'AI+農(nóng)業(yè)’ 金融服務(wù)思考

AI+農(nóng)業(yè)' 金融服務(wù)思考

黨的二十屆三中全會(huì)指出，要完善生成式人工智能（AI）發(fā)展和管理機(jī)制。AI技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，是把握新一輪農(nóng)業(yè)科技革命新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇，也是加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要途徑?！? 農(nóng)業(yè)”作為數(shù)字化程度最高的農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)。本文基于調(diào)研發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理、銷(xiāo)售等各個(gè)環(huán)節(jié)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)智能化、數(shù)據(jù)化、規(guī)模化升級(jí)。這種轉(zhuǎn)變催生了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)更多金融需求。但實(shí)踐中，金融服務(wù)AI農(nóng)業(yè)仍面臨授信準(zhǔn)入過(guò)嚴(yán)、產(chǎn)品創(chuàng)新不足等問(wèn)題。建議強(qiáng)化行業(yè)基礎(chǔ)研究，積極跟進(jìn)各地支持“AI+農(nóng)業(yè)”相關(guān)政策規(guī)劃，建立“債貸基證顧”投商行一體化的綜合服務(wù)體系，前瞻性做好配套金融服務(wù)。

4 AI+ 農(nóng)業(yè)”的發(fā)展現(xiàn)狀

“大國(guó)小農(nóng)”自古以來(lái)是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本國(guó)情。目前小農(nóng)戶數(shù)量占農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的 98% 以上，小農(nóng)戶耕地面積占總耕地面積的 70% 以上，小農(nóng)戶為主的家庭經(jīng)營(yíng)仍是我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要形式。但隨著土地確權(quán)的推進(jìn)，農(nóng)村土地經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)速度不斷加快，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也在向規(guī)模化和集約化邁進(jìn)，智慧農(nóng)業(yè)迎來(lái)重大發(fā)展契機(jī)。而作為智慧農(nóng)業(yè)的最前沿應(yīng)用，“ AI+ 農(nóng)業(yè)”通過(guò)集成大數(shù)據(jù)、空間信息、人工智能等新技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的全面感知、定量決策、智能控制和精準(zhǔn)投入，以最大化提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要途徑之一。

政策規(guī)劃加快布局

在新一輪農(nóng)業(yè)科技革命背景下，人工智能與農(nóng)業(yè)的深度融合將是未來(lái)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要著力點(diǎn)。在2021年12月農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《“十四五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村科技發(fā)展規(guī)劃》中，明確提出加快互聯(lián)網(wǎng) + 、物聯(lián)網(wǎng) + 、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等與農(nóng)業(yè)結(jié)合的技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用。2024年中央一號(hào)文件進(jìn)一步提出，持續(xù)實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。我國(guó)目前處于智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的快速成長(zhǎng)期，中國(guó)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2023年我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到940億元，同比增長(zhǎng)8% （見(jiàn)圖1）。其中，農(nóng)業(yè)機(jī)器人需求量保持較高增長(zhǎng)率，近5年平均增長(zhǎng)率為 38.6% 。顯示農(nóng)業(yè)對(duì)智能農(nóng)機(jī)設(shè)備的需求快速提高，AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用快速推廣。

2024年10月，《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關(guān)于大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》和《全國(guó)智慧農(nóng)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃（2024—2028年）》出臺(tái)，從戰(zhàn)略、政策、實(shí)踐三個(gè)層面系統(tǒng)謀劃推進(jìn)加快填補(bǔ)智慧農(nóng)業(yè)突出短板（見(jiàn)表1）。特別是重點(diǎn)加大對(duì)高端智能農(nóng)機(jī)裝備的支持力度，大力支持傳感器、芯片、算法、模型等攻關(guān)，圍繞智能監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)作業(yè)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵環(huán)節(jié)和重點(diǎn)領(lǐng)域，深入謀劃一批重大項(xiàng)目、重大工程，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)裝備不斷突破并加快落地。隨著頂層政策規(guī)劃的陸續(xù)鋪開(kāi)，我國(guó)AI農(nóng)業(yè)發(fā)展將進(jìn)一步提速。

“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)大

大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的趨勢(shì)下，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用正在不斷深化。從產(chǎn)前的智慧育種、產(chǎn)中的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與衛(wèi)星遙感大數(shù)據(jù)分析，到產(chǎn)后的智慧儲(chǔ)藏物流和農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)等不同環(huán)節(jié)，人工智能的融合范圍都在逐漸擴(kuò)大，成為精細(xì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要助推器。

