算法適配度不足，中國近年來在支撐農業智能決策控制的模型和算法取得了長足進步，但因傳感器技術整體基礎較為薄弱、傳感器準確性不高、穩定性不強，目前大部分核心元件供應主要依靠進口，導致中國開發的算法與軟件，兼容性和適用性均面臨問題。例如，在大田種植作業條件與國外較為相似的北方地區，傳感器技術發揮穩定，算法能正確解析實測數據從而進行準確預測；但在南方地區，算法就可能因識別不了傳感器提供的大量失真數據，從而形成農業生產銷售建議誤判。
算法的數據支撐不夠。當前，行業數據、社會數據、企業數據有效融合困難，造成針對農業大數據的深度挖掘和分析利用不充分，農業生產預測預警以及配置資源等核心功能還遠未發揮。此外，農田氣象、土壤墒情、耕地質量等農業數據采集監測終端應用少，導致智慧農業算法優化更多是在數理層面創新，對現實數據的利用效能不高、解析擬合不深。
實現智慧農業算法創新的有效途徑
文章指出，針對算法創新面臨現實挑戰，應秉持包容審慎的態度，有的放矢、精準施策，進一步加快中國農業產業數字化升級，推進數字技術與傳統農業深度融合，從而提高農業效率，重構農業產業鏈，扎實推進智慧農業建設。
促進核心算法技術創新。智慧農業算法涉及物聯網、數據科學和人工智能等前沿信息技術與生物科學、農業生產經營活動的融合，需要構建多元創新格局，健全協同創新體制機制。凝聚各類創新資源集聚，結合規模化農業生產相適應的智能技術，推動跨學科算法技術融合創新