春染田野，万象“耕”新。从重庆梁平广袤田间的鱼菜共生数字工厂智能调控、无人机精准飞播、智慧农机一键作业、数字柚园全程可感，到湖北投入3万余台（套）智能农机装备，依托北斗智慧农业管理与服务平台实现实时调度，再到广东高明区农场通过“AI+天空地网”一体化技术，让3000亩稻田仅需五六个工人便可高效管护，昔日“面朝黄土背朝天”的传统耕作图景，正被数据驱动、智能管控的现代农业生产新场景逐步取代。这一幕幕生动实践，既是我国农业由传统种养迈向智慧生产的鲜活缩影，更映照出数字化背景下从“会种地”到“慧种地”的深刻变革。

　　随着新一轮科技革命和产业变革加速演进，智慧农业正迎来潜力巨大的发展机遇。从IBM的Watson农业决策平台精准研判作物长势，到谷歌的气象预测模型提前预警灾害风险，再到国内一批农业大模型相继涌现、落地应用，人工智能正渗透农业生产经营各环节，推动农业发展从“经验型”向“精准型”转变。发展智慧农业，不是单一技术的简单应用，而是一场涉及全体系、全要素、全链条的系统性变革。在构建起“信息感知—智能决策—精准作业”完整闭环的基础上，有必要推动种植、养殖、加工、流通等全场景协同联动，实现土地、劳动力、资本、技术等全要素优化配置。

　　我国智慧农业发展已取得阶段性成效，但仍面临感知碎片化、数据孤岛化、决策经验化、执行脱节化等诸多痛点堵点，制约着智慧农业向纵深推进。在感知层面，各类传感器、监测设备虽已逐步应用，但标准不一、布点零散，难以形成覆盖全域、全周期的感知网络。在决策层面，许多地方仍依赖传统经验，大量农业数据沉淀在不同系统中无法流动共享，缺乏科学化、精准化的决策支持数据，“靠天吃饭”的局面尚未根本改变。在执行层面，智能装备与决策系统之间缺乏有效衔接，指令下达后“叫不应”的现象时有发生。破解这些难题，须坚持问题导向，聚焦关键环节，系统推进，通过智慧农业让生产更“聪明”。

　　着眼“看得准”，加快健全一体化农业感知体系。感知是智慧农业的起点，没有精准的感知，就没有科学的决策。随着物联网、遥感技术、传感器技术的快速发展，我国已经具备了获取海量农业信息的能力。要打破感知终端“各自为战”的局面，加快制定统一的数据采集标准，推动各类感知设备互联互通、数据共享，构建“空天地一体化”农业感知网络。通过整合分散的感知资源，实现从环境、土壤、气象到作物、病虫害、产量的全要素、全周期感知，让每一寸土地、每一株作物都能“开口说话”，为后续的智能决策提供坚实的数据支撑。

　　着眼“想得透”，着力打造农业高质量数据集。有了海量的数据，不等于就有了精准的决策。从数据到决策，需要强大的分析能力和完善的知识体系作支撑。当前，农业知识图谱、核心算法的快速发展，为破解“想不透”难题带来了新的可能。农业知识图谱将分散的农业知识进行结构化整合，形成系统的知识网络；农业核心算法通过对海量数据的深度挖掘，建立起作物生长、病虫害发生、产量预测等模型。大力推动农业高质量数据集建设，汇聚科研院所、龙头企业、基层农技推广体系等多方力量，整合各类农业数据资源，构建覆盖主要农作物和优势产区的农业决策支持系统，让环境调控、水肥施用、病虫害防控等关键环节真正实现“处方化”管理，让每一个农事决策都有据可依、精准科学，彻底摆脱“凭经验、靠感觉”的传统决策模式。

　　着眼“叫得应”，大力建设农业大模型与智能体。决策的价值在于执行，而执行的关键在于精准作业能力。当前，北斗导航、惯性导航、智能控制、农业机器人等智能装备技术的日益成熟，为实现精准作业提供了有力支撑。进一步推动农业大模型与智能装备的深度融合，打造能够自主感知、自主决策、自主作业的农业智能体，打通“决策—执行”的堵点，让“想得到”的精准决策能够“叫得应”智能装备、“落得下”田间地头，真正实现从整地、播种到施肥、施药、灌溉的全流程精准化、自动化，让广大农户从繁重的体力劳动中解放出来。

　　（作者系重庆社会科学院研究员）