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魏鹏宇 在福建省顺昌县，利用轨道交通车辆代替传统的肩推车，柑橘采收变得更加高效。远程监控和精准投喂显着提高了江苏浦口渔场对虾养殖的产量和质量。今年以来，我国智慧农业快速发展，主要核心技术不断推进，成为现代农业建设的一大亮点。智慧农业让生产“更智能”。智慧农业通过科技与全产业深度融合，将重塑农业生产方式，为农村全面振兴、农业强国建设提供重要支撑。韦尔豪斯。当前，我国农业精细化管理水平不断提高。人工智能技术以多源数据采集和智能分析为基础，将土壤温湿度、养分含量、作物长势等大量农地数据融入AI算法模型，生成精细农地管理处方图，指导农业机械执行变量施肥、精准种植、智能灌溉等任务，实现从规模化农地管理向精细化农地管理的大规模转变。智能技术人工智能显着提升了农业供应链的智能化水平。在需求预测过程中，算法模型整合了历史销售数据、季节性模式、市场趋势和舆论等多维度信息。准确预测不同地区、不同时段农产品需求变化，为生产计划和动态库存管理提供科学依据。在物流过程中，路线优化算法综合考虑交通条件、天气条件、车辆承载能力、配送时效等因素，生成最优配送方案，有效降低运输成本和配送延误率。例如，中西部部分地区利用科技人工智能优势，为本地区打造“原料预冷+骨干冷链+终端物流”的全链条食品冷链解决方案，构建了36小时可达南方主要市场的高效物流网络。另外，生产规模小，技术基础薄弱，成本考虑到小农户的特点有限容忍、轻量化、低成本、智能化等技术解决方案正在加速推出，让先进农业技术的好处更便捷地惠及更多农民，避免边缘化，让他们从数字化转型中受益。例如，大学开发的低成本智能灌溉系统，可以有效帮助小农户增产增收。当然，智慧农业的发展也还有提升的空间。比如我们的数字基础设施的设计不够平衡。中西部地区农村地区网络覆盖广度和深度不足，现场物联网监控设备密度不足以支撑精准监控、自动化作业等智慧农业应用场景，制约区域协调发展。再举个例子，农业数据整合和共享机制尚未完善。农业数据缺乏统一的标准规范和接口系统，生产、流通、监管等环节数据孤岛现象明显，限制了人工智能和非人工智能算法模型的学习精度和应用效率，有利于科技资源的高效配置。此外，人力资源供给仍然不足。熟悉农业生产方式、运用数字技术的综合性人才数量有限。基层农民数字素养和应用技能薄弱，制约了智慧农业技术的发展。技术的采用和推广。在此基础上，要落实精准政策，构建完善的支持体系。一方面，优化数字基础设施的设计。针对地域分布不均的现实发展中，重点加大中西部地区和粮食主产区数字基础设施投入，协调促进科技资源合理配置。推动点对点基础设施互联互通、加快农地物联网监测网络全覆盖、5G基站向农村延伸、完善数字农业示范园区等，不断缩小地区间数字化发展差距。完善农业数据集成和交换机制。建设全国农业数据共享平台，统一数据标准和接口协议。首先，明确数据所有权定义和安全使用规范，考虑“数据红利”等激励机制，引导企业参与数据共享，提高科技资源配置效率。氧另一方面，要加强人力资源的综合开发和数字化能力的传播。支持高校增设农业数字化、智慧农业等交叉学科领域，完善县市农业技术推广体系和科技常委会制度，实施“农业工程师+农民”互动式数字技能培训，引导基层专业人才留住。帮助龙头企业开发经济型、轻量化、智能化装备，培育专业化社会服务组织，提供“菜单式”住宿服务，促进小农户融入现代农业发展轨迹。