AI赋能农业，如何走出
"建得起、养不起"怪圈？

文 / 迟亮 张亦弛 郑泽平 周涵洁 | 转载自农民日报2026年9月30日

近一年来，人工智能（以下简称"AI"）与农业的融合明显提速。2026年中央一号文件明确提出"促进人工智能与农业发展相结合，拓展无人机、物联网、机器人等应用场景"，这是无人机、机器人首次写入中央一号文件；2026年9月，国务院印发《加快农业农村现代化"十五五"规划》，专章部署"推进人工智能运用和智慧农业发展"，中央网信办、农业农村部、工业和信息化部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》。

从"支持发展智慧农业"到"促进人工智能与农业发展相结合"，表述之变折射的是定位之变——AI已从单点示范的技术工具，升级为贯穿农业全产业链的战略支撑。目前，我国农业科技进步贡献率超过64%，农业生产信息化率已超过30%，30余万架植保无人机年作业面积突破4.6亿亩，116个国家智慧农业创新应用项目分区域、分品种落地，16个"人工智能+"行动典型场景覆盖育种、种养、加工、销售各环节。据行业机构预测，2026年我国智慧农业市场规模将突破1340亿元，AI正成为培育农业新质生产力最为活跃的因子。

然而，越是加快布局，财政压力越是凸显。农业AI具有"高前期投入、长回报周期、强公共属性"的鲜明特征：算力、数据集、观测网络、智能装备样样要钱，而农业生产的分散性、季节性又决定了投资回报来得慢。

更值得注意的是，2026年被业界称为"AI智能体应用元年"，大模型、智能体、具身智能装备迭代极快，地方若继续沿用"财政直补、一次性采购"的老办法，很容易陷入"建得起、养不起、用不久"的困境；一些地方重硬件轻数据、重建设轻运营，设备闲置、"数据孤岛"并存，反而造成财政资金的低效沉淀。如何在有效缓解地方财政压力的同时，加快辖区内农业数智化建设步伐，成为地方政府亟待破解的关键命题。

对此，地方政府应未雨绸缪，从以下三方面提前为AI赋能农业生产布局，多措并举夯实农业现代化根基。

一、健全多元主体参与机制，以"财政撬动"替代"财政兜底"

这是引导社会资本参与涉农数智化建设的核心路径。由于涉农数智化建设具有多元受益属性，必须在强化政府引领作用的基础上构建"政府主导+社会协同"机制，通过投入资金多源化有效降低政府财政负担。

一方面，激发内生动力，有效组织农业生产者仍是首要任务。组织化程度直接决定着涉农数智化建设成效——通过提升新型农业经营主体的协同能力，不仅能优化生产效率，更有助于搭建科学的利益分配与风险共担长效机制，从而充分激发农业生产实际出资主体对涉农数智化建设的长远规划意识与持续投资意愿，构建起稳定的建设主体架构。

另一方面，要把着力点从"买设备"转向"买服务"。当前，"农业即服务"模式快速兴起，农户无需一次性投入巨资购置智能装备，而是通过按亩付费、以租代售、分时租赁获得植保飞防、变量施肥、智能巡检等服务。地方政府应顺势而为，把有限的补贴资金从"补建设"转向"补作业、补成效"，用作业量和服务农户数说话，让财政资金四两拨千斤。

与此同时，要用好信贷、担保、保险等金融工具，并抓住公共数据资源开发利用的机遇，探索涉农数据确权、估值与质押融资，把田间数据从"沉睡资源"转化为可变现资产，为轻资产的涉农AI服务商打开融资通道。在试点选择上，应优先在农业基础好、市场区位优的县市先行先试，重点在智能农机协作平台、农业低空经济、AI智能体托管种植、智慧农（牧、渔）场等市场化程度高的项目上，探索创新收益分配与风险分担模式，切实增强运营商、互联网企业及金融机构等社会资本的投资意愿。

二、推广标准化生产，是降低财政投入强度的"省钱之道"