嵌入智慧種植，提升精細(xì)化種養(yǎng)水平。智慧種植主要通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)農(nóng)田溫度、濕度、光照、風(fēng)速等參數(shù)，并將信息實(shí)時(shí)傳輸給智算設(shè)備，后者結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)、土壤條件和作物生長(zhǎng)周期等確定最佳播種時(shí)間和灌溉策略。例如，全國(guó)首個(gè)農(nóng)業(yè)類(lèi)AI實(shí)驗(yàn)室（廣東農(nóng)業(yè)AI實(shí)驗(yàn)室）最新落地了“農(nóng)博智問(wèn)”智慧平臺(tái)，其依托人工智能大模型與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控作物生長(zhǎng)環(huán)境，并結(jié)合AI算法生成最佳管理策略，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化種養(yǎng)。目前，該平臺(tái)已支持水稻、蘭花、荔枝等10余個(gè)品類(lèi)，針對(duì)每個(gè)品類(lèi)的特性，提供智能化管理方案。

嵌入智慧育種，加速種質(zhì)資源數(shù)字化改造。智慧育種主要通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量育種數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，快速篩選優(yōu)良基因組合，培育出抗病性強(qiáng)、產(chǎn)量高、品質(zhì)優(yōu)的作物新品種。例如，中國(guó)華大基因（BGI）通過(guò)AI和基因組測(cè)序技術(shù)，迄今已發(fā)布小麥、玉米、土豆、鷹嘴豆、生菜等全世界 60% 常見(jiàn)作物的基因組數(shù)據(jù)，完成超過(guò)20萬(wàn)份全球重要作物種質(zhì)資源的數(shù)字化，持續(xù)開(kāi)發(fā)多種高產(chǎn)、抗病的水稻品種；凌恩生物旗下盈飛生物團(tuán)隊(duì)助力廣東省某研究院錄人上千例水稻SNP芯片數(shù)據(jù)信息，成功構(gòu)建水稻全基因組SNP標(biāo)記分子育種云平臺(tái)，基于此平臺(tái)應(yīng)用已成功實(shí)現(xiàn)育種周期減半。

嵌入病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，升級(jí)病蟲(chóng)害預(yù)警能力。智慧防蟲(chóng)害主要通過(guò)植入高清攝像頭，將病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)上傳至智算中心，并利用AI圖像分析技術(shù)快速識(shí)別病蟲(chóng)害種類(lèi)，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)病蟲(chóng)害發(fā)生情況，有效縮短病蟲(chóng)害防治時(shí)間。例如，河北平山產(chǎn)業(yè)園引入多盞智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈，通過(guò)內(nèi)置的高清攝像頭和紅外誘蟲(chóng)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)不間斷捕捉蟲(chóng)害樣本，快速形成詳細(xì)的蟲(chóng)情圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；河南云飛科技公司利用人工智能圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)具備實(shí)現(xiàn)快速蟲(chóng)臉識(shí)別能力，目前該蟲(chóng)臉數(shù)據(jù)庫(kù)已收集超過(guò)1000萬(wàn)張圖片，覆蓋110種病蟲(chóng)害，識(shí)別準(zhǔn)確率在90% 以上。

嵌入果蔬采摘分揀，提升自動(dòng)化檢測(cè)效率。智慧采摘主要通過(guò)視頻傳感器與農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)行連接，將農(nóng)產(chǎn)品生長(zhǎng)情況如外觀、顏色、大小等特征上傳至智能控制系統(tǒng)，利用圖像識(shí)別技術(shù)，判斷農(nóng)產(chǎn)品是否成熟，是否達(dá)到批量采摘標(biāo)準(zhǔn)。例如，山東鄒城草莓產(chǎn)業(yè)示范園引進(jìn)一批采摘機(jī)器人，能夠根據(jù)果實(shí)成熟度智控系統(tǒng)及時(shí)完成草莓的自動(dòng)采摘，再經(jīng)由質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)按不同等級(jí)自動(dòng)分揀，最大限度保證了果蔬的新鮮度和產(chǎn)品質(zhì)量。

嵌入智慧倉(cāng)儲(chǔ)物流，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品智能化流轉(zhuǎn)。智慧倉(cāng)儲(chǔ)主要通過(guò)數(shù)智化調(diào)度來(lái)匹配不同類(lèi)型農(nóng)產(chǎn)品的差異化倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境，并根據(jù)實(shí)時(shí)庫(kù)存進(jìn)行智能化調(diào)節(jié)，最大程度利用倉(cāng)儲(chǔ)空間，減少農(nóng)產(chǎn)品在儲(chǔ)藏物流環(huán)節(jié)的損耗。例如，水果零售龍頭企業(yè)“百果園”開(kāi)發(fā)了智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)（WMS），可以即時(shí)捕捉每一顆水果的詳細(xì)信息，包括品名、重量、入庫(kù)時(shí)刻等，并全程跟蹤庫(kù)內(nèi)流轉(zhuǎn)與精細(xì)分裝的每個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)配送全過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化管理。

