引言

农业农村现代化是全面建设社会主义现代化国家的底线任务，更是破解城乡发展不平衡、实现乡村振兴的核心路径。当前，我国农业农村发展正面临人口老龄化加剧、劳动力结构失衡、农产品流通效率偏低等多重现实困境，传统生产与治理模式已难以适配新时代发展需求。与此同时，数字经济的蓬勃兴起推动人工智能技术加速渗透，其在数据处理、精准预测、自动化控制等方面的独特优势，为农业农村转型注入了革命性动能，成为破解发展难题的关键抓手。

马克思主义实践观强调实践是改造世界的客观物质活动，人工智能与农业农村的深度融合，本质上是技术赋能下的实践形态创新。从生产到治理、从要素配置到关系重构，人工智能正推动农业农村发生系统性变革。基于此，本文立足马克思主义实践观视角，深入剖析人工智能引领农业农村现代化的内在机理，直面当前存在的数字素养、资金配置、政策体系、人才供需等突出问题，探索切实可行的优化路径，为推动农业农村高质量发展、实现乡村振兴战略目标提供理论支撑与实践参考。

1研究概述

1.1时代机遇

党的二十大立足党和国家事业发展的全局，明确提出“全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村”“没有农业农村现代化，就没有整个国家现代化”。在数字经济蓬勃发展的大势下，以人工智能为代表的技术正迎来了以往从未有过的政策利好，人工智能走进农业农村的各类场景成为大势所趋，在农业农村建设过程中得到广泛应用，逐步将人工智能嵌入农业生产、农村治理等各个领域。习近平新时代中国特色社会主义思想关于“三农”工作的系列重要论述，从本质上抓住了农业农村工作最根本的问题，即农业的根本出路在于科技现代化。发展现代农村离不开强大科技和先进技术作为支撑，充分发扬现代科学技术才能实现乡村的发展。科技创新引领并带动农业农村现代化的进程，对于中华民族伟大复兴中国梦的实现具有重要的意义。

1.2 理论基石

马克思主义实践观中指出实践是人类改造世界的一种客观物质活动，实践具有自觉能动性和社会历史性。人工智能在农业、农村方面的实践是利用人工智能技术对传统农业生产模式和农村治理模式进行改变，并推动传统农业走向现代化、智能化，是具有一定创造性的实践。从实践自觉能动性的角度讲，人类依靠着利用技术改造世界的能力来用人工智能去改造农业生产环节和改进农村的治理模式；从实践的社会历史性角度讲，人工智能应用于农业与农村是一定历史阶段的产物，在时代发展进程中社会进化程度的提高促进人工智能不断发展并深入应用。

1.3现实挑战

目前，我国农业农村面临一系列问题，包括人口老龄化现象严重，使得农业劳动力人数下降、年龄老化，传统农业生产方式失灵；农产品流通链条较长，农产品流通各环节间的信息不通畅，物流成本高企，影响了市场流通效率和农民收益以及整个农业产业发展效益。在此背景下，人工智能利用其强大的数据处理功能、精确预测分析能力和高效自动化控制功能能够大幅提升农业生产的生产效率，有利于加快提高农产品流通，有利于创新农业农村现代化的新方式。从马克思主义实践观的角度对人工智能引领农业农村现代化的内在机理进行剖析，具有重要的理论与现实意义。

2 人工智能引领农业农村现代化的内在机理

人工智能引领农业农村现代化的本质不是在技术层面上的应用，而是在实践中以“改造世界”的本质属性来彰显马克思主义的实践观。通过构建“技术—实践—社会”三者的全新关系模式和交互逻辑，实现农业发展方式变革、农村治理范式创新、城乡关系重塑的系统变迁；并在遵循实践运行规律的基础上整体跃升，充分发挥人工智能技术本身的“直接现实性”和“社会历史性”这两大特点，使之与人工智能交互融合，从而催生出新型的农业农村经济社会形式，发挥出人工智能引领农业农村现代化发展的内在潜力。

