综述：人工智能在为农民提供可持续生计方面的价值、挑战及策略

智能农业中的AI技术对农民可持续生计的影响及策略研究。本文基于可持续生计框架（SLF），通过分析129篇文献，系统探讨了AI在提升农民自然、人力、社会、物理和金融资本中的作用，提出针对性策略与治理框架，强调农民中心视角和多方协作的重要性。

　　
人工智能技术赋能农民可持续生计的系统性研究

一、研究背景与核心框架
全球农业正经历智能化转型，人工智能（AI）在精准农业、生产优化、风险管理等领域展现出显著价值。然而，现有研究多聚焦于技术对农业生产效率的提升，忽视了AI对农民生计系统的多维影响。本研究创新性地引入可持续生计框架（SLF），从自然、人力、社会、物理和金融五个维度系统解析AI技术的作用机制与潜在风险。

二、AI赋能农民生计的核心价值
1. 自然资本提升
AI通过实时环境监测系统优化土地管理，实现精准灌溉与施肥。例如，基于机器学习的灌溉算法可减少20%的水资源浪费（Qazi et al., 2022），而计算机视觉技术辅助的病虫害识别系统使诊断效率提升40%（Trivedi et al., 2021）。气候预测模型帮助农民提前72小时预警极端天气，降低作物损失率达35%（Ferraris et al., 2023）。

2. 人力资本强化
智能决策支持系统显著提升农民的农业管理能力。实验数据显示，使用AI工具的农户在作物产量预测准确率上提高58%（Chang et al., 2021），同时节省约30%的劳动时间。语音交互界面使低教育水平农户也能有效使用智能设备（Lezoche et al., 2020）。

3. 社会资本拓展
AI平台构建了新型农业社交网络，典型案例如巴西咖啡种植户通过AI协同平台形成2000人规模的互助网络，降低采购成本25%（Palacio et al., 2024）。区块链技术保障的溯源系统使农户与城市消费者建立直接连接，某试验田区的溢价收益达40%。

4. 物理资本升级
智能农机装备的普及率年增长23%（Yang et al., 2024），无人机播种系统使单机作业效率提升15倍。智能温室通过物联网技术实现环境参数自动调控，番茄产量提高至传统种植的2.3倍（Zhou et al., 2022）。

5. 金融资本优化
AI风控模型使农村小额贷款审批通过率从18%提升至67%（Chai et al., 2025b）。区块链支持的供应链金融系统，使云南咖啡农户的贷款额度平均增加4.2倍（Zhang et al., 2021）。

三、技术应用的现实挑战
1. 环境适应性困境
全球超过60%的AI农业系统在复杂生态条件下出现决策偏差，如印度旁遮普邦的AI灌溉系统在土壤盐碱化时预测误差达42%（Khalifeh et al., 2025）。非洲萨赫勒地区的AI植保系统因虫害谱系变化导致识别准确率下降37%（Dahane et al., 2022）。

2. 数字鸿沟加剧
发展中国家农村地区的AI工具使用率仅为城市居民的1/5（Wagle et al., 2020）。语言障碍使83%的智能农机设备无法适配非英语国家市场（Gupta et al., 2020）。

3. 商业生态失衡
头部农业科技企业占据78%的AI市场份额（Sauvagerd et al., 2024），形成技术垄断。某跨国企业控制的AI种植平台导致小农户地租成本上涨120%（Barrett & Rose, 2022）。

4. 风险管控缺口
现有农业保险覆盖AI相关风险的不足5%，如算法误判导致的农药过量使用，造成年均3.2亿美元的环境损失（Gupta et al., 2020）。

5. 基础设施滞后
全球40%的农业AI应用因电力中断或网络不稳定失效（Delfani et al., 2024）。东南亚某稻作区的智能灌溉系统因电压不稳故障率达63%（Gonzalez Perea et al., 2019）。

四、系统化解决方案
1. 技术适配创新
开发模块化AI工具包，如非洲适应版智能农机（AAAI-2025）集成本地作物数据库和气候模型，使肯尼亚咖啡农户产量提升28%。采用边缘计算技术降低70%的云端依赖（Guebsi et al., 2024）。

2. 能力建设体系
建立三级培训网络：省级AI技术中心（年培训容量50万人次）、县级实践基地（每个覆盖3-5个乡镇）、村级助农驿站。墨西哥农业部的试点项目显示，经过120小时系统培训的农户，AI工具使用效率提升65%（Wang et al., 2025）。

3. 多方协同治理
构建"政府-企业-农户"铁三角治理模型：日本农协主导的AI应用委员会（含12个行业组织）使技术推广成本降低40%。欧盟推行的"数字农盟"计划，通过合作社形式整合85%的小农户资源（Orimoloye et al., 2022）。

4. 经济保障机制
发展AI保险产品组合：技术误操作险（年费2美元/亩）、数据泄露险（覆盖95%的隐私风险）、收入波动险（对冲价格波动风险）。巴西试点的农业AI综合保险使农户风险承受力提升3倍（Chandra et al., 2024）。

5. 基础设施升级
实施"数字新基建"战略：包括5G基站建设（目标每平方公里覆盖3个基站）、太阳能微电网（满足80%的离网需求）、低功耗AI终端（能耗降低60%）。中国"东数西算"工程已为西北5省区部署智能农业专网（Kruk et al., 2021）。

五、未来发展方向
1. 跨文化适应性研究
需建立包含200种作物生长模型、50种土壤类型数据库、12类气候带的全球AI农业知识图谱（Baraka et al., 2025）。

2. 代际传承创新
开发"数字孙辈"计划，通过年轻一代的AI技能传承，预计可使农村数字鸿沟缩小45%（Kavga et al., 2021）。

3. 伦理治理体系
构建包含算法审计（年审频次≥2次）、数据主权（农户保留70%数据所有权）、责任追溯（区块链存证）的三位一体治理框架（Spanaki et al., 2022）。

4. 区域定制化发展
非洲需重点突破低成本传感器（目标成本≤$50）、耐旱AI模型；亚洲侧重垂直农业系统开发；欧洲重点构建碳交易AI接口（Sai et al., 2025）。

5. 可持续发展评估
建立包含5个一级指标（技术渗透、经济增益、生态影响、社会公平、系统韧性）、18个二级指标的评估体系，设置AI技术应用的生态阈值（≤15%耕地面积）。

本研究通过129篇高质量文献的系统性分析，揭示了AI技术赋能农民生计的五大路径与四大约束。实践表明，当AI应用深度融入可持续生计框架时，可使农户综合生计资本指数提升42-58%。未来需特别关注技术伦理、数字包容、生态可持续三大维度，构建AI赋能农业的全球治理范式。