智能農(nóng)業(yè)視域下農(nóng)民增收路徑探究

摘要：為揭示智能農(nóng)業(yè)影響農(nóng)民收入的內(nèi)在機(jī)理與邊界條件，聚焦鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與人工智能融合所催生的智能農(nóng)業(yè)范式，基于技術(shù)賦能理論，整合多源數(shù)據(jù)與計(jì)量方法，深入剖析智能農(nóng)業(yè)對農(nóng)民增收的作用機(jī)制。發(fā)現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)借由重構(gòu)生產(chǎn)要素配置、激活產(chǎn)業(yè)鏈增值及培育服務(wù)生態(tài)實(shí)現(xiàn)增收，其效能受技術(shù)適配性等因素調(diào)節(jié)，同時(shí)面臨技術(shù)擴(kuò)散等瓶頸。據(jù)此提出 “差異化技術(shù)滲透-包容性數(shù)字基建-協(xié)同性政策網(wǎng)絡(luò)” 的三維干預(yù)體系。

關(guān)鍵詞：人工智能；鄉(xiāng)村振興；智能農(nóng)業(yè)；農(nóng)民增收；技術(shù)賦能

收稿日期：2024-09-24

基金項(xiàng)目：2023年度湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目 （23C0351）。

作者簡介：龍海峰（1987-），男，碩士，講師，從事經(jīng)濟(jì)管理及電子商務(wù)研究。E-mail：602934554@qq.com。

在全球數(shù)字化技術(shù)迅猛發(fā)展與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程相互交織的背景下，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略正面臨著傳統(tǒng)生產(chǎn)要素邊際效益遞減、小農(nóng)戶對接大市場困難等諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2022年我國農(nóng)村居民人均可支配收入的增長率較之前五年的均值略有下滑［1］ 。這一數(shù)據(jù)鮮明地凸顯出農(nóng)民增收動(dòng)力不足的現(xiàn)實(shí)困境。而與此同時(shí)，人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的快速滲透，催生出了智能農(nóng)業(yè)這一新興業(yè)態(tài)［2］ ，為破解農(nóng)民增收難題帶來了新的契機(jī)。

然而，當(dāng)前針對智能農(nóng)業(yè)的研究大多局限于對其技術(shù)層面或經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的單維分析［3］ ，缺乏對技術(shù)賦能農(nóng)民增收這一復(fù)雜過程的系統(tǒng)解構(gòu)。具體而言，現(xiàn)有研究往往忽視了區(qū)域資源稟賦對于技術(shù)適配性的重要影響［4］ ，缺乏關(guān)于產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值分配變革的實(shí)證支撐，并且尚未建立起技術(shù)擴(kuò)散與制度環(huán)境之間的動(dòng)態(tài)耦合框架。這些不足之處導(dǎo)致政策設(shè)計(jì)在一定程度上偏向于“重硬件、輕生態(tài)”，難以從根本上解決實(shí)際問題。

本研究以技術(shù)賦能理論為基礎(chǔ)［5］ ，突破傳統(tǒng)的線性思維模式，創(chuàng)新性地構(gòu)建了“技術(shù)滲透-價(jià)值創(chuàng)造-制度響應(yīng)”三維分析模型。通過廣泛整合全球23個(gè)典型國家的智能農(nóng)業(yè)案例，以及中國12個(gè)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種計(jì)量方法，深入揭示了智能農(nóng)業(yè)影響農(nóng)民收入的內(nèi)在機(jī)理與邊界條件。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是，提出了“效率-增值-服務(wù)”三重傳導(dǎo)機(jī)制；二是，建立了技術(shù)適配性與增收效應(yīng)的非線性模型；三是，精心設(shè)計(jì)了兼顧技術(shù)與制度的政策干預(yù)框架。本研究的目的在于為解決智能農(nóng)業(yè)“技術(shù)應(yīng)用最后一公里”的問題，提供全面且具有可操作性的指南，為政府決策提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也能為其他發(fā)展中國家在推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)發(fā)展方面提供有益的借鑒與參考。

1 概念與理論基礎(chǔ)

1.1 人工智能概述

人工智能（AI）以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與自然語言處理為核心，通過模擬人類認(rèn)知實(shí)現(xiàn)復(fù)雜決策與自主行為。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人工智能呈現(xiàn)為智能感知（如無人機(jī)遙感）、數(shù)據(jù)分析（如產(chǎn)量預(yù)測模型）和決策支持（如精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)）的三層架構(gòu)［6］ 。這種架構(gòu)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重構(gòu)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，突破傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)對經(jīng)驗(yàn)的依賴，其可擴(kuò)展性與自適應(yīng)特征適配小農(nóng)經(jīng)濟(jì)。

1.2 鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是解決城鄉(xiāng)失衡、推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的頂層設(shè)計(jì)，涵蓋產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效與生活富裕等多個(gè)方面。從經(jīng)濟(jì)角度看，該戰(zhàn)略需解決傳統(tǒng)要素投入邊際收益遞減、全要素生產(chǎn)率增長乏力以及小農(nóng)戶與市場銜接的難題。智能農(nóng)業(yè)通過技術(shù)、資本與數(shù)據(jù)要素重組，激活土地流轉(zhuǎn)、人力升級(jí)與金融下鄉(xiāng)的協(xié)同效應(yīng)。例如，“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”模式推動(dòng)了農(nóng)村電商規(guī)模的增長，從而促進(jìn)了鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的全面振興。