嵌入數(shù)字銷(xiāo)售評(píng)估，擬合市場(chǎng)需求量?jī)r(jià)趨勢(shì)。智慧估測(cè)主要通過(guò)收集歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等，利用算法模型自動(dòng)分析，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求和價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)，并以此為依據(jù)合理安排銷(xiāo)售計(jì)劃。例如，阿里巴巴與廣西靈山等地合作，研發(fā)出荔枝“全周期生長(zhǎng)模型”。該模型基于阿里云人工智能平臺(tái)，融合圖像識(shí)別、數(shù)字孿生等技術(shù)，能夠提前3個(gè)月預(yù)測(cè)荔枝的產(chǎn)量和上市時(shí)間。不僅可以解決荔枝生產(chǎn)的“大小年”問(wèn)題，還能為農(nóng)戶提供更為精準(zhǔn)的銷(xiāo)售策略建議。

AI科技的助農(nóng)效益逐漸凸顯

一般情況下，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比工業(yè)而言，生產(chǎn)效率較低，經(jīng)濟(jì)效益不好，盈利能力較弱。主要原因在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理效率偏低、規(guī)模化經(jīng)營(yíng)不足、供應(yīng)鏈搭建不完備等。通過(guò)調(diào)研北京農(nóng)信互聯(lián)、科百科技等代表性農(nóng)業(yè)科技企業(yè)發(fā)現(xiàn)，使用AI技術(shù)賦能，能夠較好地解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面臨的諸多痛點(diǎn)。

提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。人工智能與農(nóng)業(yè)融合可以顯著改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。例如，農(nóng)信互聯(lián)最新開(kāi)發(fā)了“豬小智”（生豬產(chǎn)業(yè)大語(yǔ)言模型）智能養(yǎng)殖平臺(tái)，將AI視頻圖像分析、智能飼喂器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備嵌入生豬選種過(guò)程，平均可以提高種豬優(yōu)良育種成功率 90% ；另外，使用“豬小慧”GPT大模型，能夠智能化匹配農(nóng)信大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)種豬溯源、豬病防治等信息的實(shí)時(shí)跟蹤預(yù)警，為生豬飼養(yǎng)提供一體化的智慧解決方案，有效提升了生豬養(yǎng)殖效率。

節(jié)約人力資本投入。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)以勞動(dòng)密集型為主，勞動(dòng)力投入大，但勞動(dòng)者技能偏低。通過(guò)AI技術(shù)賦能，可以較好地解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中人力資本匱乏、農(nóng)民技術(shù)儲(chǔ)備不足的問(wèn)題。例如，農(nóng)信互聯(lián)開(kāi)發(fā)了智能巡檢機(jī)器人，可以代替人工進(jìn)行精準(zhǔn)飼喂、智能盤(pán)估、智能環(huán)控等日常操作。根據(jù)調(diào)研情況，客戶在引進(jìn)智能巡檢機(jī)器人后，接近 80% 的流水線都可以替代人力。再如，由科百科技承建的物聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)化栽培系統(tǒng)現(xiàn)已在山東榮成專(zhuān)業(yè)合作社應(yīng)用，通過(guò)無(wú)人化、智能化機(jī)器作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化現(xiàn)代蘋(píng)果種植新模式，能夠節(jié)省人工 95% =減少防治用工 80% ，較大程度節(jié)約人力資本投資。

提高供應(yīng)鏈周轉(zhuǎn)效率。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)組織化程度普遍偏低，市場(chǎng)供應(yīng)主體分布過(guò)散，不利于農(nóng)產(chǎn)品撮合交易，普通散戶在產(chǎn)品銷(xiāo)售過(guò)程中的議價(jià)能力也較弱。通過(guò)嵌入“AI + 農(nóng)業(yè)”的技術(shù)和場(chǎng)景，可以幫助更多的中小農(nóng)戶獲取準(zhǔn)確的市場(chǎng)信息，有效提高農(nóng)產(chǎn)品流通的周轉(zhuǎn)效率。例如，農(nóng)信互聯(lián)開(kāi)發(fā)的“豬聯(lián)網(wǎng)”智能信息平臺(tái)集成了豬管理、豬交易、豬金融三大核心業(yè)務(wù)，將豬產(chǎn)業(yè)相關(guān)的養(yǎng)豬戶、屠宰場(chǎng)、飼料獸藥廠商和中間商、金融機(jī)構(gòu)等主體聯(lián)接起來(lái)，變外部產(chǎn)業(yè)鏈為內(nèi)部生態(tài)鏈，形成智慧化“豬友圈”，供應(yīng)鏈周轉(zhuǎn)效率平均提高2一3倍，幫助農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)“買(mǎi)得好也得賣(mài)得好”的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。

