政策技术双驱动 我国人工智能+农业正从“试点示范”迈向“规模化推广”

一、人工智能+农业是现代农业发展新兴趋势，具有智能化管理、精准化操作、高效化生产及可持续发展特点

当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，以人工智能为代表的新一代信息技术加速创新，正在以前所未有的速度，全方位融入经济社会发展的各个领域，为中国式现代化注入新动能。在这一背景下，农业领域也不例外，目前正与人工智能不断加深融合。

根据观研报告网发布的《中国人工智能+农业行业现状深度研究与发展前景分析报告（2025-2032年）》显示，人工智能+农业，即人工智能与农业的深度融合，是现代农业发展的新兴趋势，其主要是运用人工智能、物联网、大数据等先进技术，对农业生产全过程进行智能化管理，实现农业生产效率、资源利用效率和农产品质量的全面提升。人工智能在农业领域的深入推进，不仅能为农业稳产增产提供切实可行的技术抓手，更从根本上夯实了我国粮食安全的底层支撑能力。长远来看，这一趋势将有力推动我国从“农业大国”向“农业科技强国”加速迈进，为农业现代化注入持久动力。

资料来源：公开资料，观研天下整理

目前人工智能+农业正以其智能化管理、精准化操作、高效化生产和可持续发展的特点，引领我国现代农业迈向新的发展阶段。

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二、“人工智能+”行动意见为农业领域注入一剂强心针，我国农业正式进入AI驱动新阶段

近年来，国家及地方密集出台了一系列政策措施，旨在推动人工智能与农业的深度融合，以满足现代农业发展的迫切需求。这些政策不仅明确了以人工智能为代表的新一代信息技术在智慧农业发展中的关键作用，还强调了推进农业数字化改造的重要性。如2025年两会中，《政府工作报告》指出我国人工智能等领域的创新能力进一步提升，并将“持续推进‘人工智能+’行动”作为2025年政府工作重点任务。

随后2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为农业领域注入一剂强心针。《意见》为人工智能+农业指明了行动方向：一要加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。二要大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。三要加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。

当前在全球人口持续增长与气候变化加剧的双重压力下，传统农业生产模式面临前所未有的挑战。而此次，国务院发布的“人工智能+”行动意见，将农业置于与工业、服务业同等重要的战略地位，标志着农业智能化正式上升为国家战略，同时也标志着我国农业正式进入AI驱动的新阶段。

人工智能+农业相关政策（部分）

资料来源：公开资料，观研天下整理

在国家政策的引导下，地方层面也迅速行动，纷纷出台配套措施推进“人工智能+农业”落地。如浙江嘉兴为例，当地发布的《嘉兴市推进“人工智能+”行动计划（2025—2027年）》指出，推进“人工智能+现代农业”。大力发展智慧农业，鼓励农业领域企业建设温度、雨水、太阳辐射等智能监控系统，利用人工智能模型提升生物育种、病虫害监测预警、农产品追溯管理等能力。广西壮族自治区出台《进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的实施意见》，将农业人工智能发展作为重点任务之一。

三、技术不断突破，为人工智能+农业发展夯实基础

人工智能+农业技术包括卫星遥感系统、传感器以及大模型、5G、云计算等。近年卫星遥感、5G、大数据以及人工智能等技术的不断突破，为农业向智能化方向发展夯实基础。

如卫星遥感系统方面：卫星遥感系统是获取地面数据的重要技术手段。基于遥感技术能够快速且精准获得种植面积、作物生长情况、旱涝情况、病虫害情况及土壤墒情等空间和作物周边环境的信息。自2010年以来，在高分辨率对地观测系统重大科技专项及国家民用空间基础设施等重大工程的牵引下，我国遥感卫星取得多项重要突破，涉及高空间、时间、光谱分辨率，长寿命，高可靠性，高速数传等一系列关键技术。

