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　　根据斯坦福大学发布的2025年全球人工智能活力工具（GlobalAIVibrancyTool），印度人工智能竞争力排名世界第三，正发展成为人工智能领域的全球领军者之一[1]。2017~2024年间，印度人工智能产业在发展与创新领域的快速崛起，展现出其在数字技术、数据生态、人工智能人才、科研、初创企业、投资、基础设施和治理层面的综合实力。2月16~20日在印度新德里举办的人工智能影响力峰会，彰显了印度将人工智能作为包容性发展工具的理念。峰会倡导技术民主化，推动各群体尤其是弱势群体公平、低成本地获取人工智能技术，契合“全民福祉、全民幸福”的理念，强化了“人工智能造福人类”的原则，将人工智能定位为以人为本、符合伦理的赋能手段。

　　印度希望利用人工智能的变革潜力实现包容性发展和全球竞争力，并提出了一个清晰而宏大的发展愿景：立足国家发展优先事项，打造全栈式人工智能体系。其发展目标是确保人工智能技术深度渗透到农业、医疗、教育、政务治理和气候行动等各个领域，力求将自主技术能力与开放式创新相融合——依托公共数字基础设施、本土模型研发体系和高性价比的算力资源，推动生产效率提升与包容性增长。这一人工智能技术发展路径与2047年将印度建成发达国家的发展蓝图深度契合，也让人工智能成为推动印度经济转型、社会赋权和战略自主的关键催化剂。[2]

　　在此背景下，人工智能正日益成为农业领域的变革型力量，为提高农业系统的生产力、可持续性和韧性提供了新路径。通过利用来自卫星、传感器、无人机、气象站和农业机械数据，人工智能工具为农业价值链各环节的科学决策提供支撑。

　　印度科学技术与地球科学部部长吉滕德拉·辛格博士于2月22日在孟买举办的2026年农业人工智能峰会上表示[3]，印度的下一场农业革命将由人工智能驱动，并将人工智能确立为农业政策、科研和投资体系的核心支柱。农业人工智能技术有望为印度农民带来每年7万亿卢比（1人民币≈13.3006印度卢比，编者注）的经济价值，同时中央政府将着手打造全国农业人工智能研究网络和农业数据共享框架。

　　在农业领域，人工智能将各类数据转化为简洁、可落地的指导建议，供农民应用于日常农业生产。通过分析卫星影像、气象预报、土壤数据和作物生长规律，人工智能可以为农民提供选种、播种时间、投入用量及收获时机等方面的决策参考。从病虫害预警到更好地规划灌溉和化肥施用，人工智能正使农业生产更加精准、高效、风险更低。

　　人工智能利用深度学习和图像识别技术，分析卫星影像、无人机观测及田间拍摄的图像信号，实现土壤健康监测，无需依赖实验室检测设备即可发现土壤养分缺失和生长胁迫问题，帮助农民及时采取措施恢复土壤肥力。

　　印度农业高度依赖降雨，易受气候变异影响。人工智能通过分析气象和气候数据，预测降雨规律变化、气温波动和极端天气事件，为农民提供播种决策、灌溉调度、投入品施用等实时建议。同时，依托卫星影像、无人机、传感器和图像分析技术的人工智能监测系统，有助于及早发现病虫害，实现及时干预。总体来说，这些应用为特别是雨养地区的农民，应对气候风险并减少潜在的作物损失提供了有力支撑。

　　人工智能图像分类和机器学习工具与无人机、遥感技术、本地传感器数据相结合，提升了农业机械的使用效率，应用场景包括精准除草、病虫害早期检测、自动化收割和农产品分级。在园艺种植领域，作物全生华体绘科技股份有限公司育期需持续监测，人工智能系统可对高价值作物开展全天候监测，减少对人工的依赖，优化投入品使用，提升质量管控水平。

　　由于价格发现机制不完善、供应链效率低下、信息不对称等问题，果蔬种植农户往往只能获得终端消费价格的一小部分收益。人工智能通过强化供需预测、市场信息分析和农业价值链协同，为解决上述结构性问题提供了有效方案。

　　人工智能预测分析技术整合全国农业市场电子交易平台、农产品市场信息平台、农业普查和土壤健康卡计划的海量数据，分析价格走势、农产品上市规律和区域需求特征，并结合国内外大宗商品市场信号，为农民在作物选择、销售时机和市场选择方面提供科学决策依据，从而提升收益、减少贱卖现象。人工智能在农业领域的应用，体现了全行业自上而下的广泛普及。在印度，人工智能农业网络已为12个邦的180万农民改善了市场准入、优化了价格发现机制、提升了物流效率。

