2026年《政府工作报告》提出“打造智能经济新形态”，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。以此为指引，扎实推动数字乡村建设与人工智能技术深度耦合、协同发力，可为破解农产品电商长期存在的信息不对称、运营成本偏高、全产业链协同效率不高等行业痛点提供全新解决方案与实践路径。

江苏肩负着“在推进农业现代化上走在前”的重大任务，拥有阳澄湖大闸蟹、盱眙龙虾、阳山水蜜桃等众多地理标志产品，农产品电商发展基础扎实、优势突出，也面临着品牌溢价能力较弱、全产业链协同效率不高、可信交易生态体系不够完善等现实短板。依托人工智能技术实现电商全链条价值重塑、构建安全可信的产业生态，已成为江苏特色农业培育新质生产力、迈向高质量发展的重要抓手和必然选择。

三因素掣肘江苏特色农产品电商发展

依托得天独厚的农业资源禀赋，江苏特色农产品网络销售规模位居全国前列。其中，直播电商已成为产业增长核心动能。与此同时，其结构性短板也日渐凸显：生鲜冷链物流全域覆盖不足，农产品流通损耗率偏高；品牌发展层级分化明显，除阳澄湖大闸蟹等少数头部品类溢价优势突出外，其余更多产品普遍存在“有品质、无品牌，有特产、无溢价”的发展困境；人工智能技术产业渗透不均衡，中小经营主体数字化、智能化转型滞后。

综合来看，当前江苏特色农产品电商发展主要存在三大瓶颈。一是品牌溢价能力不足。多数农产品以初级产品、原始形态流通销售，深加工、品牌化、文创化程度偏低，同质化营销模式普遍，缺乏文化赋能与情感价值链接，难以将地理标志资源优势转化为持续稳定的市场溢价能力，产业增收空间受限。二是全产业链协同效率不高。生产端与消费端数据割裂，“产—销—运”各环节存在较为明显的“数据孤岛”，且流通环节的冷链物流智能化水平不足、成本偏高，采销决策多依赖经验，导致供应链响应滞后、库存周转缓慢、生鲜损耗居高不下，难以适配电商市场动态化、个性化的消费需求。三是市场信任体系存在短板。传统溯源方式信息维度单一、可视化程度低且存在篡改风险，难以有效消解消费者对农产品原产地、品质安全、真伪优劣的消费疑虑。与此同时，伴随着人工智能技术的普及应用，一些虚假宣传、信息失真、版权争议等产业风险也时有发生，进一步加剧了市场信任危机，制约了产业规范化、可持续发展。

AI驱动特色农产品电商全链条价值重构

人工智能技术通过数据赋能、智能决策、内容创新、场景再造，能够推动农产品电商从经验驱动向数据驱动、从单点运营向全链协同转型，实现生产、流通、营销全链条价值重塑，为江苏特色农产品电商提质增效提供核心技术支撑。

生产端：AI技术基于多模态数据整合与深度学习能力，一方面，可赋能产品个性化定制与品牌价值提升。以阳澄湖大闸蟹为例，通过梳理市场动态、品牌建设情况以及目标消费群体的特征，AI可生成风格迥异的营销文案、丰富多样文创产品设计方案以及相应的产品包装图样。还可根据特定的销售场景需要，快速给出定制化产品方案，大幅缩短设计周期、降低研发成本，并植入特色地域文化、农耕文化等元素，丰富产品价值内涵，推动农产品从“售卖产品”向“传递文化、输出价值”转型。另一方面，可赋能农业生产智能决策与风险防控。AI通过深度学习农业专业知识，汇总卫星遥感、物联网、气象数据等，生成作物生长模拟图像、病虫害演变的可视化图谱，给农户提供直观的种植决策参考。针对病虫害高发、极端天气等风险隐患，及时生成预警信息与防治策略，推动农业生产从“被动应对”转向“主动预判”，有效降低生产损耗，提升资源利用效率与农产品品质稳定性。

