南京农业大学发布了农业AI领域的研究成果，包括多款行业首发产品。与此同时，青岛也在大力发展智慧农业，在提升智能农机装备和发展生物育种等方面实现了创新突破。近期，智慧农业以多样化形式迅速推进，受到广泛关注。
智慧农业利用人工智能、物联网、大数据、区块链等信息技术和智能装备，实现农业生产全过程的信息感知、智能决策和精准作业。这种全新的生产方式能有效提高农业土地产出率、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。近年来，我国在信息感知、智能决策和精准作业方面取得了显著进展。通过传感器、数据处理技术、遥感技术和『机器人』️等先进技术，获取了大量关于环境监测、病虫害防控、作物长势和产量等重要信息，为高质量农业发展提供了数据支撑。基于这些数据，可以生成精准的环境调控、水肥施用和病虫害防控处方，并通过北斗导航、智能控制等设备将决策指令转化为自动化操作。
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推动了智慧农业创新链与产业链的深度融合，还为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。然而，仍然存在一些问题需要解决，如数据壁垒和应用范围较小等。未来应发挥优势，坚持问题导向，从多个维度努力，加快我国智慧农业的发展。
要汇集政府、产业、学术界和用户等多方资源，加强跨部门、跨层级、跨行业的协调联动、政策协同和信息共享，形成基础研究、应用研究和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，提升原始创新能力，全面突破关键核心技术。同时，积极推动企业成为创新主体，促进技术成果高效转化为产业应用。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存在的数据壁垒、装备互联互通不足、系统集成难等问题，建立科技创新成果与标准转化联动机制，不断完善智慧农业标准体系。加快制定和实施国家标准和行业标准，提升标准的适用性、创新性和引领性，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、产品和服务的集成应用，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、智慧渔业等方面的建设应用，探索区域整体解决方案。通过政策支持、典型带动和技术驱动，支持规模化生产经营主体和社会化服务主体率先示范应用，形成系统化、集成化的智慧农业应用场景。在此基础上，总结提炼适应不同区域和产业的智慧农业发展方案，推广符合各地需求的发展路径。
