摘要
人工智能正在越来越多地被应用于农业领域，以助力数据驱动的决策制定、提升生产力并优化资源管理。尽管小规模农户生产的粮食在全世界占比很大，但他们往往面临资源限制，这类技术或许能为他们带来显著益处。然而，目前尚不清楚人工智能研究在多大程度上满足了小规模农业系统的需求，以及农民与人工智能工具的实际互动情况如何。本研究通过系统性的文献综述，探讨了人工智能在小规模农业中的应用、影响及面临的挑战。该综述遵循PRISMA 2020指南，采用结构化方法，通过Web of Science、Scopus和EBSCOhost数据库筛选分析了182项研究。分析结果显示，2020年后相关研究成果数量迅速增加，研究主要集中在非洲和亚洲地区。大多数研究聚焦于植物病害检测、作物产量预测、作物分类和环境监测等人工智能技术应用，通常会用到机器学习和深度学习技术。不过，只有少数研究关注农民与人工智能系统的直接互动，包括技术的采用情况、农民对技术的认知以及实际使用体验。这种失衡状况表明，现有研究仍以技术为核心，而非以农民需求为出发点。综述指出了若干重要的研究空白，尤其是在农民参与度、综合农业管理应用以及将人工智能原型转化为可推广的解决方案方面。未来的研究应注重采用参与式方法以及贴合实际需求的人工智能系统，从而确保技术进步能够真正为小规模农户和可持续农业发展提供支持。