　　人工智能将全球定位系统、传感器、卫星和无人机采集的数据转化为具体的田间指导建议，赋能精准农业发展。该技术能精准采集地块尺度的土壤属性、墒情和作物健康数据，确保水、化肥、农药等投入品在适宜的时间施用于适宜的地块，这种因地制宜的管理方式不仅能提升产量，还能优化资源利用、减少浪费、降低对环境的影响。

　　拉贾拉特南・卡纳卡拉詹的经历印证了人工智能在印度农业中的实用性和可推广性。这位农户采用了泰米尔纳德邦初创企业Farm Again开发的人工智能精准农业系统，通过太阳能传感器和移动平台，实时监测土壤墒情、灌溉和化肥施用情况。该系统实现了农田作业自动化，减少了过度灌溉和投入品使用，优化了作物生长环境，使椰子产量翻了一番。

　　目前，这种模式已使泰米尔纳德邦4000多英亩土地上的3500多位农民受益（1英亩=6.075亩，编者注）。除提升产量外，该模式还带来了显著的环境效益：每年节水超40万立方米、节能17.5万千瓦时，减少约2万吨二氧化碳当量的排放。该方案已推广至多个国家，证明本土化的人工智能创新既能提升农业生产效率、节约资源，又能推动农业可持续转型。

　　印度政府通过多项举措，积极发挥人工智能在农业转型中的作用，这些举措体现了政府以政策创新推动农业全面发展的整体思路。

　　2026~2027财年联邦预算提出推出Bharat-VISTAAR多语言人工智能工具，该工具整合农业数据栈门户与印度农业研究理事会的农业实践方案，实现与人工智能系统的互联互通，通过为农民提供个性化咨询服务，提升农业产量、优化决策、降低生产风险。

　　Kisan e-Mitra：2023年推出的农民电子助手，是一款语音交互人工智能聊天机器人，为农民解答关键政府计划等问题。该平台支持11种地方语言，日均处理8000条咨询。截至2025年12月，该平台已累计解答930万条咨询，支持全国农民更便捷地获取政策信息。

　　国家病虫害监测系统：2024年启动，依托人工智能和机器学习技术，实现对病虫害的早期发现。农民可通过移动应用程序和在线门户网站访问，上传受害作物或病虫害图像，系统通过图像分析快速识别并诊断，提供实咨询，指导农民开展病虫害防治，及时采取措施减少作物损失。截至2025年12月，该系统已有逾万名农业推广人员使用，可监测66种作物、432种病虫害。

　　本地化季风爆发预测：2025年Kharif（雨）季，印度政府与印度气象局和印度发展创新实验室合作，在13个邦部分区域开展基于人工智能的季风爆发预测试点项目。项目采用开源混合建模方法，整合NeuralGCM、欧洲中期天气预报中心人工智能预报系统，以及印度气象局125年来的历史降雨数据，生成概率性预测。预报信息通过mKisan门户网站以5种语言发送给3880万农民，为其优化播种决策提供依据。在中央邦和比哈尔邦开展的后续调研显示，31%~52%的农民根据预报调整了种植计划，主要包括整地、播种时间、作物品种和投入品选择等方面。

　　2024年启动的数字农业使命总投资281.7亿卢比，旨在推动农业领域创新，提供以农民为中心的数字解决方案。该使命依托农民、土地和作物数据集，结合数据分析、人工智能、遥感等先进数字技术，确保所有农民及时获取可靠的作物相关信息，通过强化数据驱动决策，提升农业服务的效率、透明度和响应速度，构建完善的农业数字公共基础设施，包括农业数据栈、农业决策支持系统和一体化土壤肥力与剖面地图，为印度打造稳健、可扩展的数字农业生态奠定基础。

　　农业数据栈（AgriStack）：是数字农业使命的核心组成部分，为农民建立唯一的数字身份标识（农民ID），关联土地权属、畜禽养殖、种植作物和政策福利申领记录，方便农民身份核验和农业服务获取。2026~2027财年农ID的建设目标为1.1亿个，截至2025年11月27日，已生成7630万个，其中女性农民ID1930万个。为加快农民ID的创建和核验，印度政府从总理农民福利金行政经费中为每个农民ID划拨10卢比。农业数据栈还支持移动端数字作物普查，实时采集地块尺度的作物类型和种植面积数据。该普查在2024~2025年Rabi（旱）季覆盖了492个地区和超过2.35亿地块，2025~2026财年计划在全国所有地区推广，为农业规划、监测和政策实施提供支撑。