4 AI+ 農(nóng)業(yè)”面臨的問(wèn)題和困難

AI農(nóng)業(yè)目前仍處于快速發(fā)展階段，從前端技術(shù)開(kāi)發(fā)到終端技術(shù)應(yīng)用來(lái)看，都存在市場(chǎng)集中度較低、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不夠充分，尚未出現(xiàn)具備絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)地位的領(lǐng)軍企業(yè)，亦未形成較為穩(wěn)定的市場(chǎng)格局。作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)，“AI+農(nóng)業(yè)”盡管具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的發(fā)展?jié)摿?，但在?shí)際發(fā)展過(guò)程中仍面臨一些問(wèn)題和困難。

技術(shù)應(yīng)用不夠成熟

盡管AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，但當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于培育期，部分技術(shù)仍處于研發(fā)和試驗(yàn)階段，尚未達(dá)到大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的水平。整體看，AI技術(shù)使用相比工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的成熟度和普及率還較為滯后。一方面，農(nóng)業(yè)智能化設(shè)備的研發(fā)周期較長(zhǎng)，算法工程師的投入成本較大，導(dǎo)致技術(shù)更新速度存在一定的時(shí)間滯后性。例如，一臺(tái)智能播種機(jī)器人研發(fā)周期一般在數(shù)年時(shí)間，從初步概念設(shè)計(jì)到最終產(chǎn)品商業(yè)化可能需要3—5年。另一方面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境不確定性影響較大，天氣、溫度、土壤類(lèi)型等自然條件變量較多，需要強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)模型來(lái)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和適應(yīng)這些外部環(huán)境的不確定性變化，對(duì)農(nóng)業(yè)智能化分析的技術(shù)延展性提出較高要求。

市場(chǎng)滲透率仍然不高

我國(guó)AI農(nóng)業(yè)起步較晚，市場(chǎng)普及率較低。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，我國(guó)AI農(nóng)業(yè)市場(chǎng)滲透率不足 1% 。從國(guó)別比較看，智慧農(nóng)業(yè)普及率落后于歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家。例如，美國(guó)通過(guò)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)已基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)智能化和現(xiàn)代化，部分農(nóng)場(chǎng)主僅需2人即可經(jīng)營(yíng)7900畝田地；德國(guó)通過(guò)大范圍升級(jí)引進(jìn)“3S”技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)機(jī)械，可在室內(nèi)計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制下進(jìn)行各項(xiàng)農(nóng)田作業(yè)，很多德國(guó)農(nóng)場(chǎng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)1名德國(guó)農(nóng)民養(yǎng)活144個(gè)公民。從行業(yè)比較看，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)智化應(yīng)用滲透率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于智能手機(jī)、智能汽車(chē)等先進(jìn)制造業(yè)行業(yè)。截至2023年底，中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化建設(shè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1萬(wàn)億元，市場(chǎng)滲透率為 122% ，遠(yuǎn)高于農(nóng)業(yè)的 11% 水平。另根據(jù)調(diào)研，目前國(guó)內(nèi)引進(jìn)AI技術(shù)主要是一些中型大型農(nóng)業(yè)企業(yè)， 90% 以上的小農(nóng)戶還沒(méi)有被覆蓋，整體市場(chǎng)普及率仍然偏低。

經(jīng)濟(jì)效益存在不確定性

AI農(nóng)業(yè)一般具有高成本特征。從資本投入端看，數(shù)智化生產(chǎn)需要依托于智能化場(chǎng)景建設(shè)，項(xiàng)目開(kāi)發(fā)前期在軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施上會(huì)投入大量資金。另外，為了維護(hù)這些新技術(shù)，后期還需要持續(xù)地注人資金以對(duì)現(xiàn)有的智能化設(shè)施和信息系統(tǒng)進(jìn)行改造或升級(jí)。從技術(shù)成果轉(zhuǎn)化看，“ 農(nóng)業(yè)”當(dāng)前還是一個(gè)新興市場(chǎng)，尚未形成穩(wěn)定的商業(yè)模式和盈利方式，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)數(shù)字化、智慧化投入資金的技術(shù)孵化周期和產(chǎn)成品營(yíng)收回收期較長(zhǎng)。例如，廣州金從鈺農(nóng)業(yè)發(fā)展集團(tuán)牽頭承建幸福田園蔬菜現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園項(xiàng)目，該產(chǎn)業(yè)園目前在數(shù)字化系統(tǒng)方面的資金投入累計(jì)已經(jīng)近千萬(wàn)元，主要集中在智能溫室大棚的研發(fā)和設(shè)備采購(gòu)，大約需要5年以上才能收回前期的投入成本。

