发展农业新质生产力，人工智能是关键引擎。《加快农业农村现代化“十五五”规划》首次提出培育壮大农业领域新兴产业和未来产业，并将推进人工智能运用和智慧农业发展作为农业科技和装备支撑的重要方向，部署“人工智能+”农业等行动。

当前，人工智能正与土地、劳动力等要素深度融合，产生乘数效应，促进农业全产业链迭代升级。在育种环节，人工智能辅助作物设计可实现数据驱动的精准育种，有效压缩了育种时长。田间管理中，卫星遥感和地面传感器共同构建的全域监测网络，结合人工智能算法，可提前预警病虫害与极端天气，降低农户损失。农产品流通维度上，人工智能冷链物流系统可实时监控温湿度等参数，降低损耗率。此外，人工智能还能提供更加精准的市场需求预测路径，用于指导生产计划、精准对接供需，一定程度上避免“谷贱伤农”和“菜贵伤民”的周期性波动。

然而，放眼广袤田野，多数人工智能技术产品还停留在实验室和示范田中，尚未大规模铺开应用。在农业领域，人工智能从点状示范走向全域普及，还有一段长路要走。

数据是第一道关。从来源看，目前，涉农数据分散在农业、气象、自然资源、市场监管等多个部门，采集困难，标注标准也不统一，导致数据孤岛问题突出。从质量看，细碎地块、特色种养产业的数据采集成本居高不下，高质量样本供给不足，拉低了农业大模型识别精度与决策可靠性。

技术熟化与提高适配性是第二关。通用大模型缺少专业化农情数据，在应用于山地丘陵、设施农业等差异化场景和不同作物类型时仍需调整；本地化定制模型研发成本高、迭代速度慢，很多设备在标准化场地表现稳定，换至复杂种养环境便可能出现明显误差。

后续还要过成本关。设备购置与后期运维成本偏高，农业回本周期漫长，给用户带来了不小的成本压力，增加了小农户和中小型经营主体应用人工智能技术的顾虑，延缓了规模化推广节奏。投入产出难以平衡，可持续运营模式尚在探索阶段，制约“人工智能+”农业技术大规模落地应用，从“盆景”变为“风景”。

构建高质量数据资源体系，是解决数据孤岛问题的突破口。可通过规范涉农数据采集标注与共享机制，构建高质量农业数据集。搭建公共算力平台，建立农业数据采集共享体系，出台数据分类分级保护规则，在保障安全的前提下推动数据有序流通。

中试可以在规模化推广前验证设备、算法、作业模式能否适配真实复杂的作业环境，打通技术从实验室到规模化落地的关键转化关口。应加快推动“人工智能+”农业重点实验室、中试和概念验证平台建设，在真实生产环境中检验技术性能和经济可行性，打通科研成果从实验室到田间的转化通道。推动通用大模型与区域农事场景深度融合，研发垂直定制化模型，解决本地化适配不足问题。

此外，还应着力降低小农户的使用成本。例如，鼓励新型农业经营主体发挥示范带动作用，发展“企业+合作社+农户”的推广模式，打通技术进村入户“最后一公里”。鼓励相关企业聚焦细分市场和特定场景，开发低成本、易操作的专用技术和产品，从小切口撬动人工智能在农业领域的巨大需求空间。

人工智能扎根田野不是简单的技术下乡，而是一场生产方式、产业生态与经营模式的深度变革。打通数据、技术、成本等多重堵点，兼顾产业发展与农户普惠，才能让人工智能真正走出示范田，走向更广阔天地，以数字新动能全面激活农业现代化发展活力。(本文来源：经济日报 作者：李和风)

(责任编辑：邓浩)