中國農業(yè)現代化中的效率革命與價值傳承

中國傳統(tǒng)文化中的生態(tài)智慧為智能農業(yè)發(fā)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(fā)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(yè)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(yè)革命后的機械化生產，再到今天人工智能驅動的精準農業(yè)，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(lián)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(tǒng)農業(yè)模式面臨的環(huán)境壓力日益增大——全球農業(yè)貢獻了約24%的溫室氣體排放，中國農業(yè)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(yè)應用不再僅僅是效率工具，更成為可持續(xù)發(fā)展的重要杠桿。

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深度轉型：從經驗依賴到數據智能的范式革命

智慧農業(yè)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(tǒng)農時日歷定義的。

傳統(tǒng)農業(yè)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(tài)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(tài)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(lián)網設備，曾經只能模糊感知的農業(yè)信息被轉化為結構化數據流。人工智能不是簡單取代傳統(tǒng)知識，而是在新的認知維度上擴展人類判斷能力。

此外，傳統(tǒng)農業(yè)靠天吃飯，意味著農業(yè)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(tài)的決策和應急管理能力，人工智能在這一方面發(fā)揮著越來越重要的作用。當前在我國的農業(yè)生產領域實施智慧農業(yè)的地方，在田間布置傳感器網絡，實時監(jiān)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(tǒng)還能夠預測未來幾天內的作物生長狀態(tài)和病蟲害風險，并生成個性化管理方案。

這種動態(tài)管理的本質是將農業(yè)從“確定性思維”轉向“概率性思維”。智慧農業(yè)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(tǒng)農時日歷定義的。

農業(yè)生產的最大效率損失往往不在單個環(huán)節(jié)，而在各環(huán)節(jié)之間的銜接處。傳統(tǒng)農業(yè)中，種植、管理、收獲、儲運、銷售等環(huán)節(jié)往往信息隔絕，形成所謂的“農業(yè)信息孤島”。人工智能通過數據整合和算法優(yōu)化，正在構建農業(yè)全鏈條的協(xié)同智能。

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生態(tài)重塑：智能技術驅動的農業(yè)環(huán)境倫理

這種預見性管理的倫理意義在于，它將農業(yè)的環(huán)境影響從“事后治理”轉變?yōu)椤笆虑邦A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(xù)生態(tài)系統(tǒng)的形成。

例如，由北京市農業(yè)農村局牽頭、聯(lián)合中國農業(yè)大學研發(fā)的“AI智慧植保系統(tǒng)”，首次實現了病蟲害智能識別、預警、防控功能的系統(tǒng)整合，給病蟲害防治帶來了新思路。“AI智慧植保系統(tǒng)”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(tǒng)中找到答案。這種精準干預正在改變農業(yè)生態(tài)管理的基本邏輯。傳統(tǒng)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(yè)生態(tài)系統(tǒng)的自我調節(jié)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(yè)科技領域最炙手可熱的技術。它通過三維建模、物聯(lián)網感知、大數據分析，整合了氣象、土壤、水文、作物生長和農業(yè)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(tài)影響，實現“先模擬、再決策、后執(zhí)行”的全流程智能化管理。據農業(yè)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(qū)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(yè)的環(huán)境影響從“事后治理”轉變?yōu)椤笆虑邦A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(xù)發(fā)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(yè)生態(tài)系統(tǒng)，技術謙遜成為智能農業(yè)發(fā)展的必要態(tài)度。

人工智能在農業(yè)中的應用引發(fā)了認識論層面的深刻反思。傳統(tǒng)農業(yè)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(yè)時代的核心哲學問題。

同時，農業(yè)AI面臨的知識論挑戰(zhàn)是雙重的：一方面要讓算法理解作物生長的復雜生態(tài)，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(xié)同決策”實驗中，研究人員開發(fā)了一種“混合智能系統(tǒng)”，將深度學習模型與傳統(tǒng)農業(yè)專家系統(tǒng)結合。當系統(tǒng)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(tǒng)知識規(guī)則的推理過程。實驗發(fā)現，這種雙重解釋顯著提高了農民對系統(tǒng)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(tǒng)能合理解釋時接受率也有74%。

