智能农业平台通常将 AI 诊断、物联网感知和决策推送打包，但各组件的绿色收益难以量化，导致资源分配缺乏依据。本文在先前平台层蒙特卡罗评估的基础上，明确组件并开展两组受控仿真实验。\ \ 实验 1 追踪 AI 能力 → 农户行为 → 农药/肥料投入减少的链路。农药减量模型为\ $$R_{p}=s_{blind}\times e_{presc}\times c_{touch}\times a$$\ 其中 $s_{blind}$ 为可避免的盲目使用比例，$e_{presc}$ 为处方有效性，$c_{touch}$ 为决策触达率，$a$ 为采纳率。肥料减量采用相同结构。比较经验推广模式与 AI 模式：在经验模式下实现 20% 农药减量的概率几乎为零；AI 基线概率为 20.7%，在诊断准确率 0.95、采纳率 0.85 条件下提升至 49%。15% 肥料减量的概率从接近零上升至 52.0%。\ \ 实验 2 对比当前做法 (P0)、物联网改造 (P1) 与 P1 加 AI 灌溉调度 (P2)。整体用水节约中位数分别为 7.8%、11.0% 和 16.0%，AI 相比单纯工程额外贡献 5.0 个百分点。稻田 CH4 排放在 AI 调度下降低至 30.5%，而手工操作为 19.8%；稻田灌溉‑甲烷子系统的碳强度下降 27.9%。\ \ 敏感性分析显示，达成绿色目标的主要瓶颈是农户采纳率，而非算法精度；AI 数据融合对土壤湿度传感误差具有鲁棒性。\ \ 本文提供了可复现的仿真框架，用于组件层面的绿色价值评估和推广策略优化。\ \ 点评：实验表明，提升农户采纳率是实现绿色减排的关键，AI 的高准确率虽有增益，但在实际推广中应与培训和激励机制结合，以最大化平台整体的环境效益。