DeepSeek賦能農業新質生產力發展的作用機理、現實障礙與實踐進路

摘要：農業新質生產力的形成依賴于科技創新與智能化轉型，以DeepSeek為代表的人工智能大模型技術，為農業生產、管理和產業升級提供了新動能。DeepSeek 能夠以其快捷性、智能性和外部性等特點，優化生產資源配置，提升農業生產要素價值，賦能產業融合發展，推動農業產業智能化升級，提高農業資源利用效率，構建新型農業生產關系，在農業領域為新質生產力發展提供持續的核心動力。當前DeepSeek 賦能農業新質生產力發展面臨基礎設施建設不足、農業科技人才隊伍建設滯后、小規模農戶占比大且效率低、市場機制和政府調控作用尚未充分發揮等障礙。應不斷完善DeepSeek的基礎設施建設，健全現代農業智能化體系，培育農業智能化專業人才，提升農民智能化應用素養，加強農業各主體的利益聯結與協同創新，提高農民的智能要素收益，處理好政府與市場的關系，協同推動新質生產力發展，以期為農業高質量發展和鄉村振興提供有力支撐。

關鍵詞：DeepSeek；人工智能；新質生產力；鄉村振興；高質量發展中圖分類號：D923.4 文獻標識碼：A DOI:10.12186/2025.03.010文章編號：2096-9864(2025)03-0084-10

2024年中央農村工作會議提出，要推進農業科技力量協同攻關，加快科技成果大面積推廣應用，因地制宜發展農業新質生產力。在全球數字經濟快速發展的背景下，人工智能技術正深刻影響著各行各業，農業也不例外。作為新興的人工智能大模型之一，DeepSeek具備強大的知識推理、數據分析和智能決策能力，有望助力農業新質生產力的提升。農業新質生產力強調科技創新驅動，以智能化、數字化、綠色化為核心，推動農業從傳統模式向高效、可持續發展模式轉型。目前，學界從不同角度分析了數智技術視閥下農業新質生產力的產生契機與場域、發展內涵的拓展與延伸，以及實踐路向的探索與檢視[1-4]。然而，現有研究對包括DeepSeek在內的生成式人工智能視域下中國式農業農村現代化發展的現實要求未能作出充分闡釋。鑒于此，本文擬從DeepSeek賦能農業新質生產力的作用機理入手，分析當前應用過程中遇到的主要障礙，并結合國內外實踐經驗，提出切實可行的發展路徑，以期為生成式人工智能賦能現代農業發展提供參考。

一、DeepSeek賦能農業新質生產力的作用機理

在人工智能快速發展的背景下，農業新質生產力已成為推動農業現代化的關鍵。Deep-Seek作為新一代人工智能大模型，具備強大的數據處理、智能推理和決策支持能力，在農業新質生產力的培育中發揮著重要作用。DeepSeek可帶來農業生產能力的提升和生產模式的創新，它不僅可優化農業生產資源配置，提升農業生產要素價值，還能賦能農業產業融合發展，推動農業產業智能化升級，為提高農業資源利用效率、構建新型農業生產關系提供堅實保障。

1.優化農業生產資源配置，提升農業生產要素價值

相較于傳統生產要素，DeepSeek中的智能要素展現出更高的能量集聚性，具備易復制、無損耗、低干擾等獨特優勢。其一，優化土地資源配置。DeepSeek可結合地理信息系統（GIS）、遙感數據和土壤傳感器，分析不同區域的土壤類型、氣候條件和作物適宜性，提供最優種植方案以提高土地利用率[5]。同時，相比Google’sMineral（谷歌農業機器人)等傳統人工智能主要依賴計算機視覺、華為盤古農業大模型側重計算機視覺和遙感數據，DeepSeek能夠更好地結合結構化農業數據進行綜合決策分析。DeepSeek可利用深度學習算法與歷史種植數據，為農戶提供科學的輪作、間作模式，從而提升土壤肥力、減少病蟲害，提高單位面積產出。其二，水肥藥一體化精準管理。DeepSeek可根據實時氣象數據、土壤濕度監測和作物生長需求，動態調整灌溉方案，降低水資源消耗，提高水資源利用效率。其三，實現機械與勞動力資源優化。DeepSeek能夠預測農忙時段勞動力需求，合理安排人力資源，提高農業生產組織化程度，降低用工成本[]。其四，實現供應鏈與市場的匹配。在農產品智能流通上，DeepSeek可分析市場供需關系、物流成本和農產品保鮮條件，優化農產品流通路徑，減少損耗，從而提高市場匹配度，另外，國產的阿里通義千問側重于高級決策場景的應用，而DeepSeek則更適用于更復雜的農業數據分析，可實時分析農產品價格波動，預測市場走勢，幫助農戶制定最優銷售策略，從而減少因價格波動帶來的損失。總之，DeepSeek通過AI技術優化農業生產資源配置，不僅能推動農業從傳統粗放型向高效綠色方向升級，加快農業新質生產力的發展，而且還能提升農業產業鏈的增值潛力，為農業產業的智能化發展提供重要智力支持