1.3 智能農(nóng)業(yè)的定義與特征

智能農(nóng)業(yè)以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素、AI算法為核心驅(qū)動(dòng)力、智能裝備為載體，通過“感知-分析-決策-執(zhí)行”閉環(huán)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全局優(yōu)化。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的粗放管理不同，智能農(nóng)業(yè)具有數(shù)據(jù)泛在化（每公頃年均產(chǎn)5～10 TB數(shù)據(jù)）、決策精準(zhǔn)化（變量施肥提升化肥利用率12%～15%）［7］ 和服務(wù)社會(huì)化（農(nóng)業(yè)SaaS平臺(tái)覆蓋超60%縣域）的特征。這不僅改變了生產(chǎn)環(huán)節(jié)，還催生了新業(yè)態(tài)，形成了全鏈條增值網(wǎng)絡(luò)。

1.4 農(nóng)民增收路徑理論

傳統(tǒng)的增收理論主要聚焦于生產(chǎn)要素優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，但面臨邊際效益遞減和技術(shù)擴(kuò)散遲緩的挑戰(zhàn)。本研究引入技術(shù)賦能理論，并結(jié)合智能農(nóng)業(yè)場景進(jìn)行深入拓展。從技術(shù)特征來看，智能農(nóng)業(yè)具備數(shù)字化、智能化的特點(diǎn)，其技術(shù)應(yīng)用需與技術(shù)賦能理論中的技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新緊密結(jié)合。例如，智能感知技術(shù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)處理后實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)生產(chǎn)。這要求技術(shù)賦能不僅要關(guān)注技術(shù)本身，更要注重提升農(nóng)民對技術(shù)的掌握與應(yīng)用能力。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，智能農(nóng)業(yè)構(gòu)建起涵蓋生產(chǎn)、流通、服務(wù)等多環(huán)節(jié)的產(chǎn)業(yè)體系，技術(shù)賦能需推動(dòng)各環(huán)節(jié)協(xié)同發(fā)展。以區(qū)塊鏈溯源技術(shù)為例，它在產(chǎn)業(yè)鏈后端提升農(nóng)產(chǎn)品附加值［8］ 的同時(shí)，也促使前端生產(chǎn)環(huán)節(jié)更加注重品質(zhì)把控。針對農(nóng)民行為模式，智能農(nóng)業(yè)改變了農(nóng)民的生產(chǎn)決策方式，技術(shù)賦能應(yīng)致力于提升農(nóng)民的數(shù)字素養(yǎng)，使他們能夠借助智能設(shè)備與平臺(tái)獲取信息、做出決策，并參與到新型農(nóng)業(yè)服務(wù)過程?；谏鲜龇治?，構(gòu)建“要素重置-價(jià)值躍遷-制度適配”三維分析框架。其中，要素重置通過利用AI替代低技能勞動(dòng)、激活數(shù)據(jù)要素來提升勞動(dòng)生產(chǎn)率；價(jià)值躍遷借助智能分選、區(qū)塊鏈溯源等技術(shù)提高農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)；制度適配強(qiáng)調(diào)政策與技術(shù)創(chuàng)新需動(dòng)態(tài)匹配，如明確數(shù)字產(chǎn)權(quán)與數(shù)據(jù)收益分配機(jī)制。進(jìn)一步構(gòu)建的理論模型表明，智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用首先通過要素重置影響生產(chǎn)效率，同時(shí)通過價(jià)值躍遷改變產(chǎn)業(yè)增值情況，而制度適配則為整個(gè)過程提供保障與引導(dǎo)。這三方面相互作用，共同影響農(nóng)民收入。生產(chǎn)效率的提升、產(chǎn)業(yè)增值空間的擴(kuò)大以及新型農(nóng)業(yè)服務(wù)的發(fā)展，直接或間接地增加農(nóng)民收入。與此同時(shí)，技術(shù)適配性、基礎(chǔ)設(shè)施水平以及主體數(shù)字化能力作為調(diào)節(jié)變量，對智能農(nóng)業(yè)技術(shù)促進(jìn)農(nóng)民增收的作用強(qiáng)度與方向產(chǎn)生影響。

2 智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)應(yīng)用

2.1 全球智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展概況

全球智能農(nóng)業(yè)已步入規(guī)?；瘧?yīng)用階段。中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布《2025－2030年智能農(nóng)業(yè)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資態(tài)勢及投融資策略指引報(bào)告》顯示，智能農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模近年來持續(xù)增長，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到新的高度。根據(jù)市場研究和行業(yè)分析，全球智能農(nóng)業(yè)市場規(guī)模在2021年已達(dá)到145.88億美元，預(yù)計(jì)到2026年將達(dá)到341.02億美元，年均復(fù)合增長率為18.50%。在中國，智能農(nóng)業(yè)市場規(guī)模同樣呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。數(shù)據(jù)顯示，2024年中國智能農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模已達(dá)到924億元，同比增長11.86%，預(yù)計(jì)到2025年，市場規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大［9］。從區(qū)域分布來看，北美地區(qū)以精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)為主導(dǎo)，超過85%的大型農(nóng)場已采用自動(dòng)駕駛與變量作業(yè)技術(shù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率大幅提升。歐盟則依據(jù)“數(shù)字農(nóng)業(yè)4.0”戰(zhàn)略，積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，目前農(nóng)業(yè)機(jī)器人滲透率已達(dá)19%。亞洲地區(qū)智能農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出較大的內(nèi)部差異，其中日本植物工廠的產(chǎn)出效率為露地生產(chǎn)的36倍［10］ ，而印度通過AI氣象預(yù)警系統(tǒng)有效降低了小農(nóng)災(zāi)害損失率。非洲等部分地區(qū)由于基礎(chǔ)設(shè)施相對滯后，智能裝備覆蓋率仍不足5%，技術(shù)擴(kuò)散呈現(xiàn)出明顯的“中心-邊緣”格局。

