综述：人工智能在可持续农业中的应用：迈向社会技术路线图

《Smart Agricultural Technology》：Artificial Intelligence in Sustainable Agriculture: Towards a Socio-Technical Roadmap

这篇综述系统梳理了2021-2024年间人工智能（AI）在农业领域从技术验证到规模化应用的成熟化进程，核心论点是农业AI的下一个创新前沿必须从单纯追求算法性能转向构建集成化的社会技术系统。文章重点分析了农业数字孪生（Digital Twin）和人机协作（Human-AI Collaboration）两大新兴范式，并尖锐指出算法偏见、数据主权和劳动力社会经济影响等社会伦理挑战已成为其公平、可扩展应用的主要瓶颈。为此，作者提出了一个平衡技术进步与社会需求的战略性研发、部署与治理路线图。

　　

人工智能驱动的精准农业与智能作物管理

农业正处在满足全球粮食需求与应对气候资源压力的关键节点。人工智能（AI）作为颠覆性力量，通过数据分析、预测和自动化推动着“农业4.0”的到来。其核心应用是精准农业（Precision Agriculture, PA），这是一种基于田块内和田间变异性的管理策略，旨在实现“在正确的地点、正确的时间、以正确的量施用正确的投入”，从而提高效率并减少环境影响。

近年来，决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）整合多源数据（如土壤传感器、气象数据和无人机影像）与机器学习（Machine Learning, ML）/深度学习（Deep Learning, DL）算法，为优化投入提供了靶向建议。AI驱动的灌溉和施肥系统已能实现增产5–15%，同时节水25–40%、节肥30–40%。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）和预测分析被用于在不确定性下优化灌溉时机。此外，利用实时田间数据的AI变量速率技术（Variable-Rate Application, VRA）工具正在减少化学品使用和环境风险。

在病虫害和杂草识别管理方面，深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、YOLO变体以及更新的基于注意力的架构，正在彻底改变基于无人机或地面图像的自动化检测。最近的田间试验报告显示，此类系统在基准数据集上的准确率通常超过85%，F1分数高于0.80。轻量级模型现已可部署在移动设备上，实现实时田间诊断。视觉变换器（Vision Transformers, ViTs）和注意力机制进一步提高了在复杂光照和遮挡条件下的鲁棒性。整合了天气、物候学和历史侵染数据的预测性害虫爆发模型使得主动管理成为可能。能够精确区分作物与杂草的AI引导除草机器人，可以实施机械控制或超靶向化学喷洒，显著减少除草剂用量。

在作物产量预测方面，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）、CNN-循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）混合模型、门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）和变换器（Transformer）架构现已普遍用于利用多时相遥感、物联网（Internet of Things, IoT）和气候数据进行产量预测。将生物物理作物生长模型与机器学习相结合，进一步增强了预测的可解释性和鲁棒性。这些预测系统不仅对农场决策至关重要，也对粮食安全规划、商品贸易和保险开发具有重要意义。

主导与新兴的农业人工智能技术（2021–2024）

2021–2024年间的农业进步是由多样且快速发展的AI技术组合驱动的。监督算法如随机森林（Random Forests）和支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）仍然是作物分类和土壤养分预测等结构化任务的基础。无监督学习广泛用于将田间划分为管理区和传感器数据流中的实时异常检测。

深度学习是图像处理任务的核心。CNNs在基于图像的疾病检测和机器人收割中占据中心地位，ResNet和YOLOv5等模型的改进提高了鲁棒性。RNNs和LSTMs广泛用于产量预测等时间序列应用。ViTs在复杂图像分类和多模态融合方面日益受到重视。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）则用于数据增强以解决数据集不平衡问题。

