鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下我國“人工智能+農業(yè)+保險”模式創(chuàng)新發(fā)展研究

一、引言

2025年2月23日，2025年中央一號文件公開發(fā)布，這是從2004年到2025年中央針對“三農”問題連續(xù)22年頒布一號文件2025年一號文件圍繞進一步深化農村改革，扎實推進鄉(xiāng)村全面振興，在糧食安全，農業(yè)農村現(xiàn)代化、農民增收增益，城鄉(xiāng)融合發(fā)展等方面提出更加細化的戰(zhàn)略措施，為推進中國式農業(yè)現(xiàn)代化提供政策保障。在實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的道路上，農業(yè)生態(tài)數(shù)字化，智慧化發(fā)展是實現(xiàn)農業(yè)高質量發(fā)展的必經之路，人工智能（AI）是助力鄉(xiāng)村振興的關鍵技術，是推進農村農業(yè)現(xiàn)代化的科技力量。

保險科技（InsurTech）通過大數(shù)據、人工智能、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等信息技術對傳統(tǒng)保險業(yè)務經營的全領域進行優(yōu)化創(chuàng)新，人工智能在保險科技對傳統(tǒng)保險業(yè)賦能的過程中發(fā)揮核心作用，在農業(yè)保險生態(tài)體系中，人工智能推動產品優(yōu)化、服務創(chuàng)新，精準運營、高效管理，為農業(yè)保險能夠為農業(yè)農村現(xiàn)代化提供更加優(yōu)質、高效的保障提供堅實的技術支撐，進一步發(fā)揮鄉(xiāng)村振興“穩(wěn)定器”的作用。

在“AI+農業(yè)+保險”模式中（如圖1），人工智能技術通過信息賦能、數(shù)據積累、算法優(yōu)化、模型構建、需求反哺把農業(yè)與保險有機結合，形成“生產優(yōu)化→風險降低→成本控制→技術迭代”的正向循環(huán)，并不斷提升數(shù)據要素流通閉環(huán)中的“農業(yè)+保險”雙向驅動效果，創(chuàng)新“保險科技+農業(yè)科技”技術協(xié)同發(fā)展場景，共同賦能鄉(xiāng)村振興，攜手推進農業(yè)高質量發(fā)展。

二、“AI+農業(yè)+保險”模式賦能鄉(xiāng)村振興過程中的創(chuàng)新機制

（一）“AI+農業(yè)+保險”模式保障農產品供給能力

1.提升糧油作物大面積單產。

利用AI技術對農產品種植全流程精準支持，智能監(jiān)測與數(shù)據決策系統(tǒng)利用衛(wèi)星遙感技術、無人機技術、手持移動設備及物聯(lián)網傳感器實時采集的農田墑情、病蟲害、氣象變化等數(shù)據結合風險管理模型進行智能預測，在農作物生長的全生命周期對種植方案進行動態(tài)優(yōu)化（如播種的密度，灌溉的頻次，噴藥的劑量等），保險公司（包括專業(yè)農業(yè)保險公司及經營農業(yè)保險業(yè)務的其他財產險公司）利用AI技術，基于災害預測和風險管理模型，提供更加多元的農業(yè)保險產品如復合型農產品收入和成本保險、綜合氣象指數(shù)保險、附加型智能農業(yè)設施保險等，智能風險管理機制和智能保險產品創(chuàng)新機制聯(lián)動作用進一步提升農產品供給能力。

2.保障畜牧業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

一是實現(xiàn)智能化動態(tài)監(jiān)測和風險建模。基于機器學習算法，利用智能視頻系統(tǒng)和傳感器，通過LSTM時序模型，可以對牲畜存欄量動態(tài)監(jiān)測，采集飼料消耗量、生長狀況、出欄周期等多維數(shù)據，制定產能波動指數(shù)，提前發(fā)現(xiàn)自然風險（李響等，2024），預警市場風險，并把實時觀測數(shù)據與歷史賠付率關聯(lián)，開發(fā)基于強化學習（RL）的保險定價模型，通過風險等級細分，對費率進行動態(tài)調整。二是促進精準養(yǎng)殖與產業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化。應用決策支持系統(tǒng)（DSS）可以用來分析肉?；蚪M和飼草營養(yǎng)參數(shù)之間的關系，為肉牛提供日糧定制，降低生長期風險。AI可以通過產品質量溯源技術及時進行風險對沖。三是提升畜牧業(yè)生態(tài)管理能力。通過多光譜遙感衛(wèi)星獲取畜牧業(yè)植被指數(shù)結合隨機森林算法（RF）預測草原干旱風險（李彩彬等，2024），開發(fā)基于氣象指數(shù)的衍生保險產品如牧場草量指數(shù)保險。