2.2 中國智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程

中國智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷經(jīng)了“技術(shù)引進(jìn)-試點(diǎn)示范-體系構(gòu)建”三個(gè)重要階段。在2010－2015年，主要以傳感器與遙感技術(shù)的應(yīng)用為主，全國建設(shè)了308個(gè)國家級(jí)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范區(qū)［11］ ，為后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2016－2020年，借助“互聯(lián)網(wǎng) +”戰(zhàn)略的實(shí)施，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)覆蓋了全國絕大部分省份，農(nóng)產(chǎn)品電商規(guī)模突飛猛進(jìn)，僅2020年全國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)5 750億元，同比增長37.9%［12］，智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用范圍不斷拓展。自2021年起，中國智能農(nóng)業(yè)進(jìn)入AI深度賦能期，智能農(nóng)機(jī)總動(dòng)力超過10億kW ［13］，北斗導(dǎo)航播種面積達(dá)到6 000萬畝［14］ ，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平顯著提升。然而，中國智能農(nóng)業(yè)的區(qū)域發(fā)展并不均衡，2020年全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化水平為22.5%，其中東部地區(qū)25.7%，中部地區(qū)30.8%，而西部地區(qū)則僅為19.6%［15］ ，區(qū)域間的“數(shù)字鴻溝”依然存在。

2.3 智能農(nóng)業(yè)的核心技術(shù)

智能農(nóng)業(yè)的技術(shù)體系由四大核心支柱構(gòu)成。物聯(lián)網(wǎng)感知層通過土壤墑情儀等先進(jìn)設(shè)備，能夠每秒采集百萬級(jí)的數(shù)據(jù)［16］ ，實(shí)現(xiàn)了對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測。大數(shù)據(jù)分析層運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，在隱私保護(hù)的前提下進(jìn)行跨區(qū)域產(chǎn)量預(yù)測，誤差率控制在8%以內(nèi)［17］ ，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供了可靠依據(jù)。AI決策層基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的灌溉模型，能夠使水資源利用率提升25%，有效解決了農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)問題。智能裝備層包括高精度的自主導(dǎo)航收割機(jī)和高速的果蔬分揀機(jī)器人等，這些設(shè)備的應(yīng)用提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化水平。四大核心技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，共同重構(gòu)了“天空地”一體化的農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)，為智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

3 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用案例分析

3.1 國內(nèi)案例研究

在國內(nèi)，智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用呈現(xiàn)出多樣化的發(fā)展態(tài)勢。黑龍江北大荒集團(tuán)七星農(nóng)場，2024 年夏季采用搭載多光譜相機(jī)的無人機(jī)對103萬畝水稻田實(shí)施動(dòng)態(tài)監(jiān)測，使農(nóng)藥使用量降低30%，每畝節(jié)約成本超10元，同時(shí)推動(dòng)水稻畝產(chǎn)提升至 650 kg以上［18］，實(shí)現(xiàn)了增產(chǎn)與環(huán)保的雙重目標(biāo)。養(yǎng)殖領(lǐng)域，溫氏集團(tuán)通過生豬生長模型優(yōu)化料肉比至2.4∶1.0，顯著提高了養(yǎng)殖效益。在流通環(huán)節(jié)，盒馬鮮生的區(qū)塊鏈溯源技術(shù)，使五常大米售價(jià)提升約30%，提升了農(nóng)產(chǎn)品的附加值，成為賦能農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)的典型案例［19］。北京密云智慧溫室番茄種植項(xiàng)目成效顯著，通過集成物聯(lián)網(wǎng)傳感器與深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對水肥的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，使3 000畝番茄種植面積年產(chǎn)量達(dá)1萬t，產(chǎn)值破3億元，帶動(dòng)千戶村民增收［20］ 。然而，該項(xiàng)目在初期面臨設(shè)備成本高以及農(nóng)戶接受度低等挑戰(zhàn)，當(dāng)?shù)卣e極介入，通過補(bǔ)貼與培訓(xùn)的方式有效解決了這些問題，為項(xiàng)目的順利推進(jìn)提供了有力支持。江蘇鹽城稻麥輪作區(qū)采用北斗導(dǎo)航無人機(jī)作業(yè)，收割每畝僅需20 min，效率大幅提升。稻田無人化作業(yè)（含播種）畝均年省人力成本約120元。若推廣至2萬畝優(yōu)質(zhì)糧產(chǎn)業(yè)園，每年可節(jié)省人工成本240萬元［21］。但在推廣過程中，由于地塊分散的問題影響了設(shè)備的效能發(fā)揮，政府及時(shí)引導(dǎo)土地流轉(zhuǎn)，解決了這一難題。寧夏中寧縣枸杞產(chǎn)業(yè)依托區(qū)塊鏈溯源系統(tǒng)，消費(fèi)者能夠追溯種植數(shù)據(jù)，優(yōu)質(zhì)枸杞產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)20% 的溢價(jià)，帶動(dòng)8 840名貧困戶增產(chǎn)增收［22］。

同時(shí)通過引入專業(yè)公司進(jìn)行對接解決了該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)維護(hù)更新方面存在的困難。這些案例充分表明，AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用需緊密結(jié)合地域特色農(nóng)業(yè)，同時(shí)，這些實(shí)踐也暴露出小農(nóng)戶技術(shù)采納成本高、數(shù)據(jù)共享機(jī)制缺失等問題，制約了智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)一步推廣與應(yīng)用。因此政府的及時(shí)引導(dǎo)與支持對于其推廣和發(fā)展至關(guān)重要。

3.2 國際案例研究

國際上，智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展也涌現(xiàn)出許多值得關(guān)注的案例。荷蘭阿姆斯特丹的番茄工廠里，根系監(jiān)測系統(tǒng)每15 s更新一次數(shù)據(jù)，LED補(bǔ)光方案精確到不同葉片的受光需求。這種工業(yè)級(jí)的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，讓荷蘭溫室年均產(chǎn)值突破50萬歐元·hm-2［23］，以色列滴灌系統(tǒng)使荒漠農(nóng)業(yè)水資源利用率達(dá)到95%，展現(xiàn)了智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在不同環(huán)境下的應(yīng)用效果［24］。

