中国农业现代化中的效率革命与价值传承

中国传统文化中的生态智慧为智能农业发展提供了哲学思想资源，“天人合一”的整体观、“顺应自然”的实践观、“生生不息”的发展观，在与现代AI技术对话中彰显出其强大的生命力。

文｜郭毅

ID | BMR2004

在人类文明演进的宏大叙事中，农业始终是最为基础又最为复杂的生产实践。从新石器时代的刀耕火种，到工业革命后的机械化生产，再到今天人工智能驱动的精准农业，每一次技术跃迁都不仅仅是生产工具的革新，更是人与自然关系的重新定义。

联合国粮农组织（FAO）数据显示，到2050年全球粮食需求将增长60%，而可用耕地仅能增加5%。这种供需矛盾在人均耕地仅为世界平均水平40%的中国尤为尖锐。与此同时，传统农业模式面临的环境压力日益增大——全球农业贡献了约24%的温室气体排放，中国农业面源污染问题也亟待解决。正是在这种双重约束下，人工智能技术的农业应用不再仅仅是效率工具，更成为可持续发展的重要杠杆。

01

深度转型：从经验依赖到数据智能的范式革命

智慧农业不再追求在固定时间做固定的事，而是在正确的时间做正确的事，这个“正确性”是由实时数据定义的，而不是由传统农时日历定义的。

传统农业的知识体系建立在千百年实践积累之上，这种知识往往以“隐性知识”（Tacit Knowledge）的形态存在——老农能通过叶片的微妙色泽判断作物健康状况，能根据云层形态预测天气变化，但这些判断难以量化、编码和传递。

人工智能的介入正在改变这一认知格局。通过高分辨率传感器网络、多光谱成像技术和物联网设备，曾经只能模糊感知的农业信息被转化为结构化数据流。人工智能不是简单取代传统知识，而是在新的认知维度上扩展人类判断能力。

此外，传统农业靠天吃饭，意味着农业生产过程中存在着源自气候变化、自然灾害等不确定性影响，这种影响往往使农民一年的耕作颗粒无收。应对不确定性，需要有及时动态的决策和应急管理能力，人工智能在这一方面发挥着越来越重要的作用。当前在我国的农业生产领域实施智慧农业的地方，在田间布置传感器网络，实时监测土壤温度、湿度、pH值、氮磷钾含量、微生物活性等，每5分钟更新一次数据模型。基于深度学习算法，系统还能够预测未来几天内的作物生长状态和病虫害风险，并生成个性化管理方案。

这种动态管理的本质是将农业从“确定性思维”转向“概率性思维”。智慧农业不再追求在固定时间做固定的事，而是在正确的时间做正确的事，这个“正确性”是由实时数据定义的，而不是由传统农时日历定义的。

农业生产的最大效率损失往往不在单个环节，而在各环节之间的衔接处。传统农业中，种植、管理、收获、储运、销售等环节往往信息隔绝，形成所谓的“农业信息孤岛”。人工智能通过数据整合和算法优化，正在构建农业全链条的协同智能。

02

生态重塑：智能技术驱动的农业环境伦理

这种预见性管理的伦理意义在于，它将农业的环境影响从“事后治理”转变为“事前预防”。

当前，AI向善正致力于通过人工智能的精准识别和靶向干预，改变以往的简单以人为中心的粗放式、掠夺式的增长，促进人与社会、人与自然之间的可持续生态系统的形成。

例如，由北京市农业农村局牵头、联合中国农业大学研发的“AI智慧植保系统”，首次实现了病虫害智能识别、预警、防控功能的系统整合，给病虫害防治带来了新思路。“AI智慧植保系统”的训练数据库包含了数十万项病虫防控技术信息、高质量标注的植保图像数据和植保问答数据，服务作物达53种，覆盖病虫种类711种。农户拍照就能快速识别347种病虫害，生物天敌怎么用、何时用、投多少、放哪里等问题也都能在系统中找到答案。这种精准干预正在改变农业生态管理的基本逻辑。传统植保是基于“预防原则”的定期喷洒，而智能植保是基于“治疗原则”的精准响应。这种转变不仅减少了化学物质使用，更重要的是尊重了农业生态系统的自我调节能力。

