[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-1001":3,"related-1001":58},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":8,"published_at":11,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":23,"tags":28,"primary_topic":8,"secondary_topics":38,"classification":39,"search_phrases":52,"slug":55,"view_count":56,"doi":8,"paper":8,"created_at":57},1001,"电子商务进农村综合示范政策的实施能否提升农户生计韧性？——基于中国家庭追踪调查数据的多时点双重差分","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7677592956504637952","原文标题: Can the National Rural E-Commerce Comprehensive Demonstration Policy Enhance Rural Households' Livelihood Resilience。作者: 乔蓉、钱贵霞（内蒙古大学经济管理学院）。DOI: 10.12133\u002Fj.smartag.SA202512003。基于2012—2022年中国家庭追踪调查数据，以『电子商务进农村综合示范政策』为准自然实验，采用多时点双重差分模型，实证分析电商进村政策对农户生计韧性的影响效应、作用机制与异质性特征。研究发现电商进村政策显著提升了农户生计韧性。机制上，政策依托三大维度赋能生计韧性：强化数字价值认知、构建电商参与的村庄社会规范、增强农户数字技能实操掌控力。异质性表现为：在中西部地区、贫困县、非革命老区、物流条件更优的地区政策效应更强。",null,"![Image 1](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002F1cc071c651304105acf32df02515253c~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=jIM1ZmND0AoWGyYPdqqKAd86HjQ%3D)\n**引用格式**：乔蓉, 钱贵霞. 电子商务进农村综合示范政策的实施能否提升农户生计韧性[J]. 智慧农业(中英文), 2026, 8(3): 159-175.\n\nDOI： 10.12133\u002Fj.smartag.SA202512003\n\nCitation:QIAO Rong, QIAN Guixia. Can the National Rural E-Commerce Comprehensive Demonstration Policy Enhance Rural Households' Livelihood Resilience[J]. Smart Agriculture, 2026, 8(3): 159-175.\n\nDOI： 10.12133\u002Fj.smartag.SA202512003\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002F1cc071c651304105acf32df02515253c~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=jIM1ZmND0AoWGyYPdqqKAd86HjQ%3D)\n**电子商务进农村综合示范政策的实施能否提升农户生计韧性**\n\n乔蓉， 钱贵霞*\n\n（内蒙古大学经济管理学院，内蒙古呼和浩特 010021，中国）\n\n**摘要：****［目的\u002F意义］**生计韧性指家庭或个体在不确定性环境中防止生计逆转的能力，其提升是实现共同富裕与乡村振兴的关键路径，电子商务进农村（简称电商进村）是赋能农村数字经济与农户生计的核心政策工具。**［方法］**基于2012—2022年中国家庭追踪调查数据，以“电子商务进农村综合示范政策”为“准自然实验”，采用多时点双重差分模型，实证分析电商进村政策对农户生计韧性的影响效应、作用机制与异质性特征。同时，通过平行趋势检验、安慰剂检验以及排除竞争性政策干扰等多种稳健性检验，进一步验证研究结论的可靠性与稳健性。**［结果和讨论］**电商进村政策显著提升了农户生计韧性。机制上，政策借鉴计划行为理论的核心逻辑，依托三大维度赋能生计韧性：一是强化了农户对数字价值的认知，激发了电商参与内生动力，筑牢认知前提；二是构建了电商参与的村庄社会规范，依托群体示范形成了外部驱动；三是增强了农户数字技能实操掌控力，以技能提升提供技能保障。异质性表现为政策效应存在显著的地区与条件差异：从经济区域看，政策在中西部地区效果显著而东部地区不显著；从政策扶持背景看，贫困县、非革命老区的政策效应更强；从县域物流基础看，物流条件更优的地区政策效应更突出。**［结论］**研究结论为优化电商进村政策、精准提升农户生计韧性提供了经验依据。\n\n**关键词：**电子商务；农村；农户生计韧性；计划行为理论；多时点双重差分模型；数字能力；数字经济\n\n**0 引言**\n\n2020—2022年是脱贫攻坚成果巩固拓展与乡村振兴有效衔接的关键期，通过产业帮扶、基建补短板等举措，为农村发展与城乡共同富裕奠定基础，但农村发展仍面临经济发展不协调、公共服务不均等、社会保障不完善等深层次结构性矛盾，这些矛盾直接指向农户生计韧性的薄弱环节，制约了乡村的整体发展进程，也削弱了农村经济应对市场波动、自然灾害、资源约束等外部不确定性的能力。在此情况下，推动共同富裕面临双重挑战：既要破解农民持续增收的现实难题，更需着力提升农户抵御风险的内在能力。“韧性”理论为破解这一困境提供了新思路。作为应对系统性风险与不确定性的核心能力，韧性已被证实是推动社会经济可持续发展的有效路径。生计韧性界定为家庭或个人在不确定性环境中，抵御生计恶化、维持稳定发展的综合能力，既包含被动适应外部压力的弹性，也兼具主动应对挑战、实现转型的能动性。聚焦于农户家庭的生计韧性，是实现农户可持续生计与乡村可持续发展的关键基础，本质上是为农村共同富裕构建可持续发展屏障，与平稳推进共同富裕、保障农村发展韧性的政策导向高度契合。\n\n在数字经济快速发展的过程中，电子商务已成为激活乡村经济的关键力量。农村电商通过链接农户与互联网市场，打破了传统城乡二元结构下的地理隔阂与信息壁垒，为其开辟了新的市场空间与发展机遇。虽然中国农村电商发展基础相对较薄弱，但在持续的政策推动下已实现快速追赶。2014年财政部与商务部联合启动“电子商务进农村综合示范”项目，标志着农村电商建设进入全面落地阶段。《2025年中国农产品电商发展报告》指出农产品电商网络零售额突破6 300亿元的目标，达到6 797.8亿元，同比增长15.8%，连续三年超过计划目标。累计建成县级电商公共服务中心、物流配送中心近3 000个，这些覆盖县、乡、村的电商基础设施与畅通的产销渠道，不仅拓宽了农户增收路径、降低了经营风险，还通过技能培训与信息对接提升了农户的经营决策能力，从而增强了其应对市场波动、资源约束等外部冲击的灵活性与适应性，为保障农户生计稳定、提升生计韧性提供了重要支撑。基于此，本研究探讨电子商务进农村（简称电商进村）政策对农户生计韧性的影响及其作用机理，为推动乡村振兴提供现实依据。\n\n当前学界围绕农户生计韧性的探讨，主要聚焦于测度方法的构建及其影响因素的识别。在测度方法上，主要形成了两种路径。其一是基于计量经济学模型进行估计，如CISSÉ和BARRETT提出以农户达到特定福利水平的条件概率作为韧性衡量指标，常用家庭总资产、主观福利、消费与收入等作为代理变量。贾男和王赫、李晗与陆迁均沿用这一思路，分别对中国脱贫农户的生计韧性进行了实证测度。其二是通过构建理论分析框架并选取相应指标体系进行综合评价。例如，IFEJIKA SPERANZA等基于“能力是生计韧性内生基础”的理论共识，率先提出从缓冲能力、自组织能力与学习能力3个维度评估农户生计韧性的框架。QUANDT基于可持续生计分析框架，提出了包含人力、社会、自然、金融与物质五类资本的可操作性韧性测度体系。联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO）于2016年提出涵盖生计资产、农业交流和学习、适应能力、社会安全网、基本服务可及性的5维度测度框架。汪樱等运用该框架完成生计韧性的实证评估。后续学者进一步结合研究对象特征优化指标体系，如郑黎阳等利用生计多样性测度生计韧性；范燕丽和丛树海运用可持续生计分析框架在传统5类资本中纳入心理资本；郭霖珂等针对老年农户构建经济-心理-健康三维韧性指标；吕晓等则在“缓冲-自组织-学习”框架中整合可持续生计资本，实现理论交叉互补。\n\n在农户生计韧性的影响因素研究中，早期研究视角多集中于旅游地、脱贫地区等特定区域及对应农户群体，普适性有限。随着研究深入，探讨维度拓展至农民合作社参与、土地综合整治等多元实践对生计韧性的影响，但数据仍以局部调研为主。近年来，研究进一步系统化：一方面持续推进特定区域与群体的针对性研究；另一方面逐步延伸至宏观政策与制度层面，数据来源也逐步转向全国性微观数据库。已有研究证实，城镇化可通过促进非农产业扩张、提升非农就业水平与互联网普及度，显著增强农户的生计资本，进而提升其生计韧性，且对生产型农户及深度贫困群体的赋能效应更为突出；财政转移支付作为收入型支持政策，虽能推动农户物质资本与自然资本积累以提升生计韧性，但受基层财政资金有限性与覆盖差异制约；农地确权作为产权型支持政策，通过稳定地权促进土地流转与劳动力非农转移，显著提升农户应对风险挑战的能力，对低依存度农户与非平原地区的改善效果尤为明显。但目前研究对数字化农业等赋能型支持政策关注仍显不足。\n\n在“电子商务进农村综合示范政策”的实证研究中，现有文献多从其经济效应展开分析。微观层面，该政策被证实具有减贫增收、促进创业等积极作用；之后，学者进一步指出其可缓解消费不平等、能改善农村居民的膳食质量。宏观层面，研究聚焦于政策对企业创业、农业碳减排及三产融合的促进作用，并逐步拓展至数字金融与电商政策的协同效应分析。尽管现有研究尚未直接聚焦电商进村政策与农户生计韧性的关联，但相关成果已提供了关键的逻辑支撑。尹志超和吴子硕的研究证实，该政策可有效降低农村家庭的贫困脆弱性，间接印证了其在生计韧性中风险抵御维度的积极作用。然而，既有研究仍存在以下局限：其一，电商进村政策在农户层面的研究维度多集中于收入、消费等传统经济指标，缺乏与生计韧性相结合的系统机制分析；其二，农户生计韧性的研究场景多局限于特定地域或群体，缺少从一般性公共政策视角评估电商进村等赋能型支持政策对广大农户生计韧性的整体影响，制约了对该政策在提升农户抗风险与可持续生计方面作用的全面理解。\n\n针对以上研究缺口，本研究将“电子商务进农村综合示范”政策视为一项准自然实验，以2012—2022年6期中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）数据构成的面板数据为样本，运用多时点双重差分模型，系统探究电商进村政策对农户生计韧性的影响效果与内在机制。本研究的边际贡献在于：第一，在研究视角上，拓展了数字经济与农村生计领域的分析维度，识别并估计了电商进村政策对农户生计韧性的净效应，为理解数字经济促进乡村可持续发展的作用机制提供新的实证依据。第二，在理论机制上，借鉴计划行为理论的核心分析思路，从网络重要性认知、组织参与、数字能力3个维度构建作用路径分析框架，系统阐释了电商进村政策影响农户生计韧性的行为逻辑与作用路径，为该政策的机制分析提供了更完整的理论解释框架。\n\n**1 政策背景与研究假说**\n\n**1.1 政策背景**\n\n为响应国家健全乡村物流服务体系部署，2014年财政部与商务部联合启动“电子商务进农村综合示范”政策。该政策以中央财政支持为重要杠杆，聚焦县乡村三级物流网络与村级电商服务站点建设，核心目标是通过降低偏远区位与市场接入难题带来的高交易成本，既提升农户收入、释放农村消费潜力，又推动城乡协同发展，为共同富裕目标筑牢支撑。政策采用“先行试点、分批扩面”的推进模式，初始在8省56县开展示范，后续逐步拓展覆盖范围，最终实现对国家扶贫重点县及连片特困地区的全面覆盖。