金融服務(wù)供給不完備

AI農(nóng)業(yè)的本質(zhì)特征在于大數(shù)據(jù)成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的新要素。農(nóng)業(yè)新模式對(duì)金融服務(wù)的內(nèi)容、產(chǎn)品、形式等各個(gè)方面都將帶來(lái)有別于傳統(tǒng)農(nóng)村金融服務(wù)方式的巨大變化。此外，AI技術(shù)的滲透范圍較廣，場(chǎng)景覆蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全產(chǎn)業(yè)鏈，行業(yè)發(fā)展存在較為充裕的金融需求。

但現(xiàn)有金融服務(wù)效率仍然偏低，服務(wù)水平依然不足。

授信準(zhǔn)入條件較為嚴(yán)格。農(nóng)科企業(yè)一般都是科創(chuàng)類(lèi)中小企業(yè)，輕資產(chǎn)屬性偏強(qiáng)，第二還款來(lái)源較弱，多數(shù)無(wú)法滿足房產(chǎn)、機(jī)器設(shè)備等固定資產(chǎn)的足值抵押授信標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)調(diào)研情況看，雖然農(nóng)科企業(yè)普遍都擁有一定數(shù)量的發(fā)明專(zhuān)利、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等無(wú)形資產(chǎn)，但仍面臨技術(shù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估難、交易市場(chǎng)不成熟等問(wèn)題。例如，浙江托普云農(nóng)擁有185項(xiàng)專(zhuān)利，企業(yè)近3年研發(fā)投入超過(guò)1億元，研發(fā)人員在全員中的占比接近三分之一，而這些無(wú)形資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估卻很難確定。反觀金融服務(wù)，目前商業(yè)銀行貸款審批主要還是以“抵押e貸”“微捷貸”等通用型產(chǎn)品為主，專(zhuān)利技術(shù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等無(wú)形資產(chǎn)類(lèi)質(zhì)押貸款創(chuàng)新工具仍然較少。導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技企業(yè)在申請(qǐng)銀行授信準(zhǔn)入時(shí)存在較大的制度約束。

金融產(chǎn)品種類(lèi)相對(duì)不足。目前針對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的金融支持方式主要集中在政策性貸款、專(zhuān)精特新“小巨人”貸，仍然缺少專(zhuān)業(yè)化、定向化的融資支持工具，特別是股權(quán)融資、債券融資等直融工具尚不發(fā)達(dá)，遠(yuǎn)不能滿足智慧農(nóng)業(yè)日益增長(zhǎng)的行業(yè)融資需求。另外，相關(guān)擔(dān)保性融資服務(wù)也較欠缺，契合AI農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)工具還不完善。智慧農(nóng)業(yè)的收益最大化需要以規(guī)?；?、穩(wěn)定化經(jīng)營(yíng)為前提。但目前農(nóng)業(yè)小作坊依然普遍，從前期新技術(shù)引進(jìn)到成熟期規(guī)?；瘮U(kuò)產(chǎn)大約需要1—2年時(shí)間進(jìn)行過(guò)渡，疊加中途可能受到極端天氣、自然災(zāi)害等突發(fā)外部環(huán)境沖擊，高資本投入的智慧農(nóng)業(yè)預(yù)期產(chǎn)出效率可能受損，亟需配套性擔(dān)保融資進(jìn)行托底。

4 AI+ 農(nóng)業(yè)”潛在的金融需求

AI技術(shù)賦能正在驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向智能化、數(shù)據(jù)化和規(guī)?；?jí)，在生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)力、產(chǎn)能擴(kuò)張力、資本運(yùn)作力等方面相比傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)都存在較大差異。這種轉(zhuǎn)變或催生更多基于場(chǎng)景的多元化金融服務(wù)需求，以充分融合AI農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的全過(guò)程。

