中國農業現代化中的效率革命與價值傳承

中國傳統文化中的生態智慧為智能農業發展提供了哲學思想資源，“天人合一”的整體觀、“順應自然”的實踐觀、“生生不息”的發展觀，在與現代AI技術對話中彰顯出其強大的生命力。

文｜郭毅

ID | BMR2004

在人類文明演進的宏大敘事中，農業始終是最為基礎又最為復雜的生產實踐。從新石器時代的刀耕火種，到工業革命后的機械化生產，再到今天人工智能驅動的精準農業，每一次技術躍遷都不僅僅是生產工具的革新，更是人與自然關系的重新定義。

聯合國糧農組織（FAO）數據顯示，到2050年全球糧食需求將增長60%，而可用耕地僅能增加5%。這種供需矛盾在人均耕地僅為世界平均水平40%的中國尤為尖銳。與此同時，傳統農業模式面臨的環境壓力日益增大——全球農業貢獻了約24%的溫室氣體排放，中國農業面源污染問題也亟待解決。正是在這種雙重約束下，人工智能技術的農業應用不再僅僅是效率工具，更成為可持續發展的重要杠桿。

01

深度轉型：從經驗依賴到數據智能的范式革命

智慧農業不再追求在固定時間做固定的事，而是在正確的時間做正確的事，這個“正確性”是由實時數據定義的，而不是由傳統農時日歷定義的。

傳統農業的知識體系建立在千百年實踐積累之上，這種知識往往以“隱性知識”（Tacit Knowledge）的形態存在——老農能通過葉片的微妙色澤判斷作物健康狀況，能根據云層形態預測天氣變化，但這些判斷難以量化、編碼和傳遞。

人工智能的介入正在改變這一認知格局。通過高分辨率傳感器網絡、多光譜成像技術和物聯網設備，曾經只能模糊感知的農業信息被轉化為結構化數據流。人工智能不是簡單取代傳統知識，而是在新的認知維度上擴展人類判斷能力。

此外，傳統農業靠天吃飯，意味著農業生產過程中存在著源自氣候變化、自然災害等不確定性影響，這種影響往往使農民一年的耕作顆粒無收。應對不確定性，需要有及時動態的決策和應急管理能力，人工智能在這一方面發揮著越來越重要的作用。當前在我國的農業生產領域實施智慧農業的地方，在田間布置傳感器網絡，實時監測土壤溫度、濕度、pH值、氮磷鉀含量、微生物活性等，每5分鐘更新一次數據模型。基于深度學習算法，系統還能夠預測未來幾天內的作物生長狀態和病蟲害風險，并生成個性化管理方案。

這種動態管理的本質是將農業從“確定性思維”轉向“概率性思維”。智慧農業不再追求在固定時間做固定的事，而是在正確的時間做正確的事，這個“正確性”是由實時數據定義的，而不是由傳統農時日歷定義的。

農業生產的最大效率損失往往不在單個環節，而在各環節之間的銜接處。傳統農業中，種植、管理、收獲、儲運、銷售等環節往往信息隔絕，形成所謂的“農業信息孤島”。人工智能通過數據整合和算法優化，正在構建農業全鏈條的協同智能。

02

生態重塑：智能技術驅動的農業環境倫理

這種預見性管理的倫理意義在于，它將農業的環境影響從“事后治理”轉變為“事前預防”。

當前，AI向善正致力于通過人工智能的精準識別和靶向干預，改變以往的簡單以人為中心的粗放式、掠奪式的增長，促進人與社會、人與自然之間的可持續生態系統的形成。

例如，由北京市農業農村局牽頭、聯合中國農業大學研發的“AI智慧植保系統”，首次實現了病蟲害智能識別、預警、防控功能的系統整合，給病蟲害防治帶來了新思路。“AI智慧植保系統”的訓練數據庫包含了數十萬項病蟲防控技術信息、高質量標注的植保圖像數據和植保問答數據，服務作物達53種，覆蓋病蟲種類711種。農戶拍照就能快速識別347種病蟲害，生物天敵怎么用、何時用、投多少、放哪里等問題也都能在系統中找到答案。這種精準干預正在改變農業生態管理的基本邏輯。傳統植保是基于“預防原則”的定期噴灑，而智能植保是基于“治療原則”的精準響應。這種轉變不僅減少了化學物質使用，更重要的是尊重了農業生態系統的自我調節能力。

