一、政策与需求双轮驱动，农业大模型成为智慧农业核心

1.政策护航智慧农业，顶层设计支撑农业大模型发展

在保障粮食安全与推进乡村振兴的国家战略背景下，发展以数字技术为核心的智慧农业已成为全球共识。2026年中央一号文件首次将“促进人工智能与农业发展相结合”写入政策正文，明确提出“因地制宜发展农业新质生产力，拓展无人机、物联网、机器人等应用场景，加快农业生物制造关键技术创新”。国家“十五五”规划也将智慧农业纳入数字经济重点发展方向。此前的2025年中央一号文件已将“发展农业新质生产力”作为重点任务，强调了人工智能与数字技术的关键作用；2025年中共中央、国务院印发《加快建设农业强国规划（2024－2035年）》，明确要求推动数字技术与现代农业全面融合，搭建天空地一体化农业观测网络，建设全域覆盖、多层级联通的农业农村大数据平台。多层级政策红利连续释放，为农业人工智能技术创新、场景落地提供制度保障与资金支持，全面激活智慧农业发展潜力。

2.天空地数据爆发与AI技术融合，催生新一代农业决策模型

现代农业的核心痛点，是传统手段无法应对复杂生产场景下的海量多源异构数据，难以实现精准感知、智能分析与科学决策。当前，测绘卫星、遥感无人机、地面物联网传感器构建的天空地一体化监测网络日趋成熟，持续产出农田影像、作物光谱、环境气象、土壤墒情等海量涉农数据；同时，大语言模型、计算机视觉大模型在知识理解、多模态融合、复杂推理领域实现技术突破，为农业智能化升级提供底层支撑。农业大模型正是在此背景下应运而生，深度融合天空地一体化数据、农技农艺知识体系与田间专家经验，打造具备农业专业理解、多模态数据处理、智能服务供给能力的新型AI基础设施，推动智慧农业从“感知”走向“认知”与“决策”的关键。

图 1 农业大模型体系架构图

3.粮食安全筑牢刚需基本盘，多元场景打开产品增长空间

农业大模型形成粮食安全刚需打底、全产业链场景扩容的双轮驱动格局，行业成长性持续凸显。从刚需层面看，全球粮食安全压力加剧，联合国粮农组织（FAO）数据显示，2050年全球粮食需求将较当前增长50%，气候变化已导致全球农业平均减产10%—25%，热带地区减产幅度达30%。在此背景下，我国耕地保护、粮食产能提升、病虫害统防统治、农业防灾减灾等战略需求刚性凸显，水稻、小麦、玉米等大田粮食作物成为农业大模型核心落地场景，以智能化保障粮食生产精准化、高效化。

从增量场景看，经济作物、设施农业、畜禽水产、特色种养、农产品溯源、乡村治理等领域快速渗透，叠加低空经济与农业深度融合，无人机植保、巡检、测绘年作业面积超百亿亩次，规模化应用日趋成熟；气象防灾减灾领域，气象数据融合与灾损评估模型成为农业保险、灾后救助、生产恢复的核心依据；精准种植环节，模型可输出定制化水肥、施药、灌溉方案，助力农业降本增效。政策、技术、需求同频共振，推动农业大模型需求进入快速上升通道。

图 2 农业大模型——让AI真正“读懂”土地

二、市场应用双向赋能，农业大模型开辟智慧农业新蓝海

AI技术全面渗透农业生产、管理、服务全链条，农业大模型作为垂直领域核心智能载体，市场规模与应用场景同步扩容，形成全球稳健增长、中国领跑突破、专用模型刚需凸显的发展格局，以市场与应用双向赋能，开辟智慧农业增长新蓝海。

1.全球农业AI市场稳健增长，为产业智能化奠定基础

全球农业AI市场正保持稳健的增长态势，为农业大模型的创新与应用提供了坚实的发展基础。2025年，全球农业AI市场规模预计将达到25.5亿美元，同比增长约11%。在粮食安全、气候适应性生产及农业数字化转型等多重刚性需求驱动下，全球范围内对农业智能化的投入持续增加，AI技术已成为推动传统农业向精准化、高效化升级的核心支撑力量。