目前我国遥感卫星的发展呈现出六大显著特点：一是空间分辨率与光谱分辨率的持续提升，尤其是光谱分辨率已达到纳米级别；二是感知时段的不断扩展，从白天到夜间，实现全天时、全天候的观测能力；三是感知对象的拓展，从静态物体到动态过程，从二维监测到三维立体感知，极大地增强了卫星的应用范围；四是应用领域的拓宽，从传统的科技应用到产业化应用，从大范围群体应用到满足个体需求的定制化服务，遥感技术正在全面适应人类社会的多样化需求；五是空间尺度的延伸，通过空、天、地一体化发展，形成全面的感知体系；六是技术集成化发展，特别是在通导遥一体化系统的构建下，遥感卫星的整体功能得到显著提升。

传感器方面：农业传感器是实现农业信息化的基础，土壤、温度、湿度、光照、图像、光谱等多种传感器组合在一起，使得农情感知的信息种类覆盖更加准确。通过传感器的使用，可以获得多维数据，并从多方面对农作物进行实时监测，进而辅助决策。云计算通过算法和分析系统，使各类“数据孤岛”相互联通，为农作活动提供指导，实现农业“云”上现代化升级。

5G方面：5G凭借其低延时和大带宽特性，为农业数据的即时传输奠定了可靠基础。我国是全球首个基于独立组网模式规模建设 5G 网络的国家，从 2019 年我国 5G 正式商用以来，5G 网络正处于基础设施大规模建设期。截至2024年底，我国5G基站为425.1万个。

数据来源：工业和信息化部，观研天下整理

人工智能方面：人工智能大模型技术的突破则进一步推动现代农业迅猛发展。人工智能能够迅速处理和挖掘海量数据，并通过深度学习和训练，为农情决策提供指导和预测，在农业的多个领域均有广泛应用。比如在植保环节，人工智能大模型依托历史病虫害数据，对病虫害趋势作出更为精准的研判与预警，助力植保人员及时掌握虫情动态，从而精准制订防控策略；在畜牧环节，通过识别技术追踪和监控动物行为、生长情况，对牲畜进行精准管控；在育种环节，人工智能大模型与生物技术相结合，基于海量育种数据分析，可对优质基因进行挑选，模拟育种和配种，加速整个育种过程，降低成本和育种失败的风险。

四、政策与技术双驱动下，我国“人工智能+农业”应用场景不断扩大

得益于政策与技术双驱动，当前我国人工智能正在农业领域加速应用，农业智能终端设备不断上新、用智能农机实现无人化种地、植物工厂可智能调温灌溉、数智管理平台将乡村和农田数据汇入“一张图”管理、采摘机器人和巡田机器狗相继投入应用……利用人工智能（AI）种地，正从构想变为现实，深刻重塑农业的生产结构和逻辑。

如在生物育种领域，人工智能能够帮助科研人员进行基因组序列预测基因表达调控，从而实现定向育种和生长预测。如中国华大基因（BGI）通过AI和基因组测序技术，迄今已发布小麦、玉米、土豆、鹰嘴豆、生菜等全世界60%常见作物的基因组数据，完成超过20万份全球重要作物种质资源的数字化，持续开发多种高产、抗病的水稻品种；凌恩生物旗下盈飞生物团队助力广东省某研究院录入上千例水稻SNP芯片数据信息，成功构建水稻全基因组SNP标记分子育种云平台，基于此平台应用已成功实现育种周期减半；在海南南繁基地，科研人员通过AI分析水稻DNA序列，大幅提升育种效率；隆平高科研发的AI育种平台，成功将水稻育种周期从8年缩短至3年，2025年将推出50个抗逆新品种，实现在作物抗逆性、产量提升等领域的弯道超车；大北农的AI育种平台同样取得突破性进展，将玉米制种效率提升40%，这类技术突破不仅打破国外垄断，更使我国在种源安全上掌握主动权。

