“AI+农业”：重塑农业生产的智慧蓝图

发布日期： 2025-09-11 阅读量： 作者： 小编

　　在全球气候变化与劳动力短缺的冲击下，AI 成为传统农业的破局关键。AI以数据赋能精准种植、智能决策，破解资源浪费与效率瓶颈，实现降本增效，筑牢农业安全根基。

　　2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。其中提出，加快农业数智化转型升级。随着该《意见》的落地实施，人工智能将成为助推农业现代化转型的关键引擎。

　　“AI+农业”的核心是利用人工智能的算法、模型和感知技术，对农业生产的全过程进行优化和创新，正深刻重塑农业的生产结构和逻辑。

　　2024年，中国“AI+农业”市场规模突破千亿，同比增长11.7%。在政策红利与技术迭代驱动下，预计2025年市场规模将增长至1,200亿元。

　　投融资方面，2025年，中央一号文件首提“农业新质生产力”，在顶层规划与相应补贴相继落地的引导下，2025年“AI+农业”投融资热度出现回升。

　　当前，AI在农业领域的应用尚处于初级阶段，受限于小农经营碎片化、田间复杂环境适配难、数据采集成本高三大瓶颈，核心矛盾集中在需求侧（农户接受度低）与供给侧（技术下沉不足）的双重制约。

　　2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。其中提出，加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。

　　随着生产力革命在田间推进，我们已经能够感受到人工智能技术带来的各种变化：农业智能终端设备不断上新、用智能农机实现无人化种地、植物工厂可智能调温灌溉、数智管理平台将乡村和农田数据汇入“一张图”管理、采摘机器人和巡田机器狗相继投入应用……“AI+农业”正深刻重塑农业的生产结构和逻辑。

　　可以预见，随着《意见》的落地实施，人工智能将成为助推农业现代化转型的关键引擎，让每一粒种子都找到最优生长路径、每一寸土地都释放最大生产潜力，在“人工智能+”的浪潮里，未来农业将释放更多的可能性。

　　“AI+农业”是指将人工智能技术与农业生产、管理、销售等环节深度融合，通过数据驱动、智能决策和自动化操作，提升农业生产效率、资源利用效率和农产品质量，推动农业向智能化、精准化、可持续化方向发展。其核心是利用人工智能的算法、模型和感知技术，对农业生产的全过程进行优化和创新。例如，精准种植、智能养殖、病虫害预警、农产品质量检测等。

　　“AI+农业”对农业发展和竞争力提升作用显著。在生产环节，AI可实现精准种植、养殖，依据环境数据和作物生长模型精准调控水肥药使用，降低成本、提高产量与品质；在管理方面，借助大数据分析和智能决策系统，能优化农业资源配置，提升供应链效率；在市场端，AI助力农产品溯源与品牌建设，增强市场竞争力，推动我国农业向现代化、国际化迈进。

　　1）人工智能技术。人工智能技术主要包括机器学习、计算机视觉、自主无人系统等。机器学习的核心是让计算机从数据中自动学习规律，基于规律对新数据预测或决策，无需明确编程指令，算法助力AI系统优化模型；计算机视觉旨在让计算机“看懂”图像或视频，通过算法模拟人类视觉系统，实现物体识别、分类、检测等任务；自主无人系统具备观察、决策、协同及自学习进化能力，可独立或协同执行目标搜索、打击等任务，典型特征为“平台无人、系统有人、自主运行”。

　　2）物联网技术。物联网（IoT）是指通过传感器检测技术以及数字信号处理、传输技术将万物采用一张网络进行连接的技术，通过各类数据传输链路，最终实现物与物、物与人的紧密连接的网络。在农业中，物联网用于实时监测农田环境和设备状态。例如，通过物联网设备实现灌溉、施肥等操作的自动化管理，实现农业设备的互联互通等功能。

