南京财经大学张庆民何腾飞徐妍 2026-08-16·8月17日 · 周一论文阅读 2

人工智能赋能数字乡村建设的技术逻辑、场景适配与实现路径(安徽农业科学 2026年14期)

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时效性3

论文探讨AI赋能数字乡村的技术逻辑与路径，有学术深度，但时效性较低，影响范围有限。

摘要

南京财经大学管理科学与工程学院张庆民、何腾飞、徐妍发表于《安徽农业科学》2026年14期。AI赋能数字乡村建设的本质是以乡村数据为关键要素、以智能农具为支撑,通过在乡村场景中实现乡村产业、治理、生态、文化、服务等现代化转型,最终推动乡村高质量发展和城乡深度融合。从AI赋能、场景理论与新质生产力视角诠释三个问题:面向农村农业农民AI赋能数字乡村建设的技术逻辑是什么?面对乡村场景的异质性、碎片化与社会责任,如何实现乡村场景的有效适配?应该采用什么样有效路径推进AI赋能数字乡村建设?

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论文推荐｜人工智能赋能数字乡村建设的技术逻辑·场景适配与实现路径

2026-08-14 16:00 来源: 江南水乡生活见闻

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发布于：北京市

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作者：张庆民，何腾飞，徐妍

单位：南京财经大学管理科学与工程学院

简介：张庆民，男，山东邹城人，副教授，从事数字乡村、农村电商、质量与可持续研究。

基金项目：国家社会科学基金一般项目（20BGL182）。

来源：《安徽农业科学》2026年14期

引文格式：张庆民,何腾飞,徐妍.人工智能赋能数字乡村建设的技术逻辑·场景适配与实现路径[J].安徽农业科学,2026,54(14):206-208.

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我国正深入实施“人工智能+”行动，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）从国家层面明确了实施“人工智能+”的行动纲领。以人工智能（AI）为代表的数字技术正深刻重塑着乡村经济社会发展。在《“十四五”数字经济发展规划》《数字乡村发展战略纲要》《乡村全面振兴规划（2024—2027年）》国家战略导向下，数字乡村是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。AI赋能数字乡村建设的本质是以乡村数据为关键要素，以智能农具为支撑，通过在乡村场景中实现乡村产业、治理、生态、文化、服务等现代化转型，最终推动乡村的高质量发展和城乡深度融合。AI正是通过系统性重组数据、技术、资本等要素，并引致生产关系的适应性变革，从而驱动数字乡村建设实现从数字化到数智化的质变。

针对AI与数字乡村的研究，学界除了关注数字乡村建设、数字乡村测度与影响外，也从AI视角对乡村振兴或数字乡村进行探讨。既有AI助推乡村振兴发展的内在逻辑、困境、现状与路径，又有聚焦AI促进乡村文化振兴的研究。有关AI与数字乡村建设，已有研究探讨AI赋能数字乡村建设的价值、障碍与路径、理论逻辑与实践路径、治理逻辑，但没有涉及AI技术及场景逻辑。笔者在现有文献研究和实践调研的基础上，从AI赋能、场景理论与新质生产力视角诠释以下问题：第一，面向农村农业农民，AI赋能数字乡村建设的技术逻辑是什么？第二，面对乡村场景的异质性、碎片化与社会责任，如何实现乡村场景的有效适配？第三，应该采用什么样有效路径推进AI赋能数字乡村建设？

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AI赋能数字乡村建设的技术逻辑

AI赋能理论即利用AI技术为传统行业、系统、流程或服务赋予新的能力，从而提升效率、优化决策、降低成本，并创造新的价值，其本质是“基于数据驱动赋予系统自动化、智能化的能力”。该技术逻辑遵循通过AI与大数据、云计算、物联网等技术深度融合，实现从“经验驱动”向“数据驱动”和“智能驱动”的转变。早期的数字乡村建设多遵循“信息共享”与“连接展示”的技术逻辑，其核心在于通过信息化手段实现资源的互联与呈现。然而，AI赋能并非对这一逻辑的简单延伸，而是驱动其发生根本性的技术范式跃迁，即从单向的“连接—展示”迈向“感知—决策—应用”的闭环智能系统。这一转型的核心在于重构乡村发展的“数据、模型、算力”的底层运作逻辑，其关键是从“技术辅助农民”的工具性思维演进为“人机智能协同共生”的适农化、智能化、拟人化的生态发展理念，最终服务于乡村全面振兴。