以前種地靠經驗，現在靠數據。“數字孿生農田”正是當下農業科技領域最炙手可熱的技術。它通過三維建模、物聯網感知、大數據分析，整合了氣象、土壤、水文、作物生長和農業管理等多源數據，能夠在虛擬空間中模擬不同管理策略的長期生態影響，實現“先模擬、再決策、后執行”的全流程智能化管理。據農業農村部信息中心數據顯示，2024年全國數字孿生農田建設面積突破5000萬畝，覆蓋小麥、水稻、玉米等主要糧食作物，帶動示范區畝均增產8%—15%，水資源利用率提升20%以上。

這種預見性管理的倫理意義在于，它將農業的環境影響從“事后治理”轉變為“事前預防”。正如德國哲學家漢斯·約納斯（Hans Jonas）在《責任原理》中所強調的，現代技術賦予人類前所未有的力量，也因此賦予人類前所未有的責任——不僅要考慮行為的直接后果，更要預見其長遠影響。這也正是我們堅持可持續發展的目標所在。

03

科學思想與技術哲學的深度對話

面對復雜的農業生態系統，技術謙遜成為智能農業發展的必要態度。

人工智能在農業中的應用引發了認識論層面的深刻反思。傳統農業知識基于地方性、具身化的實踐智慧，而AI知識基于全局性、抽象化的數據模式。這兩種知識體系的關系成為智能農業時代的核心哲學問題。

同時，農業AI面臨的知識論挑戰是雙重的：一方面要讓算法理解作物生長的復雜生態，另一方面要讓農民理解算法的決策邏輯。真正的突破將來自這兩個理解過程的交匯處。例如，在我國一些科研機構進行的“人機協同決策”實驗中，研究人員開發了一種“混合智能系統”，將深度學習模型與傳統農業專家系統結合。當系統給出建議時，會同時展示基于大數據的預測結果和基于傳統知識規則的推理過程。實驗發現，這種雙重解釋顯著提高了農民對系統建議的接受度，當兩種知識來源一致時接受率達到92%，當出現分歧但系統能合理解釋時接受率也有74%。

面對復雜的農業生態系統，技術謙遜成為智能農業發展的必要態度。斯坦福大學“以人為中心人工智能研究”（HCAI）工作室強調：“最智能的系統知道自己的目標與邊界。”在農業領域，這意味著算法要認識到千年農耕傳統中蘊含的生態智慧，并以學習者的姿態與之對話，致力于保持人工智能對人類農業文明智慧的尊崇與敬畏。

這種技術謙遜在具體實踐中表現為多種形式。在阿里巴巴的“AI種蘋果”等項目中，系統設置了“傳統農諺校驗”，當算法建議與傳統農諺沖突時，系統會標記建議為“高風險”，要求人工復核。百度與農業農村部合作開發的“智能農事日歷”則采用“增強現實”方式，在數字建議旁邊展示農民的實際操作視頻，形成數字與模擬的對話。

一些科研團隊開展的“綠色農業智能”研究，則主張農業領域人工智能應用要主動學習和內化傳統生態農業智慧。例如，在水稻與漁業共生系統中研發出“生態耦合優化算法”，不僅優化水稻產量，還同步優化魚蝦產量和水質指標，實現了真正的生態整合智能。

04

邊際約束與創新空間的辯證統一

算法透明度是農業AI倫理的核心要求，但完全的透明度可能帶來商業秘密泄露和系統安全性問題。中國的實踐創新在于發展出了“分層的透明度”模式。

在農業生物技術領域，人工智能的應用存在明確邊界。

算法透明度是農業AI倫理的核心要求，但完全透明可能帶來商業秘密泄露和系統安全性問題。中國的實踐創新在于發展出了“分層的透明度”模式。

在技術層面，華為等AI研發前沿企業致力于推進“可解釋AI框架”，力求將人工智能發展限定在人的理性認知和解釋范圍之內，保持人類對人工智能的掌控力。一般而言，人工智能可解釋性工作包括三個層級：對用戶的“功能解釋”（說明系統能做什么、為什么這樣建議），對技術監管的“過程解釋”（展示算法的關鍵參數和決策路徑），對專業審計的“原理解釋”（提供完整的算法邏輯和訓練數據信息）。這種分層設計平衡了不同利益相關者的知情權需求與商業秘密保護之間的矛盾。

