作爲國民經濟的發展基石和支柱産業,農業直接關系到國家糧食安全和民生福祉。而随着全球氣候變化的加劇,極端天氣如高溫、洪水、幹旱等頻發,加之農業勞動力短缺問題日益突出,傳統農業模式面臨着前所未有的挑戰。這些不确定的外部因素不僅對農業生産的效率提出了更高的要求,也對農産品的質量和安全構成了威脅。
在此背景下,以人工智能爲代表的新一代信息技術正在爲農業這一傳統行業帶來革命性的變革。通過深度融合物聯網、大數據分析等先進技術,人工智能不僅能夠有效纾解農業勞動力短缺困境,還在提高生産效率、優化資源配置、降低生産成本等方面展現出巨大的潛力。傳統上依賴人力和經驗的農業生産模式正逐步向智能化、數字化轉型,爲農業的可持續和高質量發展開辟了新路徑。
爲此,本文将深入分析 "AI+ 農業 " 這一新型生産模式的發展背景和現狀,着重探讨人工智能在種植業和畜牧業中的創新應用,分析其在提高生産效率、優化資源配置等方面的表現,并展望未來發展趨勢。
1. 行業發展概覽
發展驅動
1)政策驅動:政策引導人工智能與農業場景的深度融合
近年來,國家及地方密集出台了一系列政策措施,旨在推動人工智能與農業的深度融合,以滿足現代農業發展的迫切需求。這些政策不僅明确了以人工智能爲代表的新一代信息技術在智慧農業發展中的關鍵作用,還強調了推進農業數字化改造的重要性。中共中央、國務院發布的《關于抓好 " 三農 " 領域重點工作确保如期實現全面小康的意見》明确指出,要加強現代農業設施建設,加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等現代信息技術在農業領域的應用。此外,政策層面還強調了加快人工智能等技術的突破,以進一步拓展新一代信息技術在農業領域的應用場景。科技部發布的《關于支持建設新一代人工智能示範應用場景的通知》将智慧農場列爲首批示範應用場景,對 "AI+ 農業 " 的應用深度和廣度提出了更高的要求。在社會投資方面,相關政策也作出了明确的指引。例如,《關于擴大農業農村有效投資加快補上 " 三農 " 領域突出短闆的意見》和《社會資本投資農業農村指引》等文件,鼓勵社會資本參與智慧農業建設,加快農業農村大數據工程建設,開展農業物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等新型基礎設施建設,以及開展人工智能基礎算法研究,突破生物大數據挖掘和分析的核心算法等。這些政策的出台,爲 "AI+ 農業 " 的發展提供了有力的政策支持。
2)技術驅動:多技術融合發展,提升農業生産智能化水平
衛星遙感、5G、大數據以及人工智能等技術的不斷突破,爲農業向智能化方向發展夯實基礎。衛星遙感技術通過先進的衛星圖像,實現了農情信息的精準收集與分析,推動了精準農業的發展。5G 憑借其低延時和大帶寬特性,爲農業數據的即時傳輸奠定了可靠基礎。而大數據則通過對天氣、災害、地理、土壤等海量數據的處理與挖掘,實現了對作物産量和質量的精準預測。人工智能憑借其在數據處理、計算機識别和深度學習等方面的優勢,在降低成本和資源消耗、提升農作物産量及保障食品安全方面展現出顯著成效。一方面,在生産資料環節,人工智能通過對種子或優質品種基因的識别和篩選,爲智慧育種與精準選種的實現提供了可能。另一方面,在生産與作業環節,搭載人工智能技術的智慧農機與農業管理系統結合,實現自動化作業的同時,形成農業數據采集、分析、預測與規劃管理之間的閉環,助力農業投入産出比的提升。
3)需求驅動:應對資源短缺,提升生産效率
從需求端來看,對人力、生産資料等資源的有效與高效利用,成爲我國農業生産領域面臨的重要挑戰,而 "AI+ 農業 " 則爲解決上述挑戰提供創新路徑。一方面,随着人口老齡化加劇和勞動力成本的持續上升,農業勞動力短缺問題愈發突出。國家統計局數據顯示,2023 年我國老年人口和老齡化水平分别爲 2.97 億人和 21.1%,且我國存在農村青壯年人口外流現象,農業從業人口老齡化進程仍将持續,人力供給與需求之間的矛盾也将愈發突出。根據鄉村振興網統計,2025 年,我國農業在生産經營、技術操作、農業信息化等領域的人口總缺口将超千萬。無人化和自動化的農業機械裝備逐漸成爲填補人力缺口的重要載體,在減少人力依賴的同時,助力農業生産效率的提升。另一方面,傳統農業生産模式下,資源浪費問題突出,依靠人力和生産經驗的農業作業,缺乏科學規劃與管理,而人工智能技術的引入則以農業數據爲驅動,憑借精準監測和數據分析能力,結合智能灌溉、精準施藥等自動化流程,爲農業資源的優化配置提供堅實的數據基礎,提升農業資源利用率和生産效率。