以前种地靠经验，现在靠数据。“数字孪生农田”正是当下农业科技领域最炙手可热的技术。它通过三维建模、物联网感知、大数据分析，整合了气象、土壤、水文、作物生长和农业管理等多源数据，能够在虚拟空间中模拟不同管理策略的长期生态影响，实现“先模拟、再决策、后执行”的全流程智能化管理。据农业农村部信息中心数据显示，2024年全国数字孪生农田建设面积突破5000万亩，覆盖小麦、水稻、玉米等主要粮食作物，带动示范区亩均增产8%—15%，水资源利用率提升20%以上。

这种预见性管理的伦理意义在于，它将农业的环境影响从“事后治理”转变为“事前预防”。正如德国哲学家汉斯·约纳斯（Hans Jonas）在《责任原理》中所强调的，现代技术赋予人类前所未有的力量，也因此赋予人类前所未有的责任——不仅要考虑行为的直接后果，更要预见其长远影响。这也正是我们坚持可持续发展的目标所在。

03

科学思想与技术哲学的深度对话

面对复杂的农业生态系统，技术谦逊成为智能农业发展的必要态度。

人工智能在农业中的应用引发了认识论层面的深刻反思。传统农业知识基于地方性、具身化的实践智慧，而AI知识基于全局性、抽象化的数据模式。这两种知识体系的关系成为智能农业时代的核心哲学问题。

同时，农业AI面临的知识论挑战是双重的：一方面要让算法理解作物生长的复杂生态，另一方面要让农民理解算法的决策逻辑。真正的突破将来自这两个理解过程的交汇处。例如，在我国一些科研机构进行的“人机协同决策”实验中，研究人员开发了一种“混合智能系统”，将深度学习模型与传统农业专家系统结合。当系统给出建议时，会同时展示基于大数据的预测结果和基于传统知识规则的推理过程。实验发现，这种双重解释显著提高了农民对系统建议的接受度，当两种知识来源一致时接受率达到92%，当出现分歧但系统能合理解释时接受率也有74%。

面对复杂的农业生态系统，技术谦逊成为智能农业发展的必要态度。斯坦福大学“以人为中心人工智能研究”（HCAI）工作室强调：“最智能的系统知道自己的目标与边界。”在农业领域，这意味着算法要认识到千年农耕传统中蕴含的生态智慧，并以学习者的姿态与之对话，致力于保持人工智能对人类农业文明智慧的尊崇与敬畏。

这种技术谦逊在具体实践中表现为多种形式。在阿里巴巴的“AI种苹果”等项目中，系统设置了“传统农谚校验”，当算法建议与传统农谚冲突时，系统会标记建议为“高风险”，要求人工复核。百度与农业农村部合作开发的“智能农事日历”则采用“增强现实”方式，在数字建议旁边展示农民的实际操作视频，形成数字与模拟的对话。

一些科研团队开展的“绿色农业智能”研究，则主张农业领域人工智能应用要主动学习和内化传统生态农业智慧。例如，在水稻与渔业共生系统中研发出“生态耦合优化算法”，不仅优化水稻产量，还同步优化鱼虾产量和水质指标，实现了真正的生态整合智能。

04

边际约束与创新空间的辩证统一

算法透明度是农业AI伦理的核心要求，但完全的透明度可能带来商业秘密泄露和系统安全性问题。中国的实践创新在于发展出了“分层的透明度”模式。

在农业生物技术领域，人工智能的应用存在明确边界。

算法透明度是农业AI伦理的核心要求，但完全透明可能带来商业秘密泄露和系统安全性问题。中国的实践创新在于发展出了“分层的透明度”模式。

在技术层面，华为等AI研发前沿企业致力于推进“可解释AI框架”，力求将人工智能发展限定在人的理性认知和解释范围之内，保持人类对人工智能的掌控力。一般而言，人工智能可解释性工作包括三个层级：对用户的“功能解释”（说明系统能做什么、为什么这样建议），对技术监管的“过程解释”（展示算法的关键参数和决策路径），对专业审计的“原理解释”（提供完整的算法逻辑和训练数据信息）。这种分层设计平衡了不同利益相关者的知情权需求与商业秘密保护之间的矛盾。

