8月16日，湖南大学AI下乡小分队在村干部陪同下继续深入湘潭县石潭镇同庆村，聚焦村内规模化农业生产体系，专项走访调研种粮大户、村级供销社两大核心农业经营主体，从规模化种植、统一农事管理、机械化作业层面，深度探查农业发展中人工智能技术的应用现状、空白短板与发展潜力，进一步完善乡村农业数字化调研样本。

土地流转聚合力，构建传统规模化农事体系

同庆村作为当地万亩良田示范村，已形成成熟的现代化农业经营模式。为解决农村土地零散、散户种植效率低、年轻劳动力外流严重的乡村痛点，村内推行土地集中流转机制，将村民零散土地统一整合、规范流转，集中交由村内七户种粮大户统一规模化经营。在农事管理体系上，供销社完成全村规模化农田的统一生产调度。从犁田翻耕、播种插秧、田间管护到收割归仓，全套农事时间节点、作业安排，均由供销社工作人员结合本土数十年农耕经验，并参照政府涉农指导信息统一研判、部署和推进，形成了一套成熟稳定的传统规模化农事管理体系。

图为同庆村农业经营所获荣誉。郭苏莹 供图

“机械强、智能弱”，规模化农业数字化存在短板

依托万亩良田建设优势，村内农业机械化、自动化硬件水平较高。目前村内插秧机、大型收割机、农田无人机洒药设备、粮食大型烘干设备一应俱全。但调研发现，机械化的背后，存在明显的“机械强、智能弱”问题，AI数字化技术在规模化农业生产中几乎处于空白状态，智能化升级空间巨大。当前村内农事作业仅停留在机械设备自动化层面，AI航拍巡田、AI土壤肥力检测、智能长势分析、产量智能预估等数字化技术均未落地应用，并且在农作物日常管护与病害防治方面，村内依旧延续传统农耕模式。田间长势观察、病虫害预估判别、农田水肥管理等，主要依靠种粮大户的世代农耕经验，辅以乡镇农业技术特派员的实地指导。即便是产量预估、病害范围判定等需要精准数据支撑的关键环节，村内至今仍沿用传统抽样估测法，依靠局部样本推演整体情况，这样的方法数据误差大、预判精度有限，存在明显的经验局限性。

图为团队正与工作人员交流了解农业情况。田安平 供图

技术破局契机：AI弥合理论标准与乡土经验鸿沟

走访中队员捕捉到一个核心行业痛点：专业理论体系与乡土农耕经验存在断层。农业院校、科研机构的标准化种植理论和具体管护方案，偏向通用性、标准化；而农户代代传承的因地制宜种养经验，更贴合本地水土、气候、田块特性，二者时常出现适配偏差，理论落地水土不服、经验操作缺乏科学依据，长期以来难以融合统一。而人工智能恰好可以填补这一空白，通过大数据整合专业理论、本土气候数据、历年农事经验，形成适配同庆村本土良田的科学化、本土化、精准化种植方案，有效化解理论与经验的矛盾。

图为工作人员正在向队员阐述农业实际痛点。郭苏莹 供图

观念桎梏凸显：中老年经营主体存在AI自我排斥

此外，本次调研进一步印证了课题研究中的农户AI自我排斥、认知排斥机制。村内七户种粮大户及一线农事经营者，多为中老年群体。该群体深耕农田数十年，高度信赖自身积累的农耕经验，形成了固化的农事生产思维。面对全新的AI智能检测、智能研判、智能决策工具，经营主体主观意愿薄弱，习惯于“靠天吃饭、凭经验种地”，不愿主动尝试新技术、新模式。在他们的认知中，传统经验足够稳妥可靠，无需借助智能技术辅助生产，形成了显著的自我排斥心理，成为规模化农业AI升级的最大主观阻碍。

图为农户向队员阐释其对于AI助农的认知。郭苏莹 供图

销售端有待升级：数字工具蕴藏经营增收潜力

在农产品经营和销售层面，同庆村农业依旧依赖传统模式。农户、种粮大户对市场行情的判断，完全依靠往年经验、邻里口传，缺乏大数据支撑的市场预判；销售端更多的是走传统的固定销路，即依赖固定销售渠道：“回头客”承包了绝大多数销量，线上销售渠道也有待开辟。而AI技术可整合粮食市场价格走势、供需数据、季节行情等信息，为农户提供精准销售决策，帮助种植主体错峰销售、优价销售，有效降低经营风险、提升种植收益，数字化赋能空间广阔。

调研复盘总结，探寻规模化农业智能助农路径

本次针对种粮大户与供销社的专项调研，让团队完成了从“散户小农视角”到“规模化产业视角”的调研升级。队员清晰地掌握了示范村机械化成熟、智能化滞后、经验化主导、数字化空白的产业特征，明确了乡村规模化农业中AI落地的现实困境与巨大潜力。下一步，小分队将结合规模化农业调研数据，对比普通散户调研样本，进一步梳理乡村不同经营主体的AI排斥差异，针对性探索适配规模化良田的智能助农方案，以专业调研为数字农业、智慧“三农”发展提供青年思路。

作者：孔维莹 、田安平

责编：胡泽汇

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来源：湖南日报·新湖南客户端