3.強化耕地保護

一是多模態(tài)數(shù)據融合的風險評估?；谛l(wèi)星遙感技術（RS）和地理信息系統(tǒng)（GIS）構建耕地占用情況的識別模型，通過深度學習對耕地“非糧化”趨勢、違法耕地占用等不良空間特征進行風險概率事件的動態(tài)預測（如圖2）。二是農業(yè)保險全流程數(shù)字化重構。利用聚類分析（Kmeans）與決策樹模型構建農戶經營行為畫像，識別高風險轉型群體（尤其是主要糧油作物種植物），為其推薦耕地保護責任險或過渡期收入損失保險。

（二）“AI+農業(yè)+保險”模式鞏固脫貧攻堅成果

1.構建返貧風險防控機制

一是構建多維保障體系，創(chuàng)新保險產品。開發(fā)綜合性“防貧保”“返貧保”等保險，對于農戶狀況建立科學分類標準，納入多個影響因子（如家庭勞動力數(shù)量、年齡分布、勞動能力、受教育程度等）建立分類模型，脫貧戶和監(jiān)測戶因災因疫因病因傷因學等原因發(fā)生支出達到理賠條件，觸發(fā)智能賠付機制，從而化解突發(fā)性支出導致的返貧風險，讓扶貧工作更加精準。二是創(chuàng)新農村勞動力失業(yè)風險保險產品。建立風險分析模型，設計階梯形保險產品，科學衡量結構性失業(yè)標準（甘犁等，2025），按月進行賠付，覆蓋周期為6個月，通過智能合約自動觸發(fā)機制進行發(fā)放。三是進一步完善數(shù)據驅動的精準服務網絡。在人工智能的替代效應不斷放大的時代，原有進城務工的農村勞動力如參與城市勞動力密集型企業(yè)生產的人群也面臨技術替代的風險（如圖3），基于大語言模型構建市-縣-村就業(yè)信息服務平臺，自動解析勞動力特征，推薦適配崗位。

2.構建結構型風險返貧綜合治理機制

一方面，創(chuàng)新產業(yè)鏈風險緩釋工具。運用對抗生成網絡等智能技術，合成農產品銷售幫扶平臺銷量波動場景，訓練價格風險預測模型，開發(fā)“保底收購+物流延誤”組合類保險，降低農產品收購企業(yè)因市場價格波動風險導致的滯銷。通過因果推斷模型，智能識別農產品電商銷售數(shù)據流，通過深度學習動態(tài)調整保險資金在農產品食品加工、冷凍倉儲、品牌包裝、快遞物流等增值環(huán)節(jié)的投資比例，提升初級農產品溢價能力。另一方面，升級人力資本保障體系。建立技能認證AIoT平臺，激發(fā)農民創(chuàng)業(yè)熱情和生產積極性，將新型職業(yè)農民考核結果與保險信用評級、銀行信用評級掛鉤，對于獲得AI智能設備操作認證的農戶提供貸款利率折扣和保險購買優(yōu)惠等激勵。

（三）“AI+農業(yè)+保險”模式推動縣域富民產業(yè)發(fā)展壯大

1.優(yōu)化鄉(xiāng)村特色產業(yè)發(fā)展路徑

一是打造特色產業(yè)集群，提升農業(yè)產業(yè)化水平。特色種植方面，整合多源數(shù)據，構建地方特色作物適應性圖譜，通過Transformer模型生成種植品種優(yōu)化建議，降低農產品（特色水果、特色茶葉、特色蔬菜等）畝產波動率，保險公司對特色產品精準開發(fā)天氣指數(shù)類保險（王雯等，2023）。對于特色養(yǎng)殖方面，建立關系模型，綜合影響特色養(yǎng)殖的風險因子，開發(fā)特色養(yǎng)殖氣象指數(shù)保險如肉羊天氣指數(shù)保險（唐金成和黎寶鑫，2023）。二是培育鄉(xiāng)村新產業(yè)新生態(tài)。在農旅融合場景中部署收益共享智能合約，實現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游業(yè)生態(tài)共建，設計文旅生態(tài)鏈保險組合產品，包含天氣指數(shù)、旅游意外及文化遺產保護等保險責任，通過強化學習，優(yōu)化產品結構，保障生態(tài)圈可持續(xù)發(fā)展。