标准化生产是AI赋能农业的基础，更是降低财政投入强度的"省钱之道"。各级政府若期望AI赋能农业经济发展，必须提前在辖区内开展农业标准化体系建设。

首先，只有标准化才能为涉农AI模型训练提供高质量数据。大模型竞争归根结底是数据竞争，国务院《加快农业农村现代化"十五五"规划》明确要求"建设大规模、多模态、高质量数据集，完善数据标准和规范"。通过政策引导使农业生产各环节执行统一操作规范，才能系统性生成结构化、可机读的数据；否则，分散经营造成的数据碎片化会成倍推高模型训练成本，财政投入也将事倍功半。

其次，标准化可有效降低智能终端设备的落地门槛。统一技术接口与应用场景，才能让无人机、机器人、传感器、大模型真正"即插即用"，避免各搞一套"土标准"带来的重复建设和适配成本。2026年6月，农业农村部归口管理的8项农业人工智能行业标准获立项，覆盖智能装备、作物智能监测、农业农村大模型等领域，地方应主动对标国家标准、行业标准，让一次投入、多方复用成为现实。

最后，标准化是分级奖补的依据。《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》首次提出建立智慧农（牧、渔）场数字化场景认证体系，地方可据此把"感知—决策—执行—数据闭环"的能力分级量化，按级奖补、精准滴灌，推动农业生产模式从"个体经验"向"数据驱动"转型，以边际成本递减效应加速农业现代化进程。

三、打造差异化品牌，是实现农产品溢价的前提

打造差异化品牌是利用智能营销体系实现农产品溢价的前提。良好品牌能为智能营销体系提供信任背书与内容抓手，同时为AI驱动的各类新业态提供坚实的价值支撑。例如，高市场认可度的农副产品在利用AI进行精准推送或开展虚拟主播营销时，更易获得消费者信任与青睐，从而显著提升营销转化效率。

需要看到的是，品牌建设已不再是"吆喝"层面的事。农业农村部印发的《全国农产品产地市场体系发展"十五五"规划》明确提出"推进'人工智能+'农产品流通发展"，加强农产品消费大数据分析与生产端反馈应用，打造面向市场、数据驱动、高效协同的智能供应链。这意味着，AI可以把消费端的偏好实时反馈给生产端，实现"以销定产"，既减少滞销带来的资源浪费和财政兜底压力，又让好产品卖出好价钱。2025年全国农村网络零售额已突破3万亿元，较"十三五"末增长67.6%，线上渠道为品牌溢价提供了广阔舞台。

因此，尚有余力的地方政府应前瞻性布局，积极引领农企、合作社等经营主体，将农副产品品牌建设与AI技术深度融合，探索"AI+品牌溯源""AI+内容生成"等应用，并积极参与区块链溯源认证和智慧农（牧、渔）场场景认证，用可验证的数据为品牌背书。上述举措不仅能实现本地优质农副产品的"跨区量价齐升"，更能系统性培育出具有市场号召力的农业品牌，并最终凭借品牌价值与流通效率的双重提升，加速实现农产品溢价。

需要指出的是，破解财政瓶颈，归根结底要处理好"政府有为"与"市场有效"的关系。政府把钱花在标准、数据集、基础设施和联农带农机制上，把经营性环节交给市场，把运营成本摊薄到服务之中，才能真正走出"财政背包袱、设备睡大觉"的怪圈。同时也要守住一条底线：在引导社会资本和数据要素下乡的过程中，应通过明晰的数据权属和利益联结机制，确保农民不仅是数据的提供者，更是增值收益的分享者，防止"算法"成为新的中间商。唯其如此，智能化发展红利才能更多更公平惠及广大农民群众，为农业强国建设和乡村全面振兴注入新的澎湃动力。

注：本文为转载稿。原文《AI赋能农业，如何走出"建得起、养不起"怪圈？》，作者迟亮（中国农业科学院农业信息研究所副研究员）、张亦弛（中国软件与技术服务股份有限公司高级工程师）、郑泽平（浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院研究生）、周涵洁（上海海洋大学计算机学院研究生），首发于农民日报·中国农网，2026年9月30日。转载仅供学习交流，版权归原作者及原发布单位所有。