人工智能技术在农村电子商务领域的应用研究
——基于乡村振兴视角
范春蓉
（厦门兴才职业技术学院，福建 厦门 361024）

      摘要：本文基于乡村振兴视角进行人工智能技术在农村电子商务领域的应用研究，通过资料收集、理论分析，阐述人工智能技术、乡村振兴内涵，总结人工智能技术在农村电子商务领域的应用价值，围绕加强农村基础设施建设、进行专业团队建设、优化农业产业结构、持续缩减农产品物流成本、完善农产品质量安全监管体系展开实践探究，以期发挥人工智能技术应用，为农村电子商务发展赋能，优化农村产业体系，改善农民经济生活，促进农村可持续发展。
      关键词：人工智能技术；农村电子商务；应用；乡村振兴
一、主要概念阐释
（一）人工智能技术
      人工智能技术，指的是用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术、应用系统的一种科学技术，具体包括：计算机视觉与感知技术、机器学习技术、深度学习技术、自然语言处理、强化学习、机器人、智能物联网等，所有与智能相关的技术都可纳入人工智能技术范畴[1]。
（二）乡村振兴
      乡村振兴是党的十九大结合中国实际国情做出的重大决策部署，主要包括产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴、组织振兴，以期解决农业、农村、农民在发展中的实际问题，带动农村、农业走向正规化发展道路，促进农村经济持续繁荣，改善农民生活，保障社会稳定，营造更加良好的发展局面。
二、人工智能技术在农村电子商务领域的应用价值
（一）提升营销效果
      根据《2024中国农产品电商发展报告》，2023年全国农产品网络零售额达5 870.3亿元，比上年增长12.5%，中西部竞相发展。这显示出农村电子商务发展已经取得了较大进展。但农产品同质化问题比较普遍，缺乏差异化与特色品牌，使得很多农村地区的农产品在度过前期快速发展期后，销量逐步陷入停滞，并有举步维艰的趋势[2]。针对该种情况，可引入人工智能技术，通过构建用户画像、推荐算法，提高农产品购买转化率，并可结合市场变化、用户消费规律、农产品竞争力等，及时调整农产品种植类型、营销方式等，持续提升营销效果。
（二）保障农产品质量
      农产品从农村地区销往购买者手中，会经过多个主体，如生产者、运输者、储藏者、销售者等，不同主体的失误都可能损坏农产品，影响农产品销售口碑，对农产品本身的长远发展带来不利影响。据此，可考虑引入AI视觉、区块链技术，构建农产品或者服务全链条溯源体系，如参考盒马鲜生区块链脐橙溯源系统搭建方式，实现质量可信追溯，为农产品可持续发展增加质量保障。
（三）严控物流成本
      我国地大物博，要合理、有效地整合农产品资源，需消耗大量的人力、物力，使得很多电子商务企业望而却步。可将人工智能技术融入农村电子商务发展体系，结合当地的农产品市场量、基础设施布置、农产品分布区间等，灵活应用路径优化算法，规划农产品调度路径，降低运输损耗。
三、乡村振兴视角下人工智能技术在农村电子商务领域的应用途径
（一）加强农村基础设施建设，为电子商务发展奠定物理基础
      加强农村基础设施建设，加速“城乡一体化”进程，依据各类基础设施、人工智能设施等推动电子商务发展，关键在于：（1）城乡基础设施一体化规划：在当地相关部门的支持下，聚焦信息、物流、能源、水利、交通、人居环境等要素，规划“县－镇、乡—村庄”农村建设，建设城乡接轨的基础设施网络，将环境、邮电、交通等纳入城乡统一规划区间，为大型运输车、物流车等进入提供便利条件；通过政策扶持、合作基金、股份分红等方式保障农村基础设施建设资金充足，实现各类基础设施资源在城乡区域内的共享、流转[3]。（2） 人工智能基础设施布置：在农产品种植区域布置各类监测传感器，采集农产品生长图像、光照强度、土壤墒情等信息；整合农作物生产参数、无人机航拍数据、卫星遥感数据等，构建农作物数字孪生模型，预测农作物生产周期，提升对农作物质量的把控能力。要建设边缘计算节点，构建“云端训练+边缘推理”模式，结合农作物种植密度、数量、电子商务发展水平等要素在乡镇层级部署若干华为 Atlas 500 智能小站，实时提取农田种植资料，进行农田视频、图片、资料等实时分析，提升数据处理速度；灵活应用Tensor Flow Lite （轻量级机器学习）框架，同时处理各单节点，提升病害虫识别效率、处理速度[4]。