2.1 实践的直接现实性维度：以数据要素激活生产要素质变

马克思主义实践观认为实践具有直接现实性，具体到农业领域就是生产要素的配置以及其发挥的作用。传统农业生产要素的配置都是以经验为主导而形成的一种主观配置的结果。如病虫害防控的把握及灌溉定额的确定皆依靠经验，无法实现精准防控；靠经验传授难以将先进的耕作生产方式在乡村落地生根，导致各地不同区域的生产力呈现不同层次；传统农业农作主要靠青壮年男劳动力，当前出现的“用工荒”主要是由于农村人口老龄化及农村男性劳动力向城市的转移所引起的。

人工智能基于“数据要素”打破以上难题，实现传统要素和数据要素融合。首先利用卫星遥感、物联网传感器等技术，搭建涵盖农业生产全过程的数字孪生系统，将作物生长周期动态映射出来，实时采集相关数据，并结合作物生长模型预测风险，制定相应的资源配置方案，在粮食种植方面，还可以结合叶片光谱分析技术提前发现作物病害问题，并及时采取措施精准喷洒农药，既能起到病虫害防治的作用，又可达到保护环境以及维持高产目的。另一方面，农业机器人代替人工完成重复性操作，产生“人机协同”的模式，生产者可通过远程遥控方式操控机器人，在结合本地生产经验进行相应参数调试后由机器人操作完成各种农事工作，人力从“体力劳动”向“决策管理”转变，促进人力的再分配，以缓解农业人力资源紧缺问题。

基于实践观照，这一维度变革对农业生产力产生直接影响，通过对精准投入实现产出增效目标，并将“靠天吃饭”转变为“数据可控”的主动性生产，从而达成人工智能改造农业生产现实的实际意义。

2.2 实践的社会历史性维度：推动生产关系与治理模式重构

马克思主义实践观表明实践有社会历史性，人工智能在农业农村的应用是数字经济时代的新实践形式，能够助推农村生产关系重构和农村治理体系革新。

从生产关系角度来看，传统农业最大的矛盾就是小农户和大市场的对接问题。传统农户不懂市场，容易造成生产脱离需求，生产流通中信息不对称，农户议价能力弱，依赖于信任基础的纸面合同或者口头合同形式都很难发挥规范的作用，很容易被对方破坏而失去效力。因此，借助人工智能的技术优势革新利益联结模式。比如：AI产业互联网平台的整合销售与生产数据能够推动“以销定产”、搭建“农户—平台—市场”的协同网络，进而降低农户的市场风险；另一方面则是将人工智能与区块链相结合的溯源系统，利用收集的全流程的生产数据构建“数据信任型”的生产关系，从而达到少去中间流通环节，减少农户之间的信息不对称，提高产品的附加值的目的。

从治理模式上看，传统农村治理实行的是“问题导向”的被动反应式治理方式，效率不高、无法做到超前预判，无法适应当下社会各方面的需求，而人工智能能够引领从“问题导向”向“主动预判”的转型，通过运用自然语言处理技术，对村民反馈信息进行汇总提炼共性诉求、潜在问题，提前拟定解决方案。运用人工智能政务服务终端，融合线上线下政务服务渠道，实现各类政务服务从“人找服务”到“服务找人”的重大突破；对于治安和环境来说，在视频监控的基础上添加图象识别技术，实时监控、预警异常情况发生。

这个维度的变革立足于农村社会结构，顺乎数字经济发展规律，化解和发展现存矛盾并重，面向农业农村现代化建章立制并不断健全，根据实际发展情况完善和展开。

综上，人工智能引领农业农村现代化的内在机理是具有两重性的有机统一：直接现实性维度实现生产力底座，社会历史性维度提供制度与环境的保障，相辅相成助力从农业农村发展向现代化跃升，体现出人工智能时代马克思主义实践观在农业、农村领域的生动体现，更是以人工智能赋能乡村振兴的重要逻辑内涵。