资金扶持集中于五大关键领域：乡村电商服务网点搭建、县级电商公共运营中心运维、物流配送体系优化、地方农产品品牌打造与供应链建设，以及面向农户的电商知识培训与技能普及。截至2023年底，全国1 489个县（市、区）已纳入试点，政策覆盖持续扩大，为农村电商生态构建与区域经济社会高质量发展提供了系统性支撑。本研究选取该政策作为研究对象，其具备典型的准自然实验特征：政策由中央政府主导实施，采用分批次、分区域推进策略，县域试点入选及入选时点具有外生性，与农户个体特征无关联，有效规避了样本自选择偏误。同时，政策自2014年起逐年分批落地形成多期渐进推广格局，明确划分示范县（处理组）与非示范县（对照组），构建了时间与空间双重维度的分析框架，为多时点双重差分模型的构建提供了充足的时序异质性与区域异质性实证基础。\n\n**1.2 电商进村政策对农户生计韧性的影响**\n\n电商进村政策对农户生计韧性的作用路径主要体现在两个层面：一是直接提升农户的缓冲能力、自组织能力与学习能力，强化生计韧性的核心维度；二是借鉴计划行为理论的分析思路，从网络重要性认知、组织参与、数字能力3个维度，阐释电商进村政策对农户生计韧性的间接影响路径。这两个层面的协同优化，是构筑高韧性农户生计体系的关键所在。\n\n电商进村政策对强化农户生计韧性、构筑可持续生计体系具有重要支撑作用。一方面，政策通过构建电子商务平台与配套物流网络，打通农产品上行“最初一公里”和消费品下行“最后一公里”，显著降低了交易成本与流通损耗，保障并扩大农户经济剩余。农户现金流与可支配收入的增加夯实了其财务基础，表现为储蓄水平提升与金融资产的积累，增强了农户进行生产性投资的意愿与能力，尤其推动农户增加对农业机械、生产设施与设备升级等农业资产的投入。同时，政策倒逼农产品标准化生产、绿色化生产，引导农户规范种植养殖，从追求产量转向追求品质，推动土壤等资源可持续管理。此外，政策带动的网络与交通设施升级，为农村低收入群体带来健康红利，高速网络提升远程问诊可及性，畅通公路降低获取优质医疗资源的门槛，激励农户加大健康投资，缓解人力资本积累不足问题。上述变化共同作用，强化了农户的缓冲能力，使其能够更有效地抵御自然风险、市场波动及生产经营中的各类不确定性冲击。\n\n另一方面，政策推动农村商贸流通主体数字化转型，布局电商服务站点并配备专职人员，通过普及电商知识、提升实操技能，有效帮助其克服线上交易困难。农村电商创业带头人的成功实践产生了显著的知识外溢效应，有效激发了周边村民的模仿创业行为。依托乡村熟人社会的社交网络，村民能够便捷地向成功者学习创业经验，通过边干边学、即时请教的互动模式逐步积累创业知识。在此过程中，农户能够更敏捷地调整种养结构、采纳新技术或开拓新业态，提升适应环境变化的学习与转化能力。同时，政策催生的各类合作机制，不仅强化了农户间信息共享、资源互助等人情往来，也通过风险共担的协同合作，进一步巩固了邻里之间的信任关系。乡村社会中长期存续的邻里信任、人情互惠等非正式制度，有效地润滑并推动了集体行动的进程，显著提升农户在信息共享、冲突调解及危机响应中的协作效率，进而强化了农户的自组织能力。\n\n基于此，提出假说1：电商进村政策能提高农户生计韧性。\n\n**1.3 电商进村政策影响农户生计韧性的作用机制**\n\n电子商务为农户构建稳定生计提供了市场连接支撑，但宏观政策与微观响应间存在传导落差。现有研究多关注政策的经济效应，较少揭示其如何转化为农户抵御风险的生计韧性。AJZEN计划行为理论的核心逻辑在于，个体行为决策并非孤立存在，而是受行为态度、主观规范与感知行为控制能力的共同影响。这一逻辑为本研究分析提供了重要启发。据此，本研究构建整合分析框架，阐释电商进村政策如何通过影响农户的网络重要性认知、组织参与和数字能力，进而作用于其生计韧性的内在机理与传导路径。\n\n1.3.1 网络重要性认知\n\n行为态度反映个体对特定行为的积极或消极感受，通常通过行为影响的预期加以衡量。借鉴计划行为理论，本研究认为，农户对网络重要性的主观认知直接决定其电商参与态度：对网络价值认可度越高，越易形成积极态度。电商进村政策通过完善基础设施与物流体系，优化电商发展的外部环境，从而增强农户参与意愿与积极态度，并强化其对互联网与物流网络在产销环节中的战略价值的认知。具体而言，若农户形成电商有助于增收、有利于农产品销售等正向预期，则体现其对电商价值的确信与积极态度；反之，若存在操作困难、风险较高等负面认知，则易形成消极态度。无论是正向预期还是风险感知，都离不开农户对市场信息网络、社交支持网络的接触与理解。基于对网络价值的认知所形成的态度倾向，不仅直接影响农户参与电商的初始意愿，也成为其后续调整生计策略的内在动力。因此，政策通过价值引导与认知塑造，推动农户从传统观念向数字化观念转变，为提升生计韧性奠定心理基础。\n\n假说2：电商进村政策通过正向影响农户对网络重要性的认知，间接提升农户生计韧性。\n\n1.3.2 组织参与\n\n主观规范指个体感知到的来自他人的社会压力。对农户而言，是否参与协会、工会等组织直接决定其与外部制度的接触深度，是塑造行为决策的重要情境。因此，将组织参与作为刻画农户社会环境的关键维度。政策虽未明确要求各类组织参与电商实践，但在落地过程中，诸多示范县将行业协会等组织视为连接政府、企业与农户的关键枢纽，直接委托其承担培训组织、资源对接等职能。该政策通过推动农产品上行、培育县域电商企业、完善基础设施等举措，有效降低了组织的创立与运营成本，显著促进了组织的培育与发展，进而推动更多农户进入组织化经营体系。组织化载体作为知识与技能扩散的关键枢纽，通过系统整合农业技术、市场动态与政策资讯，为农户构建了持续学习平台，有效拓展了其信息获取的广度与时效性，并促进了劳动技能的更新。无论参与何种组织，农户均可借助组内信息共享机制，及时掌握国家政策导向与市场信号，从而优化生产经营决策。此外，组织内的先行者通过亲缘与地缘网络形成示范效应，有助于增强村民的创业机会识别能力与自我效能感。研究表明，农村创业活动的差异在很大程度上可归因于地方创业文化与榜样引领。因此，电商政策借助组织载体，能有效强化农户参与电商的行为认同，进而引导其生计转型。\n\n假说3：电商进村政策通过强化农户的组织参与，间接提升农户生计韧性。\n\n1.3.3 数字能力\n\n受计划行为理论中感知行为控制内涵的启发，个体对行为难易程度的判断、对自身能力与资源条件的感知，会显著影响其行为实施意愿与实际表现。农户的数字能力正是体现这一逻辑的关键维度，反映其是否具备开展电商活动所需的技能、资源与条件，能够有效支撑其参与电商相关行为。数字能力包含了智能手机使用、互联网使用、网购、数字金融服务使用在内的系列数字活动。数字能力越强，农户对开展电商活动的信心越足，感知行为控制水平越高；反之，数字能力薄弱则会加剧其对操作的复杂性和流程不确定性的担忧，削弱其控制感。电商进村政策通过普及相关知识技能，有效降低数字技术使用壁垒，提升农村家庭的数字能力。数字能力的增强会进一步赋能生计韧性：具备较强数字能力的农户能够更主动地运用数字工具对接市场、突破地域与信息约束，通过拓宽销售渠道、优化资源配置等方式增强生计可持续性，并借助数据分析提升风险应对能力，从而切实强化生计韧性。\n\n假说4：电商进村政策通过提升农户的数字能力，间接提升农户生计韧性。\n\n**2 模型设定与变量选取**\n\n**2.1 模型设定**\n\n“电子商务进农村综合示范政策”采取分批次\n\n逐步推进的实施方式，这为研究采用多时点双重差分 （Multi-period Difference-in-Differences, Multi-period DID） 模型进行政策评估提供了良好的准自然实验场域。基于此，本研究将 2014 年起到 2021 年分批次实施的该项政策视为一系列外生冲击，将示范县的农户作为实验组，非示范县的农户作为对照组，建立如下多时点DID模型，如公式 （1） 所示。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F51d7e848ee17898f606c46da4b92c280~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=95u%2FnUqdFnyQL0UYzrnu1BwNcJ0%3D)\n式中：FLR it 代表农户生计韧性，下标 i 及 t 分别代表调查农户和观测年份；政策虚拟变量 Treat i 用于标识家庭 i 是否处于电商进村政策覆盖区域——家庭所在县 （市、区） 为示范县时取Treat i=1，否则 Treat i=0；时间虚拟变量 Post t 以政策试点年份为界，试点当年及之后 Post t=1，试点前 Post t=0；X it 表示个体和家庭层面控制变量；为缓解示范县在选取过程中可能存在的非随机性导致的估计偏误，本研究在基准回归模型中进一步加入了县域特征变量与时间趋势项的交互项 S × trendt。其中，S 表示县域层面的控制变量，具体包括该县在政策试点开始前是否属于原国家级贫困县，以及是否属于革命老区县；trend t 表示时间趋势项；α 0 为常数项；α 1 为电商进村政策的净因果效应；α 2 为个体、家庭\n\n层面控制变量的边际影响；α 3 为县域特征与时间趋势交互项的系数；μt代表年份固定效应；θi代表家庭固定效应；δit为随机干扰项。\n\n为检验电商进村政策影响试点县域农户生计韧\n\n性水平的内在机制，构建模型如公式 （2） 所示。\n\n![Image 4](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002Fc65b7e37b9bb0523463e2c46966a78ea~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=LQaA%2F%2B68IxP8fpVfCkYiMWhdxbg%3D)\n式中：M it 为机制变量，包含网络重要性认知、组织参与、数字能力3类变量；β 0、β 1、β 2、β 3 的含义与上述α 0、α 1、α 2、α 3 相同\n\n**2.2 变量选取**\n\n2.2.1 被解释变量\n\n由于生计韧性本身难以直接观测与量化，本研究借鉴IFEJIKA SPERANZA等提出的生计韧性分析框架，并参考朱波等、范燕丽和丛树海等的研究成果，从缓冲能力、自组织能力和学习能力3个维度构建了农户生计韧性的测度指标。需要说明的是，由于数据库统计口径存在跨期不一致性的情况下，为避免因变量定义变化导致估计偏差，借鉴周升强等对生计多样性指标的构建思路，采用“家庭是否从事种植业、养殖业及私营企业经营活动”的三类二分变量加总来衡量。为减少主观设定权重可能带来的偏误，本研究采用熵值法来确定各个指标的权重，并用综合指数法来计算出农户生计韧性指数，其数值越高，表明其应对生计风险的整体能力越强，面临外部冲击时的稳定性与恢复力越高。具体指标体系构建方法详见表1。\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F6e7b52c3bb7c3753b491a20a4557f58b~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=twNuHXMPFQ9VVXghUkKNIwVi7BE%3D)\n2.2.2 核心解释变量\n\n电商进村政策的交互项 （Treat i×Post t）， 由处\n\n理组虚拟变量与政策时点虚拟变量相乘构成。处理组虚拟变量 （Treat i)代表样本县是否为政策示范县，政策时点虚拟变量 （Post t)代表政策是否已在该县实施，二者乘积用于捕捉政策对处理组的净效应。\n\n2.2.3 机制变量\n\n为厘清电商进村政策对农户生计韧性的作用机制，本研究借鉴计划行为理论的核心分析思路，从网络重要性认知、组织参与、数字能力3个维度构建中介机制变量。结合CFPS的数据可得性，各机制变量的测度方式如下：农户的网络重要性认知具体考察其感知网络对工作、学习及日常生活的重要程度；农户的组织参与，通过其是否参与协会、工会等正式组织来反映；农户的数字能力，通过衡量家庭是否接入互联网、是否使用手机或平板电脑等移动终端上网，以及是否有网络购物行为等指标来表征。\n\n2.2.4 控制变量\n\n借鉴宣智翀等、范燕丽和丛树海的研究，结合CFPS数据库的可获得情况，本研究从个体、家庭与县域3个维度选取控制变量。具体而言，个体层面涵盖户主的性别、年龄、年龄的平方，以及婚姻状况；家庭层面包括人口规模、医疗支出、保险支出；县域层面则包括原国家级贫困县、革命老区县与时间趋势的交互项。表2报告了主要变量及其描述性统计结果。