待遇和科研條件，吸引頂尖人才投身農業(yè)人工智能研發(fā)，培養(yǎng)一批既懂農業(yè)又懂人工智能的復合型領軍人才和創(chuàng)新團隊。同時，設立面向農業(yè)人工智能的人才評價體系，避免農業(yè)人工智能人才在農業(yè)和人工智能領域“兩頭不討好”。深化農業(yè)科研院所和涉農高校教育教學改革，以需求為導向加快新農科建設，推動人工智能與農學、生物技術、農業(yè)工程交叉融合，建立跨學科培養(yǎng)機制。
完善數據共享和算力保障機制。建立農業(yè)公共數據開放共享制度，制定農業(yè)數據采集、存儲、共享的技術標準和安全規(guī)范，在保護數據隱私和知識產權的前提下，推動育種數據、氣象數據、市場數據的合規(guī)共享。建設國家農業(yè)數據中心和區(qū)域算力中心，為農業(yè)人工智能研發(fā)提供算力支持。探索“政府建基礎設施、企業(yè)做場景應用、農民享技術服務”的可持續(xù)商業(yè)模式，降低中小企業(yè)和農戶使用人工智能技術的門檻。
強化應用場景推廣。實施農業(yè)人工智能應用示范工程，支持新型農業(yè)經營主體率先應用智能技術，發(fā)揮示范帶動作用。建立“面向產業(yè)征集需求、面向場景研究示范、面向用戶評價驗收”的攻關機制，確保技術研發(fā)貼近生產實際。健全人工智能應用場景建設指引、開放度評價與激勵政策，完善應用試錯容錯管理制度。培育農業(yè)人工智能應用服務商，發(fā)展“數據即服務”、“模型即服務 ”、“智能體即服務”等新業(yè)態(tài)，打造農業(yè)人工智能應用服務鏈。建立農業(yè)人工智能倫理規(guī)范和安全監(jiān)管體系，防范技術濫用和數據安全風險，確保算法決策的公平性和可解釋性。
深化國際交流合作。積極參與國際農業(yè)人工智能標準制定，提升我國在國際農業(yè)人工智能領域的話語權。加強與“一帶一路”沿線國家在智慧農業(yè)領域的技術合作，推動我國農業(yè)人工智能技術和裝備“走出去”，在全球農業(yè)現代化進程中貢獻中國智慧和中國方案。
責任編輯：經濟研究處
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