人工智能在农业领域中的实践与发展路径探讨

人工智能在农业领域的实践正逐步改变着传统农业生产模式，推动农业朝着智能化、精细化、可持续化领域转型升级。现阶段，人工智能已经被应用于农业种植、农业机械研发、病虫害防治、农产品供应与质量检测等领域。未来，随着人工智能技术优化升级，其将会在农业领域中发挥更多作用。因此，把握好人工智能在农业领域的实践情况、探索未来发展路径，具有较强现实意义。

一、人工智能在农业领域的具体实践

第一，人工智能技术被应用于农业种植管理活动中。现阶段，我国农业领域已经通过卫生遥感、无人机巡田、地面传感网络等，实现了实时监测土壤湿度、养分含量、作物生长状态，为精准种植决策提供了数据支持。例如，中联智慧农业在芜湖建立的数据采集体系，通过卫星、无人机、智能农机等多源数据整合，实现水稻种植全流程精准管理 [1]。第二，人工智能技术在农业装备领域的应用。现阶段，搭载 AI 的无人机驾驶拖拉机、收割机已经被投入到农业生产活动中，可实现 24 小时不间断作业。例如，极飞科技的无人机可在 4 分钟内完成 6 亩地水稻飞播，效率是人工的 50 倍。第三，人工智能技术在病虫害防治中的应用。通过人工智能算法精准识别农作物叶片图像，快速识别病虫害类型并推送治理方案。广州增城丝苗米基地利用人工智能摄像头识别稻瘟病，相比人工巡查效率提升数十倍。第四，人工智能技术在农产品供应链与质量管理领域的领域。人工智能高分辨率图像识别技术，对农产品的大小、颜色、瑕疵进行分析，并能够检测农产品农药残留、营养成本。例如，区块链技术在产品质量认定领域的应用，将产品来源、生产信息、运输信息等生成二维码，消费者可通过扫描检查农残报告 [2]。

二、人工智能在农业领域的发展路径

（一）夯实技术基础

人工智能技术在农业领域的应用潜力是十分巨大的，为推动其可持续发展及广泛应用，夯实技术基础至关重要。第一，优化和改进算法。随着农业数据的不断积累和各种情况的出现，需持续对智能算法进行优化升级。通过加入新的数据样本来优化参数和结构，以此提高算法精准性与适应性。例如，当出现新的病虫害疾病时，及时更新病虫害识别算法，确保人工智能可以精准和处理新病虫害疾病。此外，推动算法融合创新。例如，将农作物生长模型算法与病虫害疾病识别算法相融合，综合考虑农作物生长情况和病虫害情况，从而制定更加科学合理的作物管理方法。第二，加强基础设施建设，进一步提高各类硬件设备对农业环境的适应能力。如对现有农业智能设备更加防水、防尘、耐高温等性能，以便其更好适应高温、高湿、多尘等复杂的农业作业环境。此外，加强对硬件设备成本的管控，促使更多农民能够负担得起智能设备，推动人工智能在农业领域广泛应用。

（二）深化应用场景

推动人工智能在农业领域可持续发展，还需基于现有技术应用场景，进一步丰富人工智能应用场景的深度与广度。第一，农作物种植环节，除了利用人工智能实现智能播种以外，可以挖掘人工智能在土壤与作物分析领域的应用价值。充分利用人工智能图像识别技术，对种植地块的土壤样本进行扫描分析，精准判断土壤肥力、酸碱度等指标，为不同作物选择最为适宜的种植地块提供参考依据。例如，通过人工智能分析土壤中氮磷钾元素的含量，结合农作物生长需求制定个性化施肥方案。第二，挖掘人工智能在牲畜养殖场景的应用策略。利用人工智能实时监测技术，在养殖场安装传感器和摄像头，全天候监测动物行为和生理指标。例如，分析动物进食量、活动量、体温等数据，及时发现动物健康问题。如果通过智能监测发现某头猪进食量突然减少、活动量降低时，系统可自动提醒养殖人员对该猪进行详细检查。

（三）强化产业协同

第一，构建人工智能与农业产业协同平台，覆盖农业产业链条，实现数据共享与对接。例如，在平台上共享农业产业链上下游数据（如种子、土地流转、饲料、市场需求），对接外部数据（如天气、税收、补贴）等，为制定农业计划、调整农业结构、设计农产品市场营销策略等提供数据支持与科学引导。第二，构建适合人工智能等新兴数字技术应用的收益共享分配机制。例如，在人工智能与农业产业协同项目中，明确参与各方的收益分配比例，依据其在技术研发、生产应用、市场推广等领域的贡献度合理配置，激发核心企业动力。第三，建立产业协同风险承担机制，降低各参与方的风险。例如，对人工智能在农业领域应用过程中产生的技术风险、市场风险等，参与各方需按照一定比例共同承担风险。通过上述举措强化人工智能与农业领域的关联性，不断提升人工智能技术水平，促进农业现代化发展。

（四）加强政策支持

第一，明确农业领域战略发展方向，加强顶层设计。将人工智能纳入国家农业现代化战略体系中，分阶段明确发展目标。例如，到 2030 年实现主要农作物生产环节的智能化全覆盖，农业设施智能化水平达到国际先进水准等。第二，完善法律制度，保障数据安全。制定农业人工智能数据安全管理办法，明确数据采集、储存、使用、共享等权责边界。例如，规定土壤、气象等基础数据需经审批后才可跨境传输。第三，加强资金扶持。重点支持传感器研发、大模型训练、智能化装备生产等关键领域，设立专项基金。同时，鼓励社会资本参与到农业智能化基础建设中来，为人工智能在农业领域创新应用提供支持。

结束语：

综上所述，人工智能在农业领域具有多维度实践路径，是提升农业生产效率、降低人工成本，实现农民增收创收的重要手段，也是推动农业现代化建设与发展的重要驱动力。各地不仅要在农业各领域中加大对人工智能技术的应用力度，同时还要通过夯实技术基础、深化应用场景、强化产业协同、加强政策支持等措施，为人工智能在农业领域中探索发展路径，助力我国农业现代化发展，提升农村经济发展水平。

参考文献：

[1] 韩瑞利 . 加快推进人工智能在特色农业领域研究和应用 [N]. 华兴时报 ,2025-07-03(003).

[2] 李小玲. 智慧农业领域人工智能大模型的应用研究[J]. 中国农机装备 ,2025(06):81-83.