發展現狀:高速增長的 AI 農業,以農業大數據、智慧農機、一體化解決方案爲主要應用方向
在新技術加速變革的背景下,"AI+ 農業 " 市場實現持續擴容。根據前瞻産業研究院數據,2021 年我國 "AI+ 農業 " 市場規模已達到約 685 億元,2024 年有望突破 900 億大關,年均複合增長率約爲 10%。
當前人工智能技術在農業領域主要有三大應用方向。一是農業大數據,在 AI 農業模式中,由智能無人機或軟件探測所采集到的數據,經由計算機視覺及深度學習算法處理,可以精準判斷外部環境對農作物的影響并做出相應預測,實現 " 水肥藥 " 的精準利用,并通過計算機識别技術,準确識别動物生長狀态,實現禽畜從生産到出欄的一體化管理。二是智慧農機,以農業機器人、農業無人機和自動駕駛農機爲典型。智慧農機是解決勞動力短缺的關鍵應用,在播種、耕作、采摘、除草、巡查、信息采集等環節具有極大優勢。目前已在拖拉機、聯合收割機、水肥一體機等機械中有一定的應用。三是一體化解決方案。農業物聯網、大數據與人工智能等技術相結合,爲農牧企業提供從生産、管理、交易到咨詢等全方位一體化的服務解決方案,提升農牧企業數智化水平,最終實現降本增效。
2. "AI+ 農業 " 産業結構分析
"AI+ 農業 " 産業鏈主要包括上遊設備及技術供應商、中遊解決方案提供商及下遊農業生産商。上遊設備及技術供應商包括傳感器、衛星遙感設備等硬件設施和雲計算、大數據等軟件技術;中遊則包括農用自動化機械、數據平台服務、農業智能分析和營銷分析;下遊包括農場、家庭農場和農村合作社等農産品生産商及配套服務設施,如物流、電商平台等。
上遊設備與技術供應商:"AI+ 農業 " 發展的基石
生态上遊包括衛星遙感系統、傳感器等硬件基礎設備,以及大模型、雲計算等軟件技術設施。具體來看,衛星遙感系統是獲取地面數據的重要技術手段。基于遙感技術能夠快速且精準獲得種植面積、作物生長情況、旱澇情況、病蟲害情況及土壤墒情等空間和作物周邊環境的信息。農業傳感器則是實現農業信息化的基礎,土壤、溫度、濕度、光照、圖像、光譜等多種傳感器組合在一起,使得農情感知的信息種類覆蓋更加準确。通過傳感器的使用,可以獲得多維數據,并從多方面對農作物進行實時監測,進而輔助決策。雲計算通過算法和分析系統,使各類 " 數據孤島 " 相互聯通,爲農作活動提供指導,實現農業 " 雲 " 上現代化升級。AI 大模型技術的突破則進一步推動現代農業迅猛發展。AI 能夠迅速處理和挖掘海量數據,并通過深度學習和訓練,爲農情決策提供指導和預測,在農業的多個領域均有廣泛應用。比如在植保環節,AI 大模型依托曆史病蟲害數據,對病蟲害趨勢作出更爲精準的研判與預警,助力植保人員及時掌握蟲情動态,從而精準制訂防控策略;在畜牧環節,通過識别技術追蹤和監控動物行爲、生長情況,對牲畜進行精準管控;在育種環節,AI 大模型與生物技術相結合,基于海量育種數據分析,可對優質基因進行挑選,模拟育種和配種,加速整個育種過程,降低成本和育種失敗的風險。
中遊解決方案提供商:以硬件設備和技術爲基礎,通過設計、集成與實施爲智慧農業提供解決方案
産業中遊以解決方案提供商爲主,将上遊的硬件設備和技術進行集成和轉化,形成農業領域的解決方案。目前主要分爲農用自動化機械、農業智能分析和數據平台服務三部分。
農用自動化機械指的是按照需求,将 AI 智能感知和算法融入農用機械,以提高耕種收等各個農業環節的智能化、無人化。比如農業無人機、無人車、農業自動駕駛車、智能收割機、采摘機器人等。
農業智能分析基于人工智能、傳感器、衛星遙感、大數據等技術,提供覆蓋天氣預測、環境監測、病蟲害防治、播種、施肥、灌溉等種植業全流程,以及動物配種、病情識别、個體監測、飼喂、稱重等養殖業全流程數字化解決方案。