　　农业决策支持系统（Krishi）：整合卫星影像、气象信息、水土资源、作物数据和政府政策数据库等多源数据，生成数字作物地图、土壤地图、产量估算、旱涝灾害监测评估等综合分析结果，为农民提供作物结构调整咨询，为农作物保险理赔提供基于技术和模型的产量评估依据，同时为政府部门提供可靠、实时的信息，助力科学的政策制定和计划实施。

　　土壤剖面地图：印度土壤和土地利用调查局开展的全国土壤资源测绘项目，结合高分辨率卫星影像和田间观测，生成高空间分辨率（1:10000）的全域村级土壤资源台账。形成的标准化土壤地图为开展土地利用规划、作物选择和推广可持续农业实践提供了科学依据。该项目的农业土地测绘目标为1.42亿公顷，截至2024年9月，已完成约2900万公顷。印度政府为北方邦、中央邦、拉贾斯坦邦、马哈拉施特拉邦、泰米尔纳德邦和安得拉邦六个邦划拨了107.6亿卢比用于项目实施，并鼓励各邦采用现场办公模式，组织田间测绘工作、动员地方行政力量，为每个办公点划拨1.5万卢比经费。

　　总理农作物保险计划（PMFBY）的推出，旨在通过低固定保费为农民提供普惠农作物保险，保障其免受突发灾害造成的作物损失。农民仅需为Kharif季的粮食和油料作物缴纳2%的保费，Rabi季的粮食和油料作物缴纳1.5%的保费、经济和园艺作物缴纳5%的保费，剩余保费由政府补贴。在印度东北各邦、查谟和克什米尔以及喜马偕尔邦，保费由政府全额承担，确保弱势农民获得保障。

　　YES-TECH（基于技术的产量估算系统）依托遥感和人工智能分析来生成精准的作物产量估算数据，2023年Kharif季率先应用于水稻和小麦种植，2024年推广至大豆，技术评估结果在产量核算中的权重不低于30%。截至2025年1月，已有9个邦采用该系统，中央邦则完全过渡到YES-TECH，从而实现损失快速评估和保险理赔及时发放。

　　CROPIC（作物实时观测与图像采集）是一款人工智能作物健康监测和损失评估工具，农民和田间协调员可通过手机应用，上传带地理标签和时间戳的作物图像，这些时序图像可核验投保作物信息，在区域性灾害发生时为作物损失精准评估提供依据。该工具打造了透明、实时、基于实证的工作体系，提升了农作物保险实施、灾害响应和数据驱动决策的水平。

　　PMFBY WhatsApp聊天机器人是一款人工智能聊天机器人，农民可通过WhatsApp获取该计划的相关信息。

　　2023年推出的WINDS（气象信息和网络数据系统）是国家级气象平台，整合多个气象监测系统，提供实时、可靠的气象数据，为农业气象监测、规划和风险评估提供支撑。

　　PMFBY已成为印度覆盖面最广的农作物保险计划，与其配套推出的新版天气指数作物保险计划，作为产量保险的补充。截至2025年10月，2016~2017至2024~2025财年期间，两项保险计划累计承保了7.851亿份农民保单，农民累计缴纳保费3591.9亿卢比，保险理赔累计发放1.90374万亿卢比，惠及2.3亿份保单。这些数据充分体现了PMFBY在保障农民生计、抵御农业生产风险方面的覆盖面、公信力和影响力。

　　自2018~2019财年起，印度政府依托国家农业发展计划（RKVY）下的创新与农业创业发展项目，推动农业科技初创企业快速成长，同时支持人工智能、机器学习、精准农业、无人机、气候智慧型农业等前沿技术的应用。农业科技初创企业为印度农业发展注入新活力，将人工智能与农业生产实践深度融合，被喻为印度农业发展的“希望之光”，推动全国农业生产模式创新与转型。

　　该项目通过知识合作方和RKVY农业企业孵化器，为处于创意或种子前阶段的农业初创企业提供最高50万卢比的资金支持，为种子阶段的企业提供最高250万卢比的资金支持，并配套系统化的技术指导，助力企业研发、试点和推广创新产品与服务。截至2026年1月，已有逾6000家农业科技初创企业接受专业培训；2019~2020至2025~2026财年，累计2282家初创企业获得资金和技术支持，专项补贴总额达18.655亿卢比。

