推動農業現代化發展具有顯著的經濟、社會、環境、科技、文化價值，它不僅是保障國家糧食安全、促進農民增收和農村繁榮的基礎，也是推動經濟社會全面協調可持續發展、實現鄉村振興戰略目標的重要途徑。人工智能（Artificial Intelligence, AI）為農業現代化發展注入了強大的科技動力，正深刻改變農業的科技創新、生產、銷售及經營組織方式，是推動農業新質生產力打造與高質量、可持續發展的重要手段。

一、制約農業產業現代化發展的主要問題

目前，我國農業現代化發展存在組織化程度不高、科技與創新能力欠缺、數字化體系建設不完善、財政投入與制度建設不足及資源限制與生態環境壓力等問題，這些問題嚴重制約著農業現代化發展進程。

（一）農業產業組織化程度不高，一是產業鏈條短、附加值低，初級農產品占比大，產業鏈條延伸不足，附加值難以有效提升。二是農業組織化程度低，農業勞動力素質不高，高素質勞動力的需求與實際供給之間存在缺口，農業經營主體組織化、專業化水平不高，市場談判力弱，難以實現規模效應。三是農業綜合服務體系建設滯后，尤其是在農業生產性服務、災害預警與應對、金融與保險服務覆蓋等方面，不能有效支撐現代農業的快速發展需求。

（二）農業科技與創新能力欠缺，一是科技研發投入不足，農業科研投入占農業總產值的比例相對較低，限制了農業科技創新的力度和速度，農業科技研發能力相對較弱，新品種、新技術、新裝備的研發和推廣速度較慢，難以滿足現代農業發展需求。二是科技成果轉化率低，科研成果與農業生產實踐結合不緊密，轉化應用鏈條長、效率低，先進技術難以迅速轉化為現實生產力。三是科技服務體系建設不完善，農業技術推廣體系覆蓋面有限，技術服務人員數量不足，服務質量不高，難以滿足農民對科技知識和技能的需求。

（三）數字化體系建設不完善，一是農業數字化、智能化程度不足，農業大數據、物聯網、人工智能等先進技術在農業生產中的應用尚不廣泛，影響農業精準管理和決策效率。二是上下游數據不連通導致產業鏈條割裂，農產品生產、加工、流通、消費等各環節信息無法有效互聯互通，導致供需失衡、價格波動大、庫存積壓等問題。三是缺乏有效的市場信息支撐，農業經營者無法及時準確地獲取市場需求、價格動態、技術更新等重要信息，影響其生產決策，容易造成農產品“增產不增收”現象。

（四）財政投入與制度建設不足，一是公共財政投入不足，國家對農業的直接補貼和基礎設施建設投入相對較少，相較于歐美和日本等發達國家還存在一定差距。二是政策連續性與穩定性不夠，農業政策調整頻繁，有時缺乏長遠規劃和穩定性，影響農民和農業企業的預期和投資決策。三是土地流轉市場不規范，流轉機制不健全，農村集體產權制度改革滯后，集體資產產權不清、收益分配不公等問題制約了適度規模經營的發展。

（五）資源限制與生態環境壓力，一是耕地資源緊張，土地質量退化，土地碎片化嚴重，影響農業規模化、集約化經營，水資源總量不足，分配不均，加上農業灌溉設施老化，導致農業用水效率低下。二是農業面源污染問題突出，過量使用化肥、農藥導致土壤質量下降，水體富營養化，影響農產品質量和農田生態系統健康。三是全球氣候變化帶來極端天氣事件增多，農業生產面臨更大的不確定性，如干旱、洪澇、病蟲害頻發等，影響農業產量和穩定性。

二、加快推動人工智能賦能農業現代化發展的對策建議

隨著人工智能技術的創新發展與日趨成熟，在農業、工業、服務業等各個領域都將扮演越來越重要的角色，通過與實體經濟深度融合，形成“AI+X”的新模式，推動產業深度轉型升級，已成為打造產業新質生產力的重要途徑之一。通過人工智能在現代農業中的深入應用，可以有效促進農業生產及經營組織方式的轉型升級，優化農業要素資源配置，提高農業生產效率和產品質量，實現農業現代化、高質量和可持續發展。