3 人工智能引领农业农村现代化的现实挑战

3.1 技术采纳瓶颈—农民数字素养滞后与技术适配性失衡

农民是农业生产主体和乡村振兴的主导力量，数字素养直接决定人工智能技术从推广到应用的“最后一公里”，农民数字认知浅薄、数字技能不足和设备不会用、数据不敢用和不会用等等诸多问题仍成为部分地区智能技术推广的重要结构性阻碍。智能设备技术难度大，农民不会使用，特别在一些沟壑纵横、信息不畅的地方，这个问题更为突出。比如：西南丘陵区无人机植保中就存在着不少高龄的中老年农民，他们大多没有经过系统的数字技能培训，导致他们在拥有无人机的情况下常常出现一些操作上的问题—操作不熟练会导致作业误差较大、设备故障频发等问题。目前技术普及程度不高。

农村数字教育资源“量质双缺”，很多资源还没有真正到农村师生手中，“量质双缺”式培训难以覆盖偏远山村，大多停留在理论教学层面，没有进行农业实景模拟操作，农民根本做不到真正地学以致用。另外更重要的一点是传统生产观念路径依赖的惯性使然，即使是要花钱买高科技设备的人们也宁愿将就着使用，而不是早早扔掉锄头。

3.2资金配置失衡—投入结构失衡与使用效率偏低

农业人工智能技术规模化应用须有持续的资金支持，目前存在的资金在“供给规模”“结构分布”和“使用效能”上的严重失衡，构成了影响农业人工智能技术规模化的瓶颈因素。农业智能硬件设备的资金门槛高，如高精度土壤传感器、植保无人机等购买价格较高，小规模农户、中小经营主体难以承受；此外，地方财政涉农专项资金投入较多，但人工智能专项扶持资金不多；再加上社会资金因投入农业周期较长、风险较大而持观望态度，只有一部分农业科技企业有少量投资进入，资金供需之间存在着巨大的缺口。“重硬轻软”的农业资金配置现状难以实现人工智能技术最大价值的发挥，一些地区一味地购买了设备，而不注重数据平台建设、软件维护等问题，有的购买后也仅停留在安装使用阶段就结束了。比如有的县域购买了智能灌溉设备却没有建设配套的土壤墒情分析平台，仅能实现“定时浇水”，不能根据气候变化等因素来调节和判断何时浇多少水，无异于“把雪亮的银子”变成了“生铁钱”。同时对部分项目资金使用监管不到位，造成少数项目存在挪用、更变项目用途情况，有限资金未精准投向所需关键环节。

3.3 政策体系缺陷—制度标准滞后与跨部门协同不足

针对农业农村人工智能应用的政策体系，未适应技术迭代的速度，缺少相关标准以及行业间的协调配合，致使技术难以规范使用，由于农业生产上的政策大多以引进建设类的技术为依托，很少进行深挖利用。由于存在有关制度的障碍，各主体之间生产的不具有通用性的农业数据不能实现互联互通，无人工智能应用所需要的大数据“大数据底座”；没有建立健全的数据隐私保护规范，农户及经营主体对生产数据被泄露感到担忧，因而不愿意提供自己的生产数据，造成数据孤岛。政策执行层面：缺乏不同部门之间的协同联动机制。

涉及多部门，分工明晰，但各部门间没有形成常态化工作联动机制，易形成政策“断层”，如以农业物联网项目建设为例，由农业部门提出方案和标准，由通信部门提供网络支撑，如没有提前沟通对接，容易造成在项目区域内网络不能完全覆盖、带宽不够等现象，再次协调改造将延缓项目建设。同时由于政策措施滞后于产业技术升级和革新，导致一些新的应用场景无法可依。例如：目前对于农业机器人作业的标准、规范没有相应政策；对于智能农机的监管缺少相应的政策。