2.賦能農業產業融合發展，推動農業產業智能化升級

DeepSeek可為農業生產的專業化與智能化轉型提供強大技術支持。其一，賦能農業全產業鏈的智能化發展。DeepSeek可通過AI賦能農業生產、加工、流通和消費環節，實現全產業鏈的智能化升級。例如，在智慧種養上，DeepSeek可利用AI分析土壤、氣候、作物生長情況，提供精準種植和智能養殖方案，從而提高農產品品質和產量；在智能加工上，即在農產品加工環節，DeepSeek可優化生產工藝、自動檢測產品質量，從而提升農產品加工效率和產品附加值。其二，促進農村一二三產業融合。DeepSeek相比以往封閉式IBMWatson、微軟FarmBeats（物聯網設備)等國外云平臺，更容易適配中國的農業產業結構。此外，因DeepSeek具有的開源可定制性，可支持本土農業企業進行深度優化，適應中國農村地區的數據環境，這樣DeepSeek就可通過AI技術推動農業與工業、服務業深度融合，構建現代農業產業體系[7]。其三，推動農業農村管理數字化轉型。DeepSeek能夠依托AI、大數據、物聯網等技術，推動農村數字經濟發展。例如，在農村數字基礎設施建設上，DeepSeek可優化農業物聯網布局，提高農村智能化管理水平；在智能政務與鄉村治理上，DeepSeek可以賦能智慧鄉村治理，實現精準扶貧、鄉村規劃、農村金融等數字化管理。

綜上，DeepSeek通過AI賦能農業產業融合發展，不僅推動種養加一體化、農業與旅游融合、農業供應鏈智能化，助力農業農村數字化、智能化、綠色化轉型，而且可運用現代化生產要素，改變傳統農業生產關系與生產方式，最大限度地釋放農業農村資源的發展潛能，從而有利于優化農業產業結構，培育現代農業生產和經營組織，建立現代化的農業生產體系和經營體系，以推動我國由農業大國向農業強國邁進。

3.提高農業資源利用效率，構建新型農業生產關系

如前所述，DeepSeek不僅為新時代農業產業的轉型升級和農村現代化發展描繪了清晰藍圖，而且更重要的是，它有助于構建新型農業生產關系，進一步建立起激發農業新質生產力形成的體制機制。

一方面，DeepSeek可促進農業經營模式創新，優化生產組織方式。在實踐中，DeepSeek通過AI數據分析和智能管理，推動農業從傳統小農經營向規模化、合作化、智能化方向升級。在智慧農業合作社建設上，DeepSeek以自然語言處理能力見長，在農業科普、智能客服、農業政策解析等方面具有優勢。相比微軟FarmBeats人工智能主要依賴傳感器數據，DeepSeek在農業知識問答、政策解讀、農民培訓等領域更加智能和高效，其不僅可作為農業知識問答機器人，為農戶提供個性化農業建議，幫助其了解種植技術，而且可以幫助農戶統籌管理土地、勞動力、生產資料，提高資源配置效率，實現小農戶與現代農業的有效銜接。在精準農業服務上，DeepSeek可提供智能化農業托管服務，按需匹配農機、農技、農資，提高農業社會化服務效率[8]。另一方面，DeepSeek 可推動農業產業鏈協同，提高全鏈條資源配置效率。DeepSeek可通過AI分析市場供求信息，優化農產品供應鏈管理，實現農業產業鏈的高效協同；其還可通過需求預測和物流優化，降低農產品損耗率達15% [9]。此外，DeepSeek 能夠賦能政府和企業搭建農業數據中心，實現生產、加工、流通、銷售全鏈條的智能化協同。在農業品牌化與定制化方面，其能夠分析消費者偏好，幫助農戶進行品牌塑造和定制化農業生產，提高農產品附加值。