图 3 全球农业AI市场规模

2.中国领跑应用，大模型成为价值创造核心

中国作为农业大国与数字技术应用高地，在“AI+农业”领域发展迅猛。尤其以大语言模型、多模态模型为代表的农业大模型正从技术探索走向规模化应用，成为价值创造的核心，其市场规模预计约占中国农业AI整体的一半左右。

图 4 中国农业大模型市场规模

3.垂直刚需凸显，灾害防治与全周期决策模型成为主力

在众多应用方向中，聚焦农业灾害防治及作物种植全周期决策管理的大模型，因直击产业痛点、经济价值明确而成为落地最快、规模最大的核心细分领域。该类模型以天空地一体化数据为底座，融合农技知识与专家经验，覆盖从灾害预警、灾损评估到“耕、种、管、收”的全周期智能决策。2024、2025年农业灾害防治及作物种植全周期决策管理大模型市场规模分别占中国农业大模型整体的59.3%、59.6%，凭借其刚需属性与全场景适配能力，已成为农业大模型产业化落地的核心主力，持续赋能粮食安全、防灾减灾与农业精准化生产。

图 5 中国农业灾害防治及作物种植全周期决策管理大模型市场规模

三、技术应用服务协同演进，垂直深耕与普惠智能是发展关键

1.技术演进从“通用基座”迈向“垂直深耕”

农业大模型的未来技术迭代将围绕三个核心展开：一是数据维度与质量的拓展，卫星遥感、无人机、地面传感器等多源数据全域打通，实现农田全要素、全天候、全覆盖监测；二是知识体系的深度结构化，将碎片化的农技知识、专家经验转化为机器可理解和推理的知识图谱，持续提升地物特征提取、病虫害智能诊断、作物长势分析等核心任务的专业精度；三是算法与模型的持续创新，针对农业场景数据稀疏、样本不均衡、环境复杂多变等痛点，发展更高效的轻量化训练方法、更具可解释性的专用模型，以及适配农田复杂工况的边缘推理算法，全面提升模型在真实生产环境下的鲁棒性与适配性。模型的实用价值不取决于其通用参数规模，而取决于其在农业垂直领域的专业化深度与精准度。

2.应用场景从“单点智能”走向“全域智能”

农业大模型应用正从碎片化的单点环节分析，向全链条、全场景、全主体的全域智能演进。纵向来看，当前应用多聚焦病虫害识别、长势监测等单一环节，未来将深度覆盖“耕、种、管、收、储、运、销”全产业链，并与智能农机、自动化设备耦合，构建“感知－分析－决策－执行”闭环，让智能决策直接落地为田间作业动作。横向来看，场景上从大田主粮加速向设施农业、经济作物、畜禽水产、防灾减灾、农业保险等多元领域渗透，病虫害预警、灾损评估等核心服务覆盖率持续提升；服务上通过轻量化APP/小程序向中小农户、家庭农场延伸，随着模型成本下探与轻量化普及，下沉市场渗透率将快速提升，持续打开长期增长空间。

3.技术服务从“专业高门槛”发展为“场景化普惠”

未来，大模型的核心突破将体现在极大降低先进技术的使用门槛，实现知识与技能的泛在化供给。在知识传播上，模型能够将复杂的农艺知识、专家经验动态转化为契合地域特色、种植品种及个体农户需求的个性化方案，并通过语音、视频等自然交互方式提供“伴随式”指导，实现农技服务的精准下沉与高效覆盖。在应用交互上，基于自然语言理解和多模态交互的模型接口，将彻底简化智能农机、农业软件与物联网设备的操作流程，使得前沿技术能够被广大基层农业从业者无障碍地应用，真正推动智慧农业的规模化普及。

4.产业格局从“全球增长”到“中国引领”

农业大模型的产业化进程，正沿着一条从全球市场稳健扩张，到区域市场重点突破，最终在垂直赛道实现价值汇聚的清晰路径演进。全球市场是增长的基石，全球农业AI市场快速增长印证了技术应用的广泛潜力。中国市场则展现出引领性，农业AI市场规模约占全球的30%，强大的市场活力与产业吸收能力使其成为创新应用的核心试验场与增长极。在此背景下，垂直领域的价值加速兑现，以“灾害防治与全周期决策管理”为代表的高价值场景，因其需求刚性、业务闭环清晰，正吸引主要资源投入，并率先实现规模化落地，成为驱动市场增长与竞争格局分化的核心战场。