Emerging Digital Technologies in Indian Agriculture: Adoption, Applications, Benefits, and Future Directions

方法

结构化非系统范围综述2021-2026年文献与政府报告，覆盖13个技术领域。

发现

智能灌溉节水20-35%，AI咨询增产达40%；资本密集技术仍限于商业农场。

机会点

可研究低成本传感与边缘AI如何适配小农户碎片化地块，弥合数字鸿沟。

印度农业维系着超过1.5亿农民的生计，目前正经历由人工智能（Artificial Intelligence, AI）、物联网（Internet of Things, IoT）及相关智慧农业技术驱动的快速数字化转型。本文开展了一项简明综述，考察2025—2026年间印度农业领域正在采用哪些数字技术、这些技术如何运作，以及它们带来哪些效益与局限。综述方法为结构化的非系统性范围界定，主要检索2021年至2026年间发表的同行评议期刊论文、会议论文和政府报告，涵盖十三个技术领域，包括人工智能、物联网、精准农业、无人机、遥感、机器学习、计算机视觉、机器人、大数据、云/边缘计算、智能灌溉、区块链以及新兴的农业5.0范式。结果表明，在技术能够应对水资源短缺和地块细碎化等突出且可见约束的领域，采用程度最为领先；已记录的应用成效包括智能灌溉实现20%—35%的节水，人工智能驱动的咨询项目使产量提升最高达40%。比较分析进一步表明，机器人和区块链等资本密集型技术仍集中于商业农场，而低成本传感和人工智能咨询工具已在更广泛的小农群体中得到应用。讨论指出，土地细碎化、农村连通性不足和数字素养有限等持续存在的障碍仍在制约公平的全国性推广，并确定边缘人工智能、数字孪生、可解释人工智能和自主耕作是未来发展的优先方向。