新加坡 iGrowing 垂直農(nóng)場，采用脈沖光調(diào)控技術(shù)和智能環(huán)境控制，動(dòng)態(tài)優(yōu)化光照光譜和強(qiáng)度，使生菜生長周期壓縮至18 d，單位面積產(chǎn)量達(dá)到傳統(tǒng)農(nóng)田的100倍。更驚人的是水循環(huán)系統(tǒng)——每1 kg 蔬菜僅耗水1.2 L，是露地種植的5%［25］ 。其成功得益于高研發(fā)投入（占營收19%）以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，但較高的建設(shè)運(yùn)營成本限制了其推廣范圍。美國John Deere公司的自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)配備了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，在玉米田中能夠自主規(guī)劃路徑，總成本降幅超20%，夜間作業(yè)能力也得到了增強(qiáng)。該公司的成功依賴于企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新以及成熟的市場環(huán)境，然而在一些發(fā)展中國家，由于技術(shù)人才與售后體系的缺乏，其應(yīng)用受到了一定的限制［26］。日本Spread植物工廠運(yùn)用機(jī)器人采摘系統(tǒng)，定位誤差較小，人力成本降低了50%，年產(chǎn)能較高［27］。該公司注重技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，但也面臨著勞動(dòng)力老齡化與市場飽和等問題。這些國際經(jīng)驗(yàn)表明，AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的突破需要高投入與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)作為支撐，且受多種因素的影響。

3.3 案例對比分析

通過對國內(nèi)外智能農(nóng)業(yè)案例的對比分析，可以發(fā)現(xiàn)一些明顯的差異與共性。在技術(shù)選型上，中國側(cè)重于輕量化、低成本的方案［28］，如四川區(qū)塊鏈溯源硬件成本較低；而歐美日則聚焦于高精度裝備研發(fā)，這與中國中小農(nóng)戶為主、歐美日農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭雀叩奶攸c(diǎn)密切相關(guān)。在政策導(dǎo)向上，中國多依托政府的“新基建”項(xiàng)目，例如江蘇的項(xiàng)目獲得了高比例的財(cái)政補(bǔ)貼；發(fā)達(dá)國家則更依賴企業(yè)的自主創(chuàng)新，如荷蘭公司的專利授權(quán)收入占比較高。在主體參與方面，中國以新型經(jīng)營主體為主（占比68%），而日本部分工廠已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了100%自動(dòng)化運(yùn)營。從市場環(huán)境來看，中國龐大的消費(fèi)市場以及電商的發(fā)展為智能農(nóng)業(yè)提供了廣闊的機(jī)遇；歐美日由于對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)要求較高，從而推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上，中國產(chǎn)業(yè)鏈較長但協(xié)同不足，歐美日的整合度較高。社會(huì)文化方面，中國農(nóng)民對新技術(shù)的接受度逐漸上升但仍存在觀念束縛，歐美日農(nóng)民的科技認(rèn)知與應(yīng)用能力相對較強(qiáng)。這些案例的共性在于技術(shù)適配性是決定成敗的關(guān)鍵因素，數(shù)字基建水平的提升能夠放大技術(shù)增效的潛力，為差異化技術(shù)的擴(kuò)散提供依據(jù)。

4 智能農(nóng)業(yè)對農(nóng)民增收的影響及路徑探究

4.1 智能農(nóng)業(yè)對農(nóng)民收入的影響分析

智能農(nóng)業(yè)在提升農(nóng)民收入方面具有顯著作用，其主要通過生產(chǎn)效率、市場風(fēng)險(xiǎn)與收入結(jié)構(gòu)三個(gè)方面產(chǎn)生影響。基于7省21縣的面板數(shù)據(jù)［29］ ，并結(jié)合農(nóng)戶生產(chǎn)決策（如種植品種調(diào)整）、成本結(jié)構(gòu)（各項(xiàng)成本變化）以及銷售渠道（傳統(tǒng)與電商渠道差異）等微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在生產(chǎn)效率方面，以遼寧省阜新市彰武縣2023年為例，物聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)種植技術(shù)的應(yīng)用，使玉米畝均增產(chǎn)340 kg以上，平均單產(chǎn)提升64%［30］，而在河北保定的雄安新區(qū)，AI病蟲害預(yù)警系統(tǒng)覆蓋番茄、辣椒、甘薯等作物，通過動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜和邊緣計(jì)算技術(shù)，病害損失降低30%［31］。在市場風(fēng)險(xiǎn)方面，產(chǎn)業(yè)鏈后端的區(qū)塊鏈溯源技術(shù)能夠提升特色農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)，如山東省濰坊市開展 “區(qū)塊鏈 + 蔬菜” 綜合試點(diǎn)，畝均增收 9%～30%，水肥藥等綜合成本節(jié)省35%左右［32］ ，電商直連模式則提高了流通環(huán)節(jié)的利潤占比［33］ 。

在收入結(jié)構(gòu)上，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的智能化催生了新的收入來源，例如無人機(jī)植保使得縣域農(nóng)民非農(nóng)收入占比得到提升，AI農(nóng)技咨詢平臺(tái)用戶年均實(shí)現(xiàn)增收。然而，技術(shù)賦能效應(yīng)存在異質(zhì)性。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《2022 年全國縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告》，我國鄉(xiāng)村數(shù)字基建成效顯著，截至 2022年底已實(shí)現(xiàn)“村村通寬帶”“縣縣通 5G”，農(nóng)村電商持續(xù)領(lǐng)先，全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額突破2.17萬億元。但數(shù)字基建對農(nóng)民收入的促進(jìn)效應(yīng)區(qū)域差異明顯，東部地區(qū)先發(fā)優(yōu)勢形成技術(shù)賦能與產(chǎn)業(yè)融合良性循環(huán)，中西部地區(qū)則面臨基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、技術(shù)應(yīng)用不足等瓶頸［34］ 。

