AI越强,农民越穷?
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本文由清研智慧农业原创整理
本文仅作探讨，不作为学术与观点依据
清研智慧农业源于清华装备院智能系统与大数据分析研究中心
“专注农业非标装备定制研发”
当数据与算法进入农业后，生产关系会不会被重写？如果数据被当作新的生产资料，谁能决定数据怎么采、怎么用、怎么流转，谁就更可能在价值分配中占上风。
中国农业大学的相关专家在讨论数字农业对农政变迁的影响时，把这层逻辑讲得很直白：在数字农业发展过程中，数据成为重要生产资料，不同制度与不同主导力量会延伸出不同的数据生产关系，从而导向不同的农业治理与利益分配结果。
AI让“农民更难还是更富”换成学术语言，其实是在问：农场数据的剩余控制权与剩余收益权，最终落在谁手里。
01
AI不是变量，
数据生产关系才是变量
在很多新闻报道的评论区里，农业AI被要不被当成一种“外部冲击”，像洪水一样冲进农业；要不就被描述的一无是处且与农民无关。
但在学术视角下，AI更像“放大器”：它放大的是数据的可用价值，也放大了数据背后的组织结构与权力结构。数据越能被连续采集、清洗、对齐并进入模型，AI越能发挥作用；而这些环节不可能只靠某个算法突破完成，它需要设备接口、平台协议、组织协作与制度安排共同支撑。
因此，“AI越强，农民越难还是越富”并不是关于模型精度的讨论，而是关于谁在定义数据、拥有数据、调用数据的讨论。
中国农业大学人文与发展学院封小郡教授在2024年发布的《数字农业技术如何影响农政变迁》把“数据生产关系”直接拉到农业治理层面：在西方发达国家，土地私有制与数字农业公司主导容易形成基于私有制的数据生产关系，可能推动土地集中并强化资本对农业生产者的控制；在中国，生产端的农地集体所有制与政府主导为基于公有制的数据生产关系提供了可能，而销售端的电商平台主导又可能形成另一种“新型私有制”的数据关系，强化农民与商业资本之间的不平等。
这段话几乎给出了一个“研究型答案”：AI本身并不决定贫富，数据生产关系如何被制度化才决定价值如何分配。
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02
农场数据不是单一的存在
学界通常把它拆成三层
从研究实践看，“农场数据”至少可以拆成三层，它们对应的权利结构也不同。
第一层是自然与生物数据：土壤墒情、气象、病虫害、长势、品种性状等。这类数据的价值在于可被建模并用于预测与决策，它往往与公共科研体系、区域气象与遥感能力深度耦合。中国工程科学的一篇战略研究把农业大数据视为国家重要的新型战略资源，并将农业数据获取设施、存储算力、网络通信与应用终端等基础设施视为“底座工程”。
第二层是作业与经营数据：播种、施肥、植保、灌溉、采收、仓储、加工与物流环节产生的过程数据。这一层最像工业数据，因为它天然与装备和流程绑定，能否形成连续记录，取决于设备是否联网、接口是否开放、流程是否被数字化固化。
第三层是交易与市场数据：订单、价格、渠道、流量、用户画像、评价体系等。封小郡教授的研究提醒，中国销售端的电商平台可能形成一种新的数据生产关系：农民不一定掌握交易链条的数据与规则，从而在议价与分配中处于弱势。
把三层数据区分开非常重要，因为“谁掌握数据”的答案并不唯一：自然与生物数据往往更靠公共体系与科研平台；作业数据更靠装备与农场管理系统；交易数据更靠平台与渠道。
所谓“AI红利”，往往在三层数据之间流动并被重新定价。
图片为农业大数据智能与信息服务技术路线图；来自中国工程学《农业大数据与信息化基础设施发展战略研究》孙九林,李灯华,许世卫,吴文斌,杨雅萍. 农业大数据与信息化基础设施发展战略研究. 中国工程科学, 2021, 23(4): 10-18 DOI:10.15302/J-SSCAE-2021.04.002；
03
关键变量
数据要素化与公共数据底座
我们讨论“农场数据”，绕不开“数据要素化”这条主线。
农业农村部的相关文章在梳理政策与进展时强调，数据被视为关键生产要素，中央文件与规划持续部署数字农业、数字乡村，并引用《中国数字乡村发展报告（2022年）》给出全国数字乡村发展水平、农业生产信息化率等指标，作为“数据驱动农业农村现代化”的现实背景。
如果把它翻译成学术问题就是：当数据被纳入生产要素体系后，公共部门如何搭建“公共数据底座”，并在此基础上形成可持续的数据治理机制。
