伪迹陷阱：数字农业研究为何总是脱离田间实际

《Agriculture》：The Artefact Trap: Why Digital Agriculture Research Keeps Missing the Field

　　**摘要**数字农业（传感器、物联网、机器学习、机器人、数字孪生）过去十五年来一直依靠大规模投资得以维持，并承诺实现更高产、更精准、更可持续的农业，然而尽管科研产出充沛，其推广仍然参差不齐，系统性影响也十分有限。主流解释将这一现象视为扩散方面的不足，主张加强农民培训、提供咨询支持和补贴；然而，这种解读本身并未审视研究的结构，也无法单独解释为何各代技术之间所宣称与实际交付之间的性能差距始终存在。我们认为，除了扩散端和需求端的因素之外，这一悖论还包含一个上游的、尚未被充分认知的组成部分：研究设计偏向技术载体而非保障功能。本文运用斯塔赫尔（Stahel）的性能经济框架及产品服务系统（Product-Service Systems）相关文献，为这一补充性解读构建论证。本文提出四项贡献：其一，提出一种功能的三分类型学（服务功能、规范功能和过程功能），并以层级方式加以阐述，解释了为何仅以规范功能为中心的研究无法保证服务功能的实现；其二，对当前研究进行了描述，按照本文所发展的解读，当前研究存在三种累积性偏倚和三个盲点，包括数据治理问题以及社会科学的代表性不足；其三，提出一个四轴重新定向议程；其四，通过指明农创新系统（Agricultural Innovation Systems）、负责任研究与创新（Responsible Research and Innovation）以及任务导向型研究在这些功能层级上所作的规定性不足，将本框架与上述框架加以区分。