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發展農業新質生產力，人工智能是關鍵引擎。《加快農業農村現代化“十五五”規劃》首次提出培育壯大農業領域新興產業和未來產業，并將推進人工智能運用和智慧農業發展作為農業科技和裝備支撐的重要方向，部署“人工智能+”農業等行動。
當前，人工智能正與土地、勞動力等要素深度融合，產生乘數效應，促進農業全產業鏈迭代升級。在育種環節，人工智能輔助作物設計可實現數據驅動的精準育種，有效壓縮了育種時長。田間管理中，衛星遙感和地面傳感器共同構建的全域監測網絡，結合人工智能算法，可提前預警病蟲害與極端天氣，降低農戶損失。農產品流通維度上，人工智能冷鏈物流系統可實時監控溫濕度等參數，降低損耗率。此外，人工智能還能提供更加精準的市場需求預測路徑，用于指導生產計劃、精準對接供需，一定程度上避免“谷賤傷農”和“菜貴傷民”的周期性波動。
然而，放眼廣袤田野，多數人工智能技術產品還停留在實驗室和示范田中，尚未大規模鋪開應用。在農業領域，人工智能從點狀示范走向全域普及，還有一段長路要走。
數據是第一道關。從來源看，目前，涉農數據分散在農業、氣象、自然資源、市場監管等多個部門，采集困難，標注標準也不統一，導致數據孤島問題突出。從質量看，細碎地塊、特色種養產業的數據采集成本居高不下，高質量樣本供給不足，拉低了農業大模型識別精度與決策可靠性。
技術熟化與提高適配性是第二關。通用大模型缺少專業化農情數據，在應用于山地丘陵、設施農業等差異化場景和不同作物類型時仍需調整；本地化定制模型研發成本高、迭代速度慢，很多設備在標準化場地表現穩定，換至復雜種養環境便可能出現明顯誤差。
后續還要過成本關。設備購置與后期運維成本偏高，農業回本周期漫長，給用戶帶來了不小的成本壓力，增加了小農戶和中小型經營主體應用人工智能技術的顧慮，延緩了規模化推廣節奏。投入產出難以平衡，可持續運營模式尚在探索階段，制約“人工智能+”農業技術大規模落地應用，從“盆景”變為“風景”。
構建高質量數據資源體系，是解決數據孤島問題的突破口。可通過規范涉農數據采集標注與共享機制，構建高質量農業數據集。搭建公共算力平臺，建立農業數據采集共享體系，出臺數據分類分級保護規則，在保障安全的前提下推動數據有序流通。
中試可以在規模化推廣前驗證設備、算法、作業模式能否適配真實復雜的作業環境，打通技術從實驗室到規模化落地的關鍵轉化關口。應加快推動“人工智能+”農業重點實驗室、中試和概念驗證平臺建設，在真實生產環境中檢驗技術性能和經濟可行性，打通科研成果從實驗室到田間的轉化通道。推動通用大模型與區域農事場景深度融合，研發垂直定制化模型，解決本地化適配不足問題。
此外，還應著力降低小農戶的使用成本。例如，鼓勵新型農業經營主體發揮示范帶動作用，發展“企業+合作社+農戶”的推廣模式，打通技術進村入戶“最后一公里”。鼓勵相關企業聚焦細分市場和特定場景，開發低成本、易操作的專用技術和產品，從小切口撬動人工智能在農業領域的巨大需求空間。
人工智能扎根田野不是簡單的技術下鄉，而是一場生產方式、產業生態與經營模式的深度變革。打通數據、技術、成本等多重堵點，兼顧產業發展與農戶普惠，才能讓人工智能真正走出示范田，走向更廣闊天地，以數字新動能全面激活農業現代化發展活力。