计算机视觉（Computer Vision, CV）是基于图像自动化的支柱，在可变光照和遮挡下的检测准确性有显著提高。随着AI日益核心化，可解释人工智能（eXplainable AI, XAI）方法如SHAP和Grad-CAM被应用以增强模型透明度，建立农民信任。低功耗AI模型（Edge AI/TinyML）可直接部署在无人机和智能传感器等设备上，实现无需持续云连接的实时推理。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）除灌溉控制外，已用于田间机器人的自主导航、无人机蜂群协同授粉和喷洒以及市场策略优化。为应对数据主权担忧并利用分布式数据集，联邦学习（Federated Learning, FL）框架允许多个农场协作训练模型而无需共享原始数据。变换器架构的突破催生了能够处理文本、图像和时间序列的大型基础模型（Foundation Models），经农业领域数据微调后，可实现跨任务迁移。随着农场采用无人机、自主拖拉机和机器人车队，多智能体系统（Multi-Agent Systems）和群体智能（Swarm Intelligence）用于任务分配和协调。高保真数字孪生模型结合AI，允许研究人员在部署到物理世界之前安全地测试管理策略和训练RL智能体。

以人为本的社会技术农业系统的未来前沿

农业AI的演进正在超越解决离散问题，转向创建整体管理复杂性的集成智能系统。这一范式转变的最佳例证是两大趋同的前沿领域：农业数字孪生和在人与AI协作。

农业数字孪生：从虚拟模型到集成信息物理系统

数字孪生（Digital Twin, DT）是一个与物理系统同步演进的数据驱动的虚拟副本，为农场管理带来了变革性范式。DT不是静态模拟，而是一个动态的、活生生的模型，在物理农场与其数字副本之间创建连续的双向反馈循环，从而实现新水平的预测分析、场景测试和优化控制。

DT的实施依赖于多层架构中多项关键技术的集成。该架构从物理感知层开始，物联网传感器和遥感工具在此捕获实时数据流。数据通过网络通信层传输。最后，网络应用层使用AI更新虚拟模型、运行仿真并生成优化建议，然后反馈到物理系统中。应用涵盖农业全生命周期，从精准灌溉、灾害管理到牲畜健康监测。然而，广泛采用面临数据集成、缺乏标准化模型和农村连通性差等障碍。

将数字孪生的承诺转化为实践需要强大的传感和计算基础设施。环境传感器、摄像头和执行器的密集网络，结合边缘计算和云分析，可以捕获高分辨率的微气候数据，并在植物工厂中提供可操作的控制信号。公平部署DT的一个重大挑战在于其在资源匮乏环境下的适用性。为弥合这一差距，研究必须聚焦于“节俭数字化”，开发优先考虑成本效益和韧性的适应性DT架构，例如依赖免费卫星数据和间歇性移动数据收集融合的混合模型。

人机协作：从全自动化到增强智能

一个并行且 arguably 更具影响力的趋势正在出现：从全自动化转向人机协作（Human-AI Collaboration, HAC），即增强智能。这一范式将AI重新定义为人类专业知识的强大协作者，通过透明度建立信任，并增强农民的认知能力。

HAC存在于一个交互谱系上，从简单的协调到深度的协作团队。有效协作的关键推动因素是XAI。XAI技术使AI模型的“黑箱”变得透明和可解释，让农民能够理解系统提出建议的原因，从而培养信任并促进明智决策。HAC通过实用的人机回环（Human-in-the-Loop, HITL）架构实现。例如，遇到模糊障碍物的自主机器人可以请求人类进行快速标注，从而学习并安全前进。这种协作模式也扩展到数据整理，人类专家审查和纠正AI生成的标签，极大地加速了高质量训练数据的创建。

智能农业中的社会伦理要求

虽然AI在农业中的技术潜力巨大，但其实现取决于驾驭复杂的伦理、法律和社会影响（Ethical, Legal, and Social Implications, ELSI）格局。这些并非次要问题，而是设计、部署和治理可信赖且公平的农业系统的核心。

数据正义：超越可用性，走向主权与公平

数据是AI的命脉，但其在农业中的治理充满偏见、所有权和公平性挑战。关键的是，技术进步本身常常加剧这些问题。AI系统从数据中学习，如果数据反映历史偏见，系统将继承并往往放大这些偏见。用于训练农业AI模型的大量数据源自全球北方的大型农场，这意味着算法对于小农或不同农业生态区的农民可能表现不佳。这可能表现为有偏见的投入建议、歧视性的信用评分模型或使小生产者处于不利地位的市场平台，从而延续劣势循环。