（一）建設農業人工智能基礎設施與公共服務平臺

一是進一步加強農業人工智能基礎設施的建設，推進農業物聯網、5G、衛星通信等基礎設施建設，為農業人工智能應用提供穩定、高速的信息傳輸通道。

二是建設和優化農業領域內的信息采集、傳輸、處理、分析和服務等軟硬件設施，推動構建農業人工智能公共數據平臺，整合各類農業數據資源，提供數據開放共享、計算分析等服務，建設農業人工智能開放創新平臺，提供算法模型、軟件開發工具包、實驗環境等資源，降低創新門檻。

三是推廣使用物聯網、遙感衛星、無人機、智能傳感器等技術，實時、精準地收集農田環境、作物生長、農業機械等多維度數據，通過政策引導、技術支持等方式提高數據采集的全面性和準確性。

（二）推動農業人工智能關鍵技術研發與應用示范

一是推動農業人工智能技術的研發、應用與產業化進程，加大對農業領域人工智能技術的研發投入，組織科研機構、高校、企業等多方力量，針對農業人工智能應用的關鍵技術難題，如復雜環境下的感知與識別、大數據分析與決策、自主導航與控制、跨域數據融合等，開展聯合攻關。

二是結合我國農業實際需求，圍繞種植業、畜牧業、漁業等主要農業領域，以及育種、種植、養殖、病蟲害防治、采收、加工、倉儲、物流、銷售等全鏈條環節，選取農業人工智能技術應用的重點領域與場景。優先支持具有重大影響、顯著效益、廣泛適用性的應用場景，如智慧農場管理軟件、智能農業機器人、智能農機裝備、智能決策系統與智能顧問等。

三是在全國范圍內選擇一批基礎條件好、示范效應強的農業產區，建設農業人工智能應用示范基地與創新試驗區，探索新型組織模式、商業模式、政策制度及綜合技術解決方案，為大規模推廣應用積累經驗、趟出路子。建立農業人工智能技術應用效果評價體系，對示范項目的經濟、社會、生態效益進行全面、客觀、科學的評估。

（三） 強化農業人工智能人才培養與產學研合作體系

一是實施農業人工智能人才培養計劃，在前期基礎好的高校開展試點，增設相關專業或課程，培育既懂農業又懂人工智能技術的復合型高端人才。建立農業人工智能應用培訓體系，通過線上線下相結合的培訓活動，提升農業從業人員的人工智能技術應用能力。

二是鼓勵高校、科研院所、企業等多方合作, 建立農業人工智能創新聯盟或產業技術研究院，協同開展關鍵技術研究與開發適合農業應用場景的人工智能技術和產品，共同開展成果轉化與示范推廣。

三是參與全球農業人工智能領域的國際組織、標準制定與科研合作，國外先進的智慧農業發展經驗，加強國際技術交流與合作，引進先進技術和理念，提升國內農業人工智能的國際競爭力。

（四）加大政策支持和資金投入

一是推動制定國家或地區層面的農業人工智能發展戰略，明確發展目標、重點領域、關鍵任務及時間節點，為相關工作提供頂層指引。設立專項基金，支持農業人工智能基礎研究、關鍵技術攻關、產品研發、示范應用等各環節。

二是出臺相應的政策和標準，引導和規范農業人工智能技術的研發和應用，確保技術的健康、安全、有序發展，鼓勵企業和科研機構進行智慧農業相關技術的研發和應用。針對農業人工智能的關鍵技術與應用場景，設立一批國家或地方試點工程，給予政策、資金、技術等全方位支持。提供財政補貼、稅收減免等激勵措施，降低智慧農業技術的研發和應用成本。

三是進一步制度化明確農業數據的所有權、使用權、收益權等權責關系，建立健全數據共享機制與激勵措施，鼓勵企業及機構積極參與涉農數據建設與共享開放

作者：楊恒

農小蜂數智云-專注農業產業研究、數據分析、涉農政策。