　　获得支持的初创企业业务覆盖精准农业、人工智能和物联网解决方案、农业机械化、采后处理与食品技术、供应链管理、变废为宝和有机农业等核心领域，推动农业及相关产业的创新发展，提升行业整体效率。

　　印度农业研究理事会下属印度农业研究所的农业工程部门，积极研发适用于土壤取样、播种、收割、作物监测等农业作业的人工智能机器人。在此基础上，印度农业机器人产业发展成效显著，自主拖拉机、机器人收割系统、人工智能作物监测工具等产品相继问世，自动化和智能技术日益融入农业实践。

　　2025年10月22日，印度政府发布《印度未来农业：农业人工智能应用指南》报告，为印度农业应用人工智能提供了政策导向的实施路线图，重点关注小农户和边际农户的发展需求。

　　报告旨在解决数据生态碎片化、数字基础设施薄弱、成本过高、最后一公里服务落地难等关键问题，推动人工智能农业应用从试点阶段走向规模化推广，将人工智能定位为农业日常作业中数据驱动决策的推动者，助力提升农业生产效率、增强气候韧性、优化资源利用、改善市场准入条件。

　　报告明确了农业价值链各环节的人工智能重点应用场景，包括人工智能作物规划、土壤健康快速分析、病虫害预测与防治、智慧数字农产品市场等。报告的核心成果是提出了人工智能影响框架，该框架包含三大支柱，为农业生态各方协同行动、明确主体职责、高效落地人工智能解决方案提供指导：

　　赋能：聚焦搭建人工智能农业规模化应用的基础体系，重点推进政府主导的相关工作，包括制定清晰的人工智能发展战略和配套支持政策、建立数据共享机制、完善数字基础设施，为人工智能技术落地创造条件。

　　创新：聚焦农业人工智能解决方案的研发与测试，强化初创企业、技术提供商和科研机构的合作，开展人工智能应用的设计、验证和优化工作。

　　落地：聚焦确保人工智能解决方案有效触达农民，完善农业推广体系，将人工智能技术整合到农业咨询服务中，依托田间反馈持续优化应用效果。

　　印度农业正经历深刻的技术转型，借助人工智能实现从传统生产模式向数据驱动、精准化管理的农业生态转变。从吉滕德拉·辛格博士提出的人工智能引领农业新革命，到印度政府推出的一系列农业人工智能政策、举措和框架，印度正以全方位的布局推动人工智能与农业的深度融合，将人工智能定位为农业发展的核心支柱。

　　这一转型的核心支撑是印度打造的大规模农业数字公共基础设施，包括数字农业使命和农业数据栈，为向数百万农民提供精准化服务奠定了经过验证的数据基础，也为全国农业数据共享框架和研究网络的建设筑牢根基。人工智能赋能农业发展，为农业价值链各环节带来了实实在在的效益。Bharat-VISTAAR、农民电子助手等工具提供了多语言、实时的农业咨询服务，让偏远地区的农民也能获取专业知识，进一步优化了生产决策；人工智能季风预报、国家病虫害监测系统等助力农民主动应对气候和生物灾害风险，大幅减少作物损失，提升农业抗风险能力；精准农业、农业机器人技术的创新发展，以及YES-TECH、CROPIC赋能的人工智能农作物保险，实现了农业资源的优化利用，让保险理赔更快捷、透明；此外，人工智能分析技术正着力解决农业供应链的结构性问题，为小农户和边际农户改善价格发现，提升市场准入水平。印度政府通过打造人工智能开放技术栈，支持农业科技初创企业发展，推动各邦政策协同等举措，为农业人工智能技术的规模化推广扫清障碍，同时向全球投资者发出呼吁，共同挖掘农业人工智能的巨大市场潜力。这些举措充分体现了印度以人为本的农业科技发展理念，以包容性发展和农民福祉为核心，推动印度农业实现可持续增长。而印度“全球农业人工智能框架共同构建者“的定位，也让其农业人工智能的发展不仅服务于本土农民，更有望为全球农业发展，尤其是全球南方地区的农业减贫和效率提升提供借鉴。

　　中国科学院新疆生态与地理研究所文献信息中心编译、编辑的“中亚科讯”的信息资料来源于互联网上公开发布的信息，仅反映原文内容，不代表编译团队的立场和观点。我们力求但不保证译文与原文保持完全一致，请读者以原文内容为准。

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