与传统育种依赖经验不同，人工智能育种通过基因组学数据建模，可将新品种研发周期从8-10年缩短至3-5年，成功率提升40%以上。以水稻为例，2024年中国农科院联合头部企业开发的“智能基因编辑平台”，已成功筛选出耐盐碱、抗倒伏的超级稻品系，亩产突破1200公斤，较传统品种提高30%。

在种植方面，智慧种植主要通过传感器监测农田温度、湿度、光照、风速等参数，并将信息实时传输给智算设备，后者结合历史气象数据、土壤条件和作物生长周期等确定最佳播种时间和灌溉策略。例如，全国首个农业类AI实验室（广东农业AI实验室）最新落地了“农博智问”智慧平台，其依托人工智能大模型与物联网设备实时监控作物生长环境，并结合AI算法生成最佳管理策略，实现精细化种养。目前，该平台已支持水稻、兰花、荔枝等10余个品类，针对每个品类的特性，提供智能化管理方案。中国中化首发农业种植AI大模型“iMAP”，首创“作物机理×大模型×智能体”融合AI系统，让智能种植决策更加科学、可信，因地制宜匹配不同的区域和作物。

在防虫害领域，智慧防虫害主要通过植入高清摄像头，将病虫害数据上传至智算中心，并利用AI图像分析技术快速识别病虫害种类，进而统计病虫害发生情况，有效缩短病虫害防治时间。例如，河北平山产业园引入多盏智能虫情测报灯，通过内置的高清摄像头和红外诱虫技术，能够实现24小时不间断捕捉虫害样本，快速形成详细的虫情图像数据库；河南云飞科技公司利用人工智能图像识别技术已经具备实现快速虫脸识别能力，目前该虫脸数据库已收集超过1000万张图片，覆盖110种病虫害，识别准确率在90%以上。

在作物采收领域，人工智能可以通过视频传感器与农业机器人进行连接，将农产品生长情况如外观、颜色、大小等特征上传至智能控制系统，利用图像识别技术，判断农产品是否成熟，是否达到批量采摘标准。例如，山东邹城草莓产业示范园引进一批采摘机器人，能够根据果实成熟度智控系统及时完成草莓的自动采摘，再经由质量检测系统按不同等级自动分拣，最大限度保证了果蔬的新鲜度和产品质量。

在动物个体识别领域，我国是全球最大的猪肉生产和消费国，每年近7亿头生猪出栏，自给自足率达到了95%。根据数据统计，我国猪肉的生产成本明显高于美国等国家，生产一公斤猪肉所需的饲料成本是美国的两倍，单位猪肉生产所需劳动力成本大约是美国的四倍。为了解决养殖业供需和成本问题，近年来国家一直在探索科学养殖、AI养殖道路，其中动物个体及其行为识别是人工智能在养殖业的重要应用。实时掌握大量牲畜的生长情况、健康状况，才能保障稳定的出栏率和品质溯源，保证肉制品安全，防止疫病扩散。通过计算机图像和声音识别技术，以及海量历史数据的深度学习和挖掘，AI有能力实现对动物个体的精准识别，将牲畜的生长情况转化为数据，以便养殖场实时掌握。

例如农信互联建立的数智猪场一体化产品“猪联网”，打破产业链上下游信息不对称，进一步推动农业产业链条数字化。“猪联网”构建起猪管理（猪场SaaS）、猪小智（猪场AIoT）、猪交易（投入品采购+生猪销售+网络货运）、猪金融（产业金融）、猪服务（在线问诊、行情资讯、猪场大脑）五大体系，将猪场养殖从生产、放养、育种、管理到物资购买、成本核算，再到运输、销售，全方位进行链接，由平台统一管控。

在农产品物流领域，智慧仓储主要通过数智化调度来匹配不同类型农产品的差异化仓储环境，并根据实时库存进行智能化调节，最大程度利用仓储空间，减少农产品在储藏物流环节的损耗。例如，水果零售龙头企业“百果园”开发了智能仓储管理系统（WMS），可以即时捕捉每一颗水果的详细信息，包括品名、重量、入库时刻等，并全程跟踪库内流转与精细分装的每个环节，实现对配送全过程的标准化管理。京东物流打造的“产地仓+干线冷链+城市配送”网络覆盖90%的县域市场，大幅降低农产品损耗。拼多多的“农地云拼”模式将芒果、荔枝等生鲜产品的流通成本降低30%，复购率提升至65%。