\n\n**2.3 数据来源与处理**\n\n本研究数据来源于多个官方及公开渠道：“电子商务进农村综合示范政策”所涵盖的示范县名单及设立时间信息，整理自商务部官方公开资料；核心解释变量生计韧性的指标构建、个体与家庭层面的控制变量及机制变量均来源于2012—2022年6轮CFPS微观数据；县域层面控制变量中，国家级贫困县名单取自国家乡村振兴局（原国务院扶贫开发领导小组办公室）2012年发布的《国家扶贫开发工作重点县名单》；革命老区相关界定与基础信息来源于中国老区建设促进会1997年出版的《中国革命老区》。截至2025年7月，“电子商务进农村综合示范项目”已覆盖全国1 489个县级地区。在样本筛选方面，鉴于CFPS公开数据最新年份为2022年，为保证数据时效的一致性，本研究将样本时间范围确定为2012—2022年。同时，根据CFPS问卷中对家庭户籍类型的划分，保留了农村家庭样本，剔除了城镇住户样本；保留10年间县域内居住稳定的家庭农户，剔除了跨县域迁移的农户样本；保留了10年间家庭成员构成未发生分户（即核心家庭结构保持稳定，无新家庭独立析出）的农户样本，剔除了存在家庭成员分户行为；剔除了一些异常值和较多缺失值的农户样本。完成上述处理后，剩余13 410个数据，得到了2 235户家庭的样本。样本剔除了跨县迁移与分户样本，主要原因是保证了所研究农户的连续性：跨县迁移使家庭突然切换政策环境，无法判断后续变化源于原县还是新县的电商政策；分户则瞬间改变家庭规模与收支口径，破坏面板可比性。因此，本研究所得结论更适用于“居住稳定型家庭”。\n\nCFPS数据库调查覆盖162个县域，剔除城镇居民样本后，共有108个县（市、区）样本，其中，有56个县（市、区）为电子商务示范县。在样本中，有53.71%的县（市、区）被选为电子商务示范县，有46.29%的县（市、区）未被选为电子商务示范县。“电子商务进农村综合示范政策”为连续年度实施，而CFPS数据库采用隔年调查方式，且问卷内容主要涉及受访家庭前一年度的各项状况。具体而言，CFPS问卷记录了家庭在2014、2016、2018、2020及2022年偶数年份的经济与社会信息，但该政策在2014—2021年每年均有推进，导致奇数年份的家庭消费数据无法被有效捕捉。\n\n为缓解调查数据与政策实施周期不匹配所造成的影响，借鉴尹志超和吴子硕的做法，将政策发生时间与CFPS调查年份进行了对齐处理：以2014、2016、2018、2020和2022年为基准，将前1年与当年设立的电子商务示范县统一视为在该调查年份发生。据此，将2015—2016年度的政策实施合并归为2016年，2017—2018年度的合并归为2018年，2019—2020年度的合并归为2020年，2021年度的合并归为2022年。\n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002Feef419e1d7d01a419f602f5563eb0a69~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=CM4VJnG72WqRle6bp%2BxiDRGiUEs%3D)\n**3 结果与分析**\n\n**3.1 基准回归结果**\n\n依据公式（1），采用多时点DID模型检验“电子商务进农村综合示范政策”实施对试点区域农户生计韧性水平的影响。表3结果显示，在同时控制年份固定效应与家庭固定效应后，电商进村政策的估计系数为0.018，且在统计上显著。这表明，“电子商务进农村综合示范政策”的实施平均使试点农户的生计韧性水平提高了0.018个单位，进一步纳入户主个体层面、家庭层面和县域层面控制变量后，该结果依然保持统计显著性。以上发现初步验证，“电子商务进农村综合示范政策”有效提升了试点农户的生计韧性水平，研究假说1得到支持。\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F201327bb6cf6631b622186da857c8423~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=XBbRHDI8yZS2KO4bm3NivbFUA6A%3D)\n**3.2 平行趋势检验**\n\n本研究采用多时点DID进行因果识别，该方法有效性的关键前提是满足平行趋势假设，即要求政策实施前处理组与对照组的农户生计韧性水平不存在系统性差异，而政策冲击后两组之间应呈现显著区别。为此，进行了平行趋势检验，以验证这一核心假设是否成立，设定估计方程，如公式（3）所示。\n\n![Image 8](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F1526b4a1f2df0e52a88048eb5f55252e~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=0%2BOSkqj5%2F7Msr1kuwyY69WCPbi8%3D)\n式中：本模型的核心解释变量是示范县划分变量（Treat t）与政策相对时点变量（Post t）的交互项，以政策实施前1年作为基准参照组；系数是本研究重点考察的对象，其估计结果反映了在政策推行后的第t年，示范县与非示范县农户在生计韧性水平上的差异；其余变量的定义均与基准回归模型保持一致。考虑到政策前后部分相对年份的样本观测值数量有限，为提高估计的稳健性，本研究将政策实施前第5年及以上合并为前第4期，将实施后第4年及以上合并为后第3期。\n\n图1为公式（3）的估计结果，显示平行趋势假设通过检验，具体表现为政策实施前实验组与对照组的农户生计韧性水平无显著差异。进一步地，在政策落地后，电商进村政策对农户生计韧性的积极影响逐步显现，并呈现持续增强的态势。\n\n![Image 9](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F6391897a6835d871e3766831390e1797~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=a%2BiZrkocQnGWW1m0WbWOmZ5wfF8%3D)\n图1 农村电商示范政策平行趋势检验动态效应图\n\nFig. 1 Dynamic effect graph of parallel trend test for rural e-commerce demonstration policy\n\n**3.3 安慰剂检验**\n\n双重差分法的另一项核心点在于，难以完全排除其他政策因素的干扰，这可能影响估计结果的准确性。为此，本研究采用安慰剂检验以增强结论的稳健性。\n\n采用置换检验法开展安慰剂检验，具体操作参考王奇等的思路：先在样本覆盖的全部县（市、区）中随机构造虚拟政策冲击，再基于这一虚拟冲击进行双重差分估计，得到电商进村政策的模拟系数；将该操作重复500次后，绘出模拟估计系数的分布特征图（图2）。检验结果显示，经过随机化处理后，电商进村政策对农户生计韧性影响的系数均值趋近于零，而基准回归中所得的系数估计值（0.016）明显偏离上述随机系数的分布区间。由此可知，基准回归结果并非由偶然因素导致，具有较强的稳健性。\n\n![Image 10](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F102787938e53ffee3f86db2bb7118ad5~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=xa%2FRbCFv8uCmVD%2FqTTKs5kFpo34%3D)\n图2 随机置换 500 次安慰剂检验系数分布直方图\n\nFig. 2 Coefficient distribution histogram of placebo test with 500 random permutations\n\n**3.4 多时点DID模型的Bacon分解**\n\n与传统的双重差分方法相比，多时点DID在估计过程中存在一定局限性。其整体估计量由4类子样本的DID结果加权合成，具体包括：较早实施政策处理的组别与从未处理组的对比、较晚处理组与从未处理组的对比，以及早期处理组和晚期处理组互为对照组的两类比较。由于不同组别和政策时点之间存在差异，多时点DID估计量可能受到异质性偏误的影响，进而影响最终结果的准确性。\n\n在前3类子样本的估计过程中，结果基本无偏；但对于“以后处理组为实验组、以早期处理组为对照组”的子样本而言，平行趋势假设可能不再成立，进而容易引发估计偏差。因此，若该部分子样本在整体估计中的权重占比较低，则说明多时点双重差分模型的估计结果具备较好的稳健性。表4的Bacon分解结果显示：从未处理组与处理组之间的DID估计量为0.019，对应权重达0.768；而早期组与晚期组之间的两项对比系数分别为0.014和0.015，其对应权重依次为0.118、0.114，所占比重相对偏低。这说明本研究中的处理效应受异质性偏误影响有限，基准结果具备良好的稳健性。\n\n![Image 11](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F6a2685c785a6d35399b6f41c11e35371~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=aR3R05wSYyibuq8DOazI4RvLPJM%3D)\n**3.5 稳健性检验**\n\n3.5.1 排除其他政策干扰\n\n农户生计韧性的变化可能受到同期其他政策的共同影响，这会对准确识别“电子商务进农村综合示范的政策”效果形成干扰。\n\n其一，信息进村入户工程于2014年在全国范围内启动，其政策目标在于促进互联网技术与农村经济社会的深度融合，可能对提升农户生计韧性产生积极作用。该举措在政策导向与实施内容上与“电子商务进农村综合示范项目”存在部分相似之处，故将信息进村入户试点作为一个控制变量纳入模型之中，回归结果如表5控制信息进村入户试点政策所示。\n\n其二，宽带中国同样于2014年启动试点并随后展开渐进式推广。宽带网络的普及与升级，不仅直接推动了电子商务、云计算及物联网等新兴行业的成长，也为农村居民创造了更多创业与非农就业的机会。这些变化进而可能对农村家庭的生计韧性产生影响。为控制其潜在影响，本研究将此政策变量纳入计量模型，相应的回归结果呈现在表5的控制宽带中国政策。\n\n其三，本研究对国家电子商务示范城市政策这一变量进行了控制。该政策旨在通过选定试点城市以推动其电子商务的繁荣发展，并分3批（2011、2014和2017年）共确立了70个示范城市。将此变量纳入模型考量后，相应的回归结果如表5控制国家电子商务示范政策所报告。\n\n其四，将上述3项政策因素一并纳入控制变量，以在控制其他政策影响的条件下，进一步识别“电商进村”这一具体政策的独立效应。回归结果如表5同时控制3个政策所示。上述结果表明，电商进村政策对农户生计韧性的影响系数在1%的统计水平上高度显著，且其数值与基准回归结果高度一致。这充分证明，关于该政策能够提升农户生计韧性的核心结论是稳健的。\n\n![Image 12](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F9a145c88e892330f7458986a9ef469d7~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=e2YGgWMoxlzknHiexlwPjbVoDvk%3D)\n3.5.2 剔除部分样本及其他检验\n\n为避免政策实施周期过短可能导致估计偏误的问题，本研究在样本筛选过程中，将2020—2022年新获批的电商进村政策示范县样本予以排除。表6剔除部分样本估计结果表明，电商进村政策仍能提高农户生计韧性水平。为剥离区域层面不可观测因素对政策效果评估的干扰，本研究在模型中同时纳入了县级与市级固定效应。表6控制县级、市级固定效应的条件下，基准结论依然保持稳健。\n\n![Image 13](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F487cbc08d09135050f8f7c2f68ddf2c8~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=gl0E1QSnAugAjlCmutO%2FCpNy9Bs%3D)\n3.5.3 处理内生性问题\n\n本研究可能面临两类内生性问题：一是电商进村的示范县选择的选择性偏误；二是核心解释变量与中介变量的反向因果关联。