2023年9月，习近平总书记在黑龙江省考察时，提出“统筹推进科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业”；2025年2月，总书记在听取吉林省委和省政府工作汇报时，再次强调“统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业”。党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》将“四个农业”统筹发展纳入国家中长期发展规划，成为推动农业现代化的重要战略任务。而人工智能作为新质生产力的核心代表，正为“四个农业”的统筹发展注入前所未有的动能。明确人工智能赋能“四个农业”的实现路径，对于推动农业向精准化、智能化、高效化转型，加速农业强国建设具有重要的理论与现实意义。

　　近年来，我国智慧农业迅速发展，突飞猛进的人工智能技术凭借其数据处理、智能决策与自主学习的核心优势，构建起“感知-决策-执行”的智能闭环，推动农业向科技驱动、生态友好、品质卓越、品牌增值的方向跃迁。例如，智慧无人农场通过AI算法实现土壤养分精准检测、变量施肥与无人收割，大幅提升农业生产力与资源利用率。品牌农业方面，云南辛鹿咖啡借助AI挖掘消费趋势，实施精准营销，市场渗透率提升至45%，实现从原料出口到品牌引领的转型。此外，“北斗+5G”定位技术与AI算法结合，使农机能自主规划路径、自动避障。数据显示，我国农业无人机保有量已超20万架，无人机的作业面积超4亿亩，在喷药、播种等环节发挥重要作用。实践表明，AI技术正在重构农业生产体系，为“四个农业”发展提供了坚实支撑。正如国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》所强调，人工智能在农业生产管理、风险防范等领域的深度应用，将帮助提升农业生产经营能力和水平。

　　然而，必须清醒认识到，当前人工智能在农业领域的应用尚处于试验示范阶段，远未形成规模化效应，农业受益程度更远低于工业和服务业。我国一些智能农机应用仍处于起步阶段，与国际先进水平存在差距。人工智能赋能“四个农业”面临严峻现实挑战。

　　一是优质数据缺乏。大模型需有海量优质数据支持，但农业数据来源分散，涉及传感器、无人机、卫星及人工记录等多渠道，缺乏统一采集标准与整合机制，数据质量参差不齐。同时，“数据孤岛”现象普遍，各部门数据难以互通，限制了AI模型的训练效果与实际应用价值。

　　二是应用成本偏高。当前，多数AI农技系统服务于大型农场和企业，技术应用存在“高端不接地气、低端难以实用”的状况。高端智能装备价格昂贵，AI系统开发维护成本高，而农业周期长、比较效益低，高端智能装备往往超出小农户和中小经营主体的承受能力。智能农机虽能提升效率，但初始投入门槛偏高，短期难以形成可持续的商业模式。

　　三是应用场景碎片化。农业场景差异大、标准化程度低，现有AI应用多集中于单一环节，缺乏对“四个农业”的全产业链系统赋能。不同区域的作物、土壤、气候差异，进一步增加了技术适配成本；企业盈利空间受限，导致AI技术难以快速迭代和规模化推广应用。

　　四是科技支撑有待提升。目前，农业部分领域和生产环节的机械化尚未完全实现，智能化基础偏弱。广大农村普遍缺乏既懂AI技术又熟悉农业的复合型人才，导致已有智能技术下沉到田间地头存在难度。涉农高校的AI与农业交叉融合的跨学科课程体系相对滞后，无法完全满足农业智能化需求。

　　为破解上述难题，需从技术、数据、人才、场景与政策等方面协同发力，推动人工智能与“四个农业”统筹发展深度融合，加快农业强国建设步伐。

　　第一，聚焦技术适配，突破研发瓶颈。技术创新最终要服务农民。要针对“大国小农”国情，构建产学研用协同创新体系，研发模块化、标准化、便捷化、低成本的AI工具，让农民愿用、会用、乐用，让他们真正成为农业现代化的参与者和受益者。政府可设立专项基金，支持科研机构与企业联合攻关，重点开发适配不同动物、植物、菌类和不同区域的轻量级、“开箱即用”的解决方案，推动发展普惠型AI农业。加快智慧农场、智能育种等成熟技术的示范应用，形成试点先行、逐步推广的模式。2025年，浙江省发布低空农业AI数据生产管理系统、AIoT蔬菜全自动化水培种植等“人工智能+农业”十大实践案例，引领智慧农业发展，值得各地借鉴。

　　第二，聚焦数据治理，破解“孤岛”困境。完善数据治理机制是释放数据价值的前提。要加快制定全国统一的智慧农业行业标准，明确数据采集格式、设备接口协议等关键指标。夯实农业物联网、5G等基础设施建设，构建国家级农业数据共享平台，整合气象、土壤、市场等多源数据，形成“天地空”一体化的信息采集体系。通过政府购买服务、数据交易等方式，激励市场主体参与农业数据的采集与治理。建立安全监管机制，通过数据脱敏、权限管控等技术保障数据安全，防范算法歧视与泄露风险。

　　第三，聚焦“智农”培养，夯实人才基础。建设一支能够扎下来根、服务得好的数字农业人才队伍，是连接技术与实践、确保AI赋能成效的核心环节。创新涉农高校教育模式，设立AI农业交叉专业，开设智能装备、数据分析等课程。实施“头雁”项目与高素质农民培训，提升经营主体应用AI技术的能力。制定和落实职称评定、薪酬补贴等政策，吸引大中专学校、科研院所、互联网企业的数字人才进村入企。组建“科技特派员+乡土专家”“AI模型+人类专家”技术服务团，深度服务“四个农业”。

　　第四，聚焦场景创新，强化应用赋能。场景是新技术的试验场。要围绕AI驱动育种创新、智能装备应用、全流程管理优化等方向，推动农业全产业链智能化升级。以真实场景为目标，加速技术装备熟化，瞄准低成本、易操作方向，降低应用门槛。建设智慧农业创新区，突破智能育种、精准种养、质量管控等重点场景，创新“智能+绿色”与跨界融合消费场景，推广可复制的项目模式。结合农产品分级，支持运用AI溯源技术为名优特产打造“数字身份证”，探索数字资产化途径，提升品牌溢价。

　　第五，聚焦政策协同，优化制度环境。完善顶层设计，打破部门壁垒，健全AI农业政策支持体系，建立集约化、共享型的项目审批与资金激励机制，将补贴政策从传统农机向智能装备、AI服务延伸，降低经营主体应用成本。制定AI装备质量标准，规范数据使用伦理。还要厘清政府与市场边界，构建“有为政府+有效市场”的双轮驱动模式。可借鉴多省将农业智能技术列入招商引资清单的做法，尤其鼓励汇集数据算力等要素开展“市场+资源+应用场景”的定制化招商。

　　总之，人工智能融入“四个农业”统筹发展是一场涉及技术、产业、制度与人才的系统性革命。按照党的二十届四中全会擘画的宏伟蓝图，通过“五聚焦”协同推进，必能将人工智能技术优势转化为产业优势，让智能农业从“盆景”变为“风景”，最终实现农业强、农村美、农民富的乡村全面振兴目标。

　　（作者单位：安徽大学中国乡村振兴研究院）