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韦朋余
在福建省顺昌县，收获柑橘不再依靠传统的肩挑背扛，而是用轨道运输车，提高了效率；在江苏省浦口渔场，远程监测和精准饲喂让青虾养殖的产量和品质明显提升……今年以来，我国智慧农业发展迅速，关键核心技术不断获得突破，成为现代农业建设的突出亮点。
智慧农业让生产“更聪明”。通过技术与全产业链深度融合，智慧农业正在重塑农业生产方式，为实现乡村全面振兴和农业强国建设提供关键支撑。
当前，我国农业管理精细化水平不断提升。人工智能技术依托多源数据采集与智能分析，将土壤温湿度、养分含量、作物长势等海量农田数据汇入AI算法模型，生成农田精细化管理处方图，指导农机开展变量施肥、精准播种、智能灌溉等作业，实现农田管理从粗放式向精细化的巨大转变。
人工智能技术显著提高了农业供应链智能化水平。在需求预测环节，算法模型通过整合历史销售数据、季节性规律、市场动态及舆情等多维度信息，可精准预判不同区域、不同时段的农产品需求变化，为生产计划制定与库存动态调控提供科学依据。在物流环节，路径优化算法综合考量交通路况、天气条件、车辆荷载、交付时效等因素，生成最优配送方案，有效降低运输成本与交货延迟率。例如，中西部一些地区依托人工智能技术，为当地打造“产地预冷+干线冷链+终端配送”全链条食品冷链解决方案，构建起36小时直达南方核心市场的高效物流网络。
另外，针对小农户生产规模小、技术基础弱、成本承受力有限等特点，轻量化、低成本的智能技术解决方案加速落地，让先进农业技术红利更便捷地触达更多农户，让小农户在数字化转型中避免掉队、得到实惠。比如，有大学研发的低成本智慧灌溉系统，有效帮助小农户增产增收。
当然，智慧农业发展也存在仍待改进的地方。例如，数字化基础设施布局尚不够均衡。中西部农村地区网络覆盖的广度与深度不足，田间物联网监测设备密度不够，难以支撑精准监测、自动化作业等智慧农业应用场景，制约区域协调发展。又如，农业数据整合共享机制尚不健全。农业数据缺乏统一的标准规范与接口体系，生产、流通、监管等环节数据孤岛现象突出，制约AI算法模型的训练精度与应用效能，不利于科技资源高效配置。此外，人才供给仍有不足，既精通农业生产规律又掌握数字技术的复合型人才有限，基层农户数字素养与应用技能薄弱，制约了智慧农业技术落地推广。基于此，要精准施策，构建全方位支撑体系。
一方面，优化数字化基础设施布局。立足区域发展不平衡的实际，统筹推进科技资源合理配置，重点加大对中西部地区、粮食主产区的数字化基建投入力度。以点带面推动基础设施互联互通，加快农田物联网监测网络全覆盖、5G基站向乡村延伸、数字农业示范园区提质升级，持续缩小区域间数字化发展差距。健全农业数据整合共享机制。建设国家涉农数据共享平台，统一数据标准规范与接口协议，明确数据权属界定与安全使用规范，探索“数据分红”等激励机制，引导经营主体参与数据共享，提升科技资源配置效率。
另一方面，强化复合型人才培育与数字技能普及。支持高校增设农业数字化、智慧农业等交叉学科，健全县乡两级农技推广体系与科技特派员常驻制度，开展“农技人员+农户”双向数字技能培训，引导专业人才扎根基层。支持龙头企业研发经济型、轻量化智能装备，培育专业化社会化服务组织，提供“菜单式”托管服务，推动小农户融入现代农业发展轨道。
（责任编辑：李冬阳）
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