AI-driven agricultural economics and farm decision support systems

人工智能正在通过促进农业生产、资源管理、财务规划和市场营销中的数据驱动决策，为农业经济学带来变革性影响。机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉、物联网（IoT）、遥感（RS）、机器人技术、云计算和大数据分析等领域的最新进展相结合，推动了农场决策支持系统（FDSS）的发展，以增强作物管理、提高投入品利用效率、降低生产成本并增加利润。基于人工智能的系统还有助于作物选择、灌溉与养分管理、病虫害预测、产量预测、价格预测及市场分析，从而在气候和市场不确定性下降低生产风险。生成式人工智能、大语言模型、数字孪生、区块链、强化学习和可解释人工智能等新兴技术进一步提升了决策准确性、自动化水平及供应链透明度。人工智能还通过精准投入管理、减少资源使用和温室气体排放以及增强对气候变异的适应能力，推进了气候智慧型农业的发展。然而，其应用仍受到数字基础设施缺乏、数据质量差、实施成本高、技术能力有限、算法透明度不足以及数据治理问题等因素的限制，尤其是在发展中国家。本综述聚焦于人工智能增强型农业经济学和FDSS的最新进展，重点介绍关键技术、经济模型应用、实施挑战、伦理问题及未来研究方向。总之，负责任地部署人工智能能够实现经济可行、气候适应性强、环境可持续的农业，促进粮食安全，并推动基于证据的农业政策制定。