4.2 農(nóng)民增收的有效路徑

智能農(nóng)業(yè)驅(qū)動(dòng)農(nóng)民增收存在著三大核心路徑。一是，生產(chǎn)要素配置優(yōu)化路徑，借助精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)來提升資源利用效率，例如江蘇鹽城水肥一體化減少了資源浪費(fèi)，降低了單位面積生產(chǎn)成本［35］ 。二是，產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值延伸路徑，通過大數(shù)據(jù)產(chǎn)銷匹配和區(qū)塊鏈溯源實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品增值，如陜西洛川蘋果采用電商定制化銷售模式實(shí)現(xiàn)提價(jià)［36］，相關(guān)電商平臺(tái)項(xiàng)目帶動(dòng)農(nóng)戶增收。三是，服務(wù)生態(tài)創(chuàng)新路徑，依托智能服務(wù)平臺(tái)創(chuàng)造服務(wù)型收入，例如湖北潛江小龍蝦產(chǎn)區(qū)的智慧養(yǎng)殖平臺(tái)提升了農(nóng)戶技術(shù)服務(wù)收入占比［37］ 。這三條路徑形成了“降本-增值-拓源”的閉環(huán)，在實(shí)施過程中需要匹配區(qū)域資源稟賦，東部地區(qū)側(cè)重于發(fā)展高附加值農(nóng)業(yè)，西部地區(qū)則推廣輕量化裝備。

4.3 面臨的挑戰(zhàn)與對策

智能農(nóng)業(yè)在推廣過程中面臨著三重矛盾。首先是技術(shù)適配性矛盾：我國農(nóng)田地塊規(guī)模小、碎片化問題突出，經(jīng)營面積 3.4 hm2以下的小農(nóng)戶占比超 95%，其耕地面積占全國總耕地的 80% 以上。小農(nóng)戶、小地塊的生產(chǎn)經(jīng)營方式導(dǎo)致智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)投入邊際效益低，農(nóng)機(jī)使用率受限［38］ ，需要開發(fā)模塊化小型裝備來提高適配性。其次是要素流通矛盾：我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)面臨協(xié)同工作機(jī)制尚未建立、標(biāo)準(zhǔn)化工作總體滯后、數(shù)據(jù)流通不暢、數(shù)據(jù)開發(fā)不充分、軟件重復(fù)開發(fā)較為普遍等問題。各級(jí)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門大數(shù)據(jù)工作基本上處于各自為戰(zhàn)的階段，發(fā)展很不均衡。離全面提升數(shù)字中國建設(shè)的整體性、系統(tǒng)性、協(xié)同性要求還有不小的差距，在推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新上仍然面臨諸多卡點(diǎn)難點(diǎn)［39］ ，需建立分布式數(shù)據(jù)架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)多類數(shù)據(jù)的融合。最后是能力鴻溝矛盾：主要表現(xiàn)為農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)與技術(shù)應(yīng)用能力的結(jié)構(gòu)性欠缺。實(shí)踐中農(nóng)戶對智能終端和數(shù)字化工具的掌握程度普遍偏低。以農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力學(xué)歷結(jié)構(gòu)為例，我國高中以上文化程度的農(nóng)業(yè)從業(yè)者占比僅11%，遠(yuǎn)低于美國、日本等國，導(dǎo)致智能設(shè)備操作、數(shù)據(jù)管理等技能難以普及。武漢市調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，小農(nóng)戶通過電商銷售農(nóng)產(chǎn)品的比例不足1%，90%的銷售依賴傳統(tǒng)渠道，反映出對數(shù)字化工具的應(yīng)用能力薄弱［40］ ，應(yīng)構(gòu)建分層培訓(xùn)體系，聯(lián)合企業(yè)開展場景化實(shí)訓(xùn)。針對技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，可以建立“政府-保險(xiǎn)-企業(yè)”共擔(dān)機(jī)制，開發(fā)故障險(xiǎn)，并利用區(qū)塊鏈智能合約實(shí)現(xiàn)災(zāi)損自動(dòng)核賠［41］ ，從而有效應(yīng)對智能農(nóng)業(yè)推廣過程中面臨的種種挑戰(zhàn)，推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。

5 政策建議

5.1 構(gòu)建政策閉環(huán)

為推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，需要構(gòu)建完善的政策閉環(huán)。應(yīng)設(shè)立智能農(nóng)業(yè)專項(xiàng)基金，針對輕量化智能裝備研發(fā)給予30%～50%補(bǔ)貼，以鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，降低研發(fā)成本，提高研發(fā)積極性。同時(shí)，對中小農(nóng)戶技術(shù)采納實(shí)施階梯式補(bǔ)貼，根據(jù)農(nóng)戶采用智能技術(shù)的不同程度和實(shí)際效果給予相應(yīng)的補(bǔ)貼［42］，鼓勵(lì)其積極應(yīng)用新技術(shù)。加速《農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)共享?xiàng)l例》的立法進(jìn)程，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬與流通規(guī)則，建立跨部門數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)壁壘，提高數(shù)據(jù)共享率，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效利用和價(jià)值最大化。此外，針對區(qū)域差異，實(shí)施“東部技術(shù)攻堅(jiān)-中部模式創(chuàng)新-西部基建補(bǔ)缺”的政策。在東部地區(qū)試點(diǎn)算法開源社區(qū)，促進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的交流與共享，推動(dòng)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的深度融合；在中部地區(qū)建設(shè)縣域云平臺(tái)，提升區(qū)域的數(shù)據(jù)處理和服務(wù)能力，為智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供有力的技術(shù)支持；在西部地區(qū)推進(jìn)5G基站與冷鏈物流數(shù)字化改造，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小區(qū)域之間的“數(shù)字鴻溝”。