2.完善聯(lián)農帶農機制

一是強化利益聯(lián)結?；诼?lián)邦學習框架整合新型經營主體（合作社、農戶、家庭農場）的生產作業(yè)數(shù)據（農機作業(yè)軌跡、土地流轉數(shù)據）、農戶信用檔案、市場交易數(shù)據等，構建聯(lián)農合作風險圖譜，通過圖卷積網絡，識別薄弱節(jié)點，把節(jié)點強度可以作為開發(fā)聯(lián)農履約保證保險的承保依據，以此鞏固聯(lián)農帶農的幫扶鏈條。二是釋放資本效能。將保險和產業(yè)鏈現(xiàn)金流證券化，吸引社會對聯(lián)農項目進行投資。三是提升生態(tài)韌性。人工智能系統(tǒng)通過復雜系統(tǒng)仿真與貢獻度量化聯(lián)農生態(tài)治理，農業(yè)保險通過風險分擔模型與聯(lián)農帶農機制構建可持續(xù)協(xié)作網絡，保障農民分享發(fā)展收益，提升生態(tài)韌性。

三、“AI+農業(yè)+保險”模式創(chuàng)新過程中跨界協(xié)同難題

（一）數(shù)字化平臺建設需要系統(tǒng)破局

一是數(shù)據孤島現(xiàn)象阻礙多源信息融合。政府部門、保險機構與農業(yè)產業(yè)鏈主體間的數(shù)據壁壘顯著，形成“信息”割據現(xiàn)象，如土地部門掌握土地確權數(shù)據、氣象部門掌握氣象災害記錄、保險機構掌握承包理賠數(shù)據等均未實現(xiàn)跨部門共享或非常有限度的共享，導致人工智能大模型訓練所需的多維數(shù)據（如農作物生長周期、脅迫因素、土壤墑情）難以整合，這種分散性限制了風險預測精度，比如以“3S”遙感技術為例，保險公司可以獲得農作物生長影響，但由于缺乏農業(yè)部門開源共享的土地確權、實際耕作等數(shù)據承保面積核定準確率下降。二是數(shù)據標準化缺失制約模型泛化能力。多主體數(shù)據采集標準和格式存在差異，如保險機構使用的土地流轉合同文本與農業(yè)農村部門土地承保登記系統(tǒng)存在兼容性問題。在農業(yè)產業(yè)鏈條中，上中下游企業(yè)及保險機構的智能物聯(lián)設備數(shù)據也存在格式不統(tǒng)一，無法實現(xiàn)大范圍的跨區(qū)域全鏈條進行合作。三是數(shù)據共享機制缺位抑制生態(tài)協(xié)同。政府部門因數(shù)據安全問題對農業(yè)及相關產業(yè)的基礎數(shù)據對外進行閉源，致使AI驅動的精準定價及承保模型運算偏差，而保險公司也出于數(shù)據保密提供脫敏數(shù)據，不利于政府優(yōu)化災情預警方案。

（二）數(shù)據安全風險隱患凸顯

一是敏感信息深度挖掘，威脅國家安全（劉艷紅，2023）。農業(yè)及相關產業(yè)數(shù)據常常含有國家安全信息，比如地理位置信息，地形地貌，人口狀況，產業(yè)分布，高清晰度的遙感影像若為不法分子利用，會給國家安全帶來風險。二是道德與法律合規(guī)風險。AI模型常結合半公開和已有不完整數(shù)據進行自動推理，推理結果會偏離道德和法律標準，從而會放大公共危機管理風險。三是算法偏見及價格歧視。人工智能會根據用戶偏好在機器學習的算法框架中，在已設定的算法歧視模型基礎上，不當誘導客戶進行利己思考，比如向風險敏感型客戶設計定制化保險時提升費率，并通過人工智能系統(tǒng)增強用戶風險恐懼，誘導過度消費。

（三）人工智能技術與需求未實現(xiàn)強藕合

一是技術開發(fā)與產業(yè)需求脫節(jié)（余江等，2024）。第三代人工智能要求通過大模型實現(xiàn)技術與需求的強力藕合，但農業(yè)保險領域的人工智能大多處于工具屬性階段，保險公司依靠歷史定價、承保、理賠數(shù)據進行訓練模型，但未結合實際的農業(yè)領域、科技領域專業(yè)知識，導致定損模型存在偏差。我國遙感衛(wèi)星采集的數(shù)據大多為可見光和近紅外光，而國外還有高光譜和超光譜等新型手段，因此在人工智能大模型訓練的基礎數(shù)據（如作物脅迫監(jiān)測關鍵指標）就缺乏精準度。二是算力支持與場景適配失衡。農業(yè)保險要求AI模型同時滿足高時效性（如災難響應）與低功耗（田間智能物聯(lián)），現(xiàn)實中很難平衡技術方案。如在構建智慧棉田管理平臺過程中各智能子系統(tǒng)種植管理系統(tǒng)、信息監(jiān)測系統(tǒng)、自動灌溉系統(tǒng)等基于各自特點使用RS485、GRPS、5G、LoRa等不同數(shù)據傳輸方式（李賀等，2023），智能平臺還無法對多源數(shù)據進行跨領域知識遷移，無法完全實現(xiàn)流程智慧化。