　　3）遥感与GIS技术。一是遥感技术，指借助传感器远距离采集地表电磁波信息，核心是依据地物在可见光、红外等波段对电磁波的反射、吸收特性，处理信号生成图像或数据以识别地物，在农业中用于监测作物生长、土壤状况及气候变化。二是地理信息系统（GIS），主要聚焦地理空间数据的采集、存储、管理、分析与可视化，核心是将位置数据与属性信息集成到地图，经系统实现数据处理，应用于农业领域的土地空间管理、灾害监测及可视化展示。

　　按功能应用分类，“AI+农业”主要包括农田作物管理、畜牧养殖管理、产后处理与供应链、农业市场与金融、农场管理与决策支持等。

　　萌芽期：20世纪70年代末至80年代末，欧美国家率先开展农业信息化研究，以专家系统为代表的人工智能开始应用于农业领域，主要用于农作物病虫害诊断。如美国伊利诺伊大学开发大豆病害诊断专家系统，日本开发番茄栽培管理、温室黄瓜栽培管理等专家系统等。

　　发展期：20世纪90年代至21世纪初，农业专家系统从单一病虫害诊断扩展到生产管理、经济分析、生态环境等领域。计算机视觉技术开始应用于农产品分级与加工。如美国的Comax/Gossym系统用于棉花种植管理，中国开发砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统等。

　　加速期：21世纪初至2010年代，物联网、大数据等技术与人工智能结合，推动精准农业发展。同时，智能农机、农业机器人等设备逐渐普及。如百度与中化农业合作打造现代农业种植技术平台，雷沃重工与百度合作研发自动驾驶农机等。

　　深化期：2020年代至今，深度学习、计算机视觉等技术广泛应用，AI在种植、养殖、供应链等环节实现智能化管理。农业大数据平台、智慧农业云平台等成为重要应用方向。如雄安新区的“雄小农”农业大模型、京东农场的“一物一码”溯源系统、阿里云的智能调度算法等。

　　上游：主要是设备与技术供应商，包括卫星遥感系统、传感器、大模型、云计算等厂商；

　　中游：解决方案提供商，包括农用自动化机械、农业智能分析及数据平台服务等；

　　下游：农业生产商及相关服务商，包括动植物农产品生产加工企业及生产单位、电商平台及智慧物流等。

　　我国“AI+农业”起步较晚，农业机械化、作业智能化程度低于其他领先国家，处于成长初期。伴随我国全方位政策红利支持，“AI+农业”市场成长空间广阔。2024年，我国“AI+农业”市场规模突破千亿，同比增长11.7%。在政策红利与技术迭代驱动下，预计2025年将增长至1,200亿元[1]。

　　2024年数据显示，中国农业科技进步贡献率超63%，综合机械化率超75%，显示智慧农业的应用正稳步深PG电子官方平台化。随着人工智能与生物育种、无人机等技术应用的广泛深入，将进一步推动农业的单产提升和效率变革。

　　从结构上看，2024年智慧农业市场构成中，数字平台服务占比36%，主要包括农业云平台、大数据分析服务；智慧种植解决方案占31%，涵盖智能灌溉、精准施肥系统等；植保无人机占20%，是增长较快的硬件领域之一；其余13%为智慧养殖、农机自动驾驶等细分应用。

　　基于大数据、物联网、人工智能、区块链等技术，以及移动互联网在农村的快速普及，数据服务平台成为农业数智化不可或缺的一环，为农牧企业提供数字化企业管理、智能化生产及一体化平台服务，打通产业上下游，构建智慧农业云平台，辅助管理者智慧决策，达到提升效率，降低成本的目的。

　　就环境监测而言，AI结合传感器和物联网设备，可以对土壤湿度、温度、光照强度、空气湿度等环境数据进行实时采集和分析，由此预测作物生长趋势，并在环境条件不利时及时提出调整建议。

　　从病虫害防治角度来看，AI通过计算机视觉技术能够快速识别作物的病虫害类型和受损程度。利用无人机或智能摄像头采集田间图像，AI模型能够在短时间内分析大面积农田，识别病害区域并提出防治方案。针对虫害，AI还可结合数据分析，预测虫害的爆发时间和范围，为农药喷洒制定精准计划。