（二）进行专业团队建设，为电子商务发展提供人力支撑
      乡村振兴，关键在人才。要发挥人工智能技术在农村电子商务领域的关键作用，需进行专业团队建设，引入、培养一大批懂电子商务、农村发展、农产品营销等知识、技能的专项人才，关键在于：（1）加大人才引入力度：基于《关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》的根本要求，增加对农村电子商务从业者的扶持力度，从政策、资金等层面给予更多支持，如：适当提升农村电子商务从业人员最低工资标准，保障五险一金到位；对于在农村电商建设、直播助农领域做出突出贡献的个人、企业做出奖励、表彰；针对取得农产品电商运营、社交电商运营、直播电商、电子商务数据分析、农产品供应链与品牌管理等证书、在农产品运营方面具备较好个人履历、丰富经验的高素质人才，加大引入力度，解决其个人住房、子女入学、老人赡养等方面的问题，协助其规划个人发展路径，提升团队竞争力[5]。（2） 完善人才培养机制：构建三级培养体系，面向新入职的基础阶层电子商务从业人员，通过抖音、拼多多等平台的 AI 创作工具，如字幕自动生成、智能选品、智能剪辑等，定期组织“千人千面”培训活动，覆盖农村电商用户；联合高校、人工智能高新企业，开发 《人工智能技术应用》《AI短视频制作》《农产品用户画像》 等标准化课程包，覆盖爆款标题生成、AI主播设计、智能选景构图等课程，更新从业人员知识、技能体系。针对具备一定经验、从业数年的进阶层人员，应依托人工智能构建虚拟环境，支持从业人员在直播互动、售后处理、土壤墒情分析、紧急事务应对等方面的实操训练，构建产教协同机制。农村电商主体要与高校、现代产业园、物流企业等共建实训基地，为从业人员提供课堂学习、基地实践、企业就业闭环发展体系，减少从业人员的后顾之忧，提升从业人员的就业率，持续壮大农村电子商务发展队伍[6]。针对从业多年、遇到发展瓶颈的高阶层人员，应建设“农产品期货分析+冷链物流规划+AI算法优化”复合课程，并可选择性地引入抖音集团、京东等企业的供应链数据集，充实学习内容，引导从业人员攻关县域物流完善、农产品供需匹配模型等课题，提升发展水平。
（三）优化农业产业结构，提升核心竞争力
      依据人工智能技术持续优化农业产业结构，使其契合农村电子商务发展结构、规律，最大限度地满足市场需求，提升核心竞争力，实现产业兴旺，关键在于：（1）优化农业产业生产端结构：建立高标准设施蔬菜示范中心，为其他地区的发展提供范式；操控植保无人机、长臂喷雾机等进行田间小麦管护，并可为无人机装载“AI大脑”，使其能够自动识别电线杆、沟渠、田埂等复杂地形特征，承担灾情监测、施肥、喷药、播种、运输等工作。（2）优化农产品产业加工端结构：引入AI分拣装置，通过红外光谱分析、3D 视觉扫描等技术，实现农作物表皮瑕疵、果径、颜色等的多级智能分拣，提升农作物商品转化率；通过数据挖掘技术提取、整理分拣数据，指出农村地区在相关农作物种植、包装等方面的优势、不足，反向指导农作物种植管理，促进种植体系优化；利用机器学习、智能物联网持续调整不同农作物、不同时期的施肥、灌溉方案，提升优质农作物产出率；构建区块链溯源系统，全过程记录农作物分拣、装箱数据，确保扫码即可查看农作物产出时间、农残检测报告、质量标准、糖度曲线等[7]。（3） 优化农产品产业销售端结构：引入科大讯飞方言引擎，生成虚拟主播形象，支持多语种 （普通话、上海话、河南话、英语、法语等）直播，利用情感计算技术赋予主播情感互动功能；利用自然语言处理、语音识别技术，提取优质主播先进话术，根据农作物产品类型、营销对象等调整话术内容，吸引消费者关注，扩大影响；应用自然语言处理技术识别“土话”购物需求；通过数据挖掘、深度学习、预测分析等技术，关注观众停留时长、互动频次等数据，更新营销策略，提升成交率；为虚拟主播嵌入地方文化要素，如戏曲、变脸、非遗剪纸等，体现农产品特殊之处。
