农业AI决策系统用户调研：理解农民真实需求方法

1. 标题 (Title)

以下是5个吸引人的标题选项，供您选择：

• 《从实验室到田埂：农业AI决策系统用户调研全攻略——如何捕捉农民真实需求》
• 《深耕需求：农业AI决策系统用户调研方法论与实践案例——让技术真正服务农民》
• 《告别“闭门造车”：农业AI决策系统用户调研指南——三步读懂农民的“心里话”》
• 《田埂上的“需求密码”：农业AI决策系统用户调研实战手册》
• 《农民想要什么？农业AI决策系统用户调研：方法、工具与落地技巧》

2. 引言 (Introduction)

痛点引入 (Hook)

“这套AI系统说能增产20%，可我按它推荐的施肥量用了，玉米叶子反而发黄了！”
“打开APP要填七八项数据，我在地里忙着干活，哪有时间输这些？”
“专家说这系统能识别病虫害，可我拍了10张照片，8张都识别错了，还不如我凭经验看！”

这些抱怨，来自真实的农民用户。近年来，农业AI决策系统（如病虫害识别、水肥管理、产量预测等）成为农业科技的热门方向，技术团队投入大量资源研发算法、优化模型，却常常陷入“实验室效果惊艳，田间地头无人问津”的困境。核心问题在于：我们真的懂农民吗？ 农业AI的价值，不在于技术多先进，而在于能否解决农民的实际问题。若脱离农民的真实需求，再智能的系统也只是“空中楼阁”。

文章内容概述 (What)

本文将聚焦“农业AI决策系统用户调研”这一核心主题，系统拆解“如何理解农民真实需求”的方法论。从调研前的准备、实地调研的方法，到数据的分析与需求转化，再到持续迭代验证，我们将通过“理论+案例”的形式，提供一套可落地的操作指南。无论你是农业科技公司的产品经理、AI算法开发者，还是农业信息化领域的研究者，都能从中找到贴合实际的调研技巧。

读者收益 (Why)

读完本文，你将能够：

• 明确农业AI决策系统用户调研的核心目标与独特挑战；
• 掌握针对农民用户的调研方法（如深度访谈、参与式观察、需求验证技巧）；
• 学会从农民的“只言片语”中提炼真实需求（区分表面需求与深层痛点）；
• 将调研结果转化为具体的产品功能（如“农民说‘看不懂’”如何转化为“简化操作流程”）；
• 避免常见的调研误区（如“用城市用户思维套农民需求”“忽视地域差异”等）。

3. 准备工作 (Prerequisites)

在走进田野前，需做好充分准备——农业AI决策系统的用户调研，绝非“背个问卷去村口问几句”那么简单。以下是关键的准备事项：

3.1 技术栈/知识储备

• 农业生产基础认知：了解目标作物/养殖品类的基本生产流程（如水稻的育秧、移栽、施肥、病虫害防治环节）、农民常见劳作场景（如大棚种植vs露天种植、小农户vs规模化农场的差异）。无需成为农业专家，但需避免问出“小麦什么时候开花”这类常识性问题。
• AI决策系统基本功能理解：明确你要调研的AI系统类型（如病虫害识别、精准灌溉、农事规划），及其依赖的数据输入（如图像、气象、土壤数据）、输出形式（如文字建议、可视化图表、语音播报）。
• 用户调研基础方法：了解定性调研（访谈、观察）与定量调研（问卷）的区别，掌握开放式问题设计、访谈提纲撰写的基本原则。

3.2 环境/工具准备

• 调研对象界定：明确目标用户画像（如：华北平原小麦种植小农户、山东寿光大棚蔬菜种植户、东北规模化玉米种植合作社），避免“一刀切”——南方水稻农户的需求与北方小麦农户可能截然不同。
• 调研工具包：
  • 基础工具：录音笔（需提前征得同意）、笔记本、相机/手机（拍摄田间场景、农民操作习惯）、问卷星/腾讯文档（线上问卷备用）；
  • 特殊工具：简易原型（如纸质版APP界面草图，用于需求验证）、农事日历（标注调研地区的农忙/农闲时间，避免农忙时打扰）；
• 本地化资源协调：联系当地农业农村局、农技推广站、合作社负责人或“乡村能人”（如种粮大户、村支书），通过他们牵线搭桥，既能提高农民信任度，也能确保调研对象的代表性。

