농업의 미래를 그리다: 중국 지아워 그룹의 AI 스마트 농업 혁신 사례와 시사점
중국에서는 인공지능(AI) 기반 스마트 농업 기술이 시설 농업의 디지털 전환을 성공적으로 이끌고 있습니다. 이러한 중국의 사례는 한국 농업이 나아가야 할 방향을 모색하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.
중국 스마트 농업 우수 사례 선정 배경
베이징 사물 인터넷 스마트 기술 응용 협회를 비롯한 여러 기관은 스마트 도시 건설을 심화하고 도시의 디지털 전환 경험을 확산하기 위해 사물 인터넷 기술과 도시 개발의 통합을 추진하고 있습니다. 이러한 노력의 일환으로 2026년 글로벌 디지털 경제 대회 사물 인터넷 및 스마트 도시 포럼 기간 중, 2026년 사물 인터넷 및 스마트 도시 우수 사례 모집 및 평가 활동이 공동으로 진행되었습니다.
전통 농업의 한계와 AI 기반 해결책
숙련공 되기까지 2~3 시즌 소요, 직관에 의존한 재배 결정, 정밀하기 어려운 물/비료 조절, 수확 및 판매 정보 단절로 인한 비효율성.
이러한 문제점을 해결하기 위해 지아워 그룹은 AI 기술을 핵심 동력으로 삼아 딩톡(钉钉) 스마트 플랫폼을 기반으로 AI 농업 스마트 에이전트 ‘샤오자(小佳)’를 구축했습니다. 이를 통해 파편화된 농부의 경험을 구조화된 지식 데이터베이스로 전환하고, 농업 산업을 ‘경험 의존’에서 ‘데이터 기반 의사 결정’으로 시스템적으로 전환하여 경험의 계승 가능성과 의사 결정의 정량화를 실현했습니다.
AI 농업 혁신의 다차원적 접근
기술 개발 측면에서, 이 사례는 단순한 생산 실행 대체가 아닌 독자적인 농업 지식 그래프 시스템을 구축했습니다. 10년 이상의 재배 데이터와 전문가 경험을 심층적으로 통합하여 파편화된 전통 농부의 경험을 구조화되고 표준화된 디지털 지식 데이터베이스로 전환함으로써 경험 계승의 한계를 허물고, AI 농업 스마트 에이전트의 역량 발휘를 위한 견고한 기반을 마련했습니다.
모델 설계 측면에서는 딩톡의 개방형 스마트 플랫폼을 기반으로 AI 스마트 에이전트 ‘샤오자’를 구축했습니다. 기업 지식 데이터베이스와 비즈니스 데이터를 심층적으로 통합하여, 직원이 대화를 통해 데이터 분석과 통찰을 얻을 수 있도록 함으로써 ‘현장 인식 + 지식 재구성’ AI 기반의 혁신적인 응용 모델을 실현했습니다.
메커니즘 및 프로세스 측면에서는 ‘경계 없는 + 진화형’ 육각형 조직 협업 플랫폼을 구축했습니다. ‘하나의 주문, 하나의 그룹’이라는 전 생애 주기 위험 통제 메커니즘과 ‘전 직원 서클’과 같은 디지털 운영 형태를 통해 정보, 지식, 데이터가 최대 안전 범위 내에서 자유롭게 흐르도록 하고, 직원의 성과를 중심으로 하는 공유 서비스 메커니즘을 확립했습니다.
AI 스마트 농업 ‘샤오자’의 핵심 활용 분야
AI 농업 스마트 에이전트 ‘샤오자’는 블루베리 전체 산업 체인의 핵심 비즈니스 과정에 전면적으로 통합되어 재배, 수확에서 판매, 조직 운영에 이르는 전 과정을 포괄합니다. 현장 농부, 수확 작업자, 판매원 및 백오피스 직원에 이르는 다양한 역할에 서비스를 제공하고 있습니다.
‘샤오자’의 주요 적용 단계
- 재배 단계: 현장 농부들이 AI와 재배 경험을 교류하고, 블루베리 보식, 관수 시비, 전정 성형 등 전문 기술을 학습합니다. 시스템은 전문가 경험을 바탕으로 맞춤형 제안을 제공하여 신규 농부의 기술 성장 주기를 단축합니다.
- 수확 단계: 기지 센서 네트워크와 연결되어 환경 데이터를 수집하고, 수확량 예측 오차율을 5% 이내로 제어하며, 자동으로 수확 계획을 생성하여 후방 가공 및 물류 등에 대한 정밀한 의사 결정 근거를 제공합니다.
- 판매 단계: 전국 시장의 소비 피드백과 실시간 생산 데이터를 통합하여 시장 선호도와 가격 수용도를 판단하고, 자동으로 제품 할당 계획을 생성하여 ‘판매에 기반한 생산’을 실현하며 브랜드 프리미엄을 높입니다.
- 조직 운영 단계: HR, 재무, 법무, IT 운영 등 표준화된 서비스 모듈을 내장하여 직원들이 대화를 통해 급여, 비용 정산, 계약 승인 등 다양한 업무를 처리할 수 있게 하여 상담 비용을 절감하고 효율성을 향상시킵니다.
구체적인 성과 지표와 확산 가능성
시스템적인 현장 실천을 통해 이 사례의 성과는 명확하게 나타났습니다.
주요 성과
이 사례는 ‘AI 스마트 에이전트 + 농업 지식 그래프’ 전환 모델이 농업이 ‘경험 구동’에서 ‘데이터 구동’으로 도약하기 위한 시스템적인 방법론을 제공하며, 교차 품목, 교차 지역적인 복제 및 확산 의미를 지님을 입증했습니다.