　　随着人口老龄化程度加深，农村劳动力严重短缺，智能农机已成为国际机器人领域的热点之一。有机构预测，近五年我国农业机器人需求量将保持38.6%的增长，预计到2025年全球农业机器人市场总量约为93亿台[2]。目前，农业机器人广泛应用于播种、采摘、除草、巡查等场景中，依托动物识别等精准操控技术，在养殖场景的应用也在不断拓宽，比如挤奶机器人、饲喂机器人等。

　　我国“AI+农业”行业竞争格局较为分散，主要包括三类：传统农业企业、互联网与科技企业以及垂直领域企业。传统农业企业转型包括潍柴雷沃、一拖股份、隆平高科、中化农业、吉峰科技等；互联网与科技企业跨界布局，如大疆农业、华为、阿里云、京东等；垂直领域企业包括极飞科技、托普云农、丰疆智能、极目机器人、麦飞科技等。

　　从市场份额看，头部企业如隆平高科、潍柴雷沃、中化农业等，凭借种业技术整合、农机智能化方案及全产业链服务能力占据较高份额；腰部企业如一拖股份、农信互联、极飞科技等，深耕农机制造、农业 SaaS、植保无人机等细分赛道；其他企业如托普云农、丰农控股、极目机器人、吉峰科技等，通过数字农业方案、产业服务生态、双目视觉 AI 等技术探索差异化。

　　隆平高科1999年成立，2000年在深交所上市，是由袁隆平院士作为主要创始发起人设立的现代种业企业。公司以水稻、玉米、小麦三大主粮作物，及其他专精特新作物为主业，覆盖“研、育、繁、推、服、管”全业务链条。

　　隆平高科自主研发了“AI+基因组”智能育种平台，通过深度学习模型分析作物表型数据，显著提升育种效率。在水稻领域，基于深度神经网络的育种效率提升64.2%；在玉米领域，东华北、黄淮海区域育种效率分别提升41%和66.7%，将一个品种的选育周期从8-10年缩短至4-6年[3]。

　　潍柴雷沃是山东重工集团旗下六大核心业务板块之一，旗下收获机械、拖拉机等业务在行业领先，是国内少数可以为现代农业提供全程机械化整体解决方案的品牌之一。

　　潍柴雷沃聚焦智能农机与智慧农业两大战略业务。在智能农机方面，公司建成年产10万的智能拖拉机制造基地，同时推出搭载北斗导航系统的大马力CVT智能拖拉机，支持无人驾驶、自动换挡等功能；在智慧农业方面，提供从耕种管收到仓储物流的全流程数字化服务，通过智慧农场管理平台，整合卫星遥感、物联网、AI算法等技术，实现“空天地”数据闭环[4]。

　　中化农业是中国中化旗下先正达集团中国的全资子公司。2017 年中国中化推出了 MAP（现代农业技术服务平台）模式，中化农业是其MAP与数字农业的运营主体。

　　中化农业自主研发，并于2025年7月推出iMAP农业种植大模型。iMAP首创“作物机理×大模型×智能体”融合架构，依托中化农业在全国26个省份运营的数百座MAP技术服务中心及4000万亩线下服务数据生态，具有“耕-种-管-收”全周期覆盖、智能决策、预警服务等功能。公司还构建了“线上智能决策+线下贴身服务”模式，打通农业科技推广“最后一公里”，确保技术落地[5]。

　　一拖股份是由一拖集团作为主要发起人，将其核心业务（主要是拖拉机和相关农机业务）剥离、重组后，于1997年在香港联交所和2012年在上海证券交易所上市的子公司。公司主导产品涵盖“东方红”系列履带拖拉机、轮式拖拉机、柴油机等多个品类。