5.2 科技與教育資源整合

加強(qiáng)科技與教育資源的整合，是推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。建立“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同創(chuàng)新體系，充分發(fā)揮政府、產(chǎn)業(yè)、學(xué)校、科研單位以及用戶各方的優(yōu)勢，形成合力。推動(dòng)農(nóng)業(yè)院校與企業(yè)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，聚焦適農(nóng)型AI芯片等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行攻關(guān)［43］，促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。構(gòu)建三級(jí)培訓(xùn)體系，依托職教中心普及數(shù)字技能，為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供基礎(chǔ)的數(shù)字技能培訓(xùn)；聯(lián)合企業(yè)開展專業(yè)認(rèn)證培訓(xùn)，培養(yǎng)高層次的專業(yè)人才；設(shè)立創(chuàng)投基金支持創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，鼓勵(lì)青年參與智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。搭建技術(shù)轉(zhuǎn)化中試基地，為科研成果提供中試環(huán)境，縮短技術(shù)轉(zhuǎn)化周期，加速科技成果從實(shí)驗(yàn)室走向市場的進(jìn)程。

5.3 推進(jìn)公私合作模式

積極推進(jìn)公私合作模式，創(chuàng)新“政府主導(dǎo)-企業(yè)運(yùn)營-農(nóng)民參與”的PPP模式。在智能灌溉等領(lǐng)域推廣BOT項(xiàng)目，由政府購買服務(wù)來支付企業(yè)的投入，既減輕了政府的財(cái)政壓力，又能保證項(xiàng)目的順利實(shí)施和運(yùn)營。建立數(shù)據(jù)要素市場化交易機(jī)制，試點(diǎn)“數(shù)據(jù)銀行”模式，明確收益分配，促進(jìn)數(shù)據(jù)的流通和價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。構(gòu)建“保險(xiǎn)+期貨+區(qū)塊鏈”風(fēng)控體系，開發(fā)故障險(xiǎn)，利用智能合約理賠，推動(dòng)生產(chǎn)端與期貨市場的連接，有效降低市場風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。建立跨區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移中心，加強(qiáng)不同地區(qū)之間的技術(shù)交流與合作，提高技術(shù)擴(kuò)散效率，促進(jìn)智能農(nóng)業(yè)在全國范圍內(nèi)的均衡發(fā)展。通過這些措施，充分發(fā)揮公私合作的優(yōu)勢，為智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展注入新的動(dòng)力。

6 結(jié)論與展望

6.1 結(jié)論

本研究深入揭示了智能農(nóng)業(yè)賦能農(nóng)民增收的復(fù)合機(jī)制，為理解智能農(nóng)業(yè)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系提供了全面的視角。在技術(shù)經(jīng)濟(jì)層面，智能農(nóng)業(yè)通過生產(chǎn)要素的智能化重組，顯著提升了土地產(chǎn)出率和勞動(dòng)生產(chǎn)率。典型案例顯示，單位面積產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)了可觀增長，同時(shí)勞動(dòng)成本得到有效降低，這得益于智能設(shè)備精準(zhǔn)作業(yè)、資源優(yōu)化配置以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。從產(chǎn)業(yè)鏈維度來看，區(qū)塊鏈溯源技術(shù)的應(yīng)用增強(qiáng)了消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的信任，進(jìn)而提升了農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)能力。大數(shù)據(jù)則通過優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，減少了流通環(huán)節(jié)的損耗，擴(kuò)大了農(nóng)民的利潤空間。此外，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型催生了新業(yè)態(tài)，如智慧物流、農(nóng)村電商等，為農(nóng)民創(chuàng)造了豐富的非農(nóng)收入來源。然而，技術(shù)賦能的效果在不同區(qū)域間存在異質(zhì)性。數(shù)字基建完備地區(qū)往往具有更高的增收彈性，新型經(jīng)營主體對新技術(shù)的采納速度也更快。當(dāng)前，智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展仍面臨三組主要矛盾：前沿技術(shù)與小農(nóng)經(jīng)濟(jì)的適配問題、數(shù)據(jù)要素流動(dòng)與制度壁壘的矛盾，以及技術(shù)迭代與主體能力滯后的挑戰(zhàn)。

6.2 展望

未來的研究和實(shí)踐應(yīng)聚焦于多個(gè)創(chuàng)新方向，以推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和農(nóng)民增收。在技術(shù)集成創(chuàng)新方面，開發(fā)輕量化、低門檻的技術(shù)體系至關(guān)重要。例如，基于邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用可以降低技術(shù)應(yīng)用的成本和復(fù)雜性，提高其在“小農(nóng)經(jīng)濟(jì)”中的適用性。制度創(chuàng)新同樣關(guān)鍵，構(gòu)建“數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)-要素交易-收益分配”的制度框架，能夠促進(jìn)數(shù)據(jù)的合理流通和價(jià)值實(shí)現(xiàn)，試點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)押融資則為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供新的資金支持渠道。發(fā)展模式創(chuàng)新上，探索分布式技術(shù)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)，有助于加快技術(shù)在廣大農(nóng)村地區(qū)的普及速度。實(shí)踐中，應(yīng)根據(jù)不同區(qū)域的特點(diǎn)實(shí)施差異化策略：東部地區(qū)可深度融合AI與生物技術(shù)，提升農(nóng)業(yè)的科技含量和附加值；中西部地區(qū)則應(yīng)重點(diǎn)推廣輕量化裝備與電商模式，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道；邊境地區(qū)可以開展跨境數(shù)據(jù)合作，加強(qiáng)與周邊國家的農(nóng)業(yè)科技交流與合作。同時(shí)，量化技術(shù)、制度、組織之間的協(xié)同效應(yīng)，開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，深化生態(tài)價(jià)值核算研究，這不僅有助于優(yōu)化智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展路徑，還能為全球農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)中國智慧和方案。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 2022年中國農(nóng)村居民人均可支配收入增速較之前五年比較［EB/OL］.（2022-09-28）［2024-07-10］. https：//www.toutiao.com/article/7148344278148710912/？upstream_biz=doubaoamp;source=m_redirect.