3.3 调研目标与假设梳理

在出发前，需明确调研要解决的核心问题，并列出初步假设（避免盲目调研）。例如：

• 核心问题：当前小麦病虫害AI识别系统的用户痛点是什么？
• 初步假设：
  1. 农民可能因手机操作不熟练，难以完成“拍照-上传-等待结果”的流程；
  2. 系统识别结果缺乏解释（如“这是锈病”，但农民想知道“为啥会得锈病”“用什么药”）；
  3. 识别准确率受天气影响（如阴雨天气叶片有露水，导致照片模糊）。

4. 核心内容：手把手实战 (Step-by-Step Tutorial)

步骤一：调研前的“本地化适配”——打破“语言”与“信任”壁垒

为什么这一步重要？
农民用户的特殊性在于：他们对陌生人警惕性高（尤其涉及“技术推广”时易联想到“推销”），且习惯用方言、农事术语沟通（如“打药”“追肥”“坐果”）。若直接用“标准化问卷”或“技术术语”调研，很可能得到“敷衍性答案”（如“挺好的”“都行”）。

怎么做？

4.1.1 学习“农民语言”，避免“技术黑话”

• 术语转化表：提前准备农业术语与通俗表达的对应关系（见表1），确保沟通无障碍。

  技术/产品术语	农民通俗表达
  “图像识别”	“拍个照片，系统看看是啥病”
  “精准施肥”	“该施多少肥，啥时候施”
  “数据可视化”	“用图表/数字告诉咱结果”
  “模型准确率90%”	“10次能看对9次”

• 场景化提问：用农民熟悉的场景切入问题，而非抽象概念。
  ❌ 错误：“您是否需要实时气象数据服务？”
  ✅ 正确：“您平时种地，啥时候最想知道天气？比如下雨前要不要收麦子，或者打药前要不要看天气预报？”

4.1.2 建立信任：从“陌生人”到“自己人”

• “中间人”引荐：通过当地农技员或村干部陪同调研，开场白可强调“是XX农技站王站长让我们来的，想听听您种地遇到的难处”，而非“我们是XX公司的，来推广AI系统”。
• “先唠家常，再聊正事”：调研前先闲聊5-10分钟，了解对方的家庭情况（如“家里几口人？孩子在外打工吗？”）、今年收成（“今年麦子一亩地打了多少斤？比去年强不？”），降低对方戒备心。
• “空手不入户”：带些实用小礼品（如印有农技知识的围裙、常用农具小配件），体现诚意（注意避免昂贵礼品，以免让农民有心理负担）。

步骤二：走进田野——核心调研方法：“听、看、跟、做”

农民的真实需求往往“说不出来”或“不愿直说”（如“怕说系统不好得罪人”）。需结合深度访谈（听）、参与式观察（看、跟）、情景模拟（做）三种方法，多维度捕捉需求。

4.2.1 深度访谈：让农民“愿意说”“说真话”

访谈是获取需求的核心手段，但农民通常不善表达抽象需求，需用“开放式问题+追问技巧”引导。

关键步骤与案例：

1. 开场：明确目的，消除顾虑
   “我们今天来，不是推销东西的，是想听听您种地时遇到的难处。比如打药、施肥这些活儿，有没有觉得哪一步特别麻烦？您说的问题，能帮我们把系统做得更好用，以后让咱种地更省事。”

2. 核心问题设计：从“痛点”切入，而非“功能”
   避免直接问“您需要AI系统吗？”，而是聚焦农民的日常困扰：

   • 劳作效率痛点：“您平时打药，怎么判断该打什么药？要花多长时间？有没有觉得麻烦的地方？”
   • 决策不确定性痛点：“去年您地里有没有生过病？当时是怎么发现的？找农技员看的？还是自己凭经验判断？要是判断错了，损失大不大？”
   • 现有工具/服务的不满：“现在手机上有没有用过农技相关的APP？用的时候觉得哪里不方便？”