3.4 人才供需矛盾—复合型人才短缺与留存机制缺失

深度融合适应人工智能时代对既懂农业规律又掌握数字技术的“新农民”提出迫切要求，目前的人才培养供给、农村人才留存机制缺失成为技术推广最大的阻碍。一是供给端——高校的学科“条块分割”导致综合交叉型人才不足。传统农学专业以种植、病虫害防治为主，缺乏人工智能和大数据技术相关课程；计算机类专业很少涉及农业应用场景，学生的农业产业链的认知度不高，学生难以开发符合场景需求的技术解决方案，市场上这类专业人才很少。二是留存端——“环境—待遇—发展”三重劣势留不住人才。工作条件差，医疗、教育资源都不如城市；基层农技机构、农业企业的待遇、岗位有限，缺乏相应的晋升以及激励机制。比如：安装智能分拣线的涉农企业找不到本地可用的运维及分析人才，需要不断外派修理人员来进行维修，从而造成较高的运维成本，并且因维修速度跟不上而不能保证分拣作业按时完成，使农产品出现次品。而且，培养与市场需求存在脱节，高校多注重理论学习，没有在农业实践场景中进行培养，导致学生毕业后进不去场子，无法很快地拿出适合实际情况的解决方案，形成供求不匹配，进一步加大供需双方之间的矛盾。

4 人工智能引领农业农村现代化的路径选择

4.1 分层推进数字素养教育

面对农民数字素养滞后、技术与实践之间相互适应性不足的瓶颈问题，通过分层分类、因势利导的方式推动农民数字素养教育，以加强实践主体数字能力建设来化解AI落地“最后一公里”难题，借马克思主义实践观“主体能力适配实践需求”的逻辑，从基建和培训两个维度支撑农民实现智能技术实践能力的转化，使技术能与实践适配地协同工作，以此保障实践。

4.1.1 基础设施打底：网络覆盖与终端适配

加快农村5G基站建设，是提高农村数字基础设施建设水平的重要举措之一，而高速率、低时延、大连接正是5G网络的优势，可以保障各类智能终端提供稳定的网络传输速率。一是根据山东寿光经验做法，由政府牵头协调当地运营商在重点村落部署5G基站。二是针对老年人农户使用智能设备难的情况，开发“一键式”操作或语音控制的应用程序，比如四川试点的“语音控制版”的无人机APP等，提高老年农户的使用率。三是加强农村地区的网络信号优化，在偏远地区进行信号中继站的建设，并通过用分布式天线的方法增加网络的覆盖面积，提高网络的质量，为全面实现乡村振兴提供网络环境保障。

4.1.2 多元培训赋能：场景化教学与示范带动

组织“田间课堂”，由技术人员现场演示智能设备的操作方法，能有效增强培训的效果，在河南的小麦种植区组织了“田间课堂”，请当地的专家在田间地头为大家讲解智能收割机如何使用，可以调动当地百姓对于人工智能技术的关注度。还组织开展了“数字能手”评选活动和农村网红主播的技术经验介绍活动来发挥好的引领作用，比如河南周口用“短视频+直播”的方式来培训新农人带起了本地农产品销售。通过线上平台开展远程培训，向农民提供更便利的学习渠道，开发专门的农业人工智能APP,将各种各样的培训资源，视频教程、在线答疑、案例分析等统一归集到这一平台上，同时根据各地不同的条件以及不同的农业产业，要有相应的培训。

4.2 创新资金投入机制

面对AI应用落地过程中出现的资金供不应求、资金效率低下等问题，只有资金的高效支持，才能达到技术规模化落地。采用“物质资料支撑实践”的原理创新资金机制，在财政引资、优投向和强评估上着力，弥补资金缺口，并保证投向于生产服务技术与农业生产实践的融合上，避免浪费。

4.2.1 财政引导与社会资本联动

设立中央财政专项资金支持欠发达地区开展数字化基础设施建设，借鉴广东“技术入股”的先进做法，发展各级农业科技型企业与广东相关头部企业在粤甘陇青西南等地开展农业“技术入股”合作。实行“技术入股”模式，引导科技企业通过自身拥有的AI解决方案，参与农业项目的开发和建设，实现技术+资金的融合；安徽宿州当地某农业公司投资建设智能温室，当地政府以土地入股。例如还可以通过发行农业人工智能专项债券等方式拓宽融资渠道。建立社会资本参与农业农村数字化建设的正向激励机制，允许以各种形式出台对社会资本的优惠政策，比如减免税项、奖补等政策。