本研究分别采用如下方法处理：\n\n1）倾向得分匹配与双重差分法（Propensity Score Matching and Difference-in-Differences, PSM-DID）模型缓解选择性偏误。为降低电商进村示范县选择中可能存在的选择性偏误，本研究运用PSM-DID模型，以有效区分政策干预县区与未受干预县区在可观测特征方面的系统性差异。具体操作上，首先采用混合倾向得分匹配方法实施1∶1最近邻匹配，根据研究所选取的控制变量，从对照组中筛选出与政策试点县特征最为接近的样本构成新的对照组，继而进行双重差分回归分析。表6中PSM-DID结果显示，核心变量的估计系数在5%上显著为正，这表明经过匹配处理后，样本选择的非随机性问题不会对基准回归结果的可靠性产生实质性影响。\n\n2）滞后项回归排除反向因果干扰。电商进村政策与作为中介变量的互联网使用可能存在双向因果：一方面，电商进村政策会推动农户接入互联网；另一方面，农户前期的互联网使用也可能促进其参与电商活动，这一反向关联可能导致中介效应估计偏误。为此采用滞后项回归策略，利用时间维度的先后关系分离因果方向——控制前期互联网使用的滞后项后，若电商进村政策的效应仍显著，则说明反向干扰有限。表6控制滞后中介变量结果显示，引入滞后项的系数仍在1%水平下显著为正，且系数规模与基准回归无明显衰减；表6中介效应回归结果显示，中介效应回归中互联网使用的系数显著为正，且电商进村政策的系数由0.016降至0.013但仍显著。这一结果表明，即使控制了前期互联网使用的潜在反向影响，电商进村政策仍能显著提升农户生计韧性，且互联网使用是两者之间的有效中介变量，反向因果对核心结论的干扰已处于可控范围。\n\n**3.6 机制检验**\n\n3.6.1 网络重要性认知\n\n作为引导农户生计决策的基本认知要素，网络重要性认知与农户生计韧性密切相关，能够帮助农户更精准地识别风险信号并调整生计策略。这种认知一旦形成，便会塑造农户的内在感知，进而影响其电商参与决策。本研究从3个维度衡量农户对网络重要性认知：一是以户主对网络在工作开展中重要性的判断作为衡量标准，反映其对网络是否有助于提升生产经营效率、拓展谋生渠道的价值认知；二是以户主对网络在知识学习中重要性的判断为衡量，体现其对网络能否辅助获取农业技术、政策信息等学习资源的效能认知；三是以户主对网络在日常生活中重要性的判断为衡量，表达其对网络作为通信与生活服务工具的实用价值认知。\n\n表7网络对工作、学习、生活重要性的回归结果显示，电商进村政策显著提高了农户对网络在工作、学习及生活3方面的重要性感知，且各项估计结果均在5%水平上显著。这表明电商进村政策能够有效提升农户对网络使用的行为态度，进而提升其应对风险与调整生计的能力，假说2由此得到验证。\n\n3.6.2 组织参与\n\n作为影响农户生计行为的社会性要素，组织参与对农户生计韧性提升具有显著促进作用。这种参与既是农户响应外部社会规范与群体期待的重要体现，也是其融入数字发展环境、获取外部支撑的关键途径。家庭成员加入组织（包括参与协会、工会等正式组织）的人数，能够有效反映家庭所嵌入的正式社会网络强度与制度性影响力，刻画农户在决策过程中所感知到的社会压力与示范效应。家庭成员参与正式组织越多，意味着该家庭越深地融入制度化社会结构中，越容易受到相关组织倡导的数字行为规范的影响，从而更可能遵循或模仿这些规范，形成积极的数字参与意愿，并最终增强其适应数字经济环境的能力与生计韧性。\n\n表7家庭加入组织人数的回归结果显示，电商进村政策显著增加了农户家庭中参与组织的人数，且该影响在5%的统计水平上显著。这表明，电商进村政策不仅直接作用于农户个体，还能通过增强其家庭与正式社会组织的联系，强化农户对数字融入行为的社会认同与合规感知，从而进一步促使其形成积极的行为意图，最终增强其生计韧性。假说3由此得到验证。\n\n3.6.3 数字能力\n\n从机制分析部分可知，作为赋能农户生计发展的关键要素，数字能力的增强对农户生计韧性提升具有显著促进作用，是农户优化风险应对策略、拓展生计空间的重要支撑。本研究从3个方面衡量农村家庭的数字能力。首要维度是考察其互联网使用情况，因为这直接关系到家庭接入并利用数字资源的可能性。其次，考察其运用手机或平板电脑等移动终端上网的能力。这些设备基于移动通信网络，是实现无线连接的重要工具，也是使用移动支付、参与线上金融服务及各类数字活动的基础条件。最后，考察其网络购物行为，以家庭成员是否参与网购作为衡量指标，该行为需具备相应数字技能，可有效反映农户对数字技术的实际应用能力。\n\n根据表7互联网使用、移动上网、网购的回归结果，电商进村政策对农村家庭互联网使用、移动上网、网购的影响系数分别为0.036、0.029和0.023，且均在10%的统计水平上显著。这表明，该政策显著提升了农村家庭接入互联网、移动端上网与网购的可能性。而这种数字接入与应用能力的提升，进一步助力了农户生计韧性水平的提高。假说4得到验证。\n\n**3.7 异质性分析**\n\n3.7.1 不同经济区域\n\n中国地域广袤，不同区域间经济发展存在明显失衡，在电子商务这一新兴业态的推进程度上也会呈现出明显差距。为了检验示范政策对生计韧性的影响在不同经济地区农户的异质性，本研究将样本划分为东部、中部、西部，以及东北部样本，分别进行回归，结果如表8所示。从中可以发现：电商进村这一政策对中部农户和西部农户生计韧性表现出显著的正向促进作用，而对东部农户没有显著影响，对东北部农户有显著负向影响。这一分组回归结果表明，在经济发展水平较低的地区，电商进村政策对于农户生计韧性的提升作用更为显著。究其原因，区域间政策实施基础存在明显差异：东部地区电商发展起步早、基础好，农户市场意识与要素禀赋条件更优，政策边际提升效应相对有限；加之当地电商市场体系成熟，网络与物流覆盖率已处于高位，政策增量投入难以形成额外突破，致使政策效果趋于弱化。中西部地区由于经济基础相对薄弱、发展潜力尚未充分释放，因而政策带动效果更为显著。而东北地区估计结果呈现显著负相关，其原因可能在于政策试点空间分布不均、微观调查样本覆盖不足，致使该区域样本难以完整反映政策干预的真实效应，从而对估计结果的准确性与代表性产生一定影响。\n\n![Image 14](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002Fed9b7834bf8aafcb9b83e1e80bcea740~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=vm%2F254pzqn%2BuPZ4bTGc1d8Hb0XQ%3D)\n3.7.2 政策扶持背景\n\n为进一步考察电商进村的政策效果在不同类型县域间的异质性，基于政策扶持背景进行分组检验，电商进村政策在实施过程中，明确将原国家级贫困县与革命老区县列为重点扶持对象，在异质性分析中将其作为分组变量，有助于系统识别政策效应在差异化制度支持、资源禀赋与发展基础下的条件性差异。借鉴宣智翀等的分析，分别比较原国家级贫困县与非贫困县、革命老区县与非革命老区县的政策影响差异。结果如表9贫困县、非贫困县、革命老区、非革命老区列所示，从中可以发现：电商进村政策对是否贫困县、是否革命老区的农户生计韧性均具有促进作用。分组比较可知，贫困县组效应更强，可能是由于贫困县通常享有更多电商配套政策倾斜，政策资源的集中投入放大了电商进村对物流设施的拉动效应；而且贫困县物流基础设施起点较低，电商进村政策的边际改善效应更明显；非革命老区的效应更强，可能是由于革命老区多分布于偏远山区、丘陵地带，老区既有的基础设施直接限制了电商进村政策的落地。\n\n![Image 15](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F976e46c802edcc5f42fb43b3cb5f41ea~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393939&x-signature=cHFbBiAqqq28lBfneFqJ57uB2eI%3D)\n3.7.3 县域物流基础\n\n政策通过搭建电子商务运营载体与完善配套物流配送体系，有效破解了多数农产品出村进城“最初一公里”不畅、消费品下乡入户“最后一公里”受阻的核心难题。借鉴李晓琴等的分析，“四好农村路”示范县能有效表征县域物流基础的硬件质量与治理水平，该指标虽未直接测量物流运营，但高质量的农村公路网络是降低物流成本、提升可达性的决定性基础。基于此，本研究以是否获评“四好农村路”全国示范县划分样本：获评县域为物流基础较高组，未获评县域为物流基础较低组，分组检验结果如表9物流基础较高组、较低组所示。物流基础较高组的电商进村政策效应显著强于较低组。可能是由于物流基础较高的地区，电商进村政策更容易形成协同效应，即电商需求拉动物流设施升级，而现有设施又支撑电商业务扩张，形成正向循环。物流基础较高组的观测值（2 490个）相对偏低，样本规模的限制可能在一定程度上影响了估计结果的精度，后续研究可通过扩大样本范围进一步验证这一结论的稳健性。\n\n**4 结论与政策建议**\n\n本研究基于2012—2022年CFPS的数据，将“电子商务进农村综合示范政策”视为一项准自然实验，使用多时点双重差分模型对电商进村政策对农户生计韧性的影响进行分析。研究结论表明：电商进村政策在提高农户生计韧性方面具有显著效应，这个结论在通过平衡趋势检验、安慰剂检验、剔除其他政策干扰，以及其他稳健性检验之后仍然表现出较强的显著性。机制分析结果表明，电商进村政策从认知、社会、技能3个核心维度提升农户生计韧性：通","智慧农业(中英文) 2026年第3期 159-175 · 2026-08-24","2026-08-24T00:00:00Z","论文",25,false,86,{"impact":13,"substance":17,"depth":18,"authority":19,"freshness":20,"relevant":21,"comment":22},22,20,15,4,1,"基于全国性调查数据评估电商进村政策对农户生计韧性的影响，方法严谨，结论具有政策参考价值，但时效性稍差。",[24,25],{"name":10,"url":6},{"name":26,"url":27},"智慧农业(中英文)2026年第3期","https:\u002F\u002Fcj.sina.com.cn\u002Farticle\u002Fnorm_detail?url=https%3A%2F%2Ffinance.sina.com.cn%2Fwm%2F2026-08-24%2Fdoc-inipmsvq2750530.shtml",[29,30,31,32,33,34,35,36,37],"智慧农业期刊","2026年第3期","电子商务进农村","农户生计韧性","CFPS","多时点双重差分","内蒙古大学","钱贵霞","数字技能",[],{"status":40,"locked":14,"version":41,"method":42,"evidence":43},"unclassified","2026-10-22.2","rules",{"candidates":44,"agricultural_evidence":50,"reason":51},[45],{"code":46,"score":21,"supported":14,"title":47,"abstract":48,"tags":49},"E5",[],[],[31],true,"缺少足够的主题证据",[53,54],"多时点双重差分 电子商务进农村 农户生计韧性 智慧农业期刊","多时点双重差分 电子商务进农村","多时点双重差分电子商务进农村农户生计韧性智慧农业期刊-1001",3,"2026-08-27T00:05:20.283778Z",{"total":59,"page":21,"page_size":59,"items":60},6,[61,127,173,225,292,346],{"id":62,"title":63,"url":64,"summary":65,"summary_zh":8,"content":66,"source_name":67,"source_url":8,"published_at":68,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":69,"score_detail":70,"sources":74,"tags":78,"primary_topic":85,"secondary_topics":91,"classification":98,"search_phrases":122,"slug":125,"view_count":56,"doi":8,"paper":8,"created_at":126},1000,"人工智能赋能现代农业生物育种：智慧育种代际演变与表型解析、基因组预测、分子设计关键环节技术进展","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7677948569495568936","原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133\u002Fj.