“AI+农业”金融服务思考

党的二十届三中全会指出，要完善生成式人工智能（AI）发展和管理机制。AI技术与农业深度融合，是把握新一轮农业科技革命新机遇的战略选择,也是加快建设农业强国、实现农业现代化的重要途径。“AI+农业”作为数字化程度最高的农业技术应用，是现代农业发展的新趋势。本文基于调研发现，AI技术可以广泛应用于农业生产、管理、销售等各个环节，推动农业智能化、数据化、规模化升级。这种转变催生了现代农业更多金融需求。但实践中，金融服务AI农业仍面临授信准入过严、产品创新不足等问题。建议强化行业基础研究，积极跟进各地支持“AI+农业”相关政策规划，建立“债贷基证顾”投商行一体化的综合服务体系，前瞻性做好配套金融服务。

“AI+农业”的发展现状

“大国小农”自古以来是我国农业发展的基本国情。目前小农户数量占农业经营主体的98%以上，小农户耕地面积占总耕地面积的70%以上，小农户为主的家庭经营仍是我国农业经营的主要形式。但随着土地确权的推进，农村土地经营权流转速度不断加快，农业生产也在向规模化和集约化迈进，智慧农业迎来重大发展契机。而作为智慧农业的最前沿应用，“AI+农业”通过集成大数据、空间信息、人工智能等新技术，可以实现对农业经营的全面感知、定量决策、智能控制和精准投入，以最大化提升农业生产效率，成为推动农业现代化的重要途径之一。

政策规划加快布局

在新一轮农业科技革命背景下，人工智能与农业的深度融合将是未来农业高质量发展的重要着力点。在2021年12月农业农村部印发的《“十四五”全国农业农村科技发展规划》中，明确提出加快互联网+、物联网+、大数据、人工智能、区块链等与农业结合的技术研发与应用。2024年中央一号文件进一步提出，持续实施数字乡村发展行动，发展智慧农业。我国目前处于智慧农业发展的快速成长期，中国产业研究院数据显示，2023年我国智慧农业市场规模达到940亿元，同比增长8%（见图1）。其中，农业机器人需求量保持较高增长率，近5年平均增长率为38.6%。显示农业对智能农机设备的需求快速提高，AI技术在农业生产中的应用快速推广。

数据来源：中国产业研究院

图1 2020—2024年中国智慧农业市场规模

2024年10月，《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》和《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》出台，从战略、政策、实践三个层面系统谋划推进加快填补智慧农业突出短板（见表1）。特别是重点加大对高端智能农机装备的支持力度，大力支持传感器、芯片、算法、模型等攻关，围绕智能监测、精准作业、农业机器人等关键环节和重点领域，深入谋划一批重大项目、重大工程，推动相关技术装备不断突破并加快落地。随着顶层政策规划的陆续铺开，我国AI农业发展将进一步提速。

表1智慧农业相关政策

资料来源：农业农村部和各地方政府官网

“AI+农业”应用场景不断扩大

大力发展智慧农业的趋势下，人工智能技术在农业领域中的应用正在不断深化。从产前的智慧育种、产中的病虫害监测与卫星遥感大数据分析，到产后的智慧储藏物流和农产品销售预测等不同环节，人工智能的融合范围都在逐渐扩大，成为精细农业发展的重要助推器。

嵌入智慧种植，提升精细化种养水平。智慧种植主要通过传感器监测农田温度、湿度、光照、风速等参数，并将信息实时传输给智算设备，后者结合历史气象数据、土壤条件和作物生长周期等确定最佳播种时间和灌溉策略。例如，全国首个农业类AI实验室（广东农业AI实验室）最新落地了“农博智问”智慧平台，其依托人工智能大模型与物联网设备实时监控作物生长环境，并结合AI算法生成最佳管理策略，实现精细化种养。目前，该平台已支持水稻、兰花、荔枝等10余个品类，针对每个品类的特性，提供智能化管理方案。

嵌入智慧育种，加速种质资源数字化改造。智慧育种主要通过深度学习算法对海量育种数据进行挖掘，快速筛选优良基因组合，培育出抗病性强、产量高、品质优的作物新品种。例如，中国华大基因（BGI）通过AI和基因组测序技术，迄今已发布小麦、玉米、土豆、鹰嘴豆、生菜等全世界60％常见作物的基因组数据，完成超过20万份全球重要作物种质资源的数字化，持续开发多种高产、抗病的水稻品种；凌恩生物旗下盈飞生物团队助力广东省某研究院录入上千例水稻SNP芯片数据信息，成功构建水稻全基因组SNP标记分子育种云平台，基于此平台应用已成功实现育种周期减半。

