摘要:

人工智能在农业领域的加速嵌入，正推动着一场以数据驱动和智能决策为标志的产业变革。本文引入技术可供性视角，将人工智能的技术能力概括为感知、认知和决策三类可供性，并结合农田空间差异性、劳动高强度性、季节性和不可逆性、知识经验性和默会性等特征，构建人工智能与农业融合的理论框架。分析表明，人工智能在感知可供性与农田空间变异性的适配、决策可供性与劳动高强度性的适配、决策可供性与季节性和不可逆性的适配、认知可供性与生物个体非标准化的适配、认知可供性与知识经验性和默会性的适配中展现出积极效能。然而，人工智能与农业融合进程中面临技术应用的多重挑战、数据基座薄弱、行动可供性受阻、价值实现与评估困境等问题。为此，本文提出以场景深耕的思维纠正单纯的“技术强推”逻辑，主张从技术路径优化、数据生态建设、推广服务体系和商业模式创新等维度协同推进，促进人工智能技术供给与农业生产需求更好衔接，提升技术的场景适应能力和实际应用价值。

关键词: 人工智能；智慧农业；技术适配；农业数据要素；场景深耕