智慧農業讓生產“更聰明”

在福建省順昌縣，收獲柑橘不再依靠傳統的肩挑背扛，而是用軌道運輸車，提高了效率﹔在江蘇省浦口漁場，遠程監測和精准飼喂讓青蝦養殖的產量和品質明顯提升……今年以來，我國智慧農業發展迅速，關鍵核心技術不斷獲得突破，成為現代農業建設的突出亮點。

智慧農業讓生產“更聰明”。通過技術與全產業鏈深度融合，智慧農業正在重塑農業生產方式，為實現鄉村全面振興和農業強國建設提供關鍵支撐。

當前，我國農業管理精細化水平不斷提升。人工智能技術依托多源數據採集與智能分析，將土壤溫濕度、養分含量、作物長勢等海量農田數據匯入AI算法模型，生成農田精細化管理處方圖，指導農機開展變量施肥、精准播種、智能灌溉等作業，實現農田管理從粗放式向精細化的巨大轉變。

人工智能技術顯著提高了農業供應鏈智能化水平。在需求預測環節，算法模型通過整合歷史銷售數據、季節性規律、市場動態及輿情等多維度信息，可精准預判不同區域、不同時段的農產品需求變化，為生產計劃制定與庫存動態調控提供科學依據。在物流環節，路徑優化算法綜合考量交通路況、天氣條件、車輛荷載、交付時效等因素，生成最優配送方案，有效降低運輸成本與交貨延遲率。例如，中西部一些地區依托人工智能技術，為當地打造“產地預冷+干線冷鏈+終端配送”全鏈條食品冷鏈解決方案，構建起36小時直達南方核心市場的高效物流網絡。

另外，針對小農戶生產規模小、技術基礎弱、成本承受力有限等特點，輕量化、低成本的智能技術解決方案加速落地，讓先進農業技術紅利更便捷地觸達更多農戶，讓小農戶在數字化轉型中避免掉隊、得到實惠。比如，有大學研發的低成本智慧灌溉系統，有效幫助小農戶增產增收。

當然，智慧農業發展也存在仍待改進的地方。例如，數字化基礎設施布局尚不夠均衡。中西部農村地區網絡覆蓋的廣度與深度不足，田間物聯網監測設備密度不夠，難以支撐精准監測、自動化作業等智慧農業應用場景，制約區域協調發展。又如，農業數據整合共享機制尚不健全。農業數據缺乏統一的標准規范與接口體系，生產、流通、監管等環節數據孤島現象突出，制約AI算法模型的訓練精度與應用效能，不利於科技資源高效配置。此外，人才供給仍有不足，既精通農業生產規律又掌握數字技術的復合型人才有限，基層農戶數字素養與應用技能薄弱，制約了智慧農業技術落地推廣。基於此，要精准施策，構建全方位支撐體系。

一方面，優化數字化基礎設施布局。立足區域發展不平衡的實際，統籌推進科技資源合理配置，重點加大對中西部地區、糧食主產區的數字化基建投入力度。以點帶面推動基礎設施互聯互通，加快農田物聯網監測網絡全覆蓋、5G基站向鄉村延伸、數字農業示范園區提質升級，持續縮小區域間數字化發展差距。健全農業數據整合共享機制。建設國家涉農數據共享平台，統一數據標准規范與接口協議，明確數據權屬界定與安全使用規范，探索“數據分紅”等激勵機制，引導經營主體參與數據共享，提升科技資源配置效率。

另一方面，強化復合型人才培育與數字技能普及。支持高校增設農業數字化、智慧農業等交叉學科，健全縣鄉兩級農技推廣體系與科技特派員常駐制度，開展“農技人員+農戶”雙向數字技能培訓，引導專業人才扎根基層。支持龍頭企業研發經濟型、輕量化智能裝備，培育專業化社會化服務組織，提供“菜單式”托管服務，推動小農戶融入現代農業發展軌道。