让人工智能深入服务农业生产

　　我国人工智能在农业中的应用取得了不错的成果，但仍存在不少挑战。比如，通用算法难以适应不同气候、地区或作物类型，轻便低价的智能设备还不够普及，中小农户面临用不起、不会用的问题；农业数据采集困难，标准不统一，共享机制不完善，“数据孤岛”现象严重；投资巨大、回报周期长，金融支持不足，综合型人才短缺；农村的数字基础设施布局不均衡，偏远地区网络覆盖薄弱等问题依然突出。面对这些情况，需要从整体出发，形成合力，让人工智能扎实融入农业生产。

　　推动技术创新和深化应用。根据各环节实际情况，集中心力针对不同地区主粮和特色作物开发专用AI算法，研发适合丘陵山区和中小农户的智能设备，切实降低技术门槛。加快人工智能与生物育种的结合，推动优良品种的研发和推广。在主粮种植方面，推广无人农场模式，普及精准播种、智能植保等技术。在农产品加工环节，将AI视觉识别、智能传感等技术用于智能分选和自动加工，实现加工精细化和标准提升。在流通环节，建设“AI+物联网”冷链监控系统，实时发现和预警损耗风险。在销售环节，利用人工智能的大数据能力实现产销匹配和市场趋势预判。

　　完善数字基础设施建设。加大农村数字化建设投入，让5G、物联网、卫星互联网全面覆盖农村，改善粮食主产区、特色农业带及偏远地区的网络条件；协调数字基础设施和传统设施建设，把数字接口纳入高标准农田、水利等建设同步规划。打造农业全产业链的大数据中心，整合气象、土壤、作物生长、交易等全方面数据资源，消除部门和地区间的数据障碍，建立统一、标准化的数据共享机制。

　　强化政策支持体系。完善智能设备补贴政策，增强农民和企业购置智能装备的积极性。加大财政对农业人工智能研发和成果转化的投入，鼓励各地根据自身情况制定配套措施，形成上下联动的政策保障网络。创新金融支持方式，推出“AI农机贷”等专项金融产品和更符合实际的“AI农业保险”，建立多方风险分担渠道，吸引社会资本参与农业数智化。推动高校设立农业AI交叉学科，培养懂农业、懂技术、懂AI的复合型专业人才。

　　激发多方参与动力。重点扶持农业人工智能科技企业成长，鼓励企业与科研院所、农业经营机构深入合作，推动技术研发与农业实际应用紧密结合，让创新成果快速落地。支持家庭农场、合作社等新型主体率先应用AI技术，建设高标准智慧农业示范基地，形成可复制推广的经验，带动小农户融入智慧农业体系。培育“AI+农业服务”新业态，在县域推进AI农技服务中心建设，鼓励专业机构为小农户提供智能装备租赁、技术指导、运营维护等全方位服务，大幅降低应用门槛和成本。