在全球数字经济加速渗透的背景下，中国山区农业正面临“数字鸿沟”与产业转型的双重挑战。据农业农村部数据，2023年我国农业数字化水平整体达43%，但山区仅为28%，其中劳动力老龄化、生产标准化不足、市场信息滞后等问题尤为突出。浙江省遂昌县作为典型山区县，其“九山半水半分田”的地貌特征与12.3万亩高山茶产业，成为探索AI赋能路径的理想样本。该县自2021年启动“AI+高山茶叶”试点以来，通过无人机测绘、区块链溯源、智能采茶机器人等应用，实现茶园亩均效益提升65%，为破解山区农业困境提供了实践范本。

“AI+高山茶叶”模式的推广价值

浙江遂昌县“AI+高山茶叶”模式的成功实践，为山区特色农业数字化转型提供了可复制的范本，具有显著的推广价值。其一，地形适配性。通过轻量化设备改造和边缘计算优化，该模式在坡度25°以上、海拔500米以上的复杂地形中验证了技术可行性，可迁移至闽北武夷岩茶区、滇西普洱茶区等相似区域。其二，产业兼容性。基于“技术—组织—文化”三维赋能框架，该模式不仅适用于茶叶产业，还可拓展至山区中药材（如云南文山三七）、小水果（如赣南脐橙）等高附加值作物。例如，无人机巡检系统可迁移至柑橘园用以病虫害监测，区块链溯源技术可应用于道地药材认证。其三，经济普惠性。共享设备模式使亩均机械成本降低60%，特别适合小农户主导的产业形态。广西苍梧县六堡茶产区已借鉴该模式，通过“AI设备合作社”带动184户茶农人均增收1.5万元。

山区特色农业“AI”运用的困境

从遂昌县“AI+高山茶叶”模式的实践案例来看，运用人工智能技术助推特色农业发展仍面临技术适配难、数字化整体滞后、人才不足等困境。

技术适配性挑战。遂昌县地形复杂，以山地、丘陵为主，给人工智能设备的适配性带来诸多难题。在农业无人机应用方面，雾天环境严重影响其性能，识别准确率骤降至65%，导致作业效率大打折扣。采茶机器人在坡面作业时，因地形起伏大，35°坡面翻车率达17%，不仅造成设备损坏，还影响茶叶采摘进度。智能灌溉系统也因山区网络信号不稳定导致设备远程控制延迟，无法及时根据土壤湿度变化精准灌溉。此外，现有农业传感器在复杂地形下的数据采集准确性不足，影响后续的决策分析。这些技术适配性问题，制约了人工智能在山区特色农业经济中的高效应用，亟待通过技术创新和设备改进加以解决。

山区数字化进程滞后。首先是基础设施制约明显。山区乡村信息化建设水平相对较低，表现为网络覆盖率不足、带宽资源有限，这直接影响了智能农业装备的物联网接入和大数据实时传输效能，导致农户在应用数字化服务时存在接入性障碍。其次是技术认知鸿沟问题突出。山区农业经营主体对智能灌溉、精准施肥等数字化技术的应用价值认知不足，传统生产思维制约了农业数字化转型进程。此外，电商生态发育不良也是阻碍农业数字化发展的重要因素。相较于发达地区，山区农产品电商渗透率偏低，多数农业企业尚未构建完整的线上营销体系，制约了特色农产品的市场辐射半径。

值得警惕的是，数字化基础薄弱还衍生出信息安全风险，部分农业经营主体缺乏基本的数据防护意识，农业生产数据的采集、存储环节存在泄露隐患，这对构建可信的农业数字化环境提出了挑战。

人才培养体系不够完善。首先，山区缺乏高素质的专业人才使农业领域技术创新能力受到限制，难以引领和适应快速变化的市场需求。在人工智能的推动下，农业技术革新和技术转移是关键环节，但这一切都离不开专业人才的支撑。由于山区乡村缺乏具备专业知识和创新能力的人才，导致很多先进的农业技术无法有效开发和应用，从而阻碍了特色农业的转型升级。其次，缺乏专业化、高层次的人才支持，导致山区农业转型动能不足，制约了产业结构的优化升级与新兴增长极的培育。在人工智能领域，无论是模型架构创新，还是数据分析和处理，都需要高水平的专业人才。但山区乡村受多方面条件限制而无法吸引专业人才，导致很多创新性的产业项目无法落地，进而影响到整个经济的持续增长和竞争力。

人才是乡村振兴的重要支撑，而人才培育机制的制度性缺陷将系统性地制约产业升级与可持续发展进程，最终影响战略目标的整体实现。山区乡村由于人才培养机制和体系的不健全，导致很多有志于从事农业科技创新的人才流失，或者无法在当地得到良好的发展。这不仅制约了当地农业经济的智能化发展，也影响到乡村振兴战略的全面推进。

优化路径

加大政策扶持力度，推动关键技术创新。一是设立专项研发基金。针对山区地形特点，定向支持抗风无人机、弱网环境边缘计算设备等关键技术攻关。可参考青岛莱西经验，对通过认证的适应性技术给予研发补贴。二是完善高标准农田智能装备。在高标准农田建设中推广配置土壤墒情传感器、多光谱成像仪等设备，构建山区农业数据采集网络。可借鉴云南省普洱市通过5G智慧茶园系统实现环境参数全监测的做法。

开发农业大数据，加快数字化进程。农业大数据的开发与应用是推动山区县域特色农业经济数字化转型的关键路径。通过采集、整合和分析土壤墒情、气象变化、作物长势等数据，结合人工智能技术进行深度挖掘，可为农户提供精准化的种植决策支持，优化水肥管理、病虫害防治及灌溉策略，从而提升农业生产效率和资源利用率。首先，地方政府应主导构建县域农业大数据中心，整合农业农村、气象、市场等多源数据，建立标准化、开放共享的数据平台，为智能农业应用提供底层支撑。其次，加快农村新型基础设施建设，重点推进5G网络、物联网传感设备部署，提升数据传输效率，确保农业大数据的实时采集与分析能力。再次，推广智能农机、无人机巡检、环境监测终端等数字化装备的应用，通过高精度传感器实时获取田间数据，实现精准农事管理。此外，还需强化数据安全治理，制定农业数据分类分级保护制度，完善数据加密和访问权限控制机制，防范敏感农业信息泄漏风险，确保数字化进程安全可控。通过以上措施，可系统性推进山区农业生产的数字化、智能化转型，为特色农业高质量发展提供新动能。

完善人才培育体系，优化人才结构。人才要素是推动山区县特色农业经济智能化转型的核心支撑。为破解复合型人才短缺这一困境，亟需构建系统化的人才培养与引进机制。首先，地方政府应制定智能农业人才专项发展规划，结合山区县的茶叶、中药材、高山果蔬等特色农业发展需求，明确数字农技员、农业数据分析师等新兴职业的人才标准与培养路径，形成“产业需求—人才标准—培养方案”的闭环体系。其次，实施“政企校”协同培养模式，联合农业龙头企业、职业院校开展智能农机操作、农业大数据分析等定向培训，重点提升新型职业农民的数字化技能。再次，要建立城乡人才双向流动机制，通过建立“科技特派员”“数字农创客”等机制，引导城市科技人才下沉乡村，同时选派乡村技术骨干赴高校、科研院所进修，促进知识要素城乡融合。此外，要完善人才激励机制，可设立“智慧农业创新基金”，对在智能灌溉系统研发、农产品电商模式创新等领域作出突出贡献的个人或团队给予奖励，激发人才创新动能。

（孔楠  首都经济贸易大学）