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。","引用格式：徐启玉, 郑波, 钟上威. 人工智能赋能现代农业生物育种[J]. 智慧农业(中英文), 2026, 8(3): 67-84.\n\nCitation:XU Qiyu, ZHENG Bo, ZHONG Shangwei. Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding[J]. Smart Agriculture, 2026, 8(3): 67-84.\n\nDOI： 10.12133\u002Fj.smartag.SA202602016\n\n**人工智能赋能现代农业生物育种**\n\n徐启玉1， 郑波1，2*， 钟上威1，3\n\n（1.北京大学现代农业研究院，山东潍坊 261325，中国； 2.潍坊市科技创新促进中心，山东潍坊 261071，中国； 3.北京大学生命科学学院，北京 100871，中国）\n\n**摘要：****［目的\u002F意义］**随着基因型-表型-环境互作复杂性的增加及组学大数据的爆发式增长，传统育种已难以满足高效精准育种需求。驱动作物育种从经验选择向智能设计转型，对于保障全球粮食安全、实现农业可持续发展具有重要战略意义。本文旨在系统探究人工智能（Artificial Intelligence, AI）驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。**［进展］**本文系统回顾了作物育种的代际演变历程，深入探讨了AI技术在现代育种中的应用现状和前景。重点阐述了AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例。同时，剖析了农业大模型在重构农业知识体系、实现多模态数据融合建模以及辅助精准育种决策中的核心作用，并总结了当前AI驱动下育种技术框架的最新研究成果。**［结论\u002F展望］**针对当前面临的跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足，以及复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。未来应致力于构建标准化育种大数据共享平台，开发具有生物学启发性的可解释算法，并加强AI与合成生物学的深度融合，通过多学科交叉协同，最终实现育种全流程的数字化、智能化与自动化演进。\n\n**关键词：**智慧育种；人工智能；育种大模型；多组学融合；高通量表型；全基因组选择；智能设计育种\n\n**0 引言**\n\n粮食安全是国家发展基石，种业创新则是保证粮食安全的战略核心。作物育种是应对全球粮食安全与气候挑战的核心途径，通过培育高产、优质、抗逆新品种，可显著提升农业生产效率与韧性，为保障国家粮食安全提供战略支撑。作物育种本质上是聚合优异等位基因，实现最佳亲本组配的过程。然而，作物产量的形成不仅受微效多基因网络的精密调控，更表现出显著的基因型（Genotype, G）×环境（Environment, E）交互效应。传统育种长期依赖大规模田间表型筛选，育种周期长、效率低，极难在海量候选组合中精准锁定具备高产潜力的“超级组合”，且由于长期追求高产单一性状的选择，导致作物遗传基础狭窄，在面对新兴病虫害及极端气候时愈发脆弱。\n\n随着高通量测序与精准表型平台的迅速发展，育种领域也进入到了多组学大数据时代。然而，数据量的爆发并未直接转化为育种效率的飞跃，当前种业面临的核心科学问题在于：如何从复杂的“基因型-表型”非线性关联中，实现对复杂性状的跨时空预测？传统生物统计学模型在处理高维、非线性关联和复杂异构数据时往往力不从心，难以捕捉跨组学的深层关联。在此背景下，人工智能（Artificial Intelligence, AI）凭借对多源异构数据的深度特征提取与建模能力，为突破传统育种瓶颈提供了一条变革性技术途径，正成为连接大数据与育种决策的关键桥梁。\n\n在当前智慧育种体系中，AI驱动的算法矩阵正呈现出清晰的层次化技术架构与垂直化演进态势。作为AI这一广义技术范式中专注于多层神经网络构建的核心子集，深度学习（Deep Learning, DL）凭借极强的非线性特征提取能力，已成为全基因组预测和表型解析的重要引擎。随着大参数通用化预训练范式的兴起，DL逐步跃升为具备跨任务泛化能力的基础模型。其中，擅长处理序列语义与文本逻辑的大语言模型（Large Language Models, LLMs）构成了基础模型最具代表性的技术分支。而当这种基于大规模语言建模的技术内核向种业垂直领域深度渗透，并与作物基因型、表型组、环境组等多模态大数据深度融合时，便催生了专门解析复杂数量性状的“育种大模型”。这一由底层通用算法向智慧种业垂直应用延伸的层级架构，赋予了现代育种系统强大的数据洞察与逻辑推理等涌现能力。在实际育种场景中，这种协同应用的核心价值在于：一方面，通过整合气象、土壤及酸碱度等环境组学信息，实现特定生境下的品种精准推荐与栽培方案优化；另一方面，利用计算机视觉技术实现产量相关表型的大规模量化与自动化误差矫正；最重要的是，AI能基于亲本间的基因型差异与表型互补性，实现杂交组合表现的反向推测与虚拟筛选。这种转变标志着育种范式已从经验驱动跨越至智能设计新阶段。\n\n本文旨在系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑。文章首先梳理了从经验育种到智慧育种的代际演变，重点阐述AI在表型组学、基因组预测及分子设计等关键环节的技术进展；随后，深入探讨以“育种大模型”为核心的智能系统如何重构育种全流程；最后，针对当前领域存在的数据壁垒、模型可解释性等瓶颈进行讨论，并展望未来发展方向，以期为中国种业科技实现自立自强提供参考。\n\n**1 植物育种的演变历程**\n\n植物育种是伴随人类文明最古老也是最重要的活动之一，经历了从自然到科学的显著演变。植物育种的历史演变如图1所示，通常可以分为五个代际。\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fa55401b5e80f4986a6b5802740cdc588~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=%2BaRfcbSgNEzFMzAKNam5KX406Jc%3D)![Image 2](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F9e2e55a3caa4bc3bc3bc3dffcf5541fa~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=Ly%2FJE7FUANvcUHfN2rCxSSYvbr0%3D)\n图1 作物育种技术的历史发展\n\nFig. 1 Historical perspective on crop breeding technology\n\n**1.1 育种1.0：作物驯化与经验育种**\n\n该阶段始于约一万年前的作物驯化。由于缺乏系统理论与方法，人类只能根据肉眼观察和经验积累，选择落粒性低、果实大、生育期短等直观表型，再经长期人工驯化获得性状优良的品种。这一阶段本质上是对自然变异的偶然捕捉，遗传增益的积累极其缓慢且不可控。\n\n**1.2 育种2.0：常规育种与绿色革命**\n\n19世纪末孟德尔遗传定律的发现，标志着育种进入2.0阶段。育种家开始利用有性杂交整合优良等位基因，配合系谱法等选育方法，使目标性状的选择具备了初步的可预测性。20世纪40—60年代，以半矮秆基因大规模利用为核心的“绿色革命”，通过降低株高增强抗倒伏能力，以及化肥和农药的应用，显著提升了全球作物的单产潜力，解决了基础性的粮食短缺问题。此后，诱变育种技术的兴起进一步拓宽了遗传多样性，打破了自然变异的局限。\n\n**1.3 育种3.0：分子标记辅助与基因工程**\n\n20世纪末，随着分子生物学和生物技术的飞速发展，育种进入了分子标记辅助选择与基因工程驱动阶段。1977年第一代测序技术的问世为精准育种奠定了基础。相比传统育种，该阶段实现了从个体表型选择向单基因\u002F主效数量性状基因座（Quantitative Trait Loci, QTL）选择的跨越。然而，该阶段在处理受微效多基因调控的复杂性状时仍面临瓶颈，且难以解析复杂的G×E交互效应。\n\n**1.4 育种4.0：分子设计育种与全基因组选择**\n\n21世纪初，全基因组选择（Genomic Selection, GS）概念的提出及高通量测序成本的降低，推动育种进入4.0阶段。2001年GS概念的提出及后续高通量测序技术的降本增效，使育种首次实现了全基因组维度的遗传预测，大幅缩减了世代间隔。然而，随着研究对象从单一基因扩展到转录组、代谢组及表型组，育种数据呈现出海量、高维及非线性的特征，传统的线性统计模型在处理非线性关联和复杂交互效应时遭遇了瓶颈。\n\n**1.5 育种5.0：AI驱动的智能设计育种**\n\n目前，育种科学正向以AI为核心驱动力的5.0阶段跨越，亦被称为“智能设计育种”或“5G育种”，其核心特征是生物技术（Biotechnology, BT）、信息技术（Information Technology, IT）和高通量组学大数据的深度融合。作为一种模拟、延伸和扩展人类智能的新技术科学，AI在5.0阶段扮演了“决策大脑”的角色。一方面，通过集成环境组学的预测模型（Integrated Genomic-Enviromic Prediction, iGEP），AI能够把气象、土壤、遥感等多维环境因子整合起来，破解复杂性状在不同生态区下的动态表达，实现品种的精准推荐与环境适配。另一方面，LLMs与CRISPR\u002FCas9等精准编辑技术的结合，使育种从大海捞针式的筛选转变为按需设计的精密制造。5.0育种不仅优化了杂交育种的底层组配逻辑，更利用AI的预测能力在虚拟空间内对数以万计的亲本组合进行预筛选。随着工业级智慧育种平台的出现（如Smart Breeding Platform），人类正跨入精准预测、虚拟筛选与性状定向创制并行的全新纪元。\n\n**2 AI赋能作物育种的研究进展**\n\nAI在作物育种领域的研究已由早期的单一算法辅助分析，发展为涵盖种质资源评价、高通量表型解析、遗传基础挖掘和育种决策的全流程智能体系。如图2所示，该流程遵循“数据驱动-模型理解-决策反馈”的逻辑，底层为数据感知与多模态表征：整合了覆盖作物全生命周期的多组学数据、高通量表型数据及动态环境数据，通过多源异构数据的标准化表征，为后续模型提供多维度的信息输入。中层为认知引擎与智能建模：利用DL、LLMs及多模态融合技术，实现从海量原始数据到深层生物学语义的解析，捕捉复杂的基因型-表型关联。顶层为决策反馈与性状创制：将中层挖掘出的规律转化为种质资源高效利用、性状精准预测及基因定向设计等具体育种行为，形成智慧育种的全景蓝图。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F46c5f476deb52d0876d9092021c681ec~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=E2MsG%2BXJ2Goh82tbL3pA2M9tdtI%3D)\n图2 AI赋能作物育种路线图\n\nFig. 2 Roadmap of AI-enabled crop breeding\n\n相较于依赖显性假设与线性回归的传统生物统计学，以DL和LLMs为核心的AI提供了一种全新的数据驱动方法论，通过在海量异构数据上进行无监督或自监督训练，构建了从底层资源挖掘到高层智能设计的逻辑闭环，极大提升了育种的精准化程度（图2）。