宝博体育- 宝博体育官网- APP下载 BaoBoSports迈向更智能更高效的农业生产

2025-09-28 21:48:38

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　　尽管人工智能技术在农业领域潜力巨大，但仍面临一些现实挑战。刘景景认为，在数据获取与共享方面，存在农业数据分散、标准不一，数据获取和共享机制不完善的问题，制约了模型训练和应用；在成本与基础设施方面，技术应用成本仍然较高，农村地区网络和计算资源不足，限制了技术推广；在农民接受度方面，部分农民对人工智能技术缺乏了解，接受度较低，需要加强培训和推广；在伦理与隐私方面，人工智能技术应用涉及数据隐私和算法公平性等问题，需制定相关规范。

　　记者了解到，人工智能在农业领域的研发应用推广比工业领域更难。分析原因，一是农业是非标准化环境，对象是生命体，相关研发需要农学、光学、传感、机械、算法等领域专家协同。二是农业比较效益一般低于二三产业，农民和新型农业经营主体要计算投入产出账，他们的要求是“技术不一定要多高大上，但成本要尽量低”。三是由于农业生产环境复杂多变，有的产品说起来丰满、用起来骨感，实际使用效果不尽如人意。这些因素制约了人工智能在农业领域的进一步发展。

　　农业农村部信息中心主任王小兵认为，重点要抓数据，解决好发展智慧农业最薄弱的环节。以应用场景为牵引，加快构建空天地一体化数据资源采集体系，为模型训练提供海量的“数据饲料”。把农业作为数据采集最重要的渠道之一，建立健全农业全产业链数据资源体系，确保各个关键节点的智能决策都有数据支撑。推进公共数据资源的开放共享和开发利用，推动形成各类数据汇聚、共享、利用的机制，让农民成为数据采集的主体，让数据采集成为农民增收的新渠道。