1.1 AI数据模型的适农化逻辑

适农化指AI适应中国农村农业农民的具体实践，通过本土化乡村大数据沉淀，为农业生产与乡村治理提供精准、可行的智能化解决方案，其关键在于实现从大数据、通用大模型到地域性行业大数据、垂直大模型的转变。当前，涉农数据是AI适农化的基础瓶颈。数据是训练AI模型的基石，其质量直接决定智能应用的效能。农村地区数据生态面临显著挑战：首先，基础设施滞后导致数据采集端存在短板，致使数据在源头上面临准确性、连续性与完整性问题。其次，数据标准化与共享机制缺失，乡村数据多呈零散、异构状态，严重制约跨领域分析与模型训练。为突破此瓶颈，一方面，强化数字新基建，规模化部署物联网、无人机及高精度传感设备，构建空天地一体化的数据采集网络；另一方面，推动数据治理体系化，建立农业数据标准规范，为垂直大模型训练奠定基础。涉农大模型需要面向地域复杂性的本土化训练。通用大模型难以直接应对高度依赖自然环境、地域差异显著的涉农数据，需要开展面向本土知识的垂直大模型并进行深度训练。一是搭建县域数字底座，构建融合地域特异性参数（如土壤成分、病虫害谱系等）的专项数据集；二是建立涉农垂直大模型，对模型进行针对性微调与强化训练，形成适配区域农情的“领域模型”。

1.2 AI新农具的智能化逻辑

基于农村农业数据质量的提升与垂直大模型的建立，AI新农具通过感知技术、数据分析和机器学习将农业生产过程中的各个环节进行智能化改造，不仅推动了农业生产的高效化和精准化，而且有效降低农药使用量，提高作物的产量与质量。AI新农具由传统机械化装备向集智能感知、自主决策、精准执行于一体的智能装备体系演进。AI新农具的智能化，远不止是给农具装上传感器，它是一场从“面朝黄土”到“数据驱动”的农业生产方式革命。其核心在于将AI深度融入农业全链条，让机器不仅替代体力，更能进行决策和优化。例如，AI新农具中的无人机与智能机械设备改变了农业生产的传统模式，基于土壤湿度、天气预报、作物需求等数据，AI可以自动调整灌溉系统的运行，确保智能化种植与精确灌溉、智能化监控与数据分析。

1.3 AI数字农人的拟人化逻辑

从当前的AI技术发展趋势分析，AI数字农人将是AI赋能数字乡村建设的未来主力军之一。它是利用AI、物联网、大数据、机器人等技术，模拟人类的能感知、会思考、可进化的功能，实现辅助人类在农业生产中进行决策与操作，实现农业智能化、精细化管理的乡村智能体。AI数字农人实现了农业生产中部分人类认知与体力劳动的拟人化替代与增强。首先，AI数字农人通过集成多源传感器（光学、热学等）与遥感平台，实现从“经验判断”到“数据洞察”的升维，其智能感知超越人类感官的数据化洞察。其次，在感知数据基础上，AI数字农人依托机器学习模型与农业知识图谱，基于模型与算法的科学化判断，进行复杂农事的自主决策。最后是智能执行，决策指令通过控制系统驱动智能装备群协同作业。AI数字农人实现了从决策到行动的无缝衔接，其执行过程具有高重复精度、强环境适应性及可长期持续工作等优势，将成为新农人的合作伙伴。AI数字农人的拟人化特质推动了农业生产模式从“人力+经验”主导转向“数据+算法+智能装备”驱动的智慧生产新范式。

可见，AI赋能数字乡村建设的技术逻辑是以 AI适农化（本土化）、AI新农具（智能化）、AI数字农人（拟人化）为核心的技术重构，共同构筑了数字乡村建设的智能内核。

AI赋能数字乡村建设的场景适配

2025年11月国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，明确指出开放一批和美乡村、数字乡村建设场景，提升信息化应用水平。该文件中提出建设现代农业领域新业态应用场景，包括种业应用场景，旱区、寒区、高原、盐碱地等特色种业应用场景、智慧农（牧、渔）场等一批智慧农业应用场景，种业、种养殖、食品加工全产业链应用场景。场景是验证新技术产业化、连接技术与产业、打通研发与市场、推动创新融合的关键载体。AI技术能否在乡村场域中释放实质性效能，其决定性因素不仅仅是技术本身的先进程度，而在于其能否有效嵌入具体、稳定且富有价值的情境。可见，AI应用不宜采取简单的“技术先行”或城市模式“下沉”策略，而必须坚持以乡村场景为核心，实现AI与乡村社会的有机融合。