二、DeepSeek賦能農業新質生產力的現實障礙

在數字技術與農業深度融合的背景下，人工智能正成為推動農業新質生產力發展的重要引擎。作為先進的國產AI大模型，DeepSeek具備強大的數據分析、智能推理和決策優化能力，在精準種植、智慧養殖、農業供應鏈優化等方面展現出巨大潛力。然而，在實際應用過程中，DeepSeek賦能農業新質生產力仍面臨諸多現實障礙，制約其大規模落地和產業化應用效果

1.農村信息基礎設施建設不足，農業數據資源開發利用不夠

在DeepSeek賦能農業新質生產力的過程中，農村信息基礎設施的完善程度和農業數據資源的開發利用水平直接影響其落地效果。當前農村信息化基礎較為薄弱，農業數據資源的獲取、整合和應用仍存在諸多挑戰，主要表現在以下幾個方面。

首先，農村信息基礎設施建設滯后，制約DeepSeek在農業領域的應用程度。雖然我國農村地區的互聯網普及率不斷提升，但一些偏遠農村地區信號弱、網絡質量不穩定，影響農業物聯網、智能設備的應用。特別是農村缺乏專業的運維人員，設備發生故障后維修不及時，這導致信息化設備利用率低，農業物聯網、無人機、智能傳感器等技術的推廣仍受限于設備和技術使用門檻，農業生產過程中數據采集手段不足，從而制約了DeepSeek在農業中的精準應用。另外，由于Google’sMineral依靠AI機器人進行農作物健康監測，華為盤古大模型利用遙感衛星數據分析農田情況，而DeepSeek在這方面相對較弱，其需要強大的算力支持，而農村地區在數據存儲、云計算中心等方面的基礎設施建設較為薄弱，這影響了其在農業中的計算和決策能力。

其次，農業數據資源分散，開發利用不足。當前，我國農業數據來源廣泛，包括氣象數據、土壤信息、作物生長情況、病蟲害監測數據等，但這些數據往往未標準化，數據格式不統一。再加上許多農業經營主體尚未認識到數據的價值，缺少主動采集、存儲和分析數據的意識，使其難以直接用于DeepSeek的訓練和優化。同時，農業數據分散在政府、科研機構、農業企業和農戶手中，數據壁壘較大，缺乏開放共享機制，這影響了DeepSeek在農業全產業鏈的協同應用[10]

再次，農村數據管理體系不健全，數據價值難以充分挖掘。當前，我國部分農村地區數據采集方式仍較傳統，缺乏高精度傳感設備，相比Google’s Mineral、微軟FarmBeats，DeepSeek 主要是一款純軟件AI，缺乏對這些硬件的深度適配，導致數據精度較低。另外，由于政府、企業、合作社、農戶等多方參與數據生產，但對數據的所有權、使用權、管理權界定不明確，容易造成數據管理混亂;農業農村數據管理的法規和政策體系尚不完善，數據采集、使用、共享和交易等環節缺乏明確的監管和激勵機制，這也在很大程度上影響了DeepSeek的應用效果。在此影響下，許多農村地區仍停留在基礎的數據統計階段，缺乏大數據分析、人工智能等技術的深入應用，數據增值能力有限，尤其是農業數據的商業化應用較少。而相關企業缺乏動力去投人數據采集和管理，使得數據價值難以充分挖掘，以致無法形成廣泛的市場化應用模式，從而影響了數據的商業價值挖掘和DeepSeek的賦能深度。

