《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：AI- and Robotics-Driven Reconfiguration of a Traditional Industry: Business Model Innovation in Agriculture 4.0
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农业4.0正在将数字工具——尤其是人工智能（AI）与机器人技术——引入农业。更重要的是，它正在重塑全球最传统的产业之一；这一部门在历史上深深植根于体力劳动、默会知识、家族价值观、以产品为中心的交换方式以及高度沉积的社会实践。AI、机器人、互联机械与数据基础设施
农业4.0正在将数字工具——尤其是人工智能（AI）与机器人技术——引入农业。更重要的是，它正在重塑全球最传统的产业之一；这一部门在历史上深深植根于体力劳动、默会知识、家族价值观、以产品为中心的交换方式以及高度沉积的社会实践。AI、机器人、互联机械与数据基础设施正在挑战这些基础，它们推动农业工作从依赖人工观察、经验性判断与田间执行，转向依赖算法监测、自动化推荐以及日益自主化的运作。
基于商业模式理论，这项概念性研究解释了农业4.0如何推动农业从历史嵌入式、以硬件为中心的安排，转向由数据驱动、以服务为基础及由平台编排的价值创造、价值传递与价值获取模式。研究人员构建了一个整合性框架与一组命题，明确指出六项核心转型：数据驱动型商业模式的兴起、持续性的商业模式试验、通过平台实现的战略再校准、经常性与结果导向的收入逻辑、平台赋能扩张与平台依赖的双重性，以及在开放与控制之间寻求平衡的治理挑战。
通过将农业4.0理论化为传统产业的商业模式转型，本研究推进了关于数字化转型、平台生态系统、商业模式创新与社会—技术颠覆的研究。该框架表明，传统部门中的颠覆并不仅仅依赖更优越的技术或经济前景。只有当新型组织安排被接受为既有实践、身份认同与部门逻辑的合法替代方案时，这种颠覆才真正获得力量。
该文发表于《TECHNOLOGY IN SOCIETY》，是一篇以概念建构为核心的理论研究，聚焦人工智能（AI）与机器人技术如何在农业4.0情境下推动传统农业产业的商业模式重构。文章的研究背景在于，农业长期以来建立在体力劳动、默会知识、农户经验判断、地方性实践以及社会嵌入式组织逻辑之上，具有明显的产品中心和硬件中心特征。然而，随着传感器、互联设备、云计算、机器学习、计算机视觉和农业机器人不断渗透到农业生产体系，农业已不再仅仅发生技术升级，而是出现了价值创造、价值传递和价值获取方式的系统性变革。现有研究虽然已关注AI赋能转型、精准农业与智慧农业，但对于AI与机器人究竟如何重塑传统产业中的商业模式结构，尤其是如何改变活动系统、平台治理、收益逻辑与生态系统协调机制，仍缺乏系统解释。因此，研究人员提出核心问题：农业4.0究竟如何重塑商业模式创新。
围绕这一问题，研究人员并未进行实证检验，而是运用商业模式理论开展整合性概念分析。文章指出，农业4.0的关键意义不只在于提高精准性、时效性与资源效率，更在于推动农业从“以产品和设备销售为核心”的线性逻辑，转向“以数据、服务和平台为核心”的生态系统逻辑。AI、机器人、互联机械以及数据基础设施共同作用，使农业作业由依赖农民个人经验和现场判断的模式，逐步转向由算法分析、自动化执行、持续反馈和跨季节学习支持的运行模式。在这种转型中，数据成为战略性资源，软件与分析能力的重要性持续上升，而硬件本身不再是唯一竞争优势来源。研究人员进一步指出，农业4.0中的商业模式变革主要沿着服务化（servitization）与平台化（platformization）两条路径展开：前者将机械设备与数据分析、维护、远程支持和结果导向服务结合起来；后者则通过平台基础设施重组农业生态系统，使不同参与者围绕接口、标准、数据治理与协同规则展开持续互动。