在农用机械领域，人工智能等技术的融合发展，让智能农机尤其是农用无人机、农业机器人和自动驾驶农机的发展迈入新的阶段。相比传统飞机和人工喷洒，搭载AI和智能摄像头的无人机可以在进行农业喷洒作业的同时对农田作业信息进行采集和监管，根据农作物的长势，进行自动精准喷洒，从而减少对环境的污染和对农作物的不良影响。如隆平高科推出的超级拖拉机I号打破国外垄断，实现厘米级作业精度。江苏盐城的北斗导航无人插秧机、山东寿光的智能蔬菜大棚等示范项目，通过智能传感器实现精准灌溉，使水肥利用率提升40%，产量增加15%。极飞科技的“农田守望者”巡检机器人通过激光雷达与AI导航，可在复杂地形中识别作物长势并定点施肥。大疆农业发布了搭载有AI和AR功能的T100农业无人机，能够自动识别作业中遇到的障碍物并保存进地块信息，提升同地块作业效率。

在农业服务领域，人工智能已实现AI技术指导、AI营销分析、AI客户服务、AI网络直播等技术、产品和商业模式创新，破解农业产销链条长期存在的信息不对称难题。例如，阿里巴巴与广西灵山等地合作，研发出荔枝”全周期生长模型”。该模型基于阿里云人工智能平台，融合图像识别、数字孪生等技术，能够提前3个月预测荔枝的产量和上市时间。不仅可以解决荔枝生产的“大小年”问题，还能为农户提供更为精准的销售策略建议。

此外，在土壤治理领域，人工智能可以进行土壤状况监测和缺陷分析，从而对种植活动进行精准指导；在农田灌溉领域，人工智能灌溉装备可实现自动灌溉、按需灌溉、节水灌溉，实现资源节约、生产增效；在农业气象领域，人工智能基于气象大数据和机器学习，能够提高中长期预报的准确度和提供分钟级别降水预报服务，为农业减灾和保险理赔提供科学可信的数据支撑；在畜牧水产领域，人工智能能够实现智能化投料喂料、环境调解、废弃物搜集利用、活体识别等。

总体来看，当前我国人工智能+农业正从“试点示范”迈向“规模化推广”。其中，东部沿海地区是应用高地。目前浙江省已建成200个数字农业工厂，其中海盐县的“5G+智慧稻田”项目，通过无人收割机与云端管理系统，实现亩均人力成本下降40%。中西部地区正在加速追赶。四川省通过“数字农业产业园”建设，2024年带动农产品线上销售增长52%，攀枝花芒果通过直播电商实现溢价25%。江西瑞昌的高标准蔬菜示范中心，引入AI病虫害监测系统后，农药使用量减少45%，西红柿商品果率从70%跃升至92%。不过，当前西部地区智能农机覆盖率仅15%，与东部差距显著，亟需财政补贴与基建配套双管齐下。

五、人工智能+农业总体仍处于起步阶段，融合发展水平还不够高

作为现代农业发展的重要趋势，“人工智能+农业”具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力，但当前，受我国农业特点、农业产业特质、政策供需匹配等多重因素影响，相对于制造、金融等领域，人工智能在现代农业领域中的应用总体仍处于起步阶段，融合发展水平还不够高，市场仍存在技术应用不够成熟、市场渗透率仍然不高、经济效益存在不确定性、金融服务供给不完备等问题。根据《中国数字乡村发展报告（2022年）》，我国农业生产信息化率为25.4%，还有很大提升空间。

目前我国人工智能+农业发展问题

资料来源：公开资料，观研天下整理(WW)