嵌入病虫害监测，升级病虫害预警能力。智慧防虫害主要通过植入高清摄像头，将病虫害数据上传至智算中心，并利用AI图像分析技术快速识别病虫害种类，进而统计病虫害发生情况，有效缩短病虫害防治时间。例如，河北平山产业园引入多盏智能虫情测报灯，通过内置的高清摄像头和红外诱虫技术，能够实现24小时不间断捕捉虫害样本，快速形成详细的虫情图像数据库；河南云飞科技公司利用人工智能图像识别技术已经具备实现快速虫脸识别能力，目前该虫脸数据库已收集超过1000万张图片，覆盖110种病虫害，识别准确率在90%以上。

嵌入果蔬采摘分拣，提升自动化检测效率。智慧采摘主要通过视频传感器与农业机器人进行连接，将农产品生长情况如外观、颜色、大小等特征上传至智能控制系统，利用图像识别技术，判断农产品是否成熟，是否达到批量采摘标准。例如，山东邹城草莓产业示范园引进一批采摘机器人，能够根据果实成熟度智控系统及时完成草莓的自动采摘，再经由质量检测系统按不同等级自动分拣，最大限度保证了果蔬的新鲜度和产品质量。

嵌入智慧仓储物流，推动农产品智能化流转。智慧仓储主要通过数智化调度来匹配不同类型农产品的差异化仓储环境，并根据实时库存进行智能化调节，最大程度利用仓储空间，减少农产品在储藏物流环节的损耗。例如，水果零售龙头企业“百果园”开发了智能仓储管理系统（WMS），可以即时捕捉每一颗水果的详细信息，包括品名、重量、入库时刻等，并全程跟踪库内流转与精细分装的每个环节，实现对配送全过程的标准化管理。

嵌入数字销售评估，拟合市场需求量价趋势。智慧估测主要通过收集历史销售数据、用户行为数据等，利用算法模型自动分析，精准预测市场需求和价格变动趋势，并以此为依据合理安排销售计划。例如，阿里巴巴与广西灵山等地合作，研发出荔枝“全周期生长模型”。该模型基于阿里云人工智能平台，融合图像识别、数字孪生等技术，能够提前3个月预测荔枝的产量和上市时间。不仅可以解决荔枝生产的“大小年”问题，还能为农户提供更为精准的销售策略建议。

AI科技的助农效益逐渐凸显

一般情况下，传统农业相比工业而言，生产效率较低，经济效益不好，盈利能力较弱。主要原因在于农业生产的管理效率偏低、规模化经营不足、供应链搭建不完备等。通过调研北京农信互联、科百科技等代表性农业科技企业发现，使用AI技术赋能，能够较好地解决农业生产中面临的诸多痛点。

提升农业生产效率。人工智能与农业融合可以显著改进农业生产技术。例如，农信互联最新开发了“猪小智”（生猪产业大语言模型）智能养殖平台，将AI视频图像分析、智能饲喂器等物联网设备嵌入生猪选种过程，平均可以提高种猪优良育种成功率90%；另外，使用“猪小慧”GPT大模型，能够智能化匹配农信大数据，实现对种猪溯源、猪病防治等信息的实时跟踪预警，为生猪饲养提供一体化的智慧解决方案，有效提升了生猪养殖效率。

节约人力资本投入。传统农业以劳动密集型为主，劳动力投入大，但劳动者技能偏低。通过AI技术赋能，可以较好地解决农业生产中人力资本匮乏、农民技术储备不足的问题。例如，农信互联开发了智能巡检机器人，可以代替人工进行精准饲喂、智能盘估、智能环控等日常操作。根据调研情况，客户在引进智能巡检机器人后，接近80%的流水线都可以替代人力。再如，由科百科技承建的物联网精准化栽培系统现已在山东荣成专业合作社应用，通过无人化、智能化机器作业，实现了数字化现代苹果种植新模式，能够节省人工95%，减少防治用工80%，较大程度节约人力资本投资。

提高供应链周转效率。传统农业生产的小农户经营组织化程度普遍偏低，市场供应主体分布过散，不利于农产品撮合交易，普通散户在产品销售过程中的议价能力也较弱。通过嵌入“AI+农业”的技术和场景，可以帮助更多的中小农户获取准确的市场信息，有效提高农产品流通的周转效率。例如，农信互联开发的“猪联网”智能信息平台集成了猪管理、猪交易、猪金融三大核心业务，将猪产业相关的养猪户、屠宰场、饲料兽药厂商和中间商、金融机构等主体联接起来，变外部产业链为内部生态链，形成智慧化“猪友圈”，供应链周转效率平均提高2—3倍，帮助农户实现“买得好也得卖得好”的经营目标。

