人工智能如何重塑农业生产与经营模式

——来自2026德国农场主大会的行业观察

在全球农业与食品行业加速转型的背景下，人工智能（AI）正从概念走向规模化应用，成为推动农业升级的重要动力。传统以经验为主导的农业生产体系，正在加速向以数据与智能为核心的新模式转变。

在此背景下，DLG主办的2026德国农场主大会将主题聚焦于“AI——企业生产力加速器”。来自农业生产、农机装备、食品加工与科研领域的专家普遍认为，农业正进入一个以数据驱动、系统协同与智能决策为主要特征的发展阶段。

DLG主席Hubertus Paetow在大会开幕式上发表致辞（图片来源：DLG / T. Jaworr）

当前农业最深层次的变化，首先体现在决策方式的转变。

过去，农场管理高度依赖经验判断；而今天，从土壤状况、作物长势，到畜禽行为、气候变化乃至市场信息，各类数据正借助传感器、无人机与遥感技术被持续采集与记录。关键问题已不再是“有没有数据”，而是“如何用好数据”。

DLG相关研究指出，在人工智能时代，数据已成为与土地、劳动力和资本同样重要的生产要素。谁能够更高效地获取和利用数据，谁就更有可能在农业与食品价值链中占据主动。这也意味着，农业正从单纯追求产量，转向更加注重效率、质量与系统能力的综合提升。

人工智能并不是孤立存在的技术，其真正价值在于与传感器、自动化装备及数字系统的深度融合。

在数据获取层面，土壤传感器、无人机、卫星遥感以及畜牧监测设备，使农场能够对生产过程进行持续感知；在执行层面，自动驾驶农机、田间机器人以及智能挤奶与饲喂系统，使生产作业更加精准高效；在系统层面，不同设备与平台正逐步实现互联互通，推动农场管理向一体化方向发展。

在这一过程中，人工智能逐渐成为连接“感知—分析—执行”的中枢系统，推动农业生产从传统的经验驱动转向数据驱动与实时优化。

在农业耕作中，人工智能的潜力正在精准农业中不断体现

（图片来源：Herbert Blieser on Pixabay）

与此同时，DLG主席Hubertus Paetow指出，技术进步必须服务于生产实践。人工智能应帮助农场主提升决策能力，而不是取代人的作用。其核心价值在于增强对生产过程的理解与判断，而非增加额外复杂性或形成技术依赖。

在实际应用中，AI主要带来两方面变化：一方面，通过自动化处理生产记录、合规申报等事务，显著减轻管理负担；另一方面，通过对历史与实时数据的分析，在施肥、植保、饲养等环节提供更加精准的决策建议。同时，多源数据的整合也使农场主能够获得更贴近真实生产情境的综合判断，从而提升经营效率与运行稳定性。

人工智能的影响并不局限于农场内部，而是正在重塑整个农业与食品体系：

· 在农场层面，决策方式正由经验驱动转向数据驱动，由周期性调整转向动态优化，农场主的角色也从操作执行者逐步转变为系统管理者。

· 在产业链层面，人工智能正在打通生产、加工与流通各环节。例如，通过需求预测优化生产计划，通过数据反馈调整种植结构，使各环节之间的协同更加高效。

农业因此不再是相对独立的生产过程，而是逐步演变为一个高度联通的系统网络。

尽管人工智能潜力巨大，其规模化应用仍面临现实约束。农业数据具有分散性强、受环境影响大的特点，高质量数据获取仍是基础难题；不同设备与平台之间标准不统一，也在一定程度上制约了系统协同；同时，农场在应用新技术过程中，对数据理解与系统管理能力也提出了更高要求。

从发展路径来看，农业正由精准农业、智能农业逐步迈向数字农业。精准农业侧重变量控制与资源优化，智能农业强调实时感知与过程调节，而数字农业则通过数据、平台与智能系统实现整体协同。在这一过程中，人工智能正推动农业生产从自动化执行迈向智能化决策。

在这一过程中，选择适合自身的技术路径尤为关键。正如Paetow主席所强调，人工智能应服务于农场，而不应成为目的本身。通过逐步引入、理性评估与系统整合，农业经营主体可以在控制风险的同时实现稳步升级。

综合大会观点可以看出，农业正加速进入一个以数据与智能为核心驱动力的新阶段。未来农业将以数据为基础，以人工智能为核心支撑，通过技术融合与系统协同，不断提升生产效率和运行稳定性。

对公众而言，农业或许仍被视为传统行业，但其内在运行机制正在被重新定义。人工智能不会取代农民，也不会改变农业的本质，却正在持续重塑农业生产方式与发展边界。

作为连接技术、实践与行业认知的重要平台，DLG正推动这一转型过程中的交流与实践探索，为全球农业向更高效、更智能、更可持续的方向发展提供重要支撑。