　　一拖股份积极探索信息化技术在农机装备和农机作业上的应用，开展智能无人驾驶拖拉机的产品开发，将AI技术融入传统农机。如东方红智能拖拉机2.0系统可实现自动模式下的作业，如精准设置作业速度、转弯自动提升机具等。公司还研发了东方红MH804M丘陵山地轮式拖拉机，配备整机智能定位系统和OBD车载诊断系统，适用于丘陵山地、坡耕地等复杂地形。

　　极飞科技创立于 2007 年，是一家全球领先的农业科技公司，致力于用机器人、人工智能和新能源技术赋能农业。

　　极飞的农业无人机和农业无人车搭载AI算法，实现精准喷洒、播撒、航测等功能。极云睿图软件结合摄影测量与AI技术，实现农田全流程数字化管理。极云数据平台支持数据共享与分析，帮助农户优化生产决策。极飞基于以上产品和服务，打造了“天空地”一体化解决方案，各设备通过AI算法协同作业，实现耕、种、管、收全流程无人化。

　　托普云农是一家智慧农业综合服务商，以智能装备、大数据平台、农业AI应用三大业务体系，为农业生产、农业科研、农政管理与服务提供行业先进的数智化综合解决方案。

　　托普云农推出农业AI智能体“问稷”，接入DeepSeek大模型，用户可通过微信小程序免费使用，支持多终端切换，具备多模态识别和智能诊断能力。公司自主研发9大类53项农业AI算法模型，涵盖土壤墒情预测、作物生长评估、病虫害监测预警等，实现精准种植决策。智能终端部分，将AI技术与无人机、AR眼镜、机器狗等智能终端结合，打造“新农具”[6]。

　　极目机器人以双目视觉感知和AI自主控制为核心技术，研发和制造适用于户外复杂环境的智能机器人。公司开发和拓展了应用于多个领域和场景的智能机器设备和软件，其中农业场景的机械化、智能化是目前极目的主要发力方向。

　　极目依托自研的双目视觉避障技术、常温弥雾喷洒技术、智能路径规划与自主作业等领先技术，以及AI自主控制等核心技术，提供多项产品与解决方案。如极目J100/J150农业无人机单机日作业可达300亩以上，效率是人工的60倍以上，实现RTK厘米级定位避免重喷漏喷，依托六视融合感知系统实现180°×360°无死角避障，结合夜航系统支持昼夜作业[7]。

　　2012 年，DJI 大疆创新将全球卓越的无人机技术应用于农业领域，并于 2015 年创立 DJI 大疆农业。DJI 大疆农业致力于为用户提供基于无人机技术的智慧农业解决方案，通过无人机技术推动农业现代化。

　　大疆T100农业无人机搭载AI算法，可自动识别作业中的障碍物并保存地块信息，同时新增AR安全辅助功能，作业中生成AR飞行轨迹帮助飞手预判飞行方向，返航时提供安全降落投影，保障操作安全。此外，大疆农业还推出了数据平台整合农田地图、作业数据等，通过AI分析实现农田信息管理、智能巡田分析、指导变量作业、生成三维航线等功能。

　　京东在AI农业领域的发展主要通过京东农场、京东农业科技等项目推进。智慧种植上，通过数字化农田模型与智能机械应用，实现精准农业管理，如通过田间传感器收集环境数据，结合AI算法分析，预测病虫害爆发并跟踪作物生长趋势，为农民提供决策支持。

　　供应链方面，利用京东物流网络和AI算法优化配送路线，降低运输损耗，缩短农产品从田间到餐桌的时间。同时，推出生物资产数字化平台，以AI盘点、识别、监管技术为核心，结合物联网和区块链，实现农业生产、供应、销售、融资全链路数据打通。