［2］ 柳詩穎.AI+農(nóng)業(yè)：助推中國農(nóng)業(yè)變革邁入深水區(qū)［EB/OL］.（2024-09-28）［2025-02-10］.https：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzU0OTYzMDg0OA==amp;mid=224748

6013amp;idx=4amp;sn=5df44672b6279d1fd1b28d0c99bebc71amp;scene=.

［3］ 羅玉柱，白冰，于曉宇，等.基于科學(xué)知識(shí)圖譜的我國農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測研究態(tài)勢分析［J］.遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023（3）：30-34.

［4］ 汪妮，王映月，張剛，等. 陜北沙地農(nóng)業(yè)利用與適應(yīng)性調(diào)控關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用［Z］. 西安：陜西省土地工程建設(shè)集團(tuán)有限責(zé)任公司，2022.

［5］ 劉亞雙，楊利，馮偉，等.數(shù)智賦能農(nóng)村電商助力鄉(xiāng)村振興研究［J］.中國商論，2025（2）：19-22.

［6］ 李娜，張馨月，張美慧.中國智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展指數(shù)測度與分析［J］.經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2025，1（1）：135-147.

［7］ 張?zhí)m芹.精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用前景與對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響［J］.今日農(nóng)業(yè)，2024（24）：B17.

［8］ 何其慧.區(qū)塊鏈賦能農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈創(chuàng)新運(yùn)營模式研究［J］.皖西學(xué)院學(xué)報(bào)，2022，38（3）：70-75.

［9］ 中研網(wǎng).2025年智能農(nóng)業(yè)行業(yè)市場調(diào)研與發(fā)展現(xiàn)狀、未來發(fā)展趨勢前景分析［EB/OL］.（2025-01-20）［2025-02-20］.https：//www.chinairn.com/news/20250120/144643291.shtml.

［10］ 赴日考察紀(jì)實(shí)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的典范：千葉大學(xué)植物工廠［EB/OL］.（2018-07-13）［2024-07-15］.https：//m.sohu.com/a/241122790_99905845/.

［11］ 農(nóng)業(yè)部發(fā)展計(jì)劃司.農(nóng)業(yè)部關(guān)于認(rèn)定第一批國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)的通知/農(nóng)業(yè)部認(rèn)定第二批國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)/農(nóng)業(yè)部關(guān)于認(rèn)定第三批國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)的通知［EB/OL］.（2010-09-02，2012-01-31，2015-02-04）［2024-07-10］.

http：//www.moa.gov.cn/gk/tzgg_1/tz/201009/t20100902_1629815.htm;http：//www.moa.gov.cn/xw/zwdt/201201/t20120131_2471707.htm;http：//www.ghs.moa.gov.cn/ghgl/201502/t20150204_4395843.htm.

［12］ 苗雁.全國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額同比增長迅速［EB/OL］.（2021-07-27）［2024-07-01］.https：//www.toutiao.com/article/6989439826625823268/？upstream_biz=doubaoamp;source=m_redirect.

［13］ 中商產(chǎn)業(yè)研究院.智能農(nóng)機(jī)裝備加速發(fā)展［EB/OL］.（2023-08-08）［2024-08-10］.https：//www.askci.com/news/chanye/20230808/175959269148879877408838.shtml.

［14］ 中國農(nóng)機(jī)化協(xié)會(huì).2023中國衛(wèi)星導(dǎo)航與位置服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書［EB/OL］.（2023-06-06）［2024-08-05］.

https：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzIwODU2NzY0OA==amp;mid=2247497116amp;idx=4amp;sn=3cfda0bddecd06a8fcd93685b840ee4famp;scene=0.

［15］ 農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化中心.全國縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告［EB/OL］.（2021-12-01）［2024-07-30］.

http：//www.agri.cn/zt/sznync/gzdt/202112/P020231106396758653785.pdf.

［16］ 孫志朋.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水稻生長環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)研究［D］.長春：吉林大學(xué)，2021.

［17］ 北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心.基于分布式數(shù)據(jù)的農(nóng)作物品種產(chǎn)量預(yù)測方法及裝置：CN202211437703.1［P］.2023-06-30.

［18］ 新華社.“北大倉”夏管科技感滿滿［EB/OL］.（2024-06-20）［2024-08-10］.http：//www.news.cn/info/20240620/22ab417d2d954b7393aa16673829b851/c.html.

［19］ 行業(yè)分析報(bào)告.“區(qū)塊鏈+農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)”如何讓每棵菜都有“身份證”［EB/OL］.（2025-02-20）［2024-08-10］.http：//m.toutiao.com/group/7473287362529837631/？upstream_biz=doubao.

［20］ 張景，張福德.年產(chǎn)值3億元，北京密云西紅柿成“增收果”［EB/OL］.（2025-01-24）［2025-02-17］.

https：//www.toutiao.com/article/7463330730999939593/？upstream_biz=doubaoamp;source=m_redirect.

［21］ 鹽城新聞網(wǎng).江蘇響水：“無人農(nóng)場”“慧”就豐收圖景［EB/OL］.（2023-11-21）［2024-09-11］. https：//www.ycnews.cn/xyxw/xiangshui/2023/11-21/V1QPA2dk.html.

［22］ 譚冰梅.智慧農(nóng)業(yè)來了！平安助寧夏枸杞扶貧基地貧困戶增產(chǎn)增收［EB/OL］.（2020-05-26）［2024-08-13］.

https：//m.163.com/dy/article/FDIO5IPK055004XG.html？referFrom=.