3. 追问技巧：“5个为什么”挖深层需求
   当农民提出表面需求时，通过连续追问，挖到根源。
   案例场景：农民说“这系统拍照识别病虫害太慢了”。

   • 问1：“慢到什么程度？大概要等多久？”（农民：“得半分钟，有时候网络不好，要等一两分钟。”）
   • 问2：“您觉得慢，是耽误事儿了吗？”（农民：“是啊，我在地里打药，正着急呢，等半天出不来结果，后面还有好几亩地要打。”）
   • 问3：“那您打药时，一般是啥时候需要看结果？”（农民：“就是在地里，看到叶子黄了，想马上知道是啥病，该用啥药，不然背着药桶来回跑耽误时间。”）
   • 结论：深层需求不是“速度快”，而是“田间实时决策支持”——农民在劳作现场需要“即拍即得、操作简单”的识别结果，而非“坐在家里慢慢等”。

4. 注意事项

   • 避免打断：农民说话可能啰嗦或跑题，耐心听完，不急于纠正逻辑；
   • 记录“非语言信号”：若农民说“这系统挺好”但皱眉/摇头，需标记为“表面认同，可能有顾虑”，后续追问；
   • 控制时长：单次访谈不超过40分钟（农民时间宝贵，尤其农忙时）。

4.2.2 参与式观察：“蹲在地头看”比“坐着听”更真实

农民的行为往往比语言更诚实——他们可能嘴上说“愿意用手机APP”，但实际操作时却反复找不到拍照按钮。参与式观察需“沉浸式”体验农民的劳作场景，记录细节。

观察要点与案例：

1. 劳作场景记录

   • 时间：农民一天中哪些时段使用手机（如早晨起床后、午休时、晚上回家后）？田间劳作时是否随身携带手机（手机通常放哪里：口袋、地头石头上、包里）？
   • 环境：田间是否有网络（山区可能信号差）？光照条件（强光下手机屏幕是否看不清）？农民手上是否有泥土/水（影响触屏操作）？
     案例：在大棚调研时发现，农民进入高温高湿的大棚后，眼镜和手机屏幕容易起雾，导致无法清晰拍照——这是实验室中永远想不到的“操作障碍”。

2. 现有工具使用习惯
   观察农民如何获取信息、做决策：

   • 是否用手机查天气（用什么APP：微信天气、央视农业频道公众号？）；
   • 是否记录农事（用本子手写、手机备忘录，还是凭记忆？）；
   • 遇到问题时向谁求助（邻居、农技员、农资店老板？）。
     发现：许多老年农民习惯用“微信语音”而非文字沟通，且信任“熟人推荐”远胜于“系统提示”——AI系统的建议若能结合“附近农技员”或“种粮大户”的背书，接受度会更高。

3. 观察记录方法
   用“场景速写+照片/视频”记录，例如：

   【场景】山东寿光大棚番茄种植户李大哥，50岁，下午2点在大棚内查看番茄长势。  
   【行为】左手拿镰刀，右手拿手机，手机屏幕有泥土，放在上衣口袋（屏幕朝内，防止磕碰）。  
   【需求线索】1. 手部有泥土，触屏操作困难；2. 大棚内光线暗，拍照可能模糊；3. 习惯单手操作（另一只手可能拿工具）。  
   

4.2.3 情景模拟：用“原型”让农民“说清想要什么”

农民对“AI系统”可能没有具体概念，直接问“您想要什么功能”会得到“不知道”“都行”的答案。通过情景模拟+低保真原型，让农民“直观体验”并反馈。

操作步骤：

1. 制作简易原型：用纸质打印APP界面草图（或在平板上演示简化版界面），模拟核心流程（如“拍照识别病虫害”）。
2. 设定场景任务：“假设您现在在地里看到这片叶子黄了（指向提前准备的病害叶片照片），想用手机看看是啥病，您会怎么操作这个系统？”
3. 观察操作行为：农民是否能找到“拍照”按钮？是否会抱怨“字太小看不清”？是否会问“识别完了，然后呢？用什么药？”

案例：
某团队调研“语音交互需求”时，用手机播放系统语音提示（“请靠近叶片拍摄”），观察农民反应。结果发现：

• 老年农民更喜欢方言语音（如河南话、山东话），而非普通话；
• 提示音需简洁（“拍叶子，近一点”比“请确保叶片充满取景框，光线充足”更易懂）。

步骤三：数据整理与需求分析——从“碎片化信息”到“结构化需求”