4.2.2 精准配置与绩效评估

建立资金使用“负面清单”，科学安排，确保每年软件研发、数据服务等软性投入占40%以上；采取委托第三方进行项目效益评估的方式，并将农民满意度、技术应用率等纳入考评指标中，推动资金投入向真正“实效型”项目集聚。以江苏省某农业人工智能项目建设为例，该项目由江苏省农业物联网工程技术研究中心有限公司主持，经过严格的第三方评估工作，项目建设质量得到了保障，并且也真正让农民满意、让技术应用起来。我们要加大对资金使用的管理力度，切实加强对资金使用的全程审计监督，坚决防止出现挤占、挪用、乱用等问题，一旦发现有违规使用资金的行为，要严格按照相关规定，严肃处理。

4.3 完善政策生态与协同治理

政策体系缺陷的本质就是实践滞后于制度供给，健全的政策和协同体系是规制技术应用的基础。按照“制度适配实践发展”的要求，补足补齐完善短板弱项，从顶层做好标准的制度供给，促进跨部门协同创新实践，为AI赋能设立刚性化制度约束，解决实践的“无规可依、协同乏力”。

4.3.1 顶层设计：标准制定与法规配套

出台《农业人工智能技术应用标准》，细化有关数据采集、算法等技术要求。对《乡村振兴促进法》进行修改，在该法增加“数字乡村”专章，并规定各级政府、企业和农户的权责、技术应用的数据所有权、利益分配制度。制定相关法律法规，加强对人工智能技术在农业农村领域应用的监管，切实保护农民利益，如农民个人信息的数据采集和使用的，必须取得农民本人同意，严控保密措施。

4.3.2 跨部门协同：建立“农业AI联席会议”制度

为推进“农业 AI 联席会议”制度落实落地，在国务院办公厅文件基础上，农业农村部会同工业和信息化部、科技部等部门落实有关任务分工，定期会商，共同研究、分析和解决农业人工智能技术研发、监管中的跨行业、跨领域重点难点问题。面对农产品电商中AI定价算法价格垄断问题，各个部门联合制定《智能定价合规指引》。加强部门间的信息共享和协调配合，建设部门间的信息共享平台，实现数据的互联互通。比如农业部门可以把农产品生产的数据共享给市场监管部门的市场流通数据，这样可以了解农产品的供需情况，从而更加快速准确地对问题进行发现和解决。

4.4 构建全链条人才培养体系

AI+农业深度融合的短板就是复合型人才的缺失，建立全程人才链需要遵循“以人为核心”的思路，从高等院校跨学科人才培养与基层留才两项工作做起，在人才培养和人才留用上形成“闭环”，才能满足人工智能助力农业农村现代化建设的人才需求。

4.4.1 高校教育：跨学科专业建设

支持中国农业大学、华中农业大学等院校开设“农业智能工程”交叉专业，设置“作物模型与机器学习”“智慧农田系统设计”等核心课程，着力培养既有较深农学基础又具有人工智能技术综合应用能力的复合型人才。加强实践教学环节，要求学生最少完成200小时的田间AI设备运维实训。加强校企协同育人，推进产教融合；加强国际合作与交流，引进国外先进的培养模式和相关技术和经验，提升培养质量，如组织学校和国外相关学校合作开展联合培养项目等，让学生有机会去国外留学，同时结合自己的所在企业带去实际的企业问题在国际上解决。

4.4.2 基层培育与生态留住人才

实施“乡村数字专员”计划，做好定向培养本土人才的工作，给予一定的编制、创收奖励以及更高的待遇和发展空间；建设“城乡人才流动池”，鼓励城市科技人才到农村开展兼职工作，如江苏所推行的“周末工程师”制度等做法；加强农村工作生活环境建设，加大农村人才的薪酬待遇，完善农村人才激励机制，给人才良好的发展空间，比如可以设立农村人才专项奖励基金等。

5结论

人工智能深度融入农业农村彰显了马克思主义实践观在当今时代的新发展，从理论上来说是人认识掌握农业发展规律以及农村社会发展运行机制的加深；在实践上则是对于农业生产关系与农村社会关系的重构，目前我国农业生产人工智能化和农村数字化水平还处于初步阶段，面临着农民数字素养能力低、资金分配不合理、政策支持不到位、缺乏专业人才等系列困难。