国家数据局发布的“数据要素×”典型案例中，伏羲农场被作为“构建智慧农业数据底座”的案例，强调通过打通农场生产数据流、保障数据质量与安全，将数据用于施肥、施药、灌溉等环节的决策与管理。
同样在国家数据局的案例集中，若羌红枣产业数据建设与智能化应用示范也以“多源数据融合管理、产业大数据平台”为核心叙事，展示了地方林果业以产业数据平台推动管理与服务体系升级的路径。
农业农村部也发布了“农业农村大数据平台”入选“数据要素×”典型案例的消息，将其描述为全国涉农数据“汇、查、看、用”的重要载体。
这些材料共同提供了一个中国特征明显的学术观察：在生产端，我国更倾向于用公共平台与示范农场去搭建数据底座，让数据以“公共治理能力”形式进入农业生产体系；
我们认为这与封小郡教授所说“政府主导为基于公有制的数据生产关系提供可能性”形成呼应。
04
平台化不是口号
它改变的是“剩余控制权”
当合同无法写尽未来所有情形，真正重要的是谁拥有“剩余控制权”。
把这个视角放到农场数据上，问题就变得具体。
当数据在设备与平台里持续生成，合同条款不可能把每一种使用方式写清楚，最后决定权往往体现为：谁能定义数据格式，谁能决定是否共享，谁能把数据汇聚成更大的数据集，谁能把模型能力封装成订阅或服务。
中国学界对“数据确权”的讨论也在沿着这个方向推进。
一篇关于我国农业数据发展现状与确权必要性的文章就强调农业数据作为数字农业的重要基础，其确权与治理是推动数据要素价值释放的重要议题。
另一些研究则从数字化与农业绩效角度提供经验证据：例如使用地级市面板数据的研究发现数字经济发展与农业全要素生产率提升存在显著关系，并讨论技术进步与要素流动等机制。
这些研究并不直接回答“谁更富”，但它们提示：当数据驱动能力提升，收益的出现并非空穴来风；关键在于收益如何被制度与组织结构分配出去。
农民会不会更富，取决于数据进入农业后，究竟是形成“公共底座—服务供给”的结构，还是形成“平台垄断—规则外包”的结构，或者两者同时存在并相互竞争。
05
国际学术前沿提供了一面镜子
数据主权与数据空间
2025年《Agriculture and Human Values》发表的一篇开放获取论文讨论“农业数据空间”的设计逻辑，强调数据共享与创新的同时，需要让数据贡献者保持对访问、使用与再分享的控制，也就是“数据主权”。
另一篇开放获取文献在《Precision Agriculture》讨论数据驱动农业与可持续之间的关系，强调传感器数据与人工智能有助于农民理解自然系统并改进管理，但也提醒这种体系的实现依赖数据与知识基础设施。
把这些概念放回到我们的环境中，会更容易解释“为什么学界一直在谈数据底座与治理”，因为当数据规模上升、模型越来越依赖跨区域数据集时，不建立可被信任的数据治理机制，数据就很难流动，流不动就无法形成可持续的智能化能力。
而一旦流动，权利边界又会变得更重要：谁能设定授权规则，谁就掌握了关键的分配阀门。
06
AI越强，农民越难还是越富？
学术的回答往往是“取决于结构”
把前文的研究线索合起来，可以得到一个更学术、也更贴近我国的现实结论：AI能力的增强，会同时放大两件事
一是数据驱动带来的效率与管理能力提升；
二是数据的剩余控制权可能向平台与组织集中。
因此，“越难”或“越富”不是技术命运，而是数据生产关系的结果：
当生产端更偏公共底座与多主体治理时，数据更可能服务于区域生产能力与公共服务体系；
当交易端更偏平台规则与流量分配时，数据更可能体现为渠道权力与议价权。
两条路径同时存在，也正是我们最需要关注的现实张力。
图为“团连排班”四级网格管理体系，来自国家数据局网站《第二批“数据要素×”典型案例之二 | 伏羲农场：构建智慧农业数据底座》一文
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清研智慧农业
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我们不仅开展前沿技术研究，更注重成果转化与产业赋能，已成功研制出农业采收机器人、智能除草系统、农业无人机、高端自动化产线等一系列具有自主知识产权的装备与系统，推动产业向智能化、绿色化、高效化升级，助力中国从“制造大国”迈向“制造强国”。
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