推动农业现代化发展具有显著的经济、社会、环境、科技、文化价值，它不仅是保障国家粮食安全、促进农民增收和农村繁荣的基础，也是推动经济社会全面协调可持续发展、实现乡村振兴战略目标的重要途径。人工智能（Artificial Intelligence, AI）为农业现代化发展注入了强大的科技动力，正深刻改变农业的科技创新、生产、销售及经营组织方式，是推动农业新质生产力打造与高质量、可持续发展的重要手段。
目前，我国农业现代化发展存在组织化程度不高、科技与创新能力欠缺、数字化体系建设不完善、财政投入与制度建设不足及资源限制与生态环境压力等问题，这些问题严重制约着农业现代化发展进程。
（一）农业产业组织化程度不高，一是产业链条短、附加值低，初级农产品占比大，产业链条延伸不足，附加值难以有效提升。二是农业组织化程度低，农业劳动力素质不高，高素质劳动力的需求与实际供给之间存在缺口，农业经营主体组织化、专业化水平不高，市场谈判力弱，难以实现规模效应。三是农业综合服务体系建设滞后，尤其是在农业生产性服务、灾害预警与应对、金融与保险服务覆盖等方面，不能有效支撑现代农业的快速发展需求。
（二）农业科技与创新能力欠缺，一是科技研发投入不足，农业科研投入占农业总产值的比例相对较低，限制了农业科技创新的力度和速度，农业科技研发能力相对较弱，新品种、新技术、新装备的研发和推广速度较慢，难以满足现代农业发展需求。二是科技成果转化率低，科研成果与农业生产实践结合不紧密，转化应用链条长、效率低，先进技术难以迅速转化为现实生产力。三是科技服务体系建设不完善，农业技术推广体系覆盖面有限，技术服务人员数量不足，服务质量不高，难以满足农民对科技知识和技能的需求。
（三）数字化体系建设不完善，一是农业数字化、智能化程度不足，农业大数据、物联网、人工智能等先进技术在农业生产中的应用尚不广泛，影响农业精准管理和决策效率。二是上下游数据不连通导致产业链条割裂，农产品生产、加工、流通、消费等各环节信息无法有效互联互通，导致供需失衡、价格波动大、库存积压等问题。三是缺乏有效的市场信息支撑，农业经营者无法及时准确地获取市场需求、价格动态、技术更新等重要信息，影响其生产决策，容易造成农产品“增产不增收”现象。
（四）财政投入与制度建设不足，一是公共财政投入不足，国家对农业的直接补贴和基础设施建设投入相对较少，相较于欧美和日本等发达国家还存在一定差距。二是政策连续性与稳定性不够，农业政策调整频繁，有时缺乏长远规划和稳定性，影响农民和农业企业的预期和投资决策。三是土地流转市场不规范，流转机制不健全，农村集体产权制度改革滞后，集体资产产权不清、收益分配不公等问题制约了适度规模经营的发展。
（五）资源限制与生态环境压力，一是耕地资源紧张，土地质量退化，土地碎片化严重，影响农业规模化、集约化经营，水资源总量不足，分配不均，加上农业灌溉设施老化，导致农业用水效率低下。二是农业面源污染问题突出，过量使用化肥、农药导致土壤质量下降，水体富营养化，影响农产品质量和农田生态系统健康。三是全球气候变化带来极端天气事件增多，农业生产面临更大的不确定性，如干旱、洪涝、病虫害频发等，影响农业产量和稳定性。
随着人工智能技术的创新发展与日趋成熟，在农业、工业、服务业等各个领域都将扮演越来越重要的角色，通过与实体经济深度融合，形成“AI+X”的新模式，推动产业深度转型升级，已成为打造产业新质生产力的重要途径之一。通过人工智能在现代农业中的深入应用，可以有效促进农业生产及经营组织方式的转型升级，优化农业要素资源配置，提高农业生产效率和产品质量，实现农业现代化、高质量和可持续发展。
一是进一步加强农业人工智能基础设施的建设，推进农业物联网、5G、卫星通信等基础设施建设，为农业人工智能应用提供稳定、高速的信息传输通道。
二是建设和优化农业领域内的信息采集、传输、处理、分析和服务等软硬件设施，推动构建农业人工智能公共数据平台，整合各类农业数据资源，提供数据开放共享、计算分析等服务，建设农业人工智能开放创新平台，提供算法模型、软件开发工具包、实验环境等资源，降低创新门槛。
三是推广使用物联网、遥感卫星、无人机、智能传感器等技术，实时、精准地收集农田环境、作物生长、农业机械等多维度数据，通过政策引导、技术支持等方式提高数据采集的全面性和准确性。
一是推动农业人工智能技术的研发、应用与产业化进程，加大对农业领域人工智能技术的研发投入，组织科研机构、高校、企业等多方力量，针对农业人工智能应用的关键技术难题，如复杂环境下的感知与识别、大数据分析与决策、自主导航与控制、跨域数据融合等，开展联合攻关。
二是结合我国农业实际需求，围绕种植业、畜牧业、渔业等主要农业领域，以及育种、种植、养殖、病虫害防治、采收、加工、仓储、物流、销售等全链条环节，选取农业人工智能技术应用的重点领域与场景。优先支持具有重大影响、显著效益、广泛适用性的应用场景，如智慧农场管理软件、智能农业机器人、智能农机装备、智能决策系统与智能顾问等。
三是在全国范围内选择一批基础条件好、示范效应强的农业产区，建设农业人工智能应用示范基地与创新试验区，探索新型组织模式、商业模式、政策制度及综合技术解决方案，为大规模推广应用积累经验、趟出路子。建立农业人工智能技术应用效果评价体系，对示范项目的经济、社会、生态效益进行全面、客观、科学的评估。
一是实施农业人工智能人才培养计划，在前期基础好的高校开展试点，增设相关专业或课程，培育既懂农业又懂人工智能技术的复合型高端人才。建立农业人工智能应用培训体系，通过线上线下相结合的培训活动，提升农业从业人员的人工智能技术应用能力。
二是鼓励高校、科研院所、企业等多方合作, 建立农业人工智能创新联盟或产业技术研究院，协同开展关键技术研究与开发适合农业应用场景的人工智能技术和产品，共同开展成果转化与示范推广。
三是参与全球农业人工智能领域的国际组织、标准制定与科研合作，国外先进的智慧农业发展经验，加强国际技术交流与合作，引进先进技术和理念，提升国内农业人工智能的国际竞争力。
一是推动制定国家或地区层面的农业人工智能发展战略，明确发展目标、重点领域、关键任务及时间节点，为相关工作提供顶层指引。设立专项基金，支持农业人工智能基础研究、关键技术攻关、产品研发、示范应用等各环节。
二是出台相应的政策和标准，引导和规范农业人工智能技术的研发和应用，确保技术的健康、安全、有序发展，鼓励企业和科研机构进行智慧农业相关技术的研发和应用。针对农业人工智能的关键技术与应用场景，设立一批国家或地方试点工程，给予政策、资金、技术等全方位支持。提供财政补贴、税收减免等激励措施，降低智慧农业技术的研发和应用成本。
三是进一步制度化明确农业数据的所有权、使用权、收益权等权责关系，建立健全数据共享机制与激励措施，鼓励企业及机构积极参与涉农数据建设与共享开放
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