2.1 问题导向的场景选择

2.2 价值取向的场景落地

AI赋能数字乡村的价值不在于建造几个“黑科技”示范点，而在于通过技术普惠，系统性提升乡村的发展韧性、民生温度与治理效能。成功的场景落地一定是技术逻辑、乡村逻辑与人的逻辑的深度融合，最终让技术进步的红利转化为每一位农民可感可知的美好生活。场景落地的最终成效须以是否创造及实现了价值为检验标准。价值不仅包括经济增长与效率提升，更涵盖生态可持续、社会公平与居民福祉等多维度的共同提升，可解构为经济价值、社会价值、生态价值。精准农业与智慧生产场景更多地强调经济与生态价值，体现为直接提升农民收入，推动农业向绿色精细化转型，保障供应链稳定性；生态监测与人居环境整治将AI技术作为生态守望者，用低成本、高效率的方式守护乡村生态本底，支撑绿色发展；智慧治理与数字政务要推动治理从“被动响应”向“主动预防”和“精准服务”转变，提升公共资源分配的公平性与效率的社会价值。可见，AI在数字乡村建设中的场景适配，绝非简单的技术移植或工具应用，而是一场以问题为起点、以价值为归宿的社会技术变革。

AI赋能数字乡村建设的实现路径

习近平总书记多次强调要因地制宜发展新质生产力，指出“因地制宜，本质是实事求是”。这一论述深刻揭示了新质生产力发展的方法论基础，即必须立足各地区资源禀赋、产业基础、科研条件等实际，精准选择发展路径。因此，AI赋能数字乡村建设的实现路径要遵循因地制宜发展新质生产力原则，并始终围绕“人的现代化”和“要素的全面升级”展开。新质生产力三要素（劳动者、劳动对象、劳动工具）是推动AI赋能数字乡村建设的着力点。针对乡村场景来说，新型劳动者是掌握新知识、新技能，能驾驭新工具、创造新价值的劳动者，既包括新农人，也包括涉农服务商；新型劳动对象是农业生产、农村生活与乡村治理过程中被加工、被改造的对象，其范围已从传统的物理实体扩展到数据、算法、算力等无形要素；新型劳动工具是延伸人类能力、能够提升乡村生产效率的AI新农具与AI数字农人等。

3.1 推动“AI+新农人”数字素养提升工程

推动数字乡村建设农民数字素养培育不可或缺。2021年中央网络安全和信息化委员会印发的《提升全民数字素养与技能行动纲要》明确要求提升农民数字技能，提高农民对数字化“新农具”的使用能力。AI在数字乡村建设中应用不仅取决于算法精度，更取决于新农人是否具备“与AI、智能体对话”的能力。AI赋能数字乡村建设需要新农人具备AI认知能力与操作能力等。AI的认知能力是农民接纳AI的前提，更需要具备操作AI新农具与AI数字农人的应用能力，如新农人根据乡村场景高度异质（南方水田 vs 北方旱地）微调垂直模型的调优能力。因此，需要培养一批具备收集本地样本、标注数据、模型调优等AI数字技能的新农人。

3.2 开展“AI+涉农服务商”培育工程

3.3 夯实涉农数据质量与实施数字资产化

打造坚实数据基座是确保涉农数字质量的基础。首先，建立数据池与数据标准。制定乡村数据资源目录、元数据、接口等标准，把乡村自然资源数据、产业经济数据、治理服务数据、社会文化数据进行统管，构建县域级涉农大数据平台，形成乡村数字资源池。其次，实施数据确权。数据权属与治理制度是AI运行的基础。乡村数据具有公共性、集体性与个体性交织的复杂特征，如果缺乏清晰的数据确权、共享与使用机制，AI模型难以合法、持续地获取高质量数据。最后，推进涉农数据资产化。涉农数据是AI农业的新农资，可参照农村土地“所有权、承包权、经营权”三权分置，探索建立涉农数据的“资源所有权、数据加工使用权、数据产品经营权”分置机制，创新涉农数据治理范式。

3.4 加快“新型劳动工具”革新

2025年中央一号文件提出推动农机装备高质量发展，加快国产先进适用农机装备等研发应用，推进老旧农机报废更新。《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》明确要求加快推进农机装备的数字化升级，引导配备北斗辅助驾驶等系统设备终端，提高精准作业水平。这些文件指明了AI与农机融合的技术升级路线，为智慧农业和AI装备的持续发展提供了政策框架。在此基础上，从供给侧进一步制定国家级AI农业装备专项发展规划，明确未来5~10年的发展路线图、技术攻关清单和应用场景图，将AI涉农装备升级纳入国家农业科技规划。另一方面，从需求侧加大农机购置补贴，对AI新农具、AI数字农人等实行更高比例的补贴或“累加补贴”。另外，尝试推进“软件定义农机”和“按效果付费”等新型服务模式。例如，新农人购买的不是一台农业机械，而是“单产最优收割服务”，涉农服务商通过AI算法和远程监控确保作业效果并按需收费。

结语

AI赋能数字乡村建设成为推动乡村振兴和农业农村现代化的重要引擎，它不仅是技术层面的升级，更是乡村社会从传统向现代的深刻变革。它是一场以技术逻辑重塑为起点、以场景适配为核心、以落地实践为路径的系统性变革，将系统性重塑乡村的产业结构、人才结构和治理结构，最终催生出乡村领域的新质生产力。返回搜狐，查看更多

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