文章采用的主要技术方法可以概括为三类。第一，基于价值创造—价值传递—价值获取框架，对农业4.0中商业模式的核心构成要素进行概念拆解。第二，结合活动系统视角，从活动内容、活动结构和活动治理三个维度分析AI、机器人、平台与数据基础设施如何重组农业企业及其合作伙伴之间的相互依赖关系。第三，进一步引入平台生态系统与平台治理研究，对服务化、平台化、互操作性、网络效应、锁定效应以及开放—控制张力进行综合理论建构。本文不涉及样本队列研究，属于纯概念性论文。
在研究结果部分，文章首先在“2.1 Agriculture 4.0: Reshaping Agricultural Systems”中指出，农业4.0以机器学习、计算机视觉、机器人和传感器基础设施为技术核心，通过实时数据采集、预测分析、远程诊断和自动化操作，重塑农业生产系统。研究人员据此认为，农业4.0不是单点工具创新，而是将农业由经验驱动、社会嵌入式的传统生产体系，转向数据驱动、自主化和自适应的精准农业体系，并为新型商业模式创造空间。
在“2.2 Business Model Architecture and Design”中，文章界定了商业模式的三项核心维度：价值创造、价值传递与价值获取，并强调商业模式并非静态结构，而是必须与组织能力、管理体系及外部环境相匹配的动态要素组合。借助活动系统视角，研究人员说明商业模式创新不仅涉及企业内部资源配置，也涉及跨组织活动内容、结构与治理方式的重新设计。这一部分为后文分析农业4.0中的商业模式重构奠定了理论基础。
在“2.3 Business Models and the Servitization and Platformization Trends”中，研究人员总结了服务化与平台化两大趋势。服务化体现为企业从单纯销售产品，逐渐转向维护合同、运营服务乃至结果导向型服务；平台化则体现为经济活动、社会关系与治理结构越来越围绕数字平台展开。研究人员由此指出，农业4.0中的商业模式创新既表现为产品—服务系统（product-service system）的扩展，也表现为多边平台、互联生态和补充者协同创新机制的兴起。
在“3.1 Agriculture OEM based Business Model Innovation”中，文章重点分析农业原始设备制造商（OEM）在农业4.0中的转型。研究人员指出，在传统OEM商业模式中，价值创造主要依赖工程设计、制造能力、设备性能与耐用性；而在农业4.0中，传感器、连接性与分析能力使机械设备转变为数据生成资产，AI功能则将田间差异转化为可操作的智能。由此，价值创造从硬件质量优势转向“设备+软件+数据+农学知识”的整合能力。与此同时，价值传递也从一次性交易、经销商支持与故障维修，转向覆盖设备全生命周期的持续性服务，包括远程诊断、软件更新、性能监测、用户支持与可激活数字功能。价值获取则从设备销售、零部件与维修收入，转向订阅制、许可收费、按使用付费（pay-per-use）和服务合同等经常性收入模式。研究人员特别指出，设备即服务（Equipment-as-a-Service）、按使用付费模式、订阅模式和结果导向模式，构成农业4.0中最具代表性的收益重构路径。这一分析得出的结论是：农业4.0并非简单为硬件增加数字功能，而是通过重组活动系统，使制造商、经销商、平台与补充者共同嵌入持续服务与数据治理体系之中。
在“3.2 Agriculture 4.0 Innovation Platforms”中，文章进一步讨论创新平台。研究人员指出，大型科技企业、农业科技初创企业以及既有农业龙头企业正共同塑造农业4.0的平台生态。云基础设施、AI能力与农业数据分析工具被嵌入农业管理与决策支持系统之中，促使平台成为创新组织与价值创造的关键枢纽。初创企业可围绕既有平台开发模块化应用与专业化服务，而平台所有者则通过吸纳这些补充性创新，推动更大范围的架构性商业模式创新。研究人员据此认为，创新平台既是模块化创新的承载器，也是推动整个农业生态系统发生深层变革的结构锚点。