　　华为推出涵盖数据采集、智能决策、设备控制的智慧农业解决方案，通过物联网、大数据、人工智能技术，实现精准种植、病虫害监测、智能灌溉等功能。

　　在农业大模型领域，2025年6月，华为云与中国农业科学院合作发布农业科学发现大模型，助力农业科研效率提升，如水稻株型改良、基因编辑靶点推荐等；2025年8月，华为联合西北农林科技大学发布九壤耘星农业大模型1.0，该模型依托昇腾AI云服务和ModelArts平台，通过多源数据融合、知识图谱构建等技术，覆盖果业、畜牧业等六个细分大模型，实现全产业链智能化应用。

　　近年来，我国高度重视智慧农业发展，陆续出台多项政策予以支持。2024年10月，农业农村部发布《关于大力发展智慧农业的指导意见》《全国智慧农业行动计划（2024-2028年）》，明确提出今后一段时期推进智慧农业的工作思路和重点任务；2025年中央一号文件首次提出“发展农业新质生产力”概念，明确要求拓展人工智能等技术应用场景；2025年8月，《意见》明确提出加快农业数智化转型升级目标任务，这体现了国家以创新驱动引领农业现代化发展的政策导向。在AI加持下，我国农业现代化将进入发展“快车道”。

　　2020-2023年，“AI+农业”投融资数量相对稳定，但投融资金额呈现下滑趋势，2024年为近几年谷底，投资事件 12 起，融资金额 6.51 亿元。2025年，中央一号文件首提“农业新质生产力”，在顶层规划与相应补贴相继落地的引导下，2025年“AI+农业”投融资热度出现回升，截至2025年8月，已有投资事件17起，融资金额8.86亿人民币。

　　从投资轮次分析，2024年A轮、B轮总占比超过50%，以成长期项目为主，同时战略投资较为活跃占比17%，行业处于快速成长阶段。

　　从地域分布来看，中国”AI+农业”行业的分布体现了科创资源与农业场景的结合。2024年数据显示，中国”AI+农业”行业主要投融事件主要分布在北京，占比33%，深圳市、合肥市、宁波市各占17%，其余在南京市、哈尔滨市也有分布。

　　AI数据服务平台。通过汇聚海量的农业数据资源，数据服务平台将为农业提供强大的精准指导与决策支持，加速农产品研发与验证；此外，数据平台通过整合全产业链信息，实现从种植到销售的全程追溯，有助于提升农产品质量和安全性，增强消费者信任；产销对接电商数据平台可以整合种植、流通、销售全链条数据，优化供应链效率，助力农产品品牌化运营。

　　无人化与少人化作业。伴随极端灾害及农村适龄劳动力减少等问题，AI技术使农业设备具备自主决策能力，实现无人化或少人化作业，提高生产效率并降低成本。可以预见，在农机智能化升级政策推动下，自动驾驶拖拉机、无人机植保、收获机器人等智能机械设备将有广阔的替换空间。

　　技术普惠与可持续发展。技术普惠方面，面对广大的中小农户需求，“AI+农业”将通过设备租赁、低门槛工具开发等方式，兼顾技术推广与经济可行性，实现普惠化发展。可持续发展方面，AI将助力农业生产减少化肥、农药使用，保护生物多样性；此外，AI驱动的再生农业实践将扩展至土壤质量、生物多样性等多维度评估，推动农业生态系统的可持续发展。

　　当前，AI在农业领域的应用尚处于初级阶段，受限于小农经营碎片化、田间复杂环境适配难、数据采集成本高三大瓶颈，核心矛盾集中在需求侧（农户接受度低）与供给侧（技术下沉不足）的双重制约。其次，AI+农业”落地存在诸多难点堵点。在技术层面，农业环境复杂多样，数据采集难度大，且AI模型在农业场景的适用性和稳定性有待提高；在经济层面，农业主体规模小、分散，对新技术接受度和支付能力有限，前期投入大、回报周期长，这让企业望而却步；在人才层面，既懂农业又懂AI的复合型人才匮乏。

　　[5]先正达集团中国《中国中化发布业内首款农业种植AI大模型“iMAP”，农业种植迎来“超级大脑”》

　　[6]托普云农《托普云农亮相智慧农业学术年会，以AI技术赋能农业数智化转型》

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