\n\n**2.1 种质资源挖掘与评价**\n\n种质资源是育种创新的物质基础。AI正在深刻变革大规模基因组数据的表征方式与组织逻辑，推动种质评价向动态演化预测转变。利用DL的非线性建模与特征压缩能力，育种家可对全基因组范围内的变异进行高维模式识别。其核心突破在于：借助自监督学习算法，AI能够从海量未鉴定的序列中提取隐含的生物学特征，挖掘出传统统计学难以察觉的罕见等位基因与优异变异。这不仅提升了泛基因组构建与种群结构解析的精细度，更有效激活了种质库中的潜在遗传价值。\n\n种质评价不仅依赖于田间实测，还依赖于对其历史表现和遗传背景的深度理解。LLMs的跨界应用为挖掘散落在海量文献、历史档案中的隐性评价信息提供了变革性手段。比如，采用Transformer架构的PlantConnectome等模型，能自动从数以万计的学术文献中提取出特定种质的基因-性状关联，构建起结构化的知识图谱。这使得原本孤立的种子信息转化为具备生物学意义的评价数据，实现了对种质资源历史表现的自动化评价。\n\n此外，针对特定作物的垂直领域研究也取得了显著进展。例如，小麦种质信息提取（Wheat Germplasm Information Extraction, WGIE）等对话式大模型，通过检索增强生成（Retrieval-augmented Generation, RAG）技术，从零散的育种记录中直接提取出抗病性、丰产性等关键背景信息，有效缓解了数据碎片化问题，为育种家提供了具备逻辑推理能力的种质资源评价参考。\n\n传统的种质评价往往是静态的，难以预判资源在不同生态区或未来气候下的表现。AI通过引入环境演化维度，实现了种质资源从静态描述向动态评价的跨越。通过整合历史气象、土壤理化指标及种质演化轨迹，AI模型可以模拟特定种质在极端气候或不同种植场景下的表现。这种基于G×E互作的预测性评价，为种质资源的异地引种和精准选配提供了前瞻性的科学依据。\n\n综上，AI的应用使种质资源库由原来的种子库变成了智能化评价系统。通过为每份资源精准刻画“遗传画像”，AI实现了对复杂变异与环境交互效应的深度解耦。这不仅降低了获取种质核心价值信息的门槛，也为后续的精准育种奠定了坚实的评价底座。\n\n**2.2 高通量表型精准解析**\n\n表型鉴定是现代育种进程中限制遗传增益提升的主要瓶颈之一。随着计算机视觉和DL技术的深入应用，表型分析正由依赖人工感官的离散评价，转变为高频率、非破坏性、多维度的全自动解析过程。如图3所示高通量表型解析的标准化技术工作流程，该过程利用工业级传感器捕捉作物生命全周期的多源信号，通过算法将其转化为定量的生物学指标，从而在数字空间内精确重构“基因型-环境-表型”的动态交互关系。\n\n![Image 4](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002Fed71f04bfc37c7ae3ce8a728b40e931f~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=aKZQOtHOtCxvxki1sUFQfT4iOIM%3D)\n图3 作物高通量表型解析与数字孪生工作流程\n\nFig. 3 Crop high-throughput phenotyping and digital twin workflow\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fa55401b5e80f4986a6b5802740cdc588~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=%2BaRfcbSgNEzFMzAKNam5KX406Jc%3D)\n高通量表型解析的首要环节是创建高保真的物理实体镜像，LemnaTec、PhenoSpex等工业级平台改变了传统依靠人工尺量或者目测的作业方式（图3）。以PhenoSpex平台的PlantEye F600多光谱3D成像技术为例，其利用激光扫描与微秒级反射信号获取技术，可生成空间分辨率达0.1 mm的高精度3D点云模型。这不仅能实现株高、叶面积、倾角等形态学参数的快速提取，还能通过同步获取的近红外和红光波段数据，实时计算归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）以评估植株生理状态。在此基础上，数字孪生技术的引入使育种家能在虚拟空间内模拟作物在不同生长阶段对养分、水分的需求，为全生育期动态表型的精准解析奠定标准化数据基础。\n\n在数据感知与表型重构层面，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）及其变体，如更快的基于区域的卷积神经网络（Faster Region-based Convolutional Neural Network, Faster R-CN；或单阶段目标检测模型（You Only Look Once, YOLO）等，已不仅是解析农田无人机影像和传感器成像数据的主要工具，更是构建作物数字孪生（Digital Twin, DT）实体的核心技术桥梁（图3）。在水稻、小麦等作物育种中，DL模型通过自动识别并统计果穗数量等形态特征，实现了对作物物理形态的数字化映射。\n\n进一步地，如图3所示的多模态特征耦合，AI能够解析人类视觉难以察觉的生理反馈，赋予DT实体生理感知能力。例如，通过热红外图像捕捉根系吸水受阻引发的叶片温度异常，并通过集成iGEP框架，将气象、土壤等环境因子与图像特征深度融合。这种跨模态的解析能力，使得育种家能够在虚拟空间中构建全生命周期的作物动态DT模型，从而识别出作物在特定逆境下的遗传潜力。这种跨模态的解析能力，为耐逆性品种的选择提供精准的定量依据。\n\n最终，AI将海量原始信号转化为具备生物学意义的定量指标，如生物量预测、抗病性分级及环境适应性评价（图3）。针对育种数据存在的样本匮乏与标注不一问题，生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）和LLMs发挥了关键作用。GAN通过模拟生成不同环境压力下的作物生长图像，有效扩充了极端逆境下的稀缺训练样本，显著提高了模型的泛化能力。LLMs凭借其出色的语义理解能力，能够将不同地区、不同育种家持有的主观差别观察笔记自动映射到统一的表型本体中。\n\n综上所述，图3所示的技术流通过语义对齐与数字化表征，实现了大规模跨环境下的G×E交互分析。这不仅实现了历史数据的再利用，更通过高质量的数据输入为后续的全基因组选择模型提供了有力支持。\n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fa55401b5e80f4986a6b5802740cdc588~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=%2BaRfcbSgNEzFMzAKNam5KX406Jc%3D)\n**2.3 基因组数据解释与预测模型演进**\n\n在GS领域，AI正在促使模型由传统的线性统计向深度非线性建模转变。这一转变不仅提升了预测精度，更借助于AI强大的模式识别能力，实现了对高维遗传交互作用与复杂调控逻辑的深度解释。\n\n传统GS模型如基因组最佳线性无偏预测（Genomic Best Linear Unbiased Prediction, GBLUP）建立在加性遗传效应假设之上，将复杂的上位性与显性效应视为不可解释的残差。其数学表达如公式（1）所示：\n\ny = Xb + Zu + e（1）\n\n式中：y为观测值向量；b为固定效应向量；u为加性遗传效应向量；X为固定效应设计矩阵；Z为随机效应设计矩阵；e为残差向量。在这样的线性范式之下，模型假定所有的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）位点效应都服从正态分布，主要处理基因间的加性遗传效应。但是作物重要的农艺性状常常受到复杂的上位性和显性效应调控，非线性交互作用在传统线性模型里一般被当作无法解释的残差，限制了模型对复杂关联的表示能力。AI技术的介入填补了这一解释空白。以多层感知器、随机森林、梯度提升机等为代表的算法，利用非线性激活函数和决策树分裂机制，能够自动捕捉基因间的上位性互作。这种建模方式的进步，使得研究者能够解释被线性模型忽略的非加性效应，从而辅助育种家从成千上万个候选亲本中筛选出最佳组合，解决传统组配实验规模过大的难题。\n\nDL架构进一步实现了对基因组拓扑结构的生物学解析。例如，最近开发的大豆基因组预测深度网络框架（Soybean Deep Network for Genomic Prediction, SoyDNGP）通过构建3D CNN，将SNP位点按照其在染色体上的物理空间关系进行编码，打破了传统模型将SNP视为独立、无序变量的局限，实现了对大豆复杂性状的高精度预测。通过卷积核的特征提取，模型能够识别出具有功能相关性的基因组邻域，从而解释了连锁不平衡单倍型与复杂性状之间的空间关联逻辑。\n\n针对跨生态区育种中的G×E交互难题，Transformer架构及其变体，如深度表型关联特征提取模型（Deep Pheno Correlation former, DPCformer）的引入提供了全新的语义解释维度。Transformer的核心贡献在于其自注意力机制，它能动态计算不同遗传位点在特定环境背景下的贡献权重。通过整合特定地区的历史气象（温光水）、土壤营养状态及酸碱度（pH）等环境特征向量，Transformer模型能够实现对特定生境下品种表现的精准预测与推荐。通过可视化注意力地图，育种家可以直观地观察模型在不同环境压力下（如干旱或高温）分别关注了哪些关键遗传区段，为解释复杂性状的环境响应机制并进行栽培方式的预测优化提供了强有力的工具。\n\n然而，对于百万级碱基对长度的原始基因组序列，Transformer架构存在严峻的计算瓶颈。由于其核心自注意力机制的计算复杂度和序列长度N呈二次方关系O（N 2），直接处理完整的染色体级别数据在算力资源上具有很高的挑战。为了克服上述限制，研究者通过结合Transformer的思想和卷积的计算效率，创造了基于Hyena Operator的架构，并将其应用在基因组学领域，得到了HyenaDNA预训练大模型，使得AI模型具备了解析染色体级别超长序列的能力。该技术逻辑重构在于用长卷积滤波器代替传统的注意力矩阵计算，用频域快速傅里叶变换处理把计算复杂度从原来的O（N 2）降到O（N·log N）。效率质变之后，该模型不再仅关注单个SNP，而是能够解析跨越数万碱基的启动子、增强子及远端调控元件之间的协同逻辑。这种对深层生物学语义的获取，使得AI能够像理解自然语言语法一样，解释基因组的编码规则。基于此，AI可以根据不同亲本间的基因型差异，反向推测出实现目标产量所需的最佳等位基因组合，实现从“目标表型”到“理想亲本配对”的反向选配设计。\n\n综上所述，AI在基因组领域的应用已超越了单纯的数值计算，正演变为一种探索生命复杂系统的方法论。通过CropGS-Hub、Smart Breeding Platform等平台的集成化应用，AI实现了预测精度与生物学解释的双重驱动，通过对环境条件预测、表型误差校准以及最佳组合推荐的深度整合，为解析复杂农艺性状的育种决策提供了全新视角。\n\n**2.4 多组学数据整合与系统生物学推断**\n\n针对作物复杂性状背后“基因-转录-蛋白-代谢”的多层级调控，AI模型的整合策略直接决定了预测的稳健性与生物学解释深度。目前，主流的多组学融合架构根据其干预阶段的不同，演化出三种逻辑路径。\n\n早期融合：将不同维度的组学特征在输入层直接拼接。这种方式虽然保留了原始数据颗粒度，但由于离散的SNP序列和连续的代谢组、环境组数据在量纲和稀疏性上差异巨大，模型易出现特征覆盖现象，导致泛化能力下降。\n\n晚期融合：采用集成学习逻辑，各组学数据分别训练专门的子模型并在决策层加权。该结构虽然具有很高的并行度，但由于各层级间被物理隔离，模型难以捕捉跨组学的非线性调控效应。\n\n中期融合：这是目前育种模型的主流演进方向。其核心是在深度神经网络的隐藏层中实现特征投影和交叉，构建一个共同的潜在表示空间，使模型可以学习基因、转录、代谢之间的动态协同关系，能够有效捕捉到跨层级的生物学补偿效应。这种架构的优越性在植物全基因组预测模型（Deep Neural Network for Genomic Prediction, DNNGP）中得到了充分体现。