前沿跟踪| 世界银行发布研究报告:人工智能推动农业转型

当今农业正同时面临粮食安全压力加剧、气候变化冲击、资源环境约束趋紧、劳动力结构性短缺等多重挑战。传统农业增长方式在效率、可持续性与韧性方面均面临明显瓶颈，亟需新一轮技术驱动的系统性变革。在此背景下，世界银行于2025年11月发布研究报告：人工智能推动农业转型（Harnessing Artificial Intelligence for Agricultural Transformation），认为人工智能（AI）是推动农业实现“生产率提升—风险管理—包容性增长—可持续发展”协同目标的关键通用技术。与以往机械化或单一信息化不同，AI通过对数据、知识和决策能力的系统性重构，有能力深刻改变农业生产、经营和治理模式。

围绕AI如何系统性服务于农业发展变革，并超越技术可行性范畴，全面兼顾粮食安全、气候韧性、包容性与可持续性等公共政策目标，该报告提出如下核心观点：

核心观点一：AI是农业“系统赋能技术”，而非单点工具

随着生成式人工智能的崛起及其多模态融合能力，AI对农业的意义不在于替代某一环节的人工劳动，而在于其作为一种通用目的技术（General Purpose Technology），能够跨越农业全链条，产生结构性影响。

1. 对农业生产系统的重塑

AI能通过数据驱动方式，提升作物管理、畜牧养殖、病虫害防控和水肥调控的精准性，使农业从“经验主导”向“算法辅助决策”转型。

2. 对农业风险管理能力的提升

通过机器学习、遥感分析和预测模型，AI可提前识别气候异常、病害爆发和市场波动风险，增强农业系统的韧性与适应能力。

3. 对农业治理模式的影响

AI不仅服务于农户和企业，也正在成为政府部门进行农业监管、政策制定和公共服务优化的重要工具。

报告强调，AI的真正价值取决于其是否被嵌入农业制度、组织与政策体系中，而不仅是技术本身的先进程度。

核心观点二：AI在农业中已有若干关键应用场景

AI已在农业领域应用落地，主要应用场景如下：

1. 精准农业与智能生产

AI通过整合卫星遥感、无人机、传感器和农机数据，实现对作物生长状态的实时监测与分析，从而支持精准播种、精准施肥、精准灌溉和精准防治。这不仅提升产量，也显著降低化肥、农药和水资源浪费。

2. 病虫害与生物风险管理

基于计算机视觉和深度学习模型，可通过图像或视频识别病虫害早期征兆，为农户提供及时干预建议。这在发展中国家小农体系中具有显著潜力，可减少因信息滞后造成的减产损失。

3. 农业气候服务与灾害预警

AI可将历史气候数据与实时气象信息结合，提高极端天气预测的精度，为农业防灾减灾和气候适应型生产提供决策支持。

4. 农业市场与供应链优化

通过对价格、需求、物流和库存数据的分析，AI能帮助农民、合作社和农业企业更好地进行生产决策、销售安排和供应链管理，减少市场波动带来的收入不稳定性。

5. 农业知识服务与咨询

AI驱动的数字农技服务具有很大的发展潜力，通过智能问答、语音助手和移动端应用，AI有望弥补传统农业技术推广体系覆盖不足的问题，尤其对偏远地区和小规模农户意义重大。

核心观点三：数据是AI农业发展的“瓶颈性资源”

与算法本身相比，数据的可获得性、质量和治理方式是当前制约AI+农业发展的核心因素。关于农业大数据，报告提出三个重要关注点：

1. 农业数据的碎片化与非标准化问题

农业数据来源多样、格式不一，且高度分散，导致模型训练和跨区域应用难度较大。

2. 数据产权与隐私问题

农户往往是数据的实际生产者，却缺乏对数据使用方式的控制权。这可能削弱其参与AI生态的积极性。

3. 公共数据的重要性

政府在建设开放、可信的农业数据基础设施中承担关键角色，包括遥感数据、气象数据、土壤数据和统计数据的公共供给。

核心观点四：AI农业应用面临多重风险与治理挑战

1. 包容性风险：数字鸿沟与技术垄断

小农户在AI农业时代面临数据获取能力有限、数字基础设施不足、技术理解与使用能力偏弱、投资与维护成本较高等现实约束。如果AI农业应用主要由大型农业企业和科技公司掌控，小农户边缘化可能会加剧，在数据、市场和议价能力上处于更加不利的地位。

2. 技术性风险

主要包括：（1）技术失误风险：模型偏差或错误建议可能导致农业生产损失。（2）算法不透明性：黑箱模型削弱用户信任和责任追溯。（3）技术依赖风险：过度依赖AI可能削弱农民自身判断能力。（4）伦理与社会风险：数据滥用、就业结构变化等。

核心观点五：AI有能力促进农业包容性发展，但需要合适的政策调控

AI本身并不是“包容性技术”，也存在一系列技术性风险。必须将AI农业发展置于规范、审慎和渐进的治理框架之中，建立包容性与负责任的AI治理体系，确保公平、安全与可持续应用。

1. 公共部门主导加大数字与数据基础设施投资，尤其是在农村地区，加强公共平台建设。

2. 将AI纳入农业发展与气候政策主流框架。推动公共—私营—学术多方协作，构建开放创新生态，促进AI农业技术发展应用。

3. 重视农民与基层机构的能力建设与数字素养培训，重视农民组织和合作社在技术扩散中的中介作用。向小农户提供低成本、易使用的AI农业服务方案。

总结与启示

该报告将AI视为推动农业发展变革的重要战略工具，但强调其作用效果高度依赖于制度环境、政策设计与公共治理能力。AI不会自动解决农业发展问题，但在正确引导下，有望成为应对粮食安全、气候变化和农村发展挑战的关键工具。

原文链接：https://www.worldbank.org/en/topic/agriculture/publication/harnessing-artificial-intelligence-for-agricultural-transformation

编译：海骏娇（上海社会科学院信息研究所助理研究员）

初审：顾洁  复审：林尼  审定发布：刘炜

文章来源：AI4SS Lab微信公众号

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