在讨论部分的“4.1 Integrated Platforms in Agriculture 4.0”中，文章提出命题1至命题3。命题1认为，AI与机器人技术在农业中的持续整合，推动了数据驱动型商业模式的兴起。命题2认为，农业4.0所带来的分层式转型，会刺激持续性的商业模式试验。命题3指出，能够围绕整合性平台活动系统重新配置商业模式要素的企业，将强化其战略地位；反之，仍然聚焦硬件的企业则可能在由软件、数据与生态编排主导的竞争中失去优势。这部分的核心结论是，农业4.0中的竞争优势越来越取决于平台生态编排能力，而非孤立产品创新。
在“4.2 Platformization: Blessing and Curse”中，文章提出命题4与命题5。命题4指出，农业4.0正在将价值获取机制推向订阅制、按使用付费与结果导向安排，使收入模型从间歇性的硬件销售转向经常性的、数据赋能的收益流。命题5则强调，农业4.0中的平台化具有“双重动态”：一方面平台促进生态系统赋能，带来效率提升、模块化创新与更灵活的能力获取；另一方面平台也强化依赖关系，使农民和初创企业在数据、接口、标准与治理条件上受制于平台所有者。研究人员据此强调，平台化既是机会，也是风险源，它在创造协同价值的同时，也加剧了锁定、议价能力下降、数据所有权不清与治理不对称等问题。
在“4.3 Platform Economics and Platform Governance”中，文章提出命题6，指出企业必须在开放性与控制权之间保持平衡，才能在支持采用、创新与价值共创的同时维持竞争优势。研究人员认为，农业平台本质上是具有强网络效应、规模经济与中心化接口治理特征的多边市场。开放、互操作的平台有利于吸引补充者、促进跨品牌协作并降低采用门槛，但过度开放可能削弱平台所有者对数据、算法、接口和客户关系的收益占有能力；而封闭或强控制的平台虽然能够提高价值攫取与质量控制能力，却可能压缩创新空间、限制互操作性并削弱农民长期自主性。因此，互操作标准、接口规则、数据访问安排、补充者政策以及可解释人工智能（explainable AI）要求，成为治理这一张力的关键工具。
文章的讨论部分总体强调，农业4.0所引发的并不是单纯的技术采用问题，而是一个关于价值、权力、自主性和治理如何在农业生态系统中重新分配的问题。研究人员指出，平台在农业中同时扮演赋能者与守门人的双重角色，这使得商业模式设计不再仅是企业内部的经济决策，而是涉及不同参与者利益关系、协作规则与社会可接受性的系统性安排。论文特别强调，传统产业中的数字颠覆只有在新的组织安排被视为正当、可接受且适配既有行业逻辑时，才可能真正扩散并形成稳定秩序。
研究结论部分可以译述如下：农业4.0最恰当的理解方式不是一次技术升级，而是农业商业模式的系统性重组。人工智能（AI）、机器人技术与数字平台正推动这一产业从以产品为中心、深植于历史社会—技术实践中的模式，转向由数据驱动、以服务为基础、由平台中介的价值架构。在这一转型中，竞争优势越来越来源于对互联机械、软件、分析工具以及补充性参与者构成的生态系统进行编排，而不再单纯依赖硬件本身。然而，这一转型具有深刻的双重性。推动创新、互操作性与经常性价值创造的平台，同时也强化了对数据、接口与生态参与的控制。因此，农业4.0在拓展新型价值创造机会的同时，也加剧了对依赖、锁定效应与治理问题的关注。该研究提出了一个概念框架，解释服务化与平台化如何共同重塑农业中的价值创造、价值传递与价值获取，并指出农业4.0的核心挑战不仅是技术采用，更在于如何设计商业模式与治理安排，以决定价值、权力与自主性在农业生态系统中的分配方式。这一框架也为理解新兴技术如何围绕生态系统、服务、平台与数据控制机制重组传统产业提供了分析模板。
