AI赋能农业：从云端智能到田间落地

温室内，喷雾机器人顺着轨道移动，将雾化药液均匀喷洒至叶片背面，让害虫无法藏身；牛栏里，"牛脸识别"系统实时监测每头牛只的健康状况，数据即时上传云端；蓝莓大棚中，AI算法24小时值守，一旦出现缺水、缺肥或风口未关等情况，系统立即发出警报……

人工智能正全面渗透田间地头。2026年中央一号文件明确提出，因地制宜发展农业新质生产力，推动人工智能与农业深度融合。政策机遇已至，AI能否真正为农业插上腾飞的翅膀？

从"传统劳作"到"智慧生产"

内蒙古和林格尔县的蒙牛嘉立荷生态牧场，与江苏连云港的东旺奶牛养殖基地，采用的是同一套"牛脸识别"系统。无需近距离接触，后台屏幕即可动态追踪牛脸信息，饮食、健康、行为数据清晰可见。

"这不是用于保险理赔的识别工具，而是智慧养殖的核心系统。"系统开发方寿光市翔天农业科技有限公司副总经理刘守城介绍。每头牛都拥有专属"数字身份证"，全天候监控，实现精准投喂。养殖数据直报农业、防疫部门，食品安全全程可追溯。项目实施以来，已覆盖超过7000头牛，饲料利用率提高25%，发病率下降20%。

京津冀地区的果蔬大棚里，AI同样在"保驾护航"。

河北卢龙县采葑农业基地，78座高标准智能温室集中连片。"我们全程按照有机标准种植蓝莓，养分供应、田间管理每个环节都需要精准把控。没有AI智能设备支撑，想要稳定控制产量和果品品质几乎不可能。"基地负责人陈磊表示。

大棚内遍布传感器，温度达标时风口自动开启；缺水、缺肥、设备异常时，系统即时报警。以前70多个大棚需要二三十人管理，每人最多负责两三个；现在仅需4到5人就能管理全部，日常巡查即可完成。

冷雾机、采摘机器人、蔬菜园艺机器人、生态氢水农业数字化大型设备……第二十七届中国（寿光）国际蔬菜科技博览会上，各类智慧化设备琳琅满目。潍坊科技学院"马家兴工匠人才创新工作室"研发展示的多款智慧农业机器人中，一款自动栽苗机器人格外引人关注。

第二十七届中国（寿光）国际蔬菜科技博览会上展示的栽苗机器人（4月20日摄）。新华社记者 徐速绘 摄

"取苗、栽苗、埋土，全是辛苦活。"潍坊科技学院人工智能学院副院长马家兴说，"我们为它配备了高精度视觉系统，能够筛选健康种苗，柔性移栽不损伤根系，解决了人工速度慢、伤苗多、标准不统一的问题，助力设施农业向规模化、标准化方向发展。"

从温室物联到AI决策，从单台设备到整体解决方案，"智慧生产"的蓝图正在各地徐徐展开。智研咨询数据显示，2017年至2025年，中国智慧农业市场规模从384.74亿元增长至1200亿元，年均复合增长率达15.28%。

从"技术投入"到"经济效益"

AI可以为农业赋能，但普通农户能否用得起、用得好？

河北科技师范学院数学与信息科技学院博士陈基亮指出，一套完整的AI系统，包括传感终端、边缘计算、决策模型等，初期投入相当可观。

多位受访者反映，一个具备完整环境数据采集、AI操作系统、可应对极端气候的"种植集装箱"，单套售价在20万元至30万元；在不含地租、水电、种苗等成本的情况下，配备物联网系统、传感器和智能灌溉、植保等设施的智慧大棚，建设成本在每平方米300元至1500元之间，不同地区价格存在差异。

短板不仅在资金，更在人才。

"村里从事农业生产的大多是老年人，他们仍然习惯按传统方式劳作。"华北地区一位合作社负责人说，他所在的村子，40岁以下的年轻人仅有50人左右，占全村总人口不足6%。

中国农业大学信息与电气工程学院副教授李想认为，当前农业经营主体仍以中老年为主，数字化操作和维护能力欠缺；深入基层、既懂技术又懂农业的青年人才严重不足，不少地方出现"设备买回来，说明书看不懂"的尴尬局面。

地形和数据同样"制约发展"。

我国山区丘陵面积大，作物种类繁多，小农经营仍占主导。河北科技师范学院二级教授张立彬指出，智慧农业在平原地区容易推广，但平原验证过的算法，应用到山地丘陵地区未必有效。

"数据以及配套的算法和智能装备，是行业更深层次的挑战。"山东农业大学农学院副教授陈国庆表示，农业生产周期长、环境复杂、区域差异大，高质量农业数据匮乏，制约了AI模型训练优化；许多农业AI应用仍停留在监测、识别和预警阶段，能够直接服务精准决策和自主作业的核心技术仍有待突破。

这是在第二十七届中国（寿光）国际蔬菜科技博览会上展示的农业用途机器人（4月20日摄）。新华社记者 徐速绘 摄

从"示范展示"到"规模应用"

寿光农控集团的"智慧农业全栈示范区"中，运作着"AI机器人+资深专家"协同作业体系。传统农技服务依赖个人经验和体力，而"AI机器人+资深专家"将40年"寿光模式"经验凝练为数字化内核，技术服务效率提升5倍以上。

巡检蔬菜的机器狗，也配备了"农事大脑"。"内置的农业大模型，将寿光40年种植经验转化为数字指令。"寿光农控智慧农业展区现场工作人员王怡红介绍。

从"示范展示"走向"规模应用"，业内专家发现，"让技术主动服务用户"比"让用户学习技术"更容易实现。

李想分析，要求患者直接读懂CT、B超报告很难，但医生能看懂并据此服务患者。同理，AI设备和算法的输出结果，应该交由农业技术人员、服务人员、农资销售人员，让他们更好地服务农民。农户只需知道"今天该浇多少水""这片叶子该打什么药"，无需深入理解农业大模型的训练原理。

陈基亮建议，应依托农技推广体系、社会化服务组织或第三方团队，将AI封装为"即用型服务"，引导青年技术人才下乡，负责安装、校准、维护，依据农时节点提供简明建议。

农业农村部关于落实《中共中央 国务院关于锚定农业农村现代化扎实推进乡村全面振兴的意见》的实施意见提出，大力推进智慧农业行动计划，拓展无人机、物联网、机器人等应用场景，支持有条件的地区在智慧农业建设上先行先试，培育一批智慧农（牧、渔）场。

陈国庆认为，未来农业AI的发展方向，是将农业机理模型、人工智能算法与智能装备紧密结合，构建"感知—决策—执行"闭环体系，实现从数据分析向生产力提升转变，真正推动农业生产方式变革。"解决了普通农户用得起、用得会、用得值的问题，'AI+农业'才算真正从'云'上落到了'地'里。"（记者叶婧、郭雅茹）