前言
在全球農業數字化轉型浪潮中，中國正通過政策引導與技術創新雙輪驅動，加速推進AI與農業的深度融合。農業農村部發布的《數字農業農村發展規劃(2023—2028年)》明確提出，到2028年需實現農業數字經濟占農業增加值比重顯著提升，AI技術成為破解資源約束、提升生產效率的關鍵抓手。與此同時，《新一代人工智能發展規劃》將智慧農業列為重點應用場景，推動農業從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型。
一、行業發展現狀分析
(一)政策紅利持續釋放，頂層設計加速落地
國家層面通過“十四五”規劃、中央一號文件等政策文件，明確將智慧農業納入鄉村振興戰略核心。例如，農業農村部聯合財政部設立專項基金，支持AI技術在農業氣象預測、病蟲害識別等領域的應用;科技部啟動“農業人工智能關鍵技術攻關”專項，推動傳感器、大數據與農業場景的深度融合。地方層面，山東、江蘇等農業大省率先出臺實施方案，通過補貼、稅收優惠等措施鼓勵企業參與智慧農業項目建設。
(二)技術突破驅動應用場景多元化
AI技術正滲透至農業全鏈條：計算機視覺技術實現作物生長狀態實時監測，結合深度學習算法可精準識別病蟲害類型，替代傳統人工巡檢;自然語言處理(NLP)技術應用于農業知識問答系統，為農戶提供個性化種植建議;機器人技術則通過無人收割機、自動分揀設備提升作業效率。例如，新疆棉花種植區已廣泛應用AI驅動的無人機植保系統，通過圖像識別精準定位蟲害區域，減少農藥使用量。
(三)市場需求從“效率優先”轉向“可持續導向”
根據中研普華研究院《2025-2030年中國AI+智慧農業行業市場調查分析與發展前景預測報告》顯示：消費者對農產品品質與生態安全的關注，推動AI應用向綠色農業延伸。例如，通過土壤傳感器與AI模型結合，可動態調整水肥施用量，降低面源污染;區塊鏈技術則與AI協同，實現農產品從種植到銷售的全流程溯源，滿足消費者對“透明供應鏈”的需求。此外，氣候變化倒逼農業抗風險能力提升，AI在極端天氣預測、災害預警中的作用日益凸顯。
(一)上游：硬件與數據底座夯實技術根基
傳感器、無人機、智能農機等硬件設備是AI應用的基礎載體。國內企業如大疆創新、極飛科技在農業無人機領域占據全球領先地位，其搭載的多光譜攝像頭可實時采集作物光譜數據，為AI模型訓練提供高精度輸入。數據層面，農業農村部主導建設的“農業大數據平臺”整合了氣象、土壤、市場等多維度數據，形成覆蓋全國的農業知識圖譜，為AI算法優化提供支撐。
(二)中游：算法與平臺構建核心壁壘
科技巨頭與農業科技企業通過自主研發或合作開發，構建差異化AI解決方案。例如，華為云推出“農業智能體”，集成氣象預測、產量預估等模塊，服務大型農場決策;拼多多聯合中國農業大學研發的“農地云拼”系統，通過AI匹配供需，幫助小農戶直連消費者。此外，開源社區涌現出面向農業場景的專用算法庫，降低中小企業技術門檻。
(三)下游：場景化應用驅動商業化落地
種植、養殖、農產品流通等環節涌現出多樣化應用模式。在種植領域，AI與物聯網結合實現“無人農場”管理，如內蒙古的馬鈴薯種植基地通過智能灌溉系統，結合土壤濕度與作物需水模型，節水效率提升;在養殖領域，AI攝像頭可監測畜禽行為，提前預警疾病風險;在流通環節，京東數科開發的“AI選果機”通過圖像識別分級，提升水果附加值。
三、重點案例分析
(一)大疆農業：無人機+AI重塑植保模式
大疆創新通過集成多光譜攝像頭與AI算法，推出“精準植保解決方案”。其無人機可自動識別作物病害區域，并基于風速、溫度等環境參數動態調整噴灑量，農藥利用率較傳統方式大幅提升。該方案已在新疆、黑龍江等農業大省推廣，服務面積覆蓋千萬畝級農田，成為全球農業無人機應用的標桿案例。
(二)拼多多“農地云拼”：AI重構農產品供應鏈
拼多多利用AI算法分析消費者偏好與產地數據，構建“以銷定產”的柔性供應鏈。例如，通過預測某地區對特定水果的需求量，指導農戶調整種植結構，減少滯銷風險。同時，平臺開發的“多多果園”游戲化界面，結合AI推薦系統，將用戶互動轉化為實際購買，助力農產品上行。
(三)科大訊飛“智慧麥田”：語音交互賦能小農戶
科大訊飛針對農村地區數字化水平較低的現狀，推出語音交互式農業助手。農戶可通過方言提問，獲取種植建議、市場行情等信息，系統后臺結合AI與農業專家知識庫生成回答。該產品在河南、山東等小麥主產區試點后，農戶決策效率顯著提升，成為科技普惠農業的典型實踐。
四、行業發展趨勢分析
(一)技術融合催生“全要素智能”
5G、邊緣計算與AI的協同，將推動農業從“單點智能化”向“全要素聯動”升級。例如，田間傳感器實時采集數據，邊緣節點進行初步處理后上傳云端，AI模型快速生成決策指令，驅動智能農機自動執行，形成“感知-分析-決策-執行”閉環。
(二)從“服務生產”到“賦能生態”
AI應用將擴展至農業碳匯管理、生物多樣性保護等領域。例如，通過衛星遙感與AI算法結合，監測農田碳排放強度，指導低碳種植;利用圖像識別技術統計農田周邊鳥類種類，評估生態修復效果。此類應用有助于農業實現“經濟效益”與“生態效益”雙贏。
(三)全球化布局加速技術輸出
中國企業在智慧農業領域的經驗正通過“一帶一路”向海外輸出。例如，隆平高科在東南亞推廣AI驅動的水稻種植管理系統，結合當地氣候數據優化種植參數;極飛科技與非洲國家合作建設無人機植保網絡，提升糧食安全水平。全球化布局不僅可拓展市場空間，還能通過技術標準輸出增強國際話語權。
(一)聚焦“卡脖子”技術環節
傳感器精度、農業專用芯片、高精度地圖等領域仍存在技術短板，具備自主研發能力的企業更具長期價值。例如，投資于激光雷達傳感器研發的企業，可受益于無人農機對環境感知需求的增長。
(二)布局“AI+細分場景”垂直賽道
針對特定作物或養殖品種的解決方案更具商業化潛力。例如，專注于葡萄種植的AI企業，可通過整合氣象、土壤、病蟲害數據，提供從種植到銷售的全程服務，形成差異化競爭優勢。
(三)關注“軟硬一體”的生態型企業
具備硬件制造與算法開發雙重能力的企業，可構建更高壁壘。例如，投資于同時生產農業無人機與AI植保系統的企業，可避免被單一環節競爭者替代。
(四)把握政策導向與區域機遇
國家農業現代化示范區、鄉村振興重點幫扶縣等區域，政策扶持力度大且需求迫切。投資者可優先布局符合當地規劃的項目，如在東北黑土地保護區投資AI土壤改良企業，或在長三角地區支持設施農業智能化升級。
如需了解更多AI+智慧農業行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國AI+智慧農業行業市場調查分析與發展前景預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號