DNNGP利用多层神经元构建复杂的非线性投影，有效捕捉到了传统模型难以刻画的跨层级的生物学补偿效应。DNNGP利用联合嵌入技术，将离散的SNP序列与连续的代谢组、环境组特征映射到同一高维语义空间。这种处理方式突破了不同信息载体之间的量纲限制，实现了对复杂性状的深层次语义建模。在这种范式下，AI不再仅仅是对抽象的数字矩阵进行统计相关性分析，而是通过捕捉基因型与代谢组、环境组之间的内在紧密联系，实现了从单一组学预测向全系统智能推断的跨越。这极大增强了机器对生物复杂系统的理解能力，使其能够模拟生物体在面对遗传或环境扰动时的系统性响应。\n\n多组学整合面临的最大技术难题在于如何将数学维度的权重分布转化为具有生物学意义的可利用信息。针对传统黑盒模型难以解释性状形成机制的瓶颈，“大语言模型+知识图谱”的深度耦合成为核心解决方案。在这种架构之下，LLMs作为“一体化中枢”，凭借强大的文本理解与逻辑推理能力，将各组学的观测值进行语义化建模，把繁杂的调控网络转变为可理解的科学假说。其次，图神经网络被用来在结构化的知识图谱上进行多跳推理。该链路首先是将AI预测的候选基因锚定在知识图谱节点上，随后搜索其通过转录、翻译和代谢反应通向目标性状的逻辑路径，最后结合实验数据完成因果发现。通过这种深度耦合，AI模型能够跨越传统统计学的关联限制，挖掘出复杂生物网络中最核心的因果变异。进一步结合作物生长模型，AI可以模拟不同育种决策在特定环境下的遗传增益潜力。这不仅为亲本选配提供了确定性的数据支撑，更通过整合多维生物学知识库，促使现代育种朝着全生命周期的系统设计时代迈进。\n\n**2.5 分子设计育种**\n\n在分子设计育种范式下，解析复杂的“序列-功能”映射图谱是实现按需育种的主要难题之一。AI技术正通过对基因组调控元件的深度解构，针对性地解决作物育种中的关键科学问题，如产量潜力的精准预测、特定生态区的品种推荐以及海量杂交组合的辅助决策，驱动育种从随机筛选向确定性的智能设计转变。\n\n识别顺式调控元件与基因表达之间的逻辑联系是设计育种的基础，也是解决产量相关表型解析的关键。目前，以先正达集团与AI公司InstaDeep合作开发的农业核苷酸变换器大模型（Agro-Nucleotide Transformer, AgroNT）为代表的植物语言大模型，利用DL技术对跨物种的非编码序列进行预训练，实现了对启动子强度、组织特异性表达模式的零样本预测。该技术为育种过程中成千上万的潜在调控位点提供了科学的优先级排序，通过整合特定地区的历史气象、土壤氮（N）、磷（P）、钾（K）养分及pH等信息，AI能够预测调控元件在特定环境下的响应强度，从而实现对特定品种在特定生境下表现的精准评价与栽培方式的预测优化。此外，跨物种迁移学习揭示了生命语言的共性规律。例如，FloraBERT模型通过共享不同植物间的序列语法信息，成功将模式植物中习得的调控逻辑迁移至遗传背景更为复杂的作物中。这种迁移学习策略使得AI能够在不同作物的遗传底盘上完成调控元件的功能重组，极大提升了对未知基因功能的预测效率，为解析不同亲本间的表型差异提供了分子证据。\n\n当前，AI正在促使基因编辑技术由工具筛选向设计工具迈进。例如，以OpenCRISPR-1为代表的大模型实现了逻辑上的重大突破：它是全球首个完全由AI大语言模型从头设计的基因编辑器。其逻辑内核在于通过大规模语言建模学习蛋白质和DNA交互的底层物理化学语法，而非仅仅依赖自然界的进化产物。由于该模型具有强大的涌现能力，AI可以直接生成自然界中不存在但具有高潜在活性的编辑蛋白。在育种实践中，这种能力可直接用于解决产量形成的科学瓶颈：针对性地设计具备高潜在活性的编辑蛋白，对影响产量的关键基因（如穗发育相关基因）进行精准改良，从而绕过传统杂交育种中优异等位基因聚合困难的问题，显著提高变异创制的特异性。\n\n针对育种家最为关心的“最佳组合推荐”难题，AI利用高维非线性建模能力，正在重新定义杂交育种的筛选逻辑。传统育种每年需进行几万个组合实验，耗费巨大。AI通过将异构组学数据进行语义化整合，并执行基于知识图谱的多跳推理，实现了海量基因型组合的虚拟筛选。AI不仅能根据亲本间的基因型差异进行配合力评估，还能根据目标产量性状进行“反向推测”：即根据预设的目标表型，反向检索最佳亲本配对，实现在计算机内部对万级组合的快速筛选与精准评价。这种架构将预测结果同已有的生物学通路联系起来，通过对表型数据的自动化校正与量化，从复杂的网络中找出影响农艺性状的深层因果变异和关键调控因子。\n\n综上所述，AI创建了一个高度集约的虚拟育种闭环。它不仅为创建智慧育种提供了理论依据，更通过整合计算预测与生物创制，将育种从大海捞针式的经验摸索转变为确定性的智能制造流程，通过优化选配逻辑大幅缩减了育种周期与投入。\n\n**3 作物育种大模型发展现状**\n\n**3.1 育种基础模型的涌现逻辑与参数扩展**\n\n作物育种大模型是指基于AI技术，特别是深度学习与大规模数据训练，专门用于支持农作物育种全过程的智能系统。这类模型的出现与兴起意味着农业AI的全面技术飞跃。\n\n育种大模型普遍采用Transformer架构，如前所述，该架构的核心逻辑在于自注意力机制。该机制通过动态计算序列内部元素间的相互关注度权重，赋予了模型解析高维组学数据的卓越能力。在育种场景中，该类模型能够有效捕捉跨染色体的基因调控逻辑以及复杂的遗传互作关系（如上位性效应），实现了从文本语义到生物学功能语义的深度逻辑迁移。\n\n大模型在育种领域中的效能提升遵循严格的扩展定律，这决定了智慧育种算力资源投入的科学边际。研究表明，神经网络性能（L）与其参数规模（P）、数据集规模（D）、训练计算量（C）之间存在幂律关系，即KM法则［84］和Chinchilla法则。其典型性能如公式（2）~（4）所示：\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F549c73dc63b7eec811a666266f12862e~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=0pCM%2Bgu4l1IFY5fCi5fLwsv2ZsQ%3D)\n式中：Pc、Dc、Cc为常数，分别对应不可约损失的临界截断值；αP、αD、αC分别为参数、数据和计算量的扩展指数，决定了性能随规模扩张的边际递减速度。\n\n这就意味着在既定的算力预算下，模型规模和数据量必须等比例扩张，才能获得最优的遗传增益预测效果。在育种实践中，构建大规模参数模型是解析基因型、表型，以及环境等诸多高复杂度交互系统的必然选择。当模型规模突破临界阈值时，会产生小规模模型所不具备的涌现能力，包括上下文学习、指令遵从、逐步推理等。在智慧育种场景中，大模型不仅能通过记忆已知遗传规律，更能通过思维链技术处理未知的复杂推理任务。例如，在预测多基因编辑组合对植株综合性状的非线性影响时，模型能自主生成中间推理步骤，给出具备生物学逻辑支撑的育种方案。这种模式显著超越了传统DL模型仅依赖局部模式识别的局限。\n\n支撑该复杂能力的基础是自监督学习技术，它直接从没有标注的海量基因组、表型组、气象环境数据中学习生命的底层逻辑，有效解决了农业领域高质量标注数据稀缺的痛点。结合3D并行技术与零冗余优化器（ZeroRedundancy Optimizer, ZeRO），育种大模型能够在分布式GPU集群上实现高效参数扩展，将零散的多组学数据转化为可推理、可设计的认知引擎。此外，这种工业化底座也为模型从可解释向可信任的治理架构转型提供可能，确保AI生成的育种决策在实际田间环境下既稳健又安全。\n\n![Image 8](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fa55401b5e80f4986a6b5802740cdc588~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=%2BaRfcbSgNEzFMzAKNam5KX406Jc%3D)![Image 9](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fa55401b5e80f4986a6b5802740cdc588~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1788393924&x-signature=%2BaRfcbSgNEzFMzAKNam5KX406Jc%3D)\n**3.2 语言大模型与农业知识体系重构**\n\n在现代育种研究中，LLMs正演变为将海量非结构化文献转化为结构化知识发现的认知中枢。其核心意义不仅在于对词序列的概率建模，更在于对生物学语义的深层理解与逻辑推演，从而重塑传统碎片化、静态化的农业知识结构。\n\n从技术架构上来看，农业领域大模型的发展经历了从双向编码器架构向因果解码器架构的转变。早期代表性如农业双向编码器表征模型（Agricultural Bidirectional Encoder Representations from Transformers, AgriBERT），利用BERT结构对海量农学语料进行预训练，并通过农业专业知识图谱进行微调。其侧重于命名实体识别与文本分类，初步提升了农业要素的匹配精度。随着参数规模的提升，以大语言模型Meta注意力机制2代（Large Language Model Meta Attention 2, Llama 2）为底座的PLLaMa系列因果解码器架构模型展现出卓越的少样本学习和泛化能力，渐渐成为农业垂直大模型的主流选择。国内研发的“司农”大模型通过挖掘大量的农业专著、学术论文，试图解决通用模型在农业上出现的幻觉问题；“神农”大模型则是进一步将知识图谱和向量数据库结合起来，大大提高了模型的可靠性。这些模型演进的本质是将模型从简单的信息检索器升级为逻辑推断器，为解决复杂的育种因果关系提供了底层算力支持。\n\n为了克服通用模型在农业垂直领域的“幻觉”问题，RAG技术为模型提供了动态的知识获取路径。RAG系统通过将农业问题转化为高维空间的向量表征，利用基于嵌入的检索在权威文本数据库中精准定位相关片段，并将其作为背景提示输入模型。这种机制确保了LLMs在确定的语义范围内进行回答，配合思维链等分步推理技术，模型能够将非结构化的育种记录自动转化为结构化的实体关系网络。这种知识锚定逻辑不仅提高了模型在具体育种场景中的应用精度，更将可解释性嵌入生成路径中，使复杂的育种建议具备了可追溯的证据链。\n\n通过LLMs的深度介入，传统的静态知识库就转变成了具有语义联系、能够进行复杂逻辑推理的动态认知引擎。在综合化农业应用场景中，LLMs不仅是智能问答的核心，更是育种决策的中枢。它可以通过接入物联网实时监测气象、土壤及设备状态，并凭借强大的指令执行能力为育种家提供个性化的科学建议。在这一动态重构过程中，通过整合高质量数据体系与版权保护机制，大模型确保了育种知识的合法流通与高效利用。这种深层次的知识重构极大地减少了对人工经验的依赖，促进了农业知识的指数积累与精准传播，为实现全流程、智能化的智慧育种服务奠定了坚实的技术基础。\n\n**3.3 多模态融合与育种决策智能体的演进**\n\n随着现代育种从单一信息载体的智能设计向多模态大模型的跨越式发展，语言、图像及结构化组学数据之间的语义对齐已成为破解农业信息孤岛的关键。不同于仅能处理单一类型数据的孤立模型，多模态架构旨在通过统一的嵌入空间将异构信息进行深度融合，从而显著提升机器对复杂生物系统的理解与建模精度。跨媒介的知识融合不仅是通用AI在农业领域落地的必要门槛，更是构建精准育种决策系统的主要驱动力。其技术本质在于利用预训练的视觉编码器和语言编码器，将高通量表型图像、育种文献、历史记录及微观组学数据映射到共同的潜在表示空间，进而学习不同模态间的关联规则与生物学映射关系。在此架构支撑下，模型能够实现以文寻图或以图释理的跨模态推断，构建起集成基因组-环境组预测的宏大框架，使其在解析微观遗传变异的同时，能够敏锐捕捉宏观物候特征与时空多变的环境压力。\n\n随着模型逻辑推理能力的提高，育种决策系统正由被动响应的工具演进为具备自主规划能力的育种智能体。作为智慧育种的大脑，育种智能体能够实时接入物联网监控设备、气象预警及其他专业人工智能模型，将多源异构的输入信号转化为实时最优的育种策略或者栽培方案。与传统的规则驱动系统不同，智能体具备极强的指令执行与逻辑推演能力，不仅能通过多轮对话将深奥的遗传学理论转化为个性化的行动建议，还能够在虚拟实验室中进行大规模杂交组合的模拟预演。这种演进标志着AI在农业领域的应用已从局部的模式识别阶段，跨越到了系统化的决策支撑与方案规划阶段，极大地压缩了育种研发成本。