數據平台服務針對特定需求場景,将技術與設備整合,形成一整套高效解決方案,滿足客戶實際需求,包括覆蓋農牧企業一體化管理的智慧解決方案提供商,專注數據挖掘分析的大數據平台,以及營銷三部分。智慧解決方案爲農牧企業提供一體化智能企業管理,從育種、生産、采集,再到質檢、出售、溯源等流程,鏈接産業上下遊。大數據平台專注農業産業上下遊數據的挖掘、清洗、分析,結合雲端數據大腦,提供全面的農業數據垂直查詢與更新,爲企業提供可視化分析和實時的價格、行情變化彙總。營銷數據平台則通過對農副産品的銷售數據、消費者行爲、營銷表現和市場趨勢的深度挖掘,爲農戶和農業企業提供更爲精準的市場指導,幫助農業生産者優化種植策略、預測市場需求,并制定相應的營銷計劃,提升轉化率水平。
下遊服務商和農業生産商:加工、銷售與運輸全鏈條智慧升級
下遊服務商以電商平台、智慧物流和農業生産商爲主。其中,農業生産商包括農場、農業合作社、家庭農場等農副産品生産與加工商,而電商平台與智慧物流則爲農副産品提供必要的銷售渠道和運輸保障。在 AI 技術加持下,銷售與運輸各環節實現了高效、精準與智能化的升級,通過産品個性化推薦、智慧物流規劃、産品溯源等技術能力,推動農副産品從田間地頭到消費者生活的全鏈條優化。
三、重點細分應用場景概況
監測與防治:爲農作物生長保駕護航
監測與防治主要包括農作物生長環境和狀态的監測及預測,以及病蟲害監測與防治。就環境監測而言,AI 結合傳感器和物聯網設備,可以對土壤濕度、溫度、光照強度、空氣濕度等環境數據進行實時采集和分析,由此預測作物生長趨勢,并在環境條件不利時及時提出調整建議。從病蟲害防治角度來看,傳統的人工巡田和肉眼識别方式耗時耗力且精度有限,而 AI 通過計算機視覺技術能夠快速識别作物的病蟲害類型和受損程度。利用無人機或智能攝像頭采集田間圖像,AI 模型能夠在短時間内分析大面積農田,識别病害區域并提出防治方案。針對蟲害,AI 還可結合數據分析,預測蟲害的爆發時間和範圍,爲農藥噴灑制定精準計劃,減少藥物使用量,降低成本的同時減少環境污染。
動物個體識别:AI 可實現牲畜差異化管理
中國是全球最大的豬肉生産和消費國,每年近 7 億頭生豬出欄,自給自足率達到了 95%。根據興業證券統計,我國豬肉的生産成本明顯高于美國等國家,生産一公斤豬肉所需的飼料成本是美國的兩倍,單位豬肉生産所需勞動力成本大約是美國的四倍。爲了解決養殖業供需和成本問題,近年來國家一直在探索科學養殖、AI 養殖道路,其中動物個體及其行爲識别是人工智能在養殖業的重要應用。實時掌握大量牲畜的生長情況、健康狀況,才能保障穩定的出欄率和品質溯源,保證肉制品安全,防止疫病擴散。通過計算機圖像和聲音識别技術,以及海量曆史數據的深度學習和挖掘,AI 有能力實現對動物個體的精準識别,将牲畜的生長情況轉化爲數據,以便養殖場實時掌握。
智慧解決方案:構建全鏈條服務雲平台,推動農業産業鏈條數字化、智能化
基于大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術,以及移動互聯網在農村的快速普及,數據服務平台成爲農業數智化不可或缺的一環,爲農牧企業提供數字化企業管理、智能化生産及一體化平台服務,打通産業上下遊,構建智慧農業雲平台,輔助管理者智慧決策,達到提升效率,降低成本的目的。
農信互聯建立的數智豬場一體化産品 " 豬聯網 ",打破産業鏈上下遊信息不對稱,進一步推動農業産業鏈條數字化。" 豬聯網 " 構建起豬管理(豬場 SaaS)、豬小智(豬場 AIoT)、豬交易(投入品采購 + 生豬銷售 + 網絡貨運)、豬金融(産業金融)、豬服務(在線問診、行情資訊、豬場大腦)五大體系,将豬場養殖從生産、放養、育種、管理到物資購買、成本核算,再到運輸、銷售,全方位進行鏈接,由平台統一管控。
大數據平台:依托大數據和 AI 技術,提供個性化分析服務