2.農業科技人才隊伍建設滯后，創新成果轉化應用渠道不暢

在DeepSeek賦能農業新質生產力的過程中，農業科技人才的短缺與創新成果轉化不暢成為制約DeepSeek在農業領域落地應用的重要障礙。農業現代化的發展不僅需要先進的DeepSeek技術，更需要具備數字化、智能化思維的復合型人才，同時還需要建立高效的科技成果轉化機制，確保創新技術能夠真正服務于農業生產。然而，當前農業科技人才供需失衡，技術轉化鏈條不暢，嚴重影響了DeepSeek在農業領域的深度賦能

其一，我國農村地區復合型人才短缺，DeepSeek賦能農業發展的技術鴻溝明顯。中國互聯網信息中心發布的第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年12月底，我國農村互聯網普及率僅為 61.8% ，而城鎮地區已達 83.1%^[11] 。此外，不少農村4G 網絡信號弱，光纖網絡和5G等基礎設施仍未全覆蓋，難以滿足網絡教育、遠程醫療等數字化應用需求，這些狀況的出現導致農村數字化人才培養發展環境較差。同時，目前相關領域的專業教育和人才培養機制尚未完善，導致人才供需錯配。尤其是DeepSeek 技術的應用需要專業人員進行推廣和培訓，但由于農業科技推廣人才駐扎的時間較短，對農村居民的數字素養缺乏持續穩定的培訓，很多農村地區的數字化、智能化專業人才和高素質人才嚴重短缺。《2023年中國農業數字化人才白皮書》數據顯示，農業AI復合型人才缺口達67萬[12]。此外，由于產業升級加快，如智慧農業、農業物聯網、農產品電商等新模式快速發展，對數字化人才的需求激增，但人才儲備缺口較大，且農業智能化、數字化涉及農業、計算機、數據分析、人工智能等多學科交叉領域，復合型人才培養需要較長時間，而市場需求迫切，從而導致農業數字化人才供需矛盾突出[13]

其二，DeepSeek 技術在農業生產實踐中“從實驗室到田間”轉化困難。科研機構和企業研發的DeepSeek農業技術往往以理論創新為主，缺乏與農業生產實踐的深度結合，導致技術成果難以直接應用于農業生產。同時，DeepSeek賦能農業發展需要在實際環境中不斷優化算法和模型，但農業領域關于DeepSeek試驗示范的基地較少，尤其由于“虹吸效應”的存在，農村地區的數字技術人才大量向城市集聚，從而加大了農村地區數字技術人才培育的難度。中國社科院信息研究中心在2022年3月發表的《鄉村振興戰略背景下中國鄉村數字素養調查分析報告》顯示，我國城鎮居民的平均得分為56.3分，而農村居民的平均分只有35.1分，相差21.2分，農村居民的平均得分低于城鎮居民 37.5% [14]。農村居民數字素養薄弱及其與城市居民間的數字鴻溝相對加深的趨勢，客觀上加大了形成可復制、可推廣的應用案例的難度[15]

3.小規模農戶占比大且效率低，影響數字經濟規模效應的發揮

在DeepSeek賦能農業新質生產力的過程中，農業生產的規模化程度直接影響DeepSeek技術的應用效果。然而，當前我國農業仍以小規模農戶經營為主，農戶數量多、土地分散、生產方式傳統，導致農業數字經濟的規模效應難以充分釋放，成為DeepSeek賦能農業發展的一大現實障礙。

其一，由于我國小規模農戶占比大，農業生產難以實現規模化。具體而言，我國農村土地長期實行家庭承包經營制度，導致農業生產以小規模農戶為主，單個農戶的耕地面積較小，土地權屬復雜，難以支撐大規模的DeepSeek 農業應用。值得注意的是，小規模農戶往往依賴傳統交易模式，不僅與市場、加工、流通環節的數字化銜接不足，難以形成產業鏈數據閉環，而且由于農戶生產方式各異，農產品品質、規格、標準不統一，影響大數據分析和供應鏈優化，削弱數字經濟帶來的規模效應，使得小規模農戶單獨面對市場，缺乏集約化經營優勢，難以通過數字化平臺獲得更好的銷售價格或金融服務，進而導致數據共享和協同應用困難的產生[16]DeepSeek在農業中的應用需要依靠大規模數據進行模型訓練，而小規模農戶個體生產數據有限，缺乏統一的農業數據平臺。相比IBMWatson、微軟FarmBeats，DeepSeek 在農業AI生態建設方面仍處于早期階段，目前主要依靠開源社區，尚未形成大規模農業AI產業鏈生態系統，缺乏頭部農業企業的大規模應用案例，這大大影響了DeepSeek在農業精準種植、病蟲害預測等方面的應用。