農(nóng)業(yè)智能化改造派生大量技術(shù)引進(jìn)融資需求

AI農(nóng)業(yè)依托數(shù)智化技術(shù)的深度嵌入，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、智能專(zhuān)用設(shè)備改造、大語(yǔ)言模型系統(tǒng)優(yōu)化等方面蘊(yùn)含較大的資金需求。例如，廣東英九莊園綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團(tuán)近年來(lái)正在推進(jìn)茶園全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在購(gòu)置氣象監(jiān)測(cè)器、水肥一體化噴灌系統(tǒng)、傳感器、數(shù)據(jù)顯示屏、病蟲(chóng)害防控設(shè)備方面需要上千萬(wàn)元的投入，用于建設(shè)大數(shù)據(jù)采集及AI應(yīng)用平臺(tái)；深圳豐農(nóng)控股集團(tuán)近年來(lái)專(zhuān)注于布局智慧種植業(yè)務(wù)，定期化購(gòu)置和維護(hù)智能傳感器、無(wú)人機(jī)、精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)等智能化裝備，在設(shè)備升級(jí)、維護(hù)方面資金投入規(guī)模一直較高，其中在牡丹江總投資5億元籌建生物科技產(chǎn)業(yè)園，全面升級(jí)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)應(yīng)用。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)能擴(kuò)張衍生大量長(zhǎng)期化流動(dòng)資金需求

農(nóng)業(yè)的智能化應(yīng)用通常以資本替代勞動(dòng)為特征，通過(guò)大量引進(jìn)智能化設(shè)備代替人工，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化、規(guī)?；瘮U(kuò)張趨勢(shì)將愈加明顯。在此過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的集中化、周期化、規(guī)?；?jīng)營(yíng)將帶來(lái)大量的融資擴(kuò)產(chǎn)動(dòng)能，進(jìn)而衍生出對(duì)于流動(dòng)資金的旺盛需求。另外，由于智慧農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的投資回收期較長(zhǎng)，企業(yè)融資期限也將更傾向于長(zhǎng)期化。例如，正大集團(tuán)已在吉林、山東等多個(gè)省份建設(shè)蛋雞智慧養(yǎng)殖項(xiàng)目，產(chǎn)能提升帶來(lái)的養(yǎng)殖板塊、工業(yè)板塊、零售板塊流動(dòng)資金投入較大，預(yù)計(jì)使用期限在3—5年。

產(chǎn)業(yè)鏈充分融合催生定制化供應(yīng)鏈金融需求

AI技術(shù)賦能有利于推動(dòng)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈進(jìn)一步整合，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售等不同環(huán)節(jié)依托一個(gè)數(shù)智化平臺(tái)即可完成，衍生出更多基于上下游關(guān)系的應(yīng)收賬款質(zhì)押、預(yù)付款融資等供應(yīng)鏈融資需求。例如，北京農(nóng)信互聯(lián)開(kāi)發(fā)上線了“豬企網(wǎng)”智能服務(wù)平臺(tái)，將原糧商、飼料廠、養(yǎng)殖戶、屠宰場(chǎng)、豬肉零售商等不同客群有效集成，構(gòu)建了豬管理、豬交易、豬金融三大核心功能系統(tǒng)。依托該數(shù)智化平臺(tái)，目前已經(jīng)聚攏了全國(guó)6萬(wàn)多的生豬養(yǎng)殖場(chǎng)和無(wú)數(shù)家上下游供應(yīng)商，客戶基于應(yīng)收賬款質(zhì)押、預(yù)付款墊付等交易性資金規(guī)模已經(jīng)突破300億元/年，成功激發(fā)了平臺(tái)客戶基于“豬企網(wǎng)”智能平臺(tái)的定制化供應(yīng)鏈金融服務(wù)訴求。

農(nóng)業(yè)科創(chuàng)概念激發(fā)多元化金融服務(wù)需求

AI農(nóng)業(yè)是技術(shù)密集型活動(dòng)，由專(zhuān)屬硬件與軟件設(shè)施構(gòu)成，具有明顯的科技含量高、附加值高、資本投入高、風(fēng)險(xiǎn)大且回收周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，金融需求的多元化特征較為明顯。一是投資銀行服務(wù)需求。例如，廣州艾來(lái)生態(tài)人工智能農(nóng)業(yè)集團(tuán)是一家以生態(tài)水稻種植與數(shù)字化解決方案為核心的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，主要對(duì)外輸出智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)解決方案、提供農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)，在技術(shù)開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)有大量的長(zhǎng)期資金需求，特別是在產(chǎn)業(yè)基金、債券融資等領(lǐng)域具有較大的融資需求。二是融資租賃需求。隨著智能生物育種、智能養(yǎng)殖、智能化農(nóng)機(jī)、智能遙感解譯、智能化農(nóng)情監(jiān)測(cè)等AI技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)投產(chǎn)中的需求逐漸增加，農(nóng)業(yè)企業(yè)對(duì)于智能化設(shè)備的融資租賃需求也在不斷加大。此外，智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)經(jīng)營(yíng)主體對(duì)現(xiàn)金管理、渠道建設(shè)、理財(cái)?shù)确矫嬉灿衅惹行枨蟆?/p>

