行业发展现状与成就 - 在2025年首届智慧农业创新大赛上展示了多项成果，包括对靶施药除草机器人、温室搬运机器人、巡田无人机等 [1] - 国务院印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域的应用 [1] - 全基因组选择技术推动育种技术向分子设计育种跃迁，新品种在抗病性、耐盐碱性、产量和品质等方面提升显著 [1] - 人工智能与物联网融合能第一时间全面获取虫情、作物长势，实现农业全产业链的精准管理与决策 [1] 行业面临的主要挑战 - 农业人工智能全产业链布局滞后，规模化、产业化仍有距离，一些关键技术仍需突破 [1] - 农业数据采集难、整合共享不足、数据质量参差不齐，"数据孤岛"现象严重 [1] - 各子系统数据填充和模型训练不足，制约人工智能模型的高效演进 [1] 产业链智能化发展路径 - AI对农业的赋能需在育种、种植、养殖、渔业等领域横向铺开，并在生产加工、仓储物流、数字营销等环节纵向拓展 [2] - 借助AI技术可承担喷药、施肥、播种、运输、监测灾情等工作，并对农产品进行分级分选 [2] - 着力推进产学研联动与人工智能技术联合攻关，突破新型材料、高端农机等硬件装备瓶颈 [2] - 需提升智能感知技术、自动化控制技术的研发应用，以全链条软硬件系统融合实现农业高端智能装备自主可控 [2] 数据要素与政策支持 - AI农业大模型的深化发展离不开高质量的农业数据，其质量和规模决定着算法的可靠性 [3] - 需克服农业数据地域性、季节性、多样性和周期性等特点，实现数据的互联互通与共享共用 [3] - 相关部门可通过制定统一标准、构建农业数据共享平台等举措，减少农业数据要素开发利用的障碍 [3] - 需调整优化产业政策、财政补贴政策，为涉农高校、科研机构、企业等创造良好发展环境 [3] - 需创新涉农人才培养模式，培养掌握现代生物技术、人工智能、大数据等技术的复合型人才 [3]