（四）持续缩减农产品物流成本，提高农民收入
      基于人工智能技术构建智慧物流体系，降本增效，提升农民收入，改善农民生活状况，关键在于：（1）无人机转运：物流支出较大是阻碍很多农产品拓展营销范围的主要因素，可以通过无人机配送打通乡村电商运营“最后一公里”。具体而言，可以通过无人机+智能路径规划，克服该项难题。应选择续航120 km、载重10kg的六轴无人机，配置北斗导航系统，适应农村地区复杂地形，适应全天候飞行；通过强化学习算法动态分析农村地区的地形环境、交通条件、气象数据等，结合各类因素实时调整无人机飞行路线、高度等，缩减单次任务响应时间。（2）冷链数字孪生：基于人工智能技术搭建冷链全链条数字孪生系统，集成车载摄像头、RFID 标签、IOT 传感器等多源数据，全流程映射冷链状态；对接LSTM神经网络、传感器等装置，预测冷链货品腐败曲线，智能调整运输车车厢温度、冷库制冷功率，减少生鲜损耗。如针对云南农村鲜花产业，数字孪生系统可以结合花朵颜色、开放度、运输路线长度等，智能匹配预冷时长，延长鲜花保鲜期；或者对接高德、百度等地图，预测交通拥堵状况，规划运输时间、路线等，缩减车辆日均行驶里程，降低碳排放，缩减运输费用。
（五）完善农产品质量安全监管体系，保障产品质量
      完善农产品质量安全监管体系，为农村产业兴旺助力，关键在于：（1） 农药残留实时检测：引入先进的AI检测装置，集成深度卷积神经网络、红外光谱等技术，能在短时间内进行多种农药残留检测并提供定量定性分析功能。要灵活应用迁移学习算法、机器学习等技术构建跨品类检测模型 （覆盖茶叶、果蔬、鱼类等农产品），实时更新光谱特征图，提升检测准确度。（2） 构建联合学习模型：基于人工智能构建联合学习模型，更新重金属污染预测、病害虫预警等方式；通过差分隐私、同态加密等技术，保障联合学习模型数据的私密性，避免损害用户利益。
四、结语
      综上所述，本文就乡村振兴视角下人工智能技术在农村电子商务领域的应用途径展开了重点分析。以上提出的各类应用策略在落实中具备较大的可行性，完善了农村电子商务发展体系，解决了以往农村电子商务同质化严重、竞争力低等问题，让农村电子商务重新焕发生机。但本次研究仍存在不足，如各个地区的农村电子商务发展步伐、经济状况不一，所适用的人工智能技术也有较大差异，应在后续的相关研究中对其加以补充、完善，使其更具参考价值。
参考文献
[1] 桂学文,范凯煊.电子商务赋能乡村产业振兴研究述评[J].科技创业月刊,2024,37(5):192-199.
[2] 刘亚双,杨利,冯伟,等.数智赋能农村电商助力乡村振兴研究[J].中国商论,2025,34(2):19-22.
[3] 石磊.乡村振兴背景下农村电子商务的发展研究[J].全国流通经济,2022(35):20-23.
[4] 罗曼妮.乡村振兴视角下湖南特色农产品电子商务模式研究[J].知识经济,2021(5):32-33.
[5] 周静.乡村振兴战略实施背景下的农村电子商务高质量发展路径研究[J].职业,2022(11):37-39.
[6] 庞伟涛,刘国良.生成式人工智能技术驱动下乡村振兴新模式的探究[J].黑龙江粮食,2023(11):119-121.
[7] 李婷.互联网经济背景下农村电子商务发展现状分析研究:以贵州省龙里县为例[J]. 电子商务评论，2024(3):4784-4790