在制度層面，國家網信辦等政府部門正在積極進行“算法備案”工作，主導并成功推進了互聯網算法服務備案制度。對于算法服務提供者和服務技術提供者，特別是大模型應用企業來說，選擇底座模型和構建應用時必須優先考慮算法的備案狀況。這不僅能夠確保企業的合規運營，也能避免因未履行算法合規義務導致后續整改成本增加或影響相關業務進展。

在基礎設施方面，政府推動的“數字鄉村”項目確保4G網絡覆蓋所有行政村，5G網絡覆蓋重點農業產區。全國已建立5000多個“數字農技站”，為農民提供AI技術培訓。培訓內容不僅包括設備操作，還涵蓋數據權利意識、算法批判思維等深層素養。這種全方位的包容性設計，使智能農業的紅利能夠惠及最廣泛的農業從業者。

05

全球視野下的中國道路與文明貢獻

基于人本身對于農業發展和生態平衡的目標，作為一種理性價值原則，向農業應用領域人工智能持續輸出，形成“AI向善”的中國實現路徑。

中國農業人工智能發展道路既根植于中國國情，也對全球農業轉型具有參考價值，具有三大特征。

首先是“混合創新”的技術路徑。與歐美國家偏向高資本投入的全自動化方案不同，中國探索的是人力與機器智能的深度協同模式。例如，在新疆的棉花種植中，智能系統負責數據分析和大規模作業規劃，而人工團隊專注于系統監控、異常處理和質量檢查。這種混合模式實現了每公頃節約勞動力37%，同時將產品質量穩定性提高了28%。更重要的是，在這種“混合創新”模式下，基于人本身對于農業發展和生態平衡的目標，作為一種理性價值原則，向農業應用領域人工智能持續輸出，形成“AI向善”的中國實現路徑。

其次是“多層治理”的監管體系。中國建立了從國家倫理規范到地方實施細則，從法律強制到行業自律的多層次治理框架。特別是在處理發展與安全、創新與監管、效率與公平等關系時，中國的“平衡智慧”為發展中國家提供了借鑒。

最后是“城鄉融合”的社會視角。中國智能農業發展始終放在鄉村振興和城鄉融合的大背景下考量。智慧農業不僅被視為生產效率工具，更被賦予促進城鄉要素流動、提升農村生活品質、保護農耕文化等多重社會功能。這種整體性視角，使技術發展與社會轉型形成良性互動。

研究數據顯示，中國農業AI技術的采納速度比類似經濟水平國家快40%—60%，這歸因于本土化的適應性改進、豐富多元的農業應用場景，和基于社區的學習網絡。以現代技術及其在傳統農業中的應用為載體，中國傳統文化中的生態智慧也為智能農業發展提供了哲學思想資源，“天人合一”的整體觀、“順應自然”的實踐觀、“生生不息”的發展觀，在與現代AI技術對話中彰顯其強大的生命力。

中國在改革開放初期，曾被國際社會質疑能否養活日益增長的龐大人口。四十多年過去，我們看到農業技術特別是人工智能技術在現代農業中的發展和應用，實現了中國用世界上9%的耕地養活了世界上22%的人口。中國的發展經驗充分證明，一個人口規模巨大的發展中國家實現高質量發展，并不必然以傷害自然生態環境為成本代價。我們完全可以在尊重自然，同時也尊重人的發展權利的條件下，實現可持續發展。

展望未來，中國農業人工智能發展仍面臨多重挑戰。技術層面，如何讓算法更好地理解復雜農業生態系統的非線性特征；倫理層面，如何在數據利用與隱私保護、算法效率與公平性、技術創新與文化傳承之間保持動態平衡；治理層面，如何建立國際公認的農業AI標準與認證體系。

應對挑戰的過程中，中國有機會也有責任貢獻獨特智慧——那種在快速變化中保持定力、在技術強大中保持謙卑、在追求效率中不忘公正的智慧。

（本文作者系北京工商大學經管學部主任、教授、博士生導師郭毅）