其基础是数据主权问题。当前，农民常常在一种有时被称为“数字殖民主义”的榨取模式下，将数据控制权让渡给大型技术提供商。因此，建立农民数据主权至关重要。新兴的去中心化技术，如基于区块链的平台，为透明的数据共享协议和微支付提供了潜在机制，确保从聚合数据中产生的价值能够直接返还给生产者。

数据正义的另一个关键维度是小农包容性。迄今为止的大多数AI应用都是为全球北方大型资本密集型农场开发和测试的，很少考虑小农和土著农民的需求与限制。成功的倡议表明，尊重当地背景的有效性。因此，负责任的AI创新必须整合文化敏感性和参与式设计。

劳工与生计：自动化与公正转型的需要

AI驱动的自动化为劳动力短缺提供了解决方案，并能消除危险的农活，但它也对体力劳动者构成了重大的失业威胁，这可能摧毁农村经济。虽然会创造新的、技能要求更高的岗位，但数量可能不及被淘汰的岗位。

为应对此问题，“公正转型”（Just Transition）的理念必须融入农业政策。应用此框架需要跨四个相互依存支柱的具体、多利益相关方行动。这包括包容性的社会对话，确保农场工人和边缘化社区积极参与塑造自动化政策。对技能和再培训的稳健投资必须聚焦于新兴角色的职业培训，而不仅仅是基础数字扫盲。强大的社会安全网对于支持流离失所的劳动者至关重要。最后，需要有针对性的区域发展来培育替代性经济机会，从而多样化农村生计。

治理与信任：构建负责任的AI生态系统

数据正义和劳动力影响的挑战凸显了建立全面治理框架的必要性。信任是采用的基石；农民不会接受他们认为不公平或具有剥削性的技术。

有效的治理需要转向多利益相关方模式，在多样化的行动者之间分配责任，而不是仅仅依赖中央政府的监管。这种方法应积极吸纳农民组织、技术开发者、公民社会和国际机构参与。在缺乏具有约束力的全球标准的情况下，潜在的执法机制包括由独立第三方进行强制性算法审计、建立农业“伦理AI”认证体系以及利用贸易协定来激励遵守负责任创新原则。

结论与战略路线图

2021年至2024年初，AI作为一项成熟技术在农业中的地位已经巩固。然而，这篇综述认为，创新轨迹正处于一个关键的拐点。AI的成功和公平推广不再主要是一个技术挑战，而是一个社会技术挑战，即如何负责任地将这些强大工具整合到复杂的人类和生态系统中。农业数字孪生和人机协作等新兴前沿体现了这一必要的转变。然而，若不直面算法偏见、数据主权和劳动力流离失所等深刻的社会伦理要求——这些现在已成为进展的主要瓶颈——它们的潜力就无法实现。

迈向智能、可持续农业的成功转型需要 concerted、多利益相关方的努力，并以责任、公平和以人为本的设计原则为指导。这需要一个涵盖研发、技术开发与部署以及政策与治理的战略路线图。

研发议程应优先考虑以人为本的AI，将重点从算法准确性转向可解释性、用户信任和认知工效学。必须资助跨学科研究，量化AI采纳对社会经济的影响。开放数据标准和协议的开发对于互操作性至关重要。未来研究应探索将多组学数据与传统农艺传感相结合。

在技术开发与部署方面，必须采用以人为本的设计，与不同农民共同设计AI工具。创新需要考虑公平性和可及性，开发低成本的解决方案和包容性的商业模式。技术提供商应通过去中心化架构和参与式数据治理模型，承诺建立赋能农民的数据共享框架。数字孪生和仿真生态系统的商业化部署需要模块化、可互操作的平台。

政策与治理议程需要建立明确的数据治理法律框架，明确数据所有权和许可协议。政府和产业应投资于技能再培训和强大的社会安全网，以支持公正转型。公共-私营伙伴关系对于投资农村宽带和数字扫盲计划至关重要。最后，应促进跨境合作与知识共享，以应对全球农业挑战。