南京农业大学发布农业AI领域研究成果，多款为行业首发；青岛大力发展智慧农业，在提升智能农机装备、发展生物育种等方面实现创新突破……近来◇▪◆，智慧农业以多样化的形式迅速推进…，受到广泛关注•□○。

　　智慧农业是利用人工智能、物联网、大数据•○★、区块链、隐私计算、机器人等信息技术和智能装备，实现农业生产全过程信息感知、智能决策、精准作业的全新农业生产方式▲▪，能有效提升农业土地产出率、劳动生产率和资源利用率，为加快农业农村现代化提供新动能△。“十四五”以来◁○…，我国智慧农业发展取得较大进展◆。在信息感知层面◇▽，依托传感器○○、数据处理技术☆◇★、遥感技术等先进技术，获取了大量关于环境、病虫害监测、作物长势和产量、动物生理▼★、作业过程等的重要信息，为赋能农业高质量发展提供了数据支撑。在智能决策层面●●▽，基于农业知识图谱、农业核心算法•、农业大模型○▪△，对环境调控、水肥施用、病虫害防控等生成精准处方。在精准作业层面，利用北斗与惯性导航、智能控制、机器人等智能装备==，将决策指令转化为精准整地●、精准播种△○、变量施药、变量施肥●■▪、变量灌溉等自动化操作。

　　我国在智慧农业发展上具有独特优势…▪□。大型国有农业企业不仅能有效推动智慧农业创新链与产业链深度融合，也为智慧农业技术的大规模应用提供了重要场景◁■。新型基础设施加速向乡村覆盖，显著降低了智慧农业的部署与应用成本。不过，仍然有一些痛点难点需要破解，比如存在数据壁垒☆▽◇、应用范围较小等•。未来，要发挥优势，坚持问题导向，从多个维度着力，加快我国智慧农业从“跟跑”“并跑•”转向“领跑”。

　　汇集政、产、学□★、研、用多方资源••▷，加强跨部门、跨层级、跨行业、跨领域的协调联动、政策协同和信息共享，形成基础研究、应用研究、研发制造相互衔接的智慧农业创新体系。充分发挥国家级创新平台的引领作用，提升●□“从0到1”的原始创新能力▼，全面突破智慧农业关键核心技术★。积极推动企业成为创新主体，促进技术成果向产业应用高效转化。紧密结合未来制造产业发展趋势◆●，重点加强高端智能农机装备的研发与制造，为实现农业现代化提供关键装备保障。

　　针对智慧农业发展中的数据壁垒▷▽•、装备互联互通不足○▪、系统集成难等突出问题，建立科技创新成果与标准转化联动机制，从基础通用▼▲、关键技术、应用领域等层面着力▪•，不断完善智慧农业标准体系。加快智慧农业国家标准、行业标准等的制定和实施，持续提升智慧农业标准的适用性◆、创新性○、引领性，实现智慧农业发展有标可依▷=○，推动形成★“技术创新—标准制定—产业应用☆”的良性循环☆☆-。

　　探索▪“先行先试+试点示范+推广应用☆•”的全周期场景设计机制•=○，推动智慧农业技术◇、产品、服务集成应用，提升智慧农业发展韧性=◁。在一些基础较好的区域设立智慧农业引领区△▷■，推动智慧种植、智慧畜禽、智慧渔业■-、智慧种业、加工流通信息化、管理服务信息化建设应用▽★，探索智慧农业区域整体解决方案。通过政策拉动、典型带动、技术驱动▪…、服务推动，支持规模化生产经营主体、农业社会化服务主体等率先示范应用◇☆，形成系统化、集成化智慧农业典型示范应用场景。在此基础上，及时总结提炼适应不同区域、不同产业的智慧农业发展方案，促使各地结合自身资源禀赋与主导产业、特色产业▪★▲，推广符合需求的智慧农业发展路径▽。