从“手指点击”到“人机对话”，人工智能正以更低门槛、更高效率的方式融入中国乡村，为超过3亿农村网民提供普惠便捷的数字服务。

当前，我国已建成覆盖城乡的数字基础设施，农村地区网民规模超过3亿人，数字技术逐步融入乡村生产、生活与治理，数字乡村建设取得阶段性成效。

近年来，大模型技术取得突破，催生以智能体和智能终端为载体的全新人工智能应用范式。 其优势在于能够通过预测需求、主动响应、过程伴随，让技术真正围绕人、适配人、服务人。

01 农业数据瓶颈的破解之道

传统农业数字化转型面临数据稀缺的挑战。针对农业数据稀缺、数据标注困难等问题，人工智能技术可自主生成高质量作物表型图像、病虫害样本及环境数据，构建和扩充农业数据集。

智能体通过任务拆解、主动学习和快速迭代，将分散的田间经验转化为可量化、可迁移的智能决策模型，实现农艺知识在不同地域和作物种类间的有效迁移复用。

相较于传统路径，这种新模式可显著提升资源利用效率、缩短迭代周期、降低数据获取与处理成本。 在山东泰安的“智慧养殖监控”系统中，AI视频分析平台能自动识别牲畜异常行为、环境变化等风险，让养殖场人力巡检成本减少50%。

02 数字服务门槛的大幅降低

随着交互范式从“手指点击”逐步演进为基于“人机对话”的智能交互，农村居民通过口语化提问，即可便捷获取技术指导、医疗咨询、教育资源等服务，大幅降低数字技能门槛。

在浙江、江苏等地的乡村，人工智能辅助诊断的应用一定程度上缓解了当地医疗压力。 生成式人工智能教育平台在贵州、云南的探索，拓展了优质教育资源覆盖范围。

广西三江侗族自治县平流村的村民已经开始体验这种变化。在村里的AI课堂上，200多名村民拿着手机学习使用AI工具解决实际问题：“怎么拓展水果销路？”“稻叶长斑用什么药？”这些问题都能通过AI工具迅速获得答案。

03 城乡数字鸿沟的现实挑战

与服务业、工业及城市地区相比，农业农村的数字化水平仍然存在客观差距，城乡数字鸿沟依然突出。

如果继续沿袭传统的大规模数据先行积累、高成本投入建设路径，乡村在数字化发展进程中不仅难以实现有效追赶，甚至面临差距进一步拉大的风险。

当前数字乡村建设面临多重挑战。技术适配性不足，城市成熟的智能算法难以适配乡村复杂多变的自然条件；资金和人才等要素存在约束，数智设备购置、系统维护成本较高；不同地区、不同群体间仍存在“数字鸿沟”。

04 多维度协同推进体系的构建

为把握人工智能重塑乡村发展格局的机遇，需要构建多维度协同推进体系。

统筹政策引领是关键。需要紧密对接国家“人工智能+”行动部署，统筹推动重大任务、重大工程在数字乡村领域的精准落地。 科学合理统筹地方实际、产业优势、发展目标与发展路径，因地制宜利用人工智能技术助推数字乡村提档升级。

坚持场景牵引同样重要。应当在作物育种、粮食安全、教育医疗、灾害防治、乡村治理等领域打造“样板间”。 湖南益阳再生稻无人化农场通过“农机+农艺+智能”融合技术，2023年实现亩产达1265.28公斤，刷新了再生稻单产纪录。

牢筑基础底座是基础保障。要支持农业龙头企业联合科技型企业、科研院所强化基础语料库和高质量数据集建设。 同时推进农村地区5G网络和千兆光网建设，加快农村基础设施数智化改造。

强化生态建设是长久之策。需要鼓励高校设立涉农人工智能交叉学科，着力培养乡村高技能人才。 建设一批扎根乡土的人工智能产业孵化器，引导技术、人才与资源向乡村集聚，为数字乡村建设持续注入动能。

在四川蒲江的“数字果园”，AI物联网监测系统实现从果树生长到采摘分拣的全流程数字化管理，农产品均价较传统种植高出30%以上。 在山西晋中，智能垃圾分类屋通过人脸识别与积分系统，让村民垃圾分类参与率达98%，垃圾外运量下降41%。

人工智能赋能数字乡村建设，不仅是一场技术变革，更是推动乡村全面振兴的战略选择。随着人工智能技术与乡村生产、生活、治理的深度融合，广袤乡村正迎来前所未有的发展机遇。