其二，小規模農戶生產效率低，導致農村地區難以支撐數字經濟的發展。第三次全國農業普查數據顯示，由于小規模農戶數量多且分布廣泛，DeepSeek技術的普及工作面臨較大挑戰[17]。具體來說，首先是農業生產以傳統生產方式為主，農業數字化轉型難度大。許多小規模農戶仍依賴經驗種植，雖然有農業合作社、家庭農場等組織形式，但由于整體覆蓋率仍然較低，許多小規模農戶仍以個體經營為主，難以集約化推廣數字農業技術；農業科技公司、數字農業服務商對小規模農戶的覆蓋有限，無法提供精準的數字化解決方案，導致小規模農戶難以接入數字經濟體系，缺乏科學化管理方式，對DeepSeek賦能農業的接受度較低，難以快速適應數字化生產模式。其次是智能農業技術和設備投入成本較高，小規模農戶單獨購買或使用DeepSeek農業技術的能力較弱，制約智能農業的普及。另外，農產品供應鏈不穩定，影響DeepSeek在農業領域的產業化應用。

4.市場機制作用尚未充分發揮，政府調控還需要進一步強化

在DeepSeek賦能農業新質生產力的過程中，市場機制和政府調控的協同作用至關重要。

然而，當前我國農業數字經濟的市場機制尚未充分發揮，政府在政策支持、產業引導、基礎設施建設等方面仍需進一步強化。這種市場與政府作用的不均衡，影響了DeepSeek在農業領域的深入應用，制約了農業新質生產力的發展。

其一，DeepSeek在農業應用市場的使用尚未成熟，產業化路徑不清晰。目前，DeepSeek賦能農業發展的應用場景廣泛，但盈利模式尚不清晰。農村物流基礎設施相對落后，農產品從田間到市場的流通環節較多，導致市場效率低下，價格形成機制不夠透明。特別是受天氣、供需等因素影響，農產品價格時常出現劇烈波動，市場機制難以有效穩定價格，農民面臨較大收入風險。同時，農民獲取市場信息的渠道有限，往往缺乏對市場行情的精準判斷，難以根據市場需求調整生產結構，導致部分使用DeepSeek的農戶在作物選擇與銷售策略上存在盲目性，降低了生產效益與市場競爭力[18]

其二，DeepSeek在農業領域中應用的相關政策體系不完善，市場監管力度不足。目前，雖然國家鼓勵農業數字化發展，但政府在制定農業補貼、價格保護等政策時，未能充分考慮市場需求，導致政策效果與市場預期存在偏差。政府對農業市場的調控仍以價格支持、補貼等方式為主，市場化調控手段（如期貨、訂單農業等)不足，市場主體的自主調節能力較弱，不同地區政府對市場調控政策的執行情況不同，造成政策落地效果存在差異，從而影響了市場機制的有效運作，這導致DeepSeek在賦能農業生產時政策仍較為零散，缺乏明確的市場監管機制。此外，政府在DeepSeek賦能農業發展的人才與推廣體系上仍需強化。質言之，DeepSeek技術在農業中的應用涉及農業、計算機科學、數據分析等多學科交叉領域，目前國內農業高校、職業院校在 AI+ 農業方向的課程和培養體系仍不完善。農業企業往往缺乏DeepSeek技術研發能力，而DeepSeek研究機構對農業應用場景的理解不夠深人，再加上缺乏針對農業智能人才的政策支持，如專項補貼、職稱評定等[19]導致在政策維度上DeepSeek相關技術的推廣缺乏專業扶持和推廣渠道，影響DeepSeek在基層農業中的落地

