一系列多元场景逐渐兴起，让人工智能与乡村振兴的深度融合由局部试点、技术探索迈向系统推进、全面赋能的新阶段。
一段时间以来，山东、辽宁、江苏等省份因地制宜，利用新技术新手段，推进服务业数智化，发展智慧农业。当前，人工智能技术的深度赋能，将通过农业领域智能化的深刻变革，为实现乡村全面振兴提供核心引擎与关键路径。
近年来，我国人工智能技术在与农业农村深度融合方面取得显著进展，智慧育种、智能养殖、精准种植等技术应用持续深化，智能装备与基础设施不断升级，无人化、智能化应用场景渐成主流，催生出无人农场、智能温室、智慧牧场、智慧渔场等一系列创新场景。数据显示，截至2024年底，我国农业科技进步贡献率达到63.2%，农作物耕种收综合机械化率超过75%，累计建成高标准农田超10亿亩，支持建设国家数字农业创新中心、分中心34个，初步建立起智慧农业创新体系。
一些地区的实践值得借鉴。浙江德清实现“数字乡村一张图”行政村全覆盖、重庆高新区运用“鱼菜共生AI工厂”打造山地农业新范式、宁夏青铜峡依靠数字农业助推产业提质增效、天津市静海区为现代农业装上“智慧芯”……一系列多元化场景逐渐兴起，让人工智能与乡村振兴的深度融合由局部试点、技术探索迈向系统推进、全面赋能的新阶段。
在取得显著进展的同时，仍需正视问题挑战。比如，技术适配性不足，场景落地存在断层。农村新型基础设施覆盖尚不均衡，人工智能应用落地存在“最后一公里”障碍与“数据孤岛”并存的现象。此外，“人工智能+农业”的复合型人才缺乏，高校人才培养体系与产业实际需求存在脱节。对此，应从技术推广、数据共享、人才支撑等方面协同推进。
创新人工智能应用与推广机制，降低技术应用门槛。我国农业以小农户分散经营为主，人工智能的推广离不开正确处理小农户分散性与人工智能集约性之间的关系。因地制宜提供差异化技术解决方案，构建“金字塔型”分层推广模式和以需求为导向的适配体系。比如，对于家庭农场、专业合作社等新型经营主体，推广高端智能装备与全程数字化解决方案；对于分散小农户，开发轻量化、普惠型智能解决方案，推广低成本、低功耗、易部署的农业专用传感器和智能终端。发展“企业+合作社+农户”的数字化服务网络，为小农户提供统一的技术培训、设备维护和数据服务，落地实施一批数字乡村领域优质帮扶项目，通过建设示范基地等方式，带动小农户搭上“数智快车”。
提高数据共享和利用效率，加快构建农业农村数据共享平台。数据是人工智能应用的“燃料”，其整合与共享至关重要。构建覆盖全国、互通共享的农业农村数据共享平台，建立科学合理的数据流通机制，实现跨部门、跨区域、跨层级的数据共享与业务协同，有序推进涉农数据资源集成共享，不断突破数据壁垒。提升农村社会治理数字化水平，加强农村数字基础设施建设，支持地方规范开展涉农公共数据授权运营，打造更多涉农数据开发利用场景，推行“场景化试点—区域推广—全国迭代”模式，在水稻、小麦、油茶等不同品类产区建立试验站，持续优化算法模型，提升技术与实际场景的契合度，真正实现开发与应用两端发力，打通从研究到实用的“最后一公里”。
完善人才培养机制，实施“引育用留”一体化人才策略。人才是人工智能赋能乡村振兴的重要驱动力，应采取“内部培育+外部引进”相结合的策略。深化高校人才培养体系改革，推动课程体系、科研方向和产业服务的融合创新，促进农学、信息科学、工程学等学科深度交叉融合，因地制宜进行“本土化”培育，在职业农民培训中深度嵌入人工智能科普与应用技能课程，开设“智慧农业”专业订单班，定向培养一批懂技术、会经营的数字新农人和农业AI算法工程师。通过“揭榜挂帅”、设立“乡村人工智能特派员”岗位，采用项目引才和平台聚才等方式，吸引高校、科研院所与企业高科技人才短期服务或柔性流动到农村基层，共建研发平台，支持科技领军人才、创新创业团队深入农业农村一线，开展技术攻关和成果转化。