调研结束后，你会收获一堆录音、笔记、照片，如何从中提炼出农民的真实需求？需通过“数据编码→需求分类→优先级排序”三步法，让需求“浮出水面”。

4.3.1 数据编码：给“农民的话”贴标签

将访谈录音转文字（推荐用讯飞听见等工具），逐句阅读，对关键信息贴“需求标签”。标签需具体、可落地，避免“用户体验差”这类模糊表述。

示例：

• 农民原话：“我眼神不好，手机上的字太小，看不清系统说的啥病。” → 标签：【界面设计-字体大小-需可调节】
• 农民原话：“打药的时候，系统说要施钾肥，但我家只有复合肥，咋办？” → 标签：【功能-建议可行性-需结合本地农资情况】

4.3.2 需求分类：用“亲和图法”归总共性需求

将所有标签写在便利贴上，按“功能需求”“体验需求”“环境适配需求”等维度分组，形成“亲和图”（如图1）。

图1：农业AI决策系统需求亲和图示例

【功能需求】  
- 病虫害识别：需包含“是什么病”“用什么药”“怎么防治”（而非仅输出病名）  
- 施肥建议：需结合本地常见肥料类型（如复合肥、尿素），避免推荐农民买不到的肥料  
- 语音播报：支持方言语音，无需手动阅读文字  

【体验需求】  
- 操作步骤：拍照识别不超过3步（打开APP→拍照→出结果）  
- 界面设计：字体可放大，按钮间距需宽（方便带手套/有泥土时点击）  
- 响应速度：田间弱网环境下可离线使用（提前缓存本地模型）  

【环境适配需求】  
- 硬件适配：支持中低端安卓手机（农民常用机型）  
- 天气适配：雨天/强光下拍照需有辅助功能（如手电筒、曝光调节提示）  

4.3.3 需求优先级排序：用“KANO模型”区分“必要”与“加分”需求

农民需求多样，资源有限时需优先满足核心需求。KANO模型将需求分为5类，帮助判断优先级：

• 基本型需求（必须满足，否则用户不满）：如“病虫害识别准确率需达80%以上”（若准确率低于50%，农民会完全不信任）；
• 期望型需求（满足越多用户越满意）：如“语音播报功能”（有则更好，无则影响不大）；
• 魅力型需求（超出预期，带来惊喜）：如“系统自动推送附近农资店位置”（农民没想到，但会觉得很实用）。

操作方法：让团队成员（或邀请少量农民）对每个需求打分，最终确定优先级。例如：

• 第一优先级：基本型需求（准确率、操作简易性）；
• 第二优先级：期望型需求（语音播报、本地化肥料建议）；
• 第三优先级：魅力型需求（农资店推送、邻里经验分享）。

步骤四：需求验证与迭代——“让农民说了算”

初步提炼的需求是否准确？需通过“原型测试→小规模试点→需求迭代”验证，避免“自嗨式设计”。

4.4.1 原型测试：用“低保真”快速验证

制作低保真原型（如Axure原型、甚至纸质界面），邀请5-10位调研对象试用，观察是否能顺利完成核心任务（如“用原型识别一张病虫害照片”）。

验证指标：

• 完成率：多少比例的农民能独立完成任务？
• 错误率：操作中是否频繁点击错误按钮（如误点“返回”而非“拍照”）？
• 主观反馈：“这个步骤懂不懂？”“哪里觉得麻烦？”

4.4.2 小规模试点：在真实场景中“试错”

选择1-2个村庄进行小规模试点（10-20户农民），发放简化版AI系统（仅包含核心功能），跟踪使用数据并定期回访。

关键跟踪指标：

• 使用率：农民是否每天/每周使用？还是仅试用一次后放弃？
• 问题反馈：记录实际使用中出现的新问题（如“雨季土壤传感器数据漂移”“玉米长高后无法拍到顶部叶片”）；
• 实际价值：农民是否真的按系统建议操作？操作后是否有效果（如病虫害防治成功率提升）？

4.4.3 需求迭代：“小步快跑，快速调整”