面對復雜的農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，技術謙遜成為智能農業(yè)發(fā)展的必要態(tài)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(tǒng)知道自己的目標與邊界。”在農業(yè)領域，這意味著算法要認識到千年農耕傳統(tǒng)中蘊含的生態(tài)智慧，并以學習者的姿態(tài)與之對話，致力于保持人工智能對人類農業(yè)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(tǒng)設置了“傳統(tǒng)農諺校驗”，當算法建議與傳統(tǒng)農諺沖突時，系統(tǒng)會標記建議為“高風險”，要求人工復核。百度與農業(yè)農村部合作開發(fā)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(yè)智能”研究，則主張農業(yè)領域人工智能應用要主動學習和內化傳統(tǒng)生態(tài)農業(yè)智慧。例如，在水稻與漁業(yè)共生系統(tǒng)中研發(fā)出“生態(tài)耦合優(yōu)化算法”，不僅優(yōu)化水稻產量，還同步優(yōu)化魚蝦產量和水質指標，實現了真正的生態(tài)整合智能。

04

邊際約束與創(chuàng)新空間的辯證統(tǒng)一

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

在農業(yè)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(yè)AI倫理的核心要求，但完全透明可能帶來商業(yè)秘密泄露和系統(tǒng)安全性問題。中國的實踐創(chuàng)新在于發(fā)展出了“分層的透明度”模式。

在技術層面，華為等AI研發(fā)前沿企業(yè)致力于推進“可解釋AI框架”，力求將人工智能發(fā)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(tǒng)能做什么、為什么這樣建議），對技術監(jiān)管的“過程解釋”（展示算法的關鍵參數和決策路徑），對專業(yè)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(yè)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(lián)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(yè)來說，選擇底座模型和構建應用時必須優(yōu)先考慮算法的備案狀況。這不僅能夠確保企業(yè)的合規(guī)運營，也能避免因未履行算法合規(guī)義務導致后續(xù)整改成本增加或影響相關業(yè)務進展。

在基礎設施方面，政府推動的“數字鄉(xiāng)村”項目確保4G網絡覆蓋所有行政村，5G網絡覆蓋重點農業(yè)產區(qū)。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(yǎng)。這種全方位的包容性設計，使智能農業(yè)的紅利能夠惠及最廣泛的農業(yè)從業(yè)者。

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全球視野下的中國道路與文明貢獻

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

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

首先是“混合創(chuàng)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(xié)同模式。例如，在新疆的棉花種植中，智能系統(tǒng)負責數據分析和大規(guī)模作業(yè)規(guī)劃，而人工團隊專注于系統(tǒng)監(jiān)控、異常處理和質量檢查。這種混合模式實現了每公頃節(jié)約勞動力37%，同時將產品質量穩(wěn)定性提高了28%。更重要的是，在這種“混合創(chuàng)新”模式下，基于人本身對于農業(yè)發(fā)展和生態(tài)平衡的目標，作為一種理性價值原則，向農業(yè)應用領域人工智能持續(xù)輸出，形成“AI向善”的中國實現路徑。

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

最后是“城鄉(xiāng)融合”的社會視角。中國智能農業(yè)發(fā)展始終放在鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)融合的大背景下考量。智慧農業(yè)不僅被視為生產效率工具，更被賦予促進城鄉(xiāng)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(fā)展與社會轉型形成良性互動。

研究數據顯示，中國農業(yè)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(yè)應用場景，和基于社區(qū)的學習網絡。以現代技術及其在傳統(tǒng)農業(yè)中的應用為載體，中國傳統(tǒng)文化中的生態(tài)智慧也為智能農業(yè)發(fā)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(fā)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(yǎng)活日益增長的龐大人口。四十多年過去，我們看到農業(yè)技術特別是人工智能技術在現代農業(yè)中的發(fā)展和應用，實現了中國用世界上9%的耕地養(yǎng)活了世界上22%的人口。中國的發(fā)展經驗充分證明，一個人口規(guī)模巨大的發(fā)展中國家實現高質量發(fā)展，并不必然以傷害自然生態(tài)環(huán)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(fā)展權利的條件下，實現可持續(xù)發(fā)展。

展望未來，中國農業(yè)人工智能發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術層面，如何讓算法更好地理解復雜農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)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(chuàng)新與文化傳承之間保持動態(tài)平衡；治理層面，如何建立國際公認的農業(yè)AI標準與認證體系。

應對挑戰(zhàn)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）