流通端：AI时空地理大模型可整合实时路况、气象条件、订单分布、车载温控等多维动态数据，构建智能化冷链物流调度体系，实现降本、提质、增效多重目标。以盱眙龙虾跨区域流通配送为例，AI系统可根据实时数据动态规划最优配送路径，匹配低能耗、高时效运输方案，同步预设极端天气、道路拥堵等突发场景的备用路线与温控应急策略。针对运输途中的温度波动、设备异常等问题，自动生成精准调控指令，实时修正运输参数，最大限度降低生鲜产品流通损耗。通过全流程智能化管控，有效破解生鲜农产品冷链物流成本高、损耗高、稳定性弱的难题，全面提升江苏特色农产品跨区域流通效率与品质保障能力。

营销端：AI多模态大模型技术可重构农产品营销模式，打造规模化、个性化、低成本的智能“内容工厂”。借助多模态大模型技术，AI可深度挖掘江苏特色农产品的品质优势、地域文化、历史底蕴，自动生成差异化短视频脚本、字幕文案、封面标签，批量产出系列化宣传内容。通过多平台、多账号、分时段矩阵式发布，持续提升产品曝光度与市场关注度，精准吸纳目标客群。在电商直播场景中，可以用AI虚拟主播的形式实现24小时不间断直播，并根据实时弹幕互动、用户需求动态调整展示重点，既大幅降低人力运营成本，又保障直播频次与运营稳定性。

溯源端：依托人工智能与区块链技术深度融合，构建可视化、可溯源、不可篡改的农产品可信交易生态。以高邮咸鸭蛋为例，可借助AI技术，系统整合养殖、加工、质检、仓储、物流全流程数据，将其转化为鲜活的溯源内容，在区块链上存证，供消费者随时查看。同时，搭建AI智能客服全天候响应消费咨询，依托智能合约实现质检确权、溯源存证、问题赔付全流程自动化运转，构建“技术支撑、体验升级、权益维护”三位一体的可信服务闭环。

多维构建农产品电商可信生态与治理机制

区块链与联邦学习协同赋能。一方面，基于区块链技术赋予的分布式账本、时间戳和哈希链式结构，搭建农产品全生命周期不可篡改的溯源存证体系，确保全流程信息透明可查。另一方面，秉持联邦学习“数据不动，模型动”的核心原则，实现农户、企业、电商平台等多方在隐私保护前提下的建模与智能迭代，构建起“数据不出域、价值可流通、隐私可保障”的产业协作框架。以南通蓝印花布农文创产业为例，联邦学习持续优化AI创意设计模型，区块链同步固化版权信息与创作成果，既有效保护知识产权、激发创新活力，又推动传统农文创产业数字化创新发展。

构建“政府—平台—农户—消费者”四方协同的治理体系，形成权责清晰、运转高效的治理格局。其中，政府侧重顶层设计与行业监管，出台人工智能在农产品电商领域的引导政策、应用规范与负面清单，牵头制定AI内容标注、数据安全及溯源认证等应用标准，并根据需要对主动采用AI技术提质电商销售的中小农户给予一定的补贴与数字化专项贷款；电商平台承担技术落地、内容审核、生态管控主体责任，既严格落实AI生成内容标识制度，又适度开放轻量化、低代码AI工具包；农户与经营主体须坚守诚信经营底线，自觉规范AI使用行为；消费者可通过评价反馈、投诉举报等渠道参与生态监督。

此外，还要针对AI应用的各种衍生风险，构建覆盖事前、事中、事后的全流程风控体系。事前筑牢规范底线，建立涵盖内容真实性、知识产权、广告合规性的多维评估标准，明确AI内容生成规范与禁止性条款，从源头规避风险。事中强化动态监管，运用算法审计、多模态识别技术，对文本、图片、视频等各类AI生成内容开展实时监测，针对热门品类、高频营销场景设置风险预警阈值，动态排查算法偏见、内容失真等问题。事后完善处置机制，建立24小时投诉受理响应机制，依托区块链存证实现违规行为全程溯源、有据可查，推行黑名单阶梯式处罚制度，对多次违规主体采取限流、停业整顿、账号封禁等惩戒措施。同时搭建AI内容黑白名单数据库，结合智能识别技术实现高危内容自动过滤，灰色内容人工复核，动态迭代风控策略，持续提升产业风险治理精准度与实效性。

陈 君（作者为扬州职业技术大学副教授）