“AI+农业”面临的问题和困难

AI农业目前仍处于快速发展阶段，从前端技术开发到终端技术应用来看，都存在市场集中度较低、行业竞争不够充分，尚未出现具备绝对领导地位的领军企业，亦未形成较为稳定的市场格局。作为现代农业发展的重要趋势，“AI+农业”尽管具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力，但在实际发展过程中仍面临一些问题和困难。

技术应用不够成熟

尽管AI技术在农业领域的应用日益广泛，但当前我国农业生产向数字化转型仍处于培育期，部分技术仍处于研发和试验阶段，尚未达到大规模商业化应用的水平。整体看，AI技术使用相比工业互联网的成熟度和普及率还较为滞后。一方面，农业智能化设备的研发周期较长，算法工程师的投入成本较大，导致技术更新速度存在一定的时间滞后性。例如，一台智能播种机器人研发周期一般在数年时间，从初步概念设计到最终产品商业化可能需要3—5年。另一方面，农业生产的环境不确定性影响较大，天气、温度、土壤类型等自然条件变量较多，需要强大的大数据模型来精准预测和适应这些外部环境的不确定性变化，对农业智能化分析的技术延展性提出较高要求。

市场渗透率仍然不高

我国AI农业起步较晚，市场普及率较低。根据中商产业研究院数据，我国AI农业市场渗透率不足1%。从国别比较看，智慧农业普及率落后于欧美等发达国家。例如，美国通过大数据和互联网已基本实现农业智能化和现代化，部分农场主仅需2人即可经营7900亩田地；德国通过大范围升级引进“3S”技术的智慧农业机械，可在室内计算机自动控制下进行各项农田作业，很多德国农场已经实现1名德国农民养活144个公民。从行业比较看，农业领域的数智化应用渗透率也远远滞后于智能手机、智能汽车等先进制造业行业。截至2023年底，中国制造业数字化建设市场规模达1万亿元，市场渗透率为22%，远高于农业的1%水平。另根据调研，目前国内引进AI技术主要是一些中型大型农业企业，90%以上的小农户还没有被覆盖，整体市场普及率仍然偏低。

经济效益存在不确定性

AI农业一般具有高成本特征。从资本投入端看，数智化生产需要依托于智能化场景建设，项目开发前期在软硬件基础设施上会投入大量资金。另外，为了维护这些新技术，后期还需要持续地注入资金以对现有的智能化设施和信息系统进行改造或升级。从技术成果转化看，“AI+农业”当前还是一个新兴市场，尚未形成稳定的商业模式和盈利方式，导致农业数字化、智慧化投入资金的技术孵化周期和产成品营收回收期较长。例如，广州金从钰农业发展集团牵头承建幸福田园蔬菜现代农业产业园项目，该产业园目前在数字化系统方面的资金投入累计已经近千万元，主要集中在智能温室大棚的研发和设备采购，大约需要5年以上才能收回前期的投入成本。

金融服务供给不完备

AI农业的本质特征在于大数据成为农业生产的新要素。农业新模式对金融服务的内容、产品、形式等各个方面都将带来有别于传统农村金融服务方式的巨大变化。此外，AI技术的渗透范围较广，场景覆盖了农业生产的全产业链，行业发展存在较为充裕的金融需求。但现有金融服务效率仍然偏低，服务水平依然不足。

授信准入条件较为严格。农科企业一般都是科创类中小企业，轻资产属性偏强，第二还款来源较弱，多数无法满足房产、机器设备等固定资产的足值抵押授信标准。根据调研情况看，虽然农科企业普遍都拥有一定数量的发明专利、知识产权等无形资产，但仍面临技术资产价值评估难、交易市场不成熟等问题。例如，浙江托普云农拥有185项专利，企业近3年研发投入超过1亿元，研发人员在全员中的占比接近三分之一，而这些无形资产的市场价值评估却很难确定。反观金融服务，目前商业银行贷款审批主要还是以“抵押e贷”“微捷贷”等通用型产品为主，专利技术、知识产权等无形资产类质押贷款创新工具仍然较少。导致农业科技企业在申请银行授信准入时存在较大的制度约束。