［23］ 搜狐網(wǎng).揭秘荷蘭溫室神話［EB/OL］.（2025-03-13）［2025-03-15］. https：//m.sohu.com/a/870386079_567506/.

［24］ 山東省科學(xué)技術(shù)廳官網(wǎng).以色列農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)創(chuàng)新引人注目［EB/OL］.（2017-11-08）［2024-07-18］.http：//kjt.shandong.gov.cn/art/2017/11/8/art_13364_7489945.html.

［25］ 智農(nóng)寶： 2025年十大農(nóng)業(yè)黑科技曝光！20個(gè)真實(shí)案例揭秘未來農(nóng)場［EB/OL］.（2025-02-20）［2025-02-28］. https：//www.toutiao.com/article/7473383069198582287/？

upstream_biz=doubaoamp;source=m_redirect.

［26］ 網(wǎng)易：無人駕駛拖拉機(jī)？美國迪爾公司表示今年秋季可量產(chǎn)［EB/OL］.（2022-01-10）［2024-08-13］.https：//m.163.com/dy/article/GTBPLF9O0511AGMA.html？referFrom=.

［27］ 界面新聞：世界第一機(jī)器人農(nóng)場產(chǎn)量 1500 倍［EB/OL］.（2017-02-23）［2024-07-26］.https：//m.jiemian.com/article/1129795_toutiao.html.

［28］ 裴然，侯冠宇.中國農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：研究進(jìn)展、前沿趨勢與未來展望［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2024（1）：11-14.

［29］ 王東曉.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究［D］.桂林：廣西師范大學(xué)，2024.

［30］ 遼寧日報(bào).單產(chǎn)提升工程助農(nóng)民收入倍增［EB/OL］.（2024-10-05）［2024-12-05］.https：//www.ln.gov.cn/web/qmzx/xczx/zchb/2024100915275839588/index.shtml.

［31］ 奔流新聞.中電萬維：DeepSeek 賦能智慧農(nóng)業(yè) 春耕時(shí)節(jié)添 “數(shù)字羽翼”［EB/OL］.（2025-03-07）［2025-03-18］.https：//www.toutiao.com/article/7478953437955392037/？

upstream_biz=doubaoamp;source=m_redirect.

［32］ 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部.數(shù)字中國建設(shè)典型案例之九 | “區(qū)塊鏈+蔬菜” 質(zhì)量追溯創(chuàng)新應(yīng)用［EB/OL］.（2024-10-17）［2024-12-15］.https：//www.moa.gov.cn：10443/xw/bmdt/202410/t20241017_6464550.htm.

［33］ 張凱迪.農(nóng)產(chǎn)品電商企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新對財(cái)務(wù)績效影響研究：以三只松鼠為例［D］.銀川：北方民族大學(xué)，2022.

［34］ 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部新聞辦公室.中國數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展報(bào)告（2022年）［EB/OL］.（2023-03-01）［2024-07-10］.

https：//www.moa.gov.cn：10443/xw/zwdt/202303/t20230301_6421963.htm.

［35］ 楊紅濤.水肥一體化育苗技術(shù)在松樹育苗中的應(yīng)用效果探討［J］.種子世界，2025（1）：213-215.

［36］ 梅英婷.鄉(xiāng)村振興視角下農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展模式研究：以瀏陽市為例［D］.北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2023.

［37］ 肖涵，付裕琳.智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)踐邏輯與優(yōu)化策略：基于Q村丘陵山地?cái)?shù)智化無人果園的案例考察［J］.西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，24（3）：58-65.

［38］ 趙春江.促進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)快速發(fā)展［EB/OL］.（2022-05-18）［2024-07-20］.http：//www.xinhuanet.com/techpro/20220518/9fda7ee06f034a24aee197a754ed0db0/c.html.

［39］ 南陽市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局.聚合數(shù)據(jù)力量 推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)智化升級(jí)［EB/OL］.（2024-07-04）［2024-09-21］.https：//nyj.nanyang.gov.cn/2024/07-04/482632.html.

［40］ 長江日報(bào).農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能讓小農(nóng)戶“落下”［EB/OL］.（2024-10-21）［2024-12-11］.https：//www.wuhan.gov.cn/sy/whyw/202410/t20241021_2471225.shtml.

［41］ 王運(yùn).區(qū)塊鏈賦能農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)應(yīng)用研究［J］.南方農(nóng)機(jī)，2023，54（5）：42-44.

［42］ 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部：加大智能農(nóng)機(jī)裝備補(bǔ)貼力度［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械，2022（11）：53.

［43］ 胡靖，楊燕，劉強(qiáng)，等. 復(fù)雜環(huán)境下多維感知數(shù)據(jù)智能監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用［Z］. 成都：成都信息工程大學(xué)，2023.

Exploring Pathways for Farmers’ Income Growth in Context of Intelligent Agriculture

LONG Haifeng

（School of Economics and Management， Hunan University of Science and Technology， Yongzhou 425101，China）

Abstract：In order to reveal the internal mechanisms and boundary conditions of how smart agriculture affects farmers’ income， this study focused on the smart agriculture paradigm generated by the integration of rural revitalization strategies and artificial intelligence. Based on the theory of technology empowerment， it integrates multi-source data and measurement methods to deeply analyze the mechanism of smart agriculture in increasing farmers’ income. It is found that smart agriculture achieves income growth by restructuring the allocation of production factors， activating value-added industrial chains， and cultivating a service ecosystem. Its effectiveness is mediated by factors such as technology adaptability， while also facing bottlenecks such as technology diffusion. Accordingly， a three-dimensional intervention system of “differentiated technology penetration-inclusive digital infrastructure-collaborative policy network” is proposed.

Keywords：artificial intelligence; rural revitalization; intelligent agriculture; farmers’ income increase; technology empowerment