三、DeepSeek賦能農業新質生產力的實踐路徑

當前農業發展面臨諸多挑戰，如勞動力短缺、資源利用效率低、環境壓力加劇等，如何借助人工智能、大數據等新興技術，實現精準種植、智能管理和高效流通，已成為農業高質量發展的關鍵。DeepSeek大模型技術的深度應用，不僅有助于提升農業生產的智能化水平，還能優化農業產業鏈，助力鄉村振興

1.完善基礎設施建設，健全現代農業智能化體系

在農業邁向數字化、智能化的過程中，基礎設施建設是關鍵支撐。DeepSeek大模型技術的有效應用，必須建立在完備的數字農業生態之上，包括農業物聯網、大數據平臺、智能管理系統、5G通信網絡和邊緣計算等。

要充分發揮DeepSeek大模型在農業新質生產力中的作用，必須夯實數字技術基礎設施，構建現代農業智能化體系。一是構建農業大數據平臺，強化智能感知能力。通過建立涵蓋氣象、土壤、作物生長、病蟲害等信息的農業大數據平臺，不僅可實現數據采集、存儲、分析和共享，還能通過分析市場動態和價格走勢，為種植戶提供科學的種植建議和及時的銷售預警服務。例如，在山東壽光，DeepSeek大模型被應用于智能溫室管理，通過實現農田信息可視化、市場信息推送智能化、生產管理精細化，幫助農戶提升對市場變化的快速響應能力，科學調整種植結構與生產計劃，切實提高農業效益和抗風險能力[20]。二是積極推動5G與邊緣計算應用，提升數據處理效率。相關基層公共部門應利用5G網絡構建農業數字基礎設施，實現遠程監測與實時數據傳輸，提高農業智能設備的響應速度[2I]，并結合邊緣計算技術，在農田端部署計算節點，減少對云端的依賴，提高數據處理的時效性和穩定性。三是建設智慧農業管理系統，實現精準決策。農業管理部門應結合DeepSeek大模型開發農業智能決策支持系統，通過DeepSeek算法優化資源配置，提高土地利用率，減少化肥農藥使用，實現綠色可持續發展。例如，在江蘇水稻種植區，當地政府利用DeepSeek整合衛星遙感、無人機多光譜掃描和田間傳感器等數據，實時生成作物生長畫像，精準識別弱苗區域并推薦變量施肥方案，此舉使成本降低30%以上[22]

2.培養農業智能化專業人才，提升農民智能化應用素養

農業智能化的發展不僅依賴技術創新，更需要具備數字素養和智能化管理能力的人才隊伍。DeepSeek大模型的廣泛應用，為農業生產、經營管理和產業升級提供了新的可能，但要真正發揮其作用，必須培養專業化的農業智能人才，同時提升農民的數字技能和智能化應用素養

其一，加強農業智能化專業人才培養。一方面，應在農業高校和科研院所設立“智能農業”“農業大數據”\" AI+ 農業”等專業課程，培養掌握AI、大數據、物聯網等技術的復合型農業人才。同時，應積極推動農業企業、科技公司與高校合作，共建農業智能化人才培養基地，鼓勵學生參與實踐，提升創新和應用能力。例如，隨著深圳市豐農控股正式接人DeepSeek，“天天學農”作為豐農控股旗下的專業化農業職業教育平臺，利用網絡技術、新媒體技術、虛擬現實技術等構建了線上主導、線下配合，以鄉村農技人才為主、都市農業人才為輔，精品與付費學習課程互補、個人學習與院線制平臺結合的農技培訓教育全鏈協同發展新體系，累計注冊用戶數突破700萬，為農業的可持續發展提供堅

實的人才支撐[23] 。

其二，錨定農業勞動者的智能素養提升。針對農業科技自主研發能力較弱且農民智能化應用素養低的問題，應通過DeepSeek等AI助手，為農民提供語音問答、智能種植指導、病蟲害診斷等智能服務，使農民能夠高效利用現代農業技術。同時，應依托線上線下結合的模式，開展農民智能化應用培訓，提高農民對智能技術的接受度和應用能力。例如，國內首個基于DeepSeek的農業行業大模型“雄小農”整合農技知識圖譜與多模態病蟲害識別引擎，為雄安新區廣大農戶和農業從業者提供精準、高效、便捷的農業生產指導與專業知識培訓共100多場，并通過智能農機調度系統使勞動者掌握精準農業技術，進一步提高農業勞動者的數字化生產技能[24] 。