金融产品种类相对不足。目前针对智慧农业的金融支持方式主要集中在政策性贷款、专精特新“小巨人”贷，仍然缺少专业化、定向化的融资支持工具，特别是股权融资、债券融资等直融工具尚不发达，远不能满足智慧农业日益增长的行业融资需求。另外，相关担保性融资服务也较欠缺，契合AI农业经营特点的风险分担工具还不完善。智慧农业的收益最大化需要以规模化、稳定化经营为前提。但目前农业小作坊依然普遍，从前期新技术引进到成熟期规模化扩产大约需要1—2年时间进行过渡，叠加中途可能受到极端天气、自然灾害等突发外部环境冲击，高资本投入的智慧农业预期产出效率可能受损，亟需配套性担保融资进行托底。

“AI+农业”潜在的金融需求

AI技术赋能正在驱动现代农业向智能化、数据化和规模化升级，在生产驱动力、产能扩张力、资本运作力等方面相比传统农业都存在较大差异。这种转变或催生更多基于场景的多元化金融服务需求，以充分融合AI农业生产经营的全过程。

农业智能化改造派生大量技术引进融资需求

AI农业依托数智化技术的深度嵌入，在数字基础设施建设、智能专用设备改造、大语言模型系统优化等方面蕴含较大的资金需求。例如，广东英九庄园绿色产业发展集团近年来正在推进茶园全产业链数字化转型，在购置气象监测器、水肥一体化喷灌系统、传感器、数据显示屏、病虫害防控设备方面需要上千万元的投入，用于建设大数据采集及AI应用平台；深圳丰农控股集团近年来专注于布局智慧种植业务，定期化购置和维护智能传感器、无人机、精准灌溉系统等智能化装备，在设备升级、维护方面资金投入规模一直较高，其中在牡丹江总投资5亿元筹建生物科技产业园，全面升级农业大数据以及人工智能等技术应用。

农业产能扩张衍生大量长期化流动资金需求

农业的智能化应用通常以资本替代劳动为特征，通过大量引进智能化设备代替人工，农业生产的集约化、规模化扩张趋势将愈加明显。在此过程中，产业发展的集中化、周期化、规模化经营将带来大量的融资扩产动能，进而衍生出对于流动资金的旺盛需求。另外，由于智慧农业项目的投资回收期较长，企业融资期限也将更倾向于长期化。例如，正大集团已在吉林、山东等多个省份建设蛋鸡智慧养殖项目，产能提升带来的养殖板块、工业板块、零售板块流动资金投入较大，预计使用期限在3—5年。

产业链充分融合催生定制化供应链金融需求

AI技术赋能有利于推动农业供应链进一步整合，实现农产品采购、生产、销售等不同环节依托一个数智化平台即可完成，衍生出更多基于上下游关系的应收账款质押、预付款融资等供应链融资需求。例如，北京农信互联开发上线了“猪企网”智能服务平台，将原粮商、饲料厂、养殖户、屠宰场、猪肉零售商等不同客群有效集成，构建了猪管理、猪交易、猪金融三大核心功能系统。依托该数智化平台，目前已经聚拢了全国6万多的生猪养殖场和无数家上下游供应商，客户基于应收账款质押、预付款垫付等交易性资金规模已经突破300亿元/年，成功激发了平台客户基于“猪企网”智能平台的定制化供应链金融服务诉求。

农业科创概念激发多元化金融服务需求

AI农业是技术密集型活动，由专属硬件与软件设施构成，具有明显的科技含量高、附加值高、资本投入高、风险大且回收周期长等特点，金融需求的多元化特征较为明显。一是投资银行服务需求。例如，广州艾米生态人工智能农业集团是一家以生态水稻种植与数字化解决方案为核心的国家高新技术企业，主要对外输出智慧农业建设解决方案、提供农业大数据服务，在技术开发环节有大量的长期资金需求，特别是在产业基金、债券融资等领域具有较大的融资需求。二是融资租赁需求。随着智能生物育种、智能养殖、智能化农机、智能遥感解译、智能化农情监测等AI技术应用在农业投产中的需求逐渐增加，农业企业对于智能化设备的融资租赁需求也在不断加大。此外，智慧农业相关经营主体对现金管理、渠道建设、理财等方面也有迫切需求。

投贷一体化的金融服务建议

“AI+农业”作为现代农业发展的新趋势，具有广阔的应用和拓展前景。未来，“AI+农业”将继续深化融合，推动现代农业向智能化、精准化、高效化方向迈进。金融服务须把握好智慧农业发展新特点、新阶段、新需求。商业银行应积极跟进各地政府支持“AI+农业”的相关政策规划，关注“AI+农业”主要应用场景，创新投贷一体化的金融支持工具，前瞻性做好配套金融服务。