投貸一體化的金融服務(wù)建議

“AI+農(nóng)業(yè)”作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)，具有廣闊的應(yīng)用和拓展前景。未來(lái)，“AI+農(nóng)業(yè)”將繼續(xù)深化融合，推動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向智能化、精準(zhǔn)化、高效化方向邁進(jìn)。金融服務(wù)須把握好智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展新特點(diǎn)、新階段、新需求。商業(yè)銀行應(yīng)積極跟進(jìn)各地政府支持‘ 農(nóng)業(yè)”的相關(guān)政策規(guī)劃，關(guān)注“ AI+ 農(nóng)業(yè)”主要應(yīng)用場(chǎng)景，創(chuàng)新投貸一體化的金融支持工具，前瞻性做好配套金融服務(wù)。

加強(qiáng)“AI+農(nóng)業(yè)”行業(yè)基礎(chǔ)研究

智慧農(nóng)業(yè)不同細(xì)分行業(yè)，涉及的核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)體系、發(fā)展進(jìn)程以及金融需求等都存在明顯差異。一方面，建議基于大田種植、設(shè)施農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)等智慧農(nóng)業(yè)細(xì)分行業(yè)，建立專(zhuān)業(yè)研究團(tuán)隊(duì)，探索持續(xù)研究機(jī)制。同時(shí)，深化與各級(jí)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門(mén)及智庫(kù)機(jī)構(gòu)合作，跟蹤掌握智慧農(nóng)業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等政策部署。另一方面，加快探索“AI+農(nóng)業(yè)”的研究與業(yè)務(wù)拓展互促機(jī)制，既要以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向做好應(yīng)用性研究，也要注重做好前瞻性研究，提升在“三農(nóng)”領(lǐng)域的創(chuàng)新服務(wù)能力。

深化政銀企合作與名單制管理，提升識(shí)客獲客效率

“AI+農(nóng)業(yè)”屬于高成長(zhǎng)性行業(yè)，亟需依托多方合作機(jī)制，充分挖掘潛力客戶。一是深度參與地方政府智慧農(nóng)業(yè)平臺(tái)建設(shè)。積極對(duì)接地方的農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳、科技廳等政府部門(mén)，定期獲取重點(diǎn)企業(yè)名單、相關(guān)產(chǎn)行業(yè)政策、政府補(bǔ)貼等信息數(shù)據(jù)，明確后續(xù)營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)與重點(diǎn)。二是聚焦農(nóng)業(yè)龍頭存量客戶拓展‘ 農(nóng)業(yè)”新場(chǎng)景。發(fā)揮好大型商業(yè)銀行在農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)中信貸覆蓋率高的優(yōu)勢(shì)，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)的AI應(yīng)用新場(chǎng)景。三是加強(qiáng)與農(nóng)業(yè)科技公司聯(lián)合拓客。積極發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合推介“ 農(nóng)業(yè)”金融服務(wù)，加大客戶營(yíng)銷(xiāo)力度，推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技公司自有客戶對(duì)接商業(yè)銀行系統(tǒng)。

加快金融產(chǎn)品創(chuàng)新，建立“債貸基證顧”“五位一體”的綜合服務(wù)體系

探索為企業(yè)承銷(xiāo)“ A l+ 農(nóng)業(yè)”主題債券，募集資金用于AI農(nóng)業(yè)的技術(shù)研發(fā)推廣。例如，可通過(guò)發(fā)行示范推廣債券幫助企業(yè)在特定場(chǎng)景開(kāi)展AI農(nóng)業(yè)技術(shù)的示范應(yīng)用，展示技術(shù)的可行性，提高投資者的關(guān)注度，推動(dòng)農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)普及。

探索基于AI農(nóng)機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等智慧農(nóng)業(yè)設(shè)備的抵質(zhì)押貸款產(chǎn)品創(chuàng)新。積極拓展傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的同時(shí)，可進(jìn)一步創(chuàng)新基于智慧農(nóng)機(jī)抵押的農(nóng)業(yè)科技企業(yè)“研發(fā)貸”，重點(diǎn)支持國(guó)家認(rèn)定的專(zhuān)精特新企業(yè)和商業(yè)銀行核心優(yōu)質(zhì)客戶，在充分核定企業(yè)研發(fā)潛力的基礎(chǔ)上適度降低其研發(fā)貸款的準(zhǔn)入門(mén)檻。