根据试点反馈，持续优化需求清单。例如：

• 试点发现：农民很少主动打开APP，更习惯“被动接收提醒” → 新增需求【功能-消息推送-基于农事日历主动提醒（如“明天适合打药”）】；
• 试点发现：山区农民手机存储小，APP安装后频繁闪退 → 新增需求【技术-轻量化-开发微信小程序版本（无需安装，即用即走）】。

步骤五：需求转化为产品功能——“农民语言”翻译为“技术语言”

最终目标是将农民需求转化为AI系统的具体功能，形成“需求-功能对照表”，让技术团队明确“为什么做”“做什么”。

表2：需求-功能转化示例

农民真实需求（用户语言）	产品功能（技术语言）	技术实现方向
“拍个照片，想知道是啥病，该用啥药，去哪儿买”	病虫害识别模块：输出“病害名称+防治方法+推荐农药+附近农资店位置”	1. 模型训练：扩充本地常见病虫害数据集；2. 对接本地农资店数据库；3. 集成地图API
“地里没网的时候，也想能用系统看看病”	离线识别功能：提前下载本地模型包，支持无网络环境下拍照识别	模型轻量化处理（如TensorFlow Lite），控制安装包大小≤50MB
“年纪大了，看字费劲，希望系统能‘说’给我听”	方言语音播报：支持目标地区主流方言（如四川话、河南话），自动播报识别结果和建议	对接百度语音/阿里云语音API，录制方言语音包
“系统说要施氮肥，但我家只有复合肥，能不能换算？”	肥料换算功能：输入农民现有肥料类型（如复合肥N-P-K比例），自动计算所需用量	开发肥料配方换算算法，基于作物需肥量与现有肥料养分含量

5. 进阶探讨 (Advanced Topics)

农业AI决策系统的用户调研是一个复杂课题，以下进阶方向值得深入探索：

5.1 如何处理“需求差异”：小农户vs规模化农场

• 小农户（占比超60%）：需求聚焦“简单、免费、实用”，对操作复杂度零容忍，依赖手机端轻量工具；
• 规模化农场（如合作社、家庭农场）：需求偏向“数据整合、批量管理”，可能需要对接农场ERP系统，支持多地块数据对比分析。
  应对策略：设计“基础版+专业版”两套系统，基础版满足小农户刚需，专业版提供规模化管理功能。

5.2 长期需求跟踪：农业“季节性”带来的挑战

农民需求随季节变化（如春耕时需要播种建议，秋收时关注产量预测），单次调研可能“过时”。
解决方法：建立“农民需求社群”（如微信群），定期分享系统更新，收集季节性反馈；在关键农时（如病虫害高发期）进行“跟踪式调研”。

5.3 伦理与隐私：农民数据收集的“度”在哪里？

AI系统依赖农民的地块位置、作物生长数据，但农民可能担心“数据被拿去卖钱”。
建议：

• 明确告知数据用途（“仅用于优化系统，不会泄露给第三方”）；
• 提供“数据匿名化”选项（如不记录具体地块坐标，仅记录区域）；
• 用“数据换服务”模式（如提供免费高级功能，换取非敏感数据）。

6. 总结 (Conclusion)

农业AI决策系统的用户调研，本质是“用农民的语言听懂农民的需求，用农民的逻辑设计农民的工具”。本文从调研前的本地化准备，到实地调研的“听、看、跟、做”，再到数据整理、需求转化与迭代，提供了一套完整的方法论。

核心要点回顾：

• 放下“技术优越感”：农民的“土经验”（如看天识病虫害）是AI系统的重要补充，而非对立面；
• 场景化思维：永远从农民的劳作场景出发（如大棚、山地、田间），而非实验室环境；
• 持续迭代：农业需求随季节、地域、政策变化，调研不是一次性活动，而是长期过程。

通过这套方法，我们能让农业AI决策系统从“实验室样品”变为“农民手中的趁手工具”，真正实现“科技赋能农业”——这不仅是技术的胜利，更是对“以用户为中心”产品思维的践行。

7. 行动号召 (Call to Action)

互动邀请：

• 如果你是农业AI领域的从业者，你在用户调研中遇到过哪些“意想不到”的农民需求？欢迎在评论区分享你的故事！
• 如果你是农民朋友，你对现在的农业APP/AI系统有什么建议？期待你的“心里话”！

让我们一起，让技术真正扎根田野，服务农民！