\n\n由崖州湾国家实验室、中国农业大学、上海人工智能实验室联合开发的丰登（SeedLLM）便是这一演进路径的典型代表。该模型于2024年4月发布，于2025年7月完成智能化升级。作为农业AI领域的里程碑，“丰登”已从最初的专业知识问答模型，进化为集品种选育、种子经营、栽培管理于一身的综合性AI智能体。它不仅能够应对复杂的遗传学理论问答，更具备完成亲本选择和杂交设计的自主决策能力。其核心优势在于对海量农业多组学数据进行了高效索引和语义重构，通过将预测模型与专家知识库深度耦合，为科研人员和农户提供准确的品种推荐和种植指导，为构建全球粮食安全保障体系提供了强有力的技术引擎。\n\n**3.4 垂直领域模型的适配与轻量化路径**\n\n由于农业生态的环境高度异质性与作物种类的多样性，通用大模型往往难以直接涵盖所有细分育种场景下的时空变量。因此，构建具备地域特色或者物种特性的垂直领域模型成为必然选择。然而，大模型的预训练和全参数微调极度依赖高性能GPU服务器和计算资源，这为育种机构的实际部署带来了成本与技术的双重挑战。研究高效的模型适配技术和轻量化途径，不仅是缓解算力瓶颈的工程手段，更是驱动AI育种由实验室走向产业化的关键。\n\n为了在不改变模型核心参数的前提下使其快速具备领域专业能力，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术得到了广泛应用。相比计算开销巨大的全参数微调，PEFT仅需调整少数额外参数即可实现下游任务的适配。其中，适配器微调通过在注意力层和前馈层之间插入小型神经网络模块，显著提升了模型对作物病虫害识别等特定任务的灵敏度。除此之外，前缀微调和提示微调则分别用固定向量或者提示模板来激发模型在育种任务上的性能。目前应用较为广泛的低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）技术，则通过在Transformer层中引入低秩分解矩阵来模拟模型内部较低的本征维度，从而以较小的参数扰动实现高效学习。这种微调范式不仅提高了模型对特定作物生物学规律的对齐精度，更增强了其在罕见等位基因预测、极端逆境响应等复杂场景下的泛化稳健性，为解析复杂的基因型-环境互作提供了低成本且高可靠度的路径。\n\n在解决算力瓶颈方面，配套的并行化训练与模型压缩技术构建了智慧育种的工业化底座。通过集成数据并行、流水线并行与张量并行的3D并行技术，配合ZeRO技术，系统能够有效消除多GPU协作中的数据冗余并大幅降低显存需求。这种架构优化使育种平台能够实时处理海量多组学数据流，并在“设计-构建-测试-学习”（Design-Build-Test-Learn, DBTL）循环中实现快速迭代。在模型压缩方面，LORA等量化技术将参数精度从FP16压缩至INT4，在保持模型预测性能基本稳定的前提下，极大地缩减了存储体积，结合混合精度训练等手段，数据传输与计算效率显著提升。\n\n目前垂直领域的农业大模型正朝着轻量化、便携化方向快速发展。以2026年初发布的“司农”大模型8B、32B版本为例，其核心目标在于降低中小型种业企业与科研院所的准入门槛。这种部署模式配合国家级数据版权一体化服务平台的构建，有效解决了育种数据要素流转中的合规性与安全性问题。未来，随着算法与算力硬件的协同进化，轻量化育种大模型将越来越多地嵌入手持设备或无人农机终端，与农田感知物联网实时对接。这种由云计算向端侧感知的转变，将赋予育种家实时、个性化的精准决策能力，甚至引领农业领域向无人化精准操作发生变革性飞跃。\n\n**3.5 育种能力基准评估与可靠性保障**\n\n在利用AI驱动育种决策的过程中，幻觉现象，即模型生成看似逻辑自洽但违背生物学事实的信息，已成为制约其在科研和生产领域大规模应用的底层红线。由于作物育种具有高投入、长周期及环境高度敏感等特性，任何错误的遗传学建议都可能导致田间试验失败与珍贵种质资源的不可逆浪费。因此，构建标准化的育种能力评估基准和多层级可靠性保障机制，是确保AI真正成为育种专家的必经之路。\n\n为了系统评价育种大模型处理复杂专业问题的能力，研究人员提出了如SeedBench等多任务评估基准。该基准涵盖了从基因检索、表型解析到品种选育、方案设计及农艺特性优化的全流程测试任务，深度考察模型在功能调控机制推理方面的表现。此类测评框架的主要意义在于通过量化反馈识别模型的知识缺陷与潜在偏见，从而指导模型朝着符合生物学逻辑的方向迭代。在此过程中，评价维度正从传统的文本匹配准确度转向生物学因果发现能力，重点考察模型在处理基因型、环境等复杂交互作用时是否具备真实可靠的涌现能力。\n\n实现可靠性保障的首要技术路径就是将大模型的语义生成能力与确定性的外部知识库进行深度耦合，这一过程主要依靠RAG技术实现。通过构建包含专利、学术文献及育种档案的高质量向量数据库，模型在生成建议前会预先进行语义检索，将权威数据作为背景约束输入。这明显改善了模型对特定育种问题的回答准确率，有效规避了生成过度泛化或误导性建议的风险。此外，可靠性不但取决于算法改进，更依赖于高质量AI数据体系的支撑。通过构建国家级数据版权一体化服务平台，确保输入RAG系统的每一条育种数据均具备来源可追溯性与法律合规性，能够从源头上消解因数据污染带来的技术风险。\n\n为了确保输出结果符合育种专家的专业预期，还需引入多维评估机制以及对齐技术。在评估层面，利用GPT-4等高级模型配合人工标注，从逻辑流畅性、生物学合理性及因果一致性等维度对生成方案进行闭环评价。在优化层面，则采用对齐微调的方法，例如基于人类反馈的强化学习，将育种家的科学经验、价值偏好植入模型底层逻辑，严防模型生成带有生物安全性风险或遗传偏见的内容。\n\n综上，育种大模型的可靠性保障是一项集成数据锚定、逻辑推理与专家经验对齐的系统工程。通过构建可信任、可解释且稳健的AI系统，育种家能够在显著降低实验成本的同时，获得具有深刻生物学洞察力的决策支持。这种由技术解释转向多维信任的治理改变，正推动现代育种从经验驱动向智能设计驱动发生本质跃迁，为构建智慧育种新生态提供坚实的理论支撑。\n\n**4 AI驱动育种：模型演进、实证应用与效能评价**\n\n全球作物育种正处于数智化竞争的关键窗口期，大模型技术凭借其在复杂关联表示与多模态信息处理上的显著优势，已成为种业强国博弈的核心。以拜耳、科迪华为代表的国际农化巨头，与以崖州湾国家实验室、中国农业大学、先正达集团中国等为代表的中国团队，在模型架构、数据生态及战略演进逻辑上呈现出完全不同的路径特征。\n\n国际农化巨头的竞争本质在于构建“种子+农化+数字化服务”的强耦合闭环，将AI深度嵌入从基因设计到田间决策的全生命周期。拜耳推出的Climate FieldView平台依托其庞大的数据底座，实现了品种表现的数字孪生模拟，利用大规模田间实时数据传至育种端大模型以动态优化育种方案。科迪华则侧重于利用AI驱动的Precision Breeding平台，通过高维非线性模型解析复杂的“基因型-环境”交互作用。\n\n为验证此类闭环体系下AI赋能育种的实证效果，国际水稻研究所利用过去50年累积的连续栽培实验数据，构建了DL时序预测模型。该模型整合了近半个世纪的每日气象观测、土壤性状及产量记录，利用循环神经网络捕捉环境动态对产量的非线性影响。结合iGEP框架，该模型成功识别出影响长期产量稳定的核心气候因子为夜间最低温度，并进一步证实夜温每升高1 ℃，特定感温品种灌浆速率将显著降低。这一发现为培育耐高温的“绿色超级稻”提供了数字化判别标准，标志着水稻育种由单一基因选择转变为跨时空维度的环境适应性设计。\n\n针对全球小麦锈病的威胁，国际玉米小麦改良中心基于数百万个小麦基因型和历史抗病表现建立了大规模关联矩阵，利用多模态大模型和知识图谱的多跳推理，实现了从依赖田间表型向虚拟预测的战略转变。育种者可利用LLMs的逻辑推理能力，从零散育种笔记及历史文献中提取关键抗性信息（如WGIE系统），并借助苗期DNA数据直接预测成株期的广谱抗性 。这种虚拟筛选模式将育种周期缩短了数个生长季，使小麦育种进入了知识导航下的精准决策时代，有效克服了传统感病表型鉴定的滞后性。\n\n与之形成鲜明对比的是，中国在智慧育种领域走出了“政策引导+有组织科研+开放共享”的特色路线。在种业振兴行动背景下，AI被定位为引领农业科研范式变革的引擎。针对农业数据集少而分散的现状，中国采取了构建国家级种质资源大数据平台与开放育种生态的策略。例如，先正达集团中国利用其现代农业平台（Modern Agriculture Platform，MAP）覆盖的大规模耕地数据，通过与全球领先算法公司合作解码植物DNA语言，构建起集成基因型、表型、环境的全栈式预测体系。\n\n针对玉米育种中的表型获取瓶颈，研究者利用工业级高通量表型平台对4 000余株玉米种质进行了全生育期非破坏性动态监控，集成光谱相机和3D激光扫描仪获取厘米级的植株三维结构数据。利用CNN对点云数据进行解析，实现了对叶片卷曲度、冠层温度变化的实时监测。这种虚拟和现实相结合的监控体系，使AI能够识别受旱灾诱导的细微表型变异，并结合基因组信息成功定位多个抗旱关键QTL位点，显著提高了玉米在极端气候下的稳产性。\n\n在大豆复杂性状遗传改良中，DL模型FE-WDNA（Feature Extraction for Whole DNA）的开发应用，标志着特征提取逻辑由原来的一维变异变成了现在的三维拓扑。最近开发的SoyDNGP框架利用3D-CNN直接对原始DNA序列进行空间特征映射，解决了传统方法因SNP筛选导致的特征丢失问题。通过残差网络捕捉序列中的长程依赖及上位性效应","智慧农业(中英文) 2026年第3期 67-84 · 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涉农组织","AI采纳智慧农业区域经济效益-4642","10.3389\u002Ffsufs.2026.1865535\u002Ffull",{"doi":216,"openalex_id":8,"authors":218,"venue":8,"cited_by_count":162,"oa_url":8,"card":219,"direction":169,"ingested_from":171},[],{"tldr":220,"method":221,"finding":222,"direction":169,"opportunity":223},"基于452份中国涉农组织调查，检验AI采纳与变革型领导力如何通过智慧农业提升区域经济效益。","PLS-SEM与必要条件分析，452份时间滞后调查数据。","AI采纳和变革型领导力正向影响区域经济效益，智慧农业部分中介，数字技能强化AI采纳效应。","可引入客观经济产出与多区域样本，检验数字技能与领导力在AI效益转化中的边界条件。","2026-10-11T00:09:47.246112Z",{"id":226,"title":227,"url":228,"summary":229,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":230,"source_url":8,"published_at":8,"category":12,"cover_url":8,"hotness":108,"is_selected":14,"score":231,"score_detail":232,"sources":236,"tags":238,"primary_topic":242,"secondary_topics":248,"classification":253,"search_phrases":280,"slug":283,"view_count":21,"doi":8,"paper":284,"created_at":291},4402,"数字乡村建设：通往城乡融合的路径检验 — 来自长三角电子商务进农村综合示范县的证据","http:\u002F\u002Fwww.qikanzj.com\u002Fhek\u002Fzrzyxb\u002Fmulu\u002F456395.html","基于长三角 151 个县域城乡数据,通过耦合协调度模型、Dagum 基尼系数法以及多期 DID 等方法探究,电子商务进农村综合示范县政策显著提高县域城乡融合发展水平;未列入淘宝村建设的地区尤其是偏远欠发达地区居民更能从电子商务建设中获利;机制上更依赖信息壁垒破除和创业活力提升路径,在滞后数字生活环境下推进示范县政策更有利于促进城乡融合发展。","无锡学院数字经济与管理学院 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