人工智能作为新一代通用目的技术，具有普遍适用性和广泛渗透性，正与土地、劳动力等传统要素深度融合，以数据为支撑，促进农业高质量发展。近年来，从《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》印发实施，到《加快建设农业强国规划（2024—2035年）》作出系统部署，再到国务院印发《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》，顶层设计不断完善，农业数智化转型升级的制度框架与推进路径日渐清晰。
一方面，创新链、应用链、生态链协同发力。从创新链看，农业人工智能技术供给持续扩容。“十四五”期间，我国深入实施智慧农业行动，农情信息空天地智能监测等104项关键技术、大田作物表型机器人等62项整机智能装备取得突破；分区域、分品种建设116个国家智慧农业创新应用项目，累计推介30多项智慧农业主推技术，技术到位率达95％以上。从应用链看，场景创新沿产业链全环节渗透。农业农村领域“人工智能＋”行动不断推进，应用场景全链拓宽，粮食生产逐步迈向精耕“智”作，设施农业初步实现“数字种养”，全产业链加速“数转智改”。从生态链看，制度供给与协同机制日益健全。国家农业农村大数据平台、农业基础模型与算法开放平台加快构建，《智慧农业标准体系建设指南》发布，智慧农业创新大赛举办，农牧渔场智慧赋能计划启动实施，政产学研用协同创新生态逐步形成。
另一方面，数字基础设施与数据要素体系筑牢转型底座。经过多年发展，我国已实现“县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带”。截至2025年底，农村地区互联网普及率为69.5％，较2024年底提升2.2个百分点，数字鸿沟不断弥合。数据资源体系化建设迈出坚实步伐。农业农村大数据平台和农业农村用地“一张图”加快建设，汇聚农村承包地、农村集体经济组织、家庭农场等大量数据资源。应用“全农码”对农业农村各类资源、主体、产品统一赋码，深入推进数据资源汇聚治理和关联共享。“十四五”时期，农业生产信息化率从22.5％增至30％以上，农村网络零售额取得新突破，数据要素价值加速显化。
同时要看到，智慧农业应用多集中于大型企业和示范项目，中小农户参与度不高，成本偏高、商业模式待验证等约束犹存。深挖农业农村数字生产力，需把握好以下着力点。
一是结合产业发展实际有序推进。农业数智化转型需与农业产业发展具体情况相适应，宜在高附加值和资本密集型产业中优先突破。这些产业高投入、高产出，智能设备的边际收益足以覆盖改造成本。粮食等大宗作物附加值相对较低，转型节奏需根据数智化成本下降曲线科学研判，现阶段可优先在社会化服务组织等新型农业经营主体中示范应用，待技术成熟、成本下探后再逐步扩面。
二是坚持长期规划、基础先行，防止一哄而上。数智化转型是一项长期系统工程，不可能毕其功于一役。要保持战略定力，做好中长期规划，将网络覆盖、算力设施、数据采集体系等基础设施建设摆在优先位置，针对丘陵山区网络覆盖薄弱环节，通过共建共享基站等方式补齐短板。同时，加快统一数据标准和设备接口，打破“数据孤岛”，避免重复建设和资源浪费。
三是以数智化促进农业科技推广。技术到位率不高长期制约着农业科技成果转化，数智化是弥补农技推广短板的重要手段。智能诊断、遥感监测、大模型问答等工具，能够以低成本将专业知识送达千家万户。同时，还需加快建设“线上＋线下”融合的农业社会化服务体系，推动人工智能大模型嵌入基层农技推广服务，赋能技术到位率持续提升，让广大小农户共享数字红利。
四是不断完善数据要素市场化配置，释放乘数效应。数据要素价值实现有赖于产权界定、流通交易、收益分配等制度建设。需着力推进和深化农业农村公共数据授权运营和可信流通，开发面向生产决策、市场预警、金融保险等场景的数据产品，健全金融、人才等支撑体系，使先进技术更好转化为现实生产力。
（作者：韩昕儒，系中国农业科学院农业经济与发展研究所技术经济研究室副主任、研究员）
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