推動(dòng)設(shè)立“ A l+ 農(nóng)業(yè)”產(chǎn)業(yè)投資基金。商業(yè)銀行可加強(qiáng)與頭部創(chuàng)投機(jī)構(gòu)合作，充分利用“投貸聯(lián)動(dòng)”、產(chǎn)業(yè)基金等融資模式，配套相應(yīng)金融產(chǎn)品。同時(shí)進(jìn)一步強(qiáng)化行司聯(lián)動(dòng)，加強(qiáng)投貸結(jié)合，圍繞智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)攻關(guān)、試驗(yàn)基地建設(shè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)擇優(yōu)積極介入。

開(kāi)發(fā)以農(nóng)業(yè)智能設(shè)備為底層資產(chǎn)的資產(chǎn)證券化產(chǎn)品，積極盤(pán)活企業(yè)AI技術(shù)資產(chǎn)。通過(guò)資產(chǎn)證券化，將智慧農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的未來(lái)收益（如作物銷(xiāo)售、服務(wù)費(fèi)等）作為基礎(chǔ)資產(chǎn)，打包成證券出售給投資者，提供必要資金支持的同時(shí)將AI農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的不確定風(fēng)險(xiǎn)分散到多個(gè)投資者之間，降低單個(gè)投資者的風(fēng)險(xiǎn)暴露。

依托投行顧問(wèn)服務(wù)，為企業(yè)制定專(zhuān)屬融資咨詢方案。統(tǒng)籌構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)，整合行內(nèi)外優(yōu)勢(shì)資源，打通銀行與AI農(nóng)業(yè)上下游客群之間的信息溝通和業(yè)務(wù)協(xié)同渠道。依托智享化信息系統(tǒng)，向平臺(tái)客戶提供融資和投資咨詢、并購(gòu)和重組咨詢、風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢以及推動(dòng)跨界合作與資源整合等服務(wù)，為“ AI+ 農(nóng)業(yè)”項(xiàng)自建設(shè)提供全方位的融資融智支持。

優(yōu)化“AI+農(nóng)業(yè)”金融支持策略，統(tǒng)籌推進(jìn)智慧“三農(nóng)”穩(wěn)健發(fā)展

精選AI農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。商業(yè)銀行開(kāi)展AI農(nóng)業(yè)金融創(chuàng)新，要充分考慮不同場(chǎng)景的差異化需求，探索形成可復(fù)制可推廣的有效模式。目前，我國(guó)“AI+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域已形成數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)、農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)植保和精細(xì)化養(yǎng)殖等相對(duì)成熟的應(yīng)用場(chǎng)景。其中，數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)和無(wú)人機(jī)植保領(lǐng)域的融資需求最為旺盛?？芍攸c(diǎn)關(guān)注以上四類(lèi)“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用場(chǎng)景的市場(chǎng)拓展動(dòng)向，加大潛在客群的營(yíng)銷(xiāo)儲(chǔ)備。例如，針對(duì)無(wú)人機(jī)植保，可與大疆、極飛科技、農(nóng)田管家等行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)進(jìn)行深入合作，參與建設(shè)無(wú)人機(jī)植保平臺(tái)，滿足植保上下游農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的金融需求。

支持“ A l+ 農(nóng)業(yè)”梯次推進(jìn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有較大的行業(yè)和區(qū)域差異，建議結(jié)合各行業(yè)、各地區(qū)發(fā)展趨勢(shì)，構(gòu)建分行業(yè)、分地區(qū)的分類(lèi)推進(jìn)策略。一方面，優(yōu)先介入規(guī)?；C(jī)械化程度高的細(xì)分行業(yè)。例如，可選擇現(xiàn)階段我國(guó)種養(yǎng)殖業(yè)中智能化程度最高的生豬、蛋雞、蔬菜等三大細(xì)分產(chǎn)業(yè)開(kāi)展試點(diǎn)，支持頭部農(nóng)業(yè)企業(yè)大力引進(jìn)AI農(nóng)機(jī)裝備，提升數(shù)智化種養(yǎng)效率。另一方面，優(yōu)先選擇山東、江蘇等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)省份梯次推進(jìn)。這類(lèi)地區(qū)的農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對(duì)較快，技術(shù)應(yīng)用相對(duì)成熟，可重點(diǎn)在這些地區(qū)拓展“AI+農(nóng)業(yè)”的金融服務(wù)滲透率。另外，類(lèi)似轄墾區(qū)的典型省份（如黑龍江）以及特色農(nóng)業(yè)省份（如青海）也可以作為“AI+農(nóng)業(yè)”金融創(chuàng)新試點(diǎn)的主陣地，發(fā)揮示范引領(lǐng)作用。

（作者單位：中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行投資銀行部）