（四）法律法規(guī)及監(jiān)管體系與“AI+農業(yè)+保險”模式的協(xié)同難題

一是法律框架滯后，技術主體權責難以界定?！掇r業(yè)保險條例》（2012）未明確人工智能、遙感、智能合約等新技術的應用規(guī)范，導致技術主體法律地位模糊。例如AI算法生成的災害報告因缺乏司法認可的“技術鑒定資質”，在保險理賠糾紛中不能發(fā)揮證據作用。盡管《農業(yè)保險承保理賠管理辦法》（2022）提出鼓勵科技手段的使用，但未細化供應商準入標準，導致保險公司與科技公司的合作存在鴻溝。二是監(jiān)管機制僵化，技術創(chuàng)新與風險防控失衡?！氨O(jiān)管沙盒”在農業(yè)保險領域尚未落地，監(jiān)管以事后及現(xiàn)場監(jiān)管為主，難以適應AI技術動態(tài)迭代的特性，科技監(jiān)管水平落后于產業(yè)科技突破轉型速度，如深度學習技術下，保險產品智能定價模型的參數(shù)變化頻率遠高于需要向金融監(jiān)管部門要求的報告頻次，形成算法黑箱和監(jiān)管透明之間的沖突。三是技術體系斷層，技術應用與行業(yè)規(guī)范脫節(jié)。農業(yè)保險領域僅有一套《基于遙感技術的農業(yè)保險精確承保和快速理賠規(guī)范》（2019），而AI技術應用缺少統(tǒng)一標準。

四、“AI+農業(yè)+保險”模式創(chuàng)新發(fā)展的建議

（一）完善農業(yè)信息共享，實現(xiàn)數(shù)字化平臺建設系統(tǒng)破局

一是建立跨域數(shù)據共享平臺，打通信息孤島。由政府主導各部門協(xié)同搭建國家農業(yè)發(fā)展大數(shù)據庫，對于商業(yè)機密型數(shù)據可以采取非對稱加密的方式，接入土地、氣象、農業(yè)、科技、醫(yī)療、救援、保險機構（尤其是掌握海量信息的頭部保險公司及母公司具有數(shù)據優(yōu)勢的互聯(lián)網型保險公司）的核心數(shù)據（如土地確權矢量、NDVI植被指數(shù)、理賠記錄等），構建多模態(tài)數(shù)據湖架構，通過建設大數(shù)據庫，避免各主體建設各自數(shù)據平臺增加的成本及重復性工作。2025年3月1日在各方的努力和協(xié)作下，國家公共數(shù)據資源平臺正式上線，在構建從上而下統(tǒng)一化數(shù)字化平臺，在發(fā)揮“數(shù)據要素X”作用上，邁出了堅實的一步，為培育全國統(tǒng)一化數(shù)據市場奠定基礎。二是推行數(shù)據標準化工程，提升模型兼容性。制定農業(yè)數(shù)據元國家標準，比如統(tǒng)一土地流轉合同編碼規(guī)則采用ISO19160國際標準、智能設備數(shù)據格式采用JSON—LD語義化標注、遙感元數(shù)據兼容OGC—API。建立農業(yè)風險因子標簽體系，將非結構化數(shù)據轉化為機器可識別的數(shù)據集，保證數(shù)據在使用過程中可轉化、可交互、可使用。三是協(xié)調數(shù)據化平臺各主體利益，激發(fā)共建積極性。建設數(shù)字化平臺，基礎是大數(shù)據庫，在政府部門協(xié)調下，各方按照互利互惠原則參與平臺共建，實現(xiàn)數(shù)據共享，攜手平臺共治，保障各方利益的前提下實現(xiàn)數(shù)據開放化和共享化。比如對于因自身信息稟賦不足的小型保險機構，未加入平臺，對于部分數(shù)據有需求可以通過支付較低費用進行合法購買，不僅維護其他主體利益，也減低中小型企業(yè)經營成本。

