一段時間以來,山東、遼寧、江蘇等省份因地制宜,利用新技術新手段,推進服務業數智化,發展智慧農業。當前,人工智能技術的深度賦能,將通過農業領域智能化的深刻變革,為實現鄉村全面振興提供核心引擎與關鍵路徑。
近年來,我國人工智能技術在與農業農村深度融合方面取得顯著進展,智慧育種、智能養殖、精準種植等技術應用持續深化,智能裝備與基礎設施不斷升級,無人化、智能化應用場景漸成主流,催生出無人農場、智能溫室、智慧牧場、智慧漁場等一系列創新場景。數據顯示,截至2024年底,我國農業科技進步貢獻率達到63.2%,農作物耕種收綜合機械化率超過75%,累計建成高標準農田超10億畝,支持建設國家數字農業創新中心、分中心34個,初步建立起智慧農業創新體系。
一些地區的實踐值得借鑒。浙江德清實現“數字鄉村一張圖”行政村全覆蓋、重慶高新區運用“魚菜共生AI工廠”打造山地農業新范式、寧夏青銅峽依靠數字農業助推產業提質增效、天津市靜海區為現代農業裝上“智慧芯”……一系列多元化場景逐漸興起,讓人工智能與鄉村振興的深度融合由局部試點、技術探索邁向系統推進、全面賦能的新階段。
在取得顯著進展的同時,仍需正視問題挑戰。比如,技術適配性不足,場景落地存在斷層。農村新型基礎設施覆蓋尚不均衡,人工智能應用落地存在“最后一公里”障礙與“數據孤島”并存的現象。此外,“人工智能+農業”的復合型人才缺乏,高校人才培養體系與產業實際需求存在脫節。對此,應從技術推廣、數據共享、人才支撐等方面協同推進。
創新人工智能應用與推廣機制,降低技術應用門檻。我國農業以小農戶分散經營為主,人工智能的推廣離不開正確處理小農戶分散性與人工智能集約性之間的關系。因地制宜提供差異化技術解決方案,構建“金字塔型”分層推廣模式和以需求為導向的適配體系。比如,對于家庭農場、專業合作社等新型經營主體,推廣高端智能裝備與全程數字化解決方案;對于分散小農戶,開發輕量化、普惠型智能解決方案,推廣低成本、低功耗、易部署的農業專用傳感器和智能終端。發展“企業+合作社+農戶”的數字化服務網絡,為小農戶提供統一的技術培訓、設備維護和數據服務,落地實施一批數字鄉村領域優質幫扶項目,通過建設示范基地等方式,帶動小農戶搭上“數智快車”。
提高數據共享和利用效率,加快構建農業農村數據共享平臺。數據是人工智能應用的“燃料”,其整合與共享至關重要。構建覆蓋全國、互通共享的農業農村數據共享平臺,建立科學合理的數據流通機制,實現跨部門、跨區域、跨層級的數據共享與業務協同,有序推進涉農數據資源集成共享,不斷突破數據壁壘。提升農村社會治理數字化水平,加強農村數字基礎設施建設,支持地方規范開展涉農公共數據授權運營,打造更多涉農數據開發利用場景,推行“場景化試點—區域推廣—全國迭代”模式,在水稻、小麥、油茶等不同品類產區建立試驗站,持續優化算法模型,提升技術與實際場景的契合度,真正實現開發與應用兩端發力,打通從研究到實用的“最后一公里”。
完善人才培養機制,實施“引育用留”一體化人才策略。人才是人工智能賦能鄉村振興的重要驅動力,應采取“內部培育+外部引進”相結合的策略。深化高校人才培養體系改革,推動課程體系、科研方向和產業服務的融合創新,促進農學、信息科學、工程學等學科深度交叉融合,因地制宜進行“本土化”培育,在職業農民培訓中深度嵌入人工智能科普與應用技能課程,開設“智慧農業”專業訂單班,定向培養一批懂技術、會經營的數字新農人和農業AI算法工程師。通過“揭榜掛帥”、設立“鄉村人工智能特派員”崗位,采用項目引才和平臺聚才等方式,吸引高校、科研院所與企業高科技人才短期服務或柔性流動到農村基層,共建研發平臺,支持科技領軍人才、創新創業團隊深入農業農村一線,開展技術攻關和成果轉化。(本文來源:經濟日報 作者:彭 芳 劉新玲)
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