一段时间以来，河南、浙江等地通过拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景，积极布局智慧农业。智慧农业可以充分利用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动化装备等技术手段，实现农业生产的智能化、精准化和高效化，是新质生产力在农业领域的重要体现。

　　智慧农业已成为世界现代农业发展的趋势。一直以来，全球主要经济体积极加速布局智慧农业，例如德国推进智慧养殖技术，荷兰深耕智能温室农业，日本发力小型智能装备研发等。我国智慧农业起步较晚，但发展势头强劲，从数字育种到智能农机应用，再到伏羲农场试点突破以及畜禽养殖数字化与规模化协同推进，成绩和亮点颇多。数据显示，我国智慧农业市场规模由2017年的387.74亿元增长至2024年的1000亿元左右，年复合增长率约15%。中央和地方不断推出加快和支持智慧农业的政策举措。此前印发的《中共中央国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》提出，持续实施数字乡村发展行动，发展智慧农业。同时，鼓励有条件的省份统筹建设区域性大数据平台。

　　不过，我国农业长期以小农户分散经营为主，信息化基础设施薄弱、农业数据质量不高、智能技术普及率较低等问题仍然存在。进一步释放我国智慧农业潜力，要统筹施策。

　　完善智慧农业支撑体系。强化智慧农业政策顶层设计，依托现有支持智慧农业发展的“四梁八柱”政策框架，优化战略定位与目标任务，细化配套政策体系，如强化农业产业融合、农机购置补贴等政策对智慧农业的倾斜力度，推动首台（套）重大技术装备推广应用，对智慧农业技术研发企业实施税费减免等，以形成跨部门跨领域的政策支持合力。持续完善金融服务体系，以国家财政投入为引导，统筹政策性银行、商业银行等金融资源，加大对农业科技创新企业的信贷支持，构建多元化智慧农业投融资生态。强化人才保障，推动高校、科研院所调整学科结构开设智慧农业专业，培养专业人才，建立梯度新型职业农民培养体系和终身培训机制，培育适应智慧农业需求的应用型、创新型、复合型“新农人”。

　　夯实智慧农业数据底座。深化农业农村数据资源整合，在分类推进智慧水利、交通、电网、冷链物流等新基建的基础上，制定统一的农业数据采集传输标准，拓宽遥感、物联网、互联网等多元数据采集渠道，完善数据采集、加工、管理、流动、应用全链条管理制度。要加快构建跨层级跨业务的农业农村大数据平台，嵌入智能分析与动态风险评估模型，把细碎分散的农业小数据汇聚为系统性、实时性大数据，以数据破解行业痛点、提升生产效益。比如，宁波市海曙区章水镇李家坑村的村民以手机为“新农具”、数据为“新农资”，无需下田即可通过“田间智慧农业系统”智能调节灌溉量与施肥比例，极大提升了农业作业精度和效率。要健全数据互通共享机制与交易管理制度，培育数据交易市场，促进数据流通共享与协同开发。借鉴浙江“乡村大脑”数据平台的构建模式，从源头上统一数据格式、语言体系等，打通“数据孤岛”，为省市县三级提供统一、权威、标准化的数据服务支撑。

　　因地制宜探索智慧农业发展路径。发展智慧农业需立足我国地域广袤、气候资源多样、农业品类丰富的国情，因地制宜分类推进。在北方平原地区，依托广袤土地与规模化优势，智慧农业发展可聚焦“无人化农场”建设，推进大型农机智能化改造，集成大面积农田遥感监测与精准农业决策系统，构建数据感知、智能决策、精准作业的全链条体系，赋能粮食生产高效安全。例如，北大荒集团建成七星、红卫等16个无人驾驶示范农场，农机年自主作业面积达1.3万亩次。在南方山区丘陵地区，针对土地零碎化特点，智慧农业则侧重小面积农田精细化管理，推广适配山地的小型智能农机，如重庆伏羲农场的“鸿鹄T70”农机等，开展无人机作业，并通过物联网、区块链技术实现分地块精准管控，提高农产品品质。探索以农业社会化服务为切入点，大力培育各类农业服务组织，借助专业化市场化的服务，把先进适用的品种、技术、装备等现代生产要素高效引入农业领域，提升智慧农业的资源要素配置效率。