3.加強農業各主體的利益聯結與協同創新，提高農民的智能要素收益

農業新質生產力的形成，離不開產業鏈各主體的深度協同和利益共享。DeepSeek大模型的應用，不僅能夠優化農業生產決策，還能促進農民、合作社、龍頭企業、科研機構和政府之間的緊密聯結，構建高效的智能農業生態體系，從而提高農民在智能化農業中的收益

其一，構建智能化農業產業鏈協同體系。農業經營主體應利用DeepSeek大模型分析市場需求、天氣變化和種植數據，為農民提供精準種植和銷售建議，減少盲目生產，提高收益。應基于DeepSeek預測市場行情，制定合理的動態定價策略，減少農產品滯銷和價格波動風險，確保農民獲得更穩定的收益。例如，“智慧云農”平臺是云南聯通自主研發的一個服務高原特色農業的數字平臺，該平臺組建129個農科服務團，入駐專家9839名，利用DeepSeek的高效編程能力，幫助當地農戶預測農產品價格，規避市場風險，實現增產增收[25] O

其二，加強農企、科研與政府之間的協同創新。為有效實現DeepSeek賦能農業新質生產力發展，協同創新是關鍵的外生激勵因素。政府應鼓勵農業企業與科研機構合作，利用DeepSeek等AI技術優化農業種植、畜牧養殖、病蟲害防治等，提高農業科技成果轉化率。例如，河南云飛科技發展有限公司與DeepSeek合作，整合當地多年的蟲情數據、氣象信息和小麥生長周期等多維度數據，利用DeepSeek的大語言模型，快速識別病蟲害發生規律，預測其暴發風險，其識別系統已服務全國5000多個監測點，覆蓋了31個省級行政區，每天為10000多張田間害蟲圖像提供識別分析服務[26]。此外，農業管理部門還可借助DeepSeek數據分析，優化農業補貼、土地流轉、技術推廣等政策，確保資源精準投放，提高政策實施效果，進一步整合農業生產、市場流通、金融保險等數據，提升產業鏈整體競爭力。

其三，提升農民在智能農業中的要素收益應通過推廣“AI + 農業服務”模式，積極利用DeepSeek等AI助手幫助農民更高效地管理農業生產，提高收益。尤其是應發展好“智能農機共享\"經濟，推廣DeepSeek賦能的無人農機、無人機等智能設備，降低農民購買成本，提高農業生產效率。例如，在云南農業各類產業中，隨著“智慧云農”平臺全面接人DeepSeek大模型，已經服務超過317萬畝耕地、130多個養殖場、400余萬只雞、50余萬頭牛，發放溯源碼2億個，支撐金融機構發放農業貸款超過8億元，為全省16個州市80余個區縣提供了數字農村新基建、數字農業智慧新生產和農民數字新生活[27]。

4.處理好政府與市場的關系，協同推動新質生產力發展

農業新質生產力的培育，既需要市場機制的活力驅動，也離不開政府的有效引導。DeepSeek大模型技術的應用，為農業智能化、精準化發展提供了新動能，但要真正落地并發揮作用，必須協調好政府與市場的關系，形成“政府引導、市場驅動、科技賦能、主體協同”的發展模式。

其一，積極發揮政府的引導作用，營造良好發展環境。2025年中央一號文件首次提出“因地制宜發展農業新質生產力”，為農業現代化注入新動能。文件強調，要以科技創新為引領，推動先進生產要素集聚[28]。為此，政府應通過制定支持農業新質生產力發展的政策，如智能農業補貼、數字技術推廣、數據開放共享等，激勵企業和農民積極采用智能化手段。同時，中央一號文件還提出要“加快國產先進適用農機裝備等研發應用”“支持發展智慧農業，拓展人工智能、數據、低空等技術應用場景”28]。因此，政府還應加大在農村5G網絡、物聯網（IoT）農業大數據平臺等基礎設施建設上的投入力度，為DeepSeek大模型的應用提供堅實的數字基礎。特別是應制定農業數據共享和標準化體系，打破“數據孤島”[29]，為市場主體提供高質量的數據支持，提升智能農業的整體效能。