加强“AI+农业”行业基础研究

智慧农业不同细分行业，涉及的核心技术、产业体系、发展进程以及金融需求等都存在明显差异。一方面，建议基于大田种植、设施农业、畜牧业、渔业等智慧农业细分行业，建立专业研究团队，探索持续研究机制。同时，深化与各级农业农村部门及智库机构合作，跟踪掌握智慧农业、现代农业等政策部署。另一方面，加快探索“AI+农业”的研究与业务拓展互促机制，既要以业务需求为导向做好应用性研究，也要注重做好前瞻性研究，提升在“三农”领域的创新服务能力。

深化政银企合作与名单制管理，提升识客获客效率

“AI+农业”属于高成长性行业，亟需依托多方合作机制，充分挖掘潜力客户。一是深度参与地方政府智慧农业平台建设。积极对接地方的农业农村厅、科技厅等政府部门，定期获取重点企业名单、相关产行业政策、政府补贴等信息数据，明确后续营销目标与重点。二是聚焦农业龙头存量客户拓展“AI+农业”新场景。发挥好大型商业银行在农业龙头企业中信贷覆盖率高的优势，大力推进农业产业化龙头企业的AI应用新场景。三是加强与农业科技公司联合拓客。积极发挥各自优势，联合推介“AI+农业”金融服务，加大客户营销力度，推动农业科技公司自有客户对接商业银行系统。

加快金融产品创新，建立“债贷基证顾”“五位一体”的综合服务体系

探索为企业承销“AI+农业”主题债券，募集资金用于AI农业的技术研发推广。例如，可通过发行示范推广债券帮助企业在特定场景开展AI农业技术的示范应用，展示技术的可行性，提高投资者的关注度，推动农业人工智能技术普及。

探索基于AI农机、农业机器人等智慧农业设备的抵质押贷款产品创新。积极拓展传统信贷业务的同时，可进一步创新基于智慧农机抵押的农业科技企业“研发贷”，重点支持国家认定的专精特新企业和商业银行核心优质客户，在充分核定企业研发潜力的基础上适度降低其研发贷款的准入门槛。

推动设立“AI+农业”产业投资基金。商业银行可加强与头部创投机构合作，充分利用“投贷联动”、产业基金等融资模式，配套相应金融产品。同时进一步强化行司联动，加强投贷结合，围绕智慧农业技术攻关、试验基地建设等关键环节择优积极介入。

开发以农业智能设备为底层资产的资产证券化产品，积极盘活企业AI技术资产。通过资产证券化，将智慧农业项目的未来收益（如作物销售、服务费等）作为基础资产，打包成证券出售给投资者，提供必要资金支持的同时将AI农业项目的不确定风险分散到多个投资者之间，降低单个投资者的风险暴露。

依托投行顾问服务，为企业制定专属融资咨询方案。统筹构建智慧农业信息服务系统，整合行内外优势资源，打通银行与AI农业上下游客群之间的信息沟通和业务协同渠道。依托智享化信息系统，向平台客户提供融资和投资咨询、并购和重组咨询、风险管理咨询以及推动跨界合作与资源整合等服务，为“AI+农业”项目建设提供全方位的融资融智支持。

优化“AI+农业”金融支持策略，统筹推进智慧“三农”稳健发展

精选AI农业技术应用场景。商业银行开展AI农业金融创新，要充分考虑不同场景的差异化需求，探索形成可复制可推广的有效模式。目前，我国“AI+农业”领域已形成数据平台服务、农机自动驾驶、无人机植保和精细化养殖等相对成熟的应用场景。其中，数据平台服务和无人机植保领域的融资需求最为旺盛。可重点关注以上四类“AI+农业”应用场景的市场拓展动向，加大潜在客群的营销储备。例如，针对无人机植保，可与大疆、极飞科技、农田管家等行业领先企业进行深入合作，参与建设无人机植保平台，满足植保上下游农业经营主体的金融需求。

支持“AI+农业”梯次推进。农业生产具有较大的行业和区域差异，建议结合各行业、各地区发展趋势，构建分行业、分地区的分类推进策略。一方面，优先介入规模化、机械化程度高的细分行业。例如，可选择现阶段我国种养殖业中智能化程度最高的生猪、蛋鸡、蔬菜等三大细分产业开展试点，支持头部农业企业大力引进AI农机装备，提升数智化种养效率。另一方面，优先选择山东、江苏等农业发达省份梯次推进。这类地区的农业数字化转型相对较快，技术应用相对成熟，可重点在这些地区拓展“AI+农业”的金融服务渗透率。另外，类似辖垦区的典型省份（如黑龙江）以及特色农业省份（如青海）也可以作为“AI+农业”金融创新试点的主阵地，发挥示范引领作用。

作者单位：中国农业银行投资银行部

文章刊发于《银行家》杂志2025年第4期「商业银行」栏目

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