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本文基于美国中西部及邻近地区247份农民调查数据，系统分析了数字农业技术采纳现状。研究发现，93%的受访者使用数字技术，其中自动导航（auto-guidance）和产量制图（yield mapping）长期（>10年）采纳率最高（59%、56%）。经济收益是主要驱动因素（36%），而成本效益失衡（31%）和小规模农场（16%）构成关键障碍。研究强调需通过参与式设计弥合技术开发与农户需求间的差距，为可持续集约化提供实证依据。
引言：现代农业面临生产力提升与环境足迹削减的双重挑战，数字农业作为可持续集约化的关键工具，通过精准地图、遥感、人工智能（AI）及决策支持系统实现资源优化配置。然而，美国农业部数据显示约50%农民未采纳精准农业技术，凸显技术开发者与使用者间的脱节。本研究聚焦美国中西部及邻近地区，旨在厘清数字技术采纳程度、农民感知的效益与障碍，以及技术应对的生产挑战。
材料与方法：研究于2024年11月至2025年3月开展，通过扩展专业人员分发问卷，覆盖中西部9个州。问卷设计基于文献综述，涵盖人口统计学、农场特征、技术效益与障碍等维度。数据经R软件（版本4.2.3）清洗后，采用描述性统计与卡方检验（Pearson's χ2）分析关联性，长期采纳定义为至少一项技术使用>10年。
结果：
农民与农场特征
受访者平均年龄51±15岁，44%拥有农业学士学位。农场规模以811–2023公顷为主（28%），土地租赁比例达77%，灌溉农田仅占26%，38%从事商品畜牧业。
数字技术使用模式
93%农民使用数字技术，自动导航（86%）和产量制图（83%）采纳率最高。技术使用时长分析显示，自动导航（59%）与产量制图（56%）的长期用户占比显著，而传感器技术非使用者达37%。技术获取途径以自有设备为主（45%），服务咨询占比14%–17%。
感知效益
经济效益是首要驱动因素（36%），输入优化（18%）与生产力提升（16%）次之。环境效益在第三优先级中凸显（16%）。75%以上农民认可技术带来的环境与经济优势，但对AI参与决策的态度分化，42%持中立或否定态度。56%农民利用变量施肥技术（VRT）实现资源保护，其中25%预期肥料减量10%–14%。
管理决策调整
87%农民依据数字工具调整决策，养分管理策略为首要应用领域（47%），变量播种（17%）和品种选择（13%）次之。数字技术显著影响精准农业实践。
采纳障碍与生产挑战
57%农民在技术整合中遇阻，成本效益失衡（34%）和小农场规模（17%）是主要障碍。长期用户更关注技术更新速度与设备兼容性，而新用户更担忧信息缺失。肥料效率（27%）、病虫害管理（18%）和水资源管理（13%）是农民期望数字技术解决的核心问题。
长期采纳关联因素
农场规模与长期采纳正相关（p<0.05），土地租赁比例呈负相关但未达显著性。教育水平、年龄等因素无显著差异。
讨论：
自动导航技术的普及印证了罗杰斯的创新扩散理论，其发展受GPS技术民用化推动，从早期使用者迅速扩展为主流技术。然而，如土壤传感等复杂技术需高强度信息处理，导致“数字疲劳”。农民虽认可环境效益，但经济考量仍主导决策，暗示可持续性需通过操作性问题（如肥料减量）间接实现。成本障碍对小规模农场尤为突出，反映当前技术开发中的规模经济偏好。需通过参与式设计构建实践社区，将农民经验融入技术迭代。
结论：
数字农业在美国中西部呈现差异化采纳格局，成熟技术如自动导航已深度整合，而AI工具等仍需验证实用性。经济维度是农民决策的核心，环境效益为附属驱动。未来技术开发需侧重成本可及性、设备兼容性与农场异质性，以推动包容性数字转型。