其二，充分發揮市場機制作用，激發產業創新活力。在數字化轉型過程中，不同農業經營主體所表現出的個性差異也十分顯著。對此，中央提出，要“推進農產品加工業轉型升級”“打造特色農業產業集群”[28]。基于此，政府應支持農業科技企業、龍頭企業利用DeepSeek等AI技術，開發農業智能決策系統、智慧農機、精準農業管理工具，推動農業科技創新。例如，貴陽農投集團通過“數智農投”平臺接入DeepSeek大模型，使廣大農民能夠通過口語化提問快速查詢農業制度條款和關聯跨部門制度，解決了傳統管理中“找不到、用不準”的問題DeepSeek大模型還可對海量農業數據進行結構化處理，輔助政府部門提升科學決策能力。例如，貴陽市目前已經搭建了“ 1+6+N^′ '的“數智農投\"平臺，一口氣打通90多家下屬企業，從生產經營到人力資源，各種數據全都實現了智能化管理[30]。同時，應構建多元化市場模式，鼓勵\"農業科技 + 金融 + 市場”融合發展，如利用DeepSeek優化農業供應鏈、推動農產品智能化交易，提升市場資源配置效率。

其三，促進政府與市場協同，共同推動智能農業發展。政府應聯合科技企業，推動農業智能化示范區建設，探索DeepSeek等AI技術在實際農業場景中的應用，并逐步推廣成熟模式。不同農業經營主體在采納DeepSeek技術時，會根據自身的需求和市場定位，選擇不同的技術路徑和創新模式，這就需要創新農業金融支持方式。政府應加強與金融機構合作，基于大模型的農業信用評估體系，為智能化農業提供低息貸款、保險等金融支持，降低農民和企業的智能化轉型成本；整合自身與市場、科研機構的資源優勢，打造農業AI云平臺，為農民和企業提供智能種植、市場分析、技術指導等綜合服務。值得注意的是，在農業數字化轉型過程中，DeepSeek技術在農業領域的深度應用也可能帶來倫理與公平性挑戰，尤其是算法歧視可能導致區域性技術排斥，影響農業產業鏈的均衡發展。這就需要一方面通過設立“數據平衡策略”，確保偏遠地區農業數據被有效采集、補充至DeepSeek大模型訓練集中，并采用聯邦學習等隱私保護技術，讓不同地區的農業數據共享計算，提高模型的普適性;另一方面，應設立DeepSeek倫理委員會，定期評估DeepSeek大模型在農業領域的應用是否存在“技術排斥”問題，從而確保農民在使用DeepSeek技術時對其數據擁有知情權與控制權。

四、結語

DeepSeek大模型技術的賦能，正在加速農業新質生產力的形成，為農業現代化和鄉村振興提供重要支撐。通過智能化決策、精準管理、產業鏈優化和人才培養等方式，大模型技術可有效提升農業生產效率、資源利用率和市場競爭力，推動農業向數字化、智能化、綠色化方向發展。未來，隨著人工智能技術的持續進步和農業應用場景的不斷拓展，DeepSeek大模型賦能農業新質生產力的實現需要跨學科的協作。未來研究應加強農業、人工智能、經濟學等多個學科的交叉融合，推動技術創新與應用場景的落地。DeepSeek大模型在垂直農業和基因編輯育種等新興領域的應用前景廣闊，不僅可以利用DeepSeek的精準農業決策支持系統，結合基因編輯育種技術，開發出高產、抗病、具有耐環境壓力的新型作物品種，優化垂直農業中的作物種植和管理，而且還可以探索DeepSeek與基因編輯、農業物聯網和遙感技術的結合，推動精準育種與農業管理的全面智能化，從而使其在農業生產、經營、管理等領域發揮更大作用，助力農業高質量發展，為農業農村現代化和鄉村振興注入強勁動力。

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[責任編輯：侯圣偉]引用格式：郭佳楠.DeepSeek賦能農業新質生產力發展的作用機理、現實障礙與實踐進路[J].鄭州輕工業大學學報（社會科學版），2025，26（3）：84-93.