AI驱动农业数字化转型新路径

近年来，人工智能技术正深度融入农业生产、经营、服务及管理的各个环节。无论是智能农机装备、精准化植保作业，还是农业大模型应用、农产品在线交易，抑或是农业社会化服务平台建设，AI都在重塑传统农业的运作模式。

那么，人工智能相关政策是否切实推动了农业数字化进程？其内在作用机理为何？哪些城市更有条件分享政策红利？

针对上述问题，罗明忠与李元豪在《人工智能试验区政策赋能农业数字化：效应、机制与异质性》一文中，以国家新一代人工智能创新发展试验区政策为切入点，全面研判了该政策对农业数字化发展的实际影响。

农业数字化是推进农业现代化的关键路径。传统农业数字化主要依托数据采集、信息传递和流程管控，而人工智能的介入，则推动农业数字化迈向智能解析、精准研判与自动执行的新阶段。

在农业生产环节，人工智能可应用于土壤墒情监测、病虫害智能识别、作物产量预估、智慧灌溉调度及无人农机作业；在农业经营环节，人工智能有助于优化供需对接、市场趋势预判和农产品流通效率；在农业服务环节，人工智能能够助力农业社会化服务平台实现更精准、更智能、更贴合需求的服务升级。

由此可见，"人工智能 + 农业"并非单纯的技术嫁接，而是促使农业生产模式、服务模式和产业组织形态发生深刻变革的核心动力。

该研究将国家新一代人工智能创新发展试验区政策作为一项准自然实验，基于2011—2022年全国274个地级市的面板数据，分析政策实施前后各地农业数字化发展水平的变动情况。

在农业数字化测度层面，研究从三个层面搭建评价指标体系：

其一为农业数字基建，涵盖农村信息化普及率、农业气象观测站点等指标；

其二为农业产业数字化，包含农业科技研发经费投入、农业机械化程度、农产品在线交易规模等指标；

其三为农业数字产业化，涉及农村网络支付渗透率、淘宝村规模、农村居民数字产品及服务消费水平等指标。

在研究方法上，该文运用熵值法计算农业数字化发展综合指数，并借助双重机器学习方法识别试验区政策的因果效应。该方法的优势在于能够更有效地处理变量间潜在的非线性关联，从而提升政策效果评估的精确度。

研究表明，2011—2022年间，我国地市层面农业数字化发展水平总体保持增长态势，但城市间分化趋势加剧，且呈现一定的多极化格局。

从政策效应角度观察，人工智能试验区政策对农业数字化发展产生了显著正向作用。换言之，入选国家新一代人工智能创新发展试验区的城市，其农业数字化水平提升更为突出。

这意味着人工智能试验区政策不仅带动了人工智能产业本身的发展，还能通过技术外溢、场景延伸和产业融合等渠道，对农业数字化产生积极的外部效应。

研究还通过替换模型设定、更换机器学习算法、调整样本分割比例、控制同期其他政策干扰、纳入城市时间趋势项等多种方式进行稳健性检验，核心结论始终成立。这充分说明人工智能试验区政策对农业数字化的促进效应具有较强的稳健性。

该文进一步从"技术供给"与"服务应用"两个维度揭示了政策赋能农业数字化的作用机理。

路径一为农业技术创新。

人工智能试验区政策有助于推动人工智能技术、智能装备与农业应用场景的深度融合，加速农业技术革新进程。智能农机、精准植保无人机、农业物联网传感器、农业大模型等新兴技术与装备，为农业数字化提供了坚实的技术底座。

路径二为农业社会化服务。

农业数字化的推进既需要技术支撑，也离不开配套服务体系的有效承接。人工智能试验区政策能够促进农业社会化服务向数字化、智能化、全链条方向演进。例如，产前可提供智能装备租赁与数据采集服务，产中可提供精细化种植方案与技术辅导，产后可依托数字平台实现产销衔接与信息匹配。

由此可见，人工智能赋能农业数字化，既要回应"技术有无"的问题，也要解决"技术如何被农户及农业经营主体有效运用"的问题。

研究发现，人工智能试验区政策的效应并非均匀分布，而是呈现出鲜明的城市异质性特征。

从城市层级看，政策对特大城市的农业数字化促进作用更为显著，而对大中城市的影响则相对有限。这主要因为特大城市往往具备更完备的数字基础设施、更集聚的创新要素和更强的技术转化效能。

从数字鸿沟视角看，政策对数字鸿沟较小城市的促进作用更为突出。数字基础设施完善、互联网渗透率高、经营主体数字素养强的地区，更易于承接和转化人工智能政策红利。

从人工智能创新能力看，人工智能专利储备丰富、创新发展水平高的城市，更能有效推动人工智能技术在农业领域的转化应用。

从数字产业集聚度看，数字产业集群发展水平高的城市，能够依托产业基础和技术扩散效应，为农业数字化转型提供更有力的支撑。

这些发现启示我们，人工智能赋能农业数字化并非仅靠政策试点就能自发实现，还需要数字基建、产业根基、创新实力和服务体系的协同配合。

第一，加快拓展人工智能在农业领域的应用场景。 未来应着力推动智能农机、农业机器人、农业无人机、农业大模型等技术在农业生产全流程中的渗透应用，提高农业生产的精准度、智能化水平和运行效率。

第二，创新农业社会化服务发展模式。 应积极构建"AI + 服务"型农业社会化数字服务平台，为农业生产主体提供定制化、专业化、全周期的服务支撑，降低中小农户采纳数字技术和智能设备的使用门槛。

第三，推行区域差异化发展策略。 对于数字基础扎实、创新能力突出的地区，应重点推进人工智能在农业领域的深度应用与场景拓展；对于发展基础相对薄弱地区，则应优先推广投入成本可控、见效周期短、适配性强的轻量化人工智能解决方案，循序渐进地补齐数字基础设施和服务能力短板。

第四，关注"智能鸿沟"现象。 人工智能政策红利存在向优势地区集中的倾向。若忽视区域发展差异，可能进一步拉大不同城市间的农业数字化鸿沟。因此，政策设计既要激励先行地区积极探索，也要扶持薄弱地区增强承接能力。

人工智能正成为驱动农业数字化转型的关键引擎。本文研究证实，国家新一代人工智能创新发展试验区政策有效促进了农业数字化发展，并通过农业技术创新和农业社会化服务两大渠道实现赋能。

但与此同时，政策效应也受到城市规模、数字鸿沟、人工智能创新能力和数字产业集聚水平等因素的调节。未来推进"人工智能 + 农业"，既要注重技术攻关和场景创新，也要统筹服务体系建设和区域协调布局。

唯有让人工智能真正嵌入农业生产、服务和经营的具体实践，方能更有效地推动农业数字化发展，为农业农村现代化注入强劲动能。