在制度层面，国家网信办等政府部门正在积极进行“算法备案”工作，主导并成功推进了互联网算法服务备案制度。对于算法服务提供者和服务技术提供者，特别是大模型应用企业来说，选择底座模型和构建应用时必须优先考虑算法的备案状况。这不仅能够确保企业的合规运营，也能避免因未履行算法合规义务导致后续整改成本增加或影响相关业务进展。

在基础设施方面，政府推动的“数字乡村”项目确保4G网络覆盖所有行政村，5G网络覆盖重点农业产区。全国已建立5000多个“数字农技站”，为农民提供AI技术培训。培训内容不仅包括设备操作，还涵盖数据权利意识、算法批判思维等深层素养。这种全方位的包容性设计，使智能农业的红利能够惠及最广泛的农业从业者。

05

全球视野下的中国道路与文明贡献

基于人本身对于农业发展和生态平衡的目标，作为一种理性价值原则，向农业应用领域人工智能持续输出，形成“AI向善”的中国实现路径。

中国农业人工智能发展道路既根植于中国国情，也对全球农业转型具有参考价值，具有三大特征。

首先是“混合创新”的技术路径。与欧美国家偏向高资本投入的全自动化方案不同，中国探索的是人力与机器智能的深度协同模式。例如，在新疆的棉花种植中，智能系统负责数据分析和大规模作业规划，而人工团队专注于系统监控、异常处理和质量检查。这种混合模式实现了每公顷节约劳动力37%，同时将产品质量稳定性提高了28%。更重要的是，在这种“混合创新”模式下，基于人本身对于农业发展和生态平衡的目标，作为一种理性价值原则，向农业应用领域人工智能持续输出，形成“AI向善”的中国实现路径。

其次是“多层治理”的监管体系。中国建立了从国家伦理规范到地方实施细则，从法律强制到行业自律的多层次治理框架。特别是在处理发展与安全、创新与监管、效率与公平等关系时，中国的“平衡智慧”为发展中国家提供了借鉴。

最后是“城乡融合”的社会视角。中国智能农业发展始终放在乡村振兴和城乡融合的大背景下考量。智慧农业不仅被视为生产效率工具，更被赋予促进城乡要素流动、提升农村生活品质、保护农耕文化等多重社会功能。这种整体性视角，使技术发展与社会转型形成良性互动。

研究数据显示，中国农业AI技术的采纳速度比类似经济水平国家快40%—60%，这归因于本土化的适应性改进、丰富多元的农业应用场景，和基于社区的学习网络。以现代技术及其在传统农业中的应用为载体，中国传统文化中的生态智慧也为智能农业发展提供了哲学思想资源，“天人合一”的整体观、“顺应自然”的实践观、“生生不息”的发展观，在与现代AI技术对话中彰显其强大的生命力。

中国在改革开放初期，曾被国际社会质疑能否养活日益增长的庞大人口。四十多年过去，我们看到农业技术特别是人工智能技术在现代农业中的发展和应用，实现了中国用世界上9%的耕地养活了世界上22%的人口。中国的发展经验充分证明，一个人口规模巨大的发展中国家实现高质量发展，并不必然以伤害自然生态环境为成本代价。我们完全可以在尊重自然，同时也尊重人的发展权利的条件下，实现可持续发展。

展望未来，中国农业人工智能发展仍面临多重挑战。技术层面，如何让算法更好地理解复杂农业生态系统的非线性特征；伦理层面，如何在数据利用与隐私保护、算法效率与公平性、技术创新与文化传承之间保持动态平衡；治理层面，如何建立国际公认的农业AI标准与认证体系。

应对挑战的过程中，中国有机会也有责任贡献独特智慧——那种在快速变化中保持定力、在技术强大中保持谦卑、在追求效率中不忘公正的智慧。

（本文作者系北京工商大学经管学部主任、教授、博士生导师郭毅）