今后要突出实践导向，把主要精力放在打通技术落地“最后一公里”，要把政策创新作为突破体制束缚瓶颈的关键一招，要从顶层谋划，系统设计政策，加强部门间的协调配合。形成“技术赋能—产业升级—治理优化”的正向循环，促进农业农村可持续发展、助力乡村振兴。要注重针对人工智能技术在农业农村应用过程中带来的风险进行防范和预警，保障安全可靠，技术助力作用进一步放大。随着今后技术的发展完善以及政策的不断优化完善，人工智能助力农业农村现代化的作用越来越强。

参考文献：

1. [1] 左科举,赵春芳,覃丽谦. 政策导向与技术融合视角下人工智能赋能钦州市农业农村现代化路径[J].农村经济与科技,2025,36(19):88-91+114.
2. [2] 王凤,韩智颖,任宪静.生成式人工智能助力乡村振兴:内在逻辑、困境及实现路径[J].南京工业大学学报(社会科学版),2025,24(04):140-150+187.
3. [3] 黄先海,黄雨晗,虞柳明. 人工智能赋能农业新质生产力：实现逻辑、运行机制与跃升路径[J].中国农村经济,2025(07):3-22.
4. [4] 李富昌,邓雅雯,亚永祥. 数字金融赋能订单农业高质量发展研究：内在逻辑、突出梗阻和实现路径[J].西南金融,2025(06):72-89.
5. [5] 邵建. 人工智能对中国式农业产业链现代化的影响——基于新质生产力和农村三产融合的中介视角[J].技术经济与管理研究,2025(05):59-65.
6. [6] 盛红梅,亓秀娟,王佳琪. 人工智能赋能农业农村现代化的实现路径[J].山东农业工程学院学报,2024,41(07):7-13.
7. [7] 张辉.发展智慧农业助力农业农村现代化——2019人工智能在现代农业中应用对话交流活动上的致辞[J].农业工程技术,2019,39(27):20-21.
8. [8] 魏后凯,赵长保,叶兴庆,等. 加快农业农村现代化，扎实推进乡村全面振兴——权威专家研究阐释党的二十届四中全会精神[J/OL].中国农村经济,2025(12):3-21[2025-12-19].https://doi.org/10.20077/j.cnki.11-1262/f.2025.12.001.
9. [9] 马旭. 新质生产力驱动农业农村现代化：机理、阻滞与优化[J/OL].中国农业科技导报(中英文),1-7[2025-12-19].https://doi.org/10.13304/j.nykjdb.2025.0400.
10. [10] 钟钰,罗思畅. “十五五”农业农村现代化：鲜明特征、现实梗阻与纾解理路[J/OL].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),1-14[2025-12-19].https://doi.org/10.14100/j.cnki.65-1039/g4.20251215.001.
11. [11] 雷明. 建构有效市场、有为政府与有责个体三位一体协同机制：高质量推进农业农村现代化[J/OL].社会科学家,1-7[2025-12-19].https://link.cnki.net/urlid/45.1008.C.20251212.1347.002.
12. [12] 冯克,陈兵,刘学. 东部率先学姑苏[N].农民日报,2025-12-13(001).
13. [13] 戴有华. 涉农高职院校助推农业农村现代化策略研究[J].农业开发与装备,2025(12):44-46.
14. [14] 张清薇,杨莉芸. 中国式农业现代化视野下农村空心化研究[J].农业与技术,2025,45(23):142-147
15. [15] 张玉岚,凌小燕,季小康. 农业期刊在乡村振兴中的功能定位与实践[J].农业开发与装备,2025(12):172-174.
16. [16] 姜明辉. 农业农村现代化思想融入高校思政课程的路径探析[J].农业开发与装备,2025(12):62-64.
17. [17] 本报全媒体评论员. 挖掘发展新潜能加快农业农村现代化[N].江西日报,2025-12-12(001).
18. [18] 李昊斌,马赛尔.以政策效能提升驱动农业农村现代化[N].宁夏日报,2025-12-09(003).
19. [19] 奋力开创龙江农业农村现代化新局面[J].奋斗,2025(23):27-29.