（二）破解數(shù)據安全風險防控難題

一是構建數(shù)據主權保護機制，防范重要數(shù)據泄露，威脅國家安全。對涉及國土測繪、資源能源分布、產業(yè)布局等高敏感數(shù)據進行加密存儲與訪問權限動態(tài)管控，實現(xiàn)數(shù)據使用全鏈路溯源。在農業(yè)產業(yè)鏈方面，建立跨境數(shù)據流動安全評估體系，參照《數(shù)據安全法》（2021），對涉農AI系統(tǒng)的境外數(shù)據調用進行前置審批和實時監(jiān)控。二是強化倫理審查和合規(guī)驗證，消減法律風險。要求農業(yè)AI開發(fā)過程中嵌入合規(guī)性驗證，自動監(jiān)測推理結果是否違法《個人信息保護法》（2021）等法規(guī)，對于在目前技術水平下，只能半公開或未公開的數(shù)據，可以提前進行分布式建模，評判是否可以進行數(shù)據公開，并生成模型推理路徑的可視化報告，檢驗是否存在算法偏見、過度推理等狀況。三是實施算法公平治理，遏制價格歧視。建立農業(yè)保險算法備案制度，要求保險機構披露智能終端機器學習模型中的影響費率的變量及權重分布，由監(jiān)管部門進行科技審查，驗證是否存在價格歧視現(xiàn)象。通過對抗性測試，驗證AI系統(tǒng)是否存在誘導性營銷，對于違規(guī)算法實行版本強制修改。

（三）實現(xiàn)人工智能與需求雙軌創(chuàng)新

一是強化技術與產業(yè)深度融合。推動科技、農業(yè)、保險領域的AI技術跨界合作，共同研發(fā)基于大數(shù)據和先進人工智能物聯(lián)技術的保險產品研發(fā)、定價、核保、定損模型。提升技術能力，引入高光譜、超光譜數(shù)據完善農作物脅迫監(jiān)測數(shù)據庫，聽取專家意見，優(yōu)化模型算法，調整參數(shù)偏差，實現(xiàn)技術與產業(yè)需求深度藕合。二是優(yōu)化算力配置，提升系統(tǒng)效能。針對算力支持與場景適配失衡的狀況，應通過混合云部署，根據業(yè)務需求動態(tài)調整算力資源，滿足高時效需求，在農田智慧建設中，部署邊緣計算節(jié)點，降低數(shù)據延遲和功耗，實現(xiàn)低功耗運行。三是制定人工智能對農業(yè)和保險雙向賦能，協(xié)同創(chuàng)新的發(fā)展規(guī)劃。人工智能在賦能過程中，要引入技術驅動與市場需求協(xié)同創(chuàng)新機制，從需求反饋到技術研發(fā)，從人工智能大模型的初登舞臺再到需求演化和技術迭代的動態(tài)互動，再到知識擴展與創(chuàng)新擴散的深層次螺旋，實現(xiàn)從技術創(chuàng)新到技術落地再到技術升級的閉環(huán)。

（四）完善法律法規(guī)，健全監(jiān)管體系

一是構建新型法律框架，明晰技術主權責任邊界。需在《農業(yè)保險條例》（2012）中，增加人工智能應用章節(jié)，明確人工智能算法、遙感影像等技術在承保理賠中的法律地位和責任邊界，例如可以將GBK編碼規(guī)范的AI災害報告納入司法認可的技術鑒定。制定《農業(yè)保險科技供應商準入指引》，要求科技供應商通過國際標準認證并與保險機構簽訂算法責任分擔協(xié)議，明確模型設定偏差導致的賠付爭議處理規(guī)則。二是提升科技監(jiān)管水平，平衡創(chuàng)新與風險，容錯與試錯。在農業(yè)保險領域，試點分層級開展監(jiān)管沙盒，對于機器學習等參數(shù)修訂同步上傳金融監(jiān)管平臺，促進監(jiān)管透明化、高效化。通過科技監(jiān)管，持續(xù)推進監(jiān)管數(shù)字化轉型，推進智能非現(xiàn)場監(jiān)管，利用AIGC等技術實時分析保險機構上傳的監(jiān)管信息，達到臨近閾值自動觸發(fā)警報提醒，下發(fā)整改通知。三是構建中央與地方聯(lián)動的穿透式監(jiān)管數(shù)字平臺。開發(fā)覆蓋農業(yè)保險全鏈條的智能監(jiān)測系統(tǒng)，中央平臺運用聯(lián)邦學習技術歸集各省AI模型設定參數(shù)，地方平臺基于邊緣計算節(jié)點開展區(qū)域性風險動態(tài)評估，模擬風險傳播路徑，及時生成處置方案。