OECD：以人工智能助力韧性与包容的农业食品系统

OECD 于 2026 年 6 月 5 日通过其 OECD.AI Wonk 平台发布了一篇分析（作者为 Marten van den Berg 和 Sara Rendtorff-Smith），探讨人工智能如何能够增强全球农业食品系统（agri-food systems，农业-粮食系统）。文章从一个事实出发：这些系统正承受着气候变化、脆弱供应链和劳动力短缺日益加剧的压力。

粮食系统为何承压？

全球粮食的生产与分配面临着一系列同时出现的挑战。气候变化改变着种植条件并加剧了干旱的频率，而供应链对扰动也越来越脆弱。再加上农业中的劳动力短缺，进一步加重了生产负担。

在这样的背景下，OECD 将人工智能视为一种能够提升系统韧性与包容性的工具——也就是让系统更有能力承受冲击，并对所有利益相关方、而不仅仅是大玩家更加可及。

OECD 识别出哪三大关键障碍？

分析列出了三大障碍。第一是孤岛化的数据：农业数据分散在各部委、链条参与者和国家之间，因而无法自由流动到最能发挥作用的地方。这种碎片化阻碍了高效 AI 方案的开发。

第二个障碍是可及性。大多数 AI 工具触及不到小农户，尽管他们种植了约全球三分之一的粮食。原因在于这些生产者缺乏数字基础设施。第三个障碍关乎规模化：成功试点项目的推广受到网络威胁和基础设施差距的阻碍。

AI 在农业中的真实潜力如何？

为说明其可能性，OECD 列举了具体的例子。精准喷洒（precision spraying）通过 AI 将药剂的施用精确引导到所需之处，可将农药使用量减少 30%。这既带来生态效益，也带来成本节约。

另一个例子关乎对气候冲击的韧性：AI 识别出的抗旱作物可在干旱季节将产量提高 25%。这类成果表明，技术已经能够提供切实的收益——前提是能够成功推广到试点阶段之外。

OECD 有何建议？

分析的主要建议是加强国际合作。OECD 呼吁通过自身机制以及 GPAI（Global Partnership on AI，全球人工智能伙伴关系）进行协调，以构建可互操作的数据生态系统——即数据能在利益相关方之间安全、有意义地流动的系统。

另一个重点是以农户为中心的解决方案，尤其是面向那些迄今仍处于 AI 工具触及范围之外的小生产者。由此，OECD 将技术潜力与公平问题联系起来：人工智能在粮食系统中带来的益处，应当也惠及那些种植了相当一部分全球粮食的人，而不应只为数字装备最完善的参与者所专享。