大數據平台也是目前 "AI+ 農業 " 的熱門應用方向之一。新一代信息技術尤其是大數據和人工智能的發展,政府和第三方服務機構得以爲農戶提供精确、動态、個性化的信息服務。大數據平台以農業大數據爲基礎,整合分析農業全産業鏈數據資源,爲涉農企業和農戶提供品種數據、價格數據、産業鏈數據、天氣數據以及專項統計數據。AI 分析工具可對基礎數據進行挖掘、清洗,進一步形成可視化圖表,爲行業發展和運籌決策提供有力支撐。
比如布瑞克利用數據挖掘工具和 AI 智能分析工具,實現農業數據資源的可視化、專業化、智能化圖表展示,爲涉農企業決策人、投資者及學科研究者提供農業各品類新聞資訊、研究報告、行情報價、國家貿易新聞等。
電商與營銷:AI 鞏固農村電商在鄉村數字經濟 " 領頭羊 " 地位,助推網絡銷售額不斷增長
根據農業農村部數據,農村電商保持鄉村數字經濟 " 領頭羊 " 地位,全國農村網絡零售額由 2015 年底的 3,530 億元增長至 2023 年底的 2.49 萬億元,總體增長 7.1 倍。基礎設施不健全、配送體系滞後、電商人才缺乏等也是農村電商面臨的實際困境。現如今,電商産業已經成爲 AICG 核心商業應用場景之一,以 AI 賦能農村電商,是解決農産品銷售困境的最佳途徑之一。一方面,通過機器學習和實時數據分析,AI 技術可以協助優化物流路線和調度方案,使快件能盡快送達客戶手中。比如順豐基于 AIoT 感知計算平台,通過全國數十萬個圖像及視頻感知觸點,實時捕捉、分析物流關鍵要素。另一方面,短視頻和直播帶貨已經成爲電商市場常态化營銷方式,電商借助機器學習能力,疊加大數據分析和自然語言處理等技術,使電商平台更加容易鎖定目标客戶,輔以智能客服、虛拟主播等服務,從而拉近企業和消費者的距離,提升銷售轉化率。
農用智能化機械:提質增效,精準作業和無人化作業得以實現的重要載體
人工智能等技術的融合發展,讓智能農機尤其是農用無人機、農業機器人和自動駕駛農機的發展邁入新的階段。相比傳統飛機和人工噴灑,搭載 AI 和智能攝像頭的無人機可以在進行農業噴灑作業的同時對農田作業信息進行采集和監管,根據農作物的長勢,進行自動精準噴灑,從而減少對環境的污染和對農作物的不良影響。
随着人口老齡化程度加深,農村勞動力嚴重短缺,農業機器人已成爲國際機器人領域的熱點之一。有機構預測,近五年我國農業機器人需求量将保持 38.6% 的增長。預計到 2025 年,全球農業機器人市場總量約爲 93 億台,到 2030 年增長近 4 倍,達到 360 億台。目前,農業機器人廣泛應用于播種、耕作、采摘、除草、巡查等場景中,依托動物識别和人工智能精準操控技術,在養殖場景的應用也在不斷拓寬,比如擠奶機器人、飼喂機器人、清潔機器人、巡檢機器人等。
四、發展趨勢展望
智能化裝備有望投入廣泛應用,無人化、少人化作業成爲可能
近年來全球極端天氣頻發,高溫、幹旱、洪水等災害時有發生,對農業生産提出更高的要求,疊加人口老齡化、城鎮化進程加快和生育率下降,國内農村适齡勞動力總量加速減少。爲解決農村勞動力短缺的問題,可以預見的是,農業發展将向無人化、少人化方向演進。廣泛應用智能裝備則是解決勞動力短缺的最佳途徑之一。随着 AI 技術的飛速發展,搭載 AI 系統的農業機器可以在複雜的生産環境中,全面輔助人員完成各項高難度作業,極大地提升生産流程的智能化水平。
AI 數據服務平台逐步成爲農業領域數智化革新的強大引擎
由國家數據局、中央網信辦、科技部等 17 部門聯合印發的《" 數據要素 × " 三年行動計劃(2024 — 2026 年)》,聚焦現代農業,推動激活數據要素在農業領域的潛能是重點計劃之一。通過彙聚海量的農業數據資源,包括土壤條件、氣候條件、作物生長周期、市場需求等多維度信息,運用先進的 AI 技術進行深度挖掘與分析。數據服務平台将爲農業提供強大的精準指導與決策支持,促進農業産業鏈的智能化升級,從種植、管理到銷售全鏈條實現數據驅動,提升農業生産效率和經濟效益。同時,在食品安全愈發重要的今天,AI 與區塊鏈技術的融合發展,将提高農産品追溯管理能力的提升,增強消費者信任,鞏固農業電商在數字農業 " 領頭羊 " 地位。農業數據價值的深入挖掘和利用,在當下顯得尤爲重要,在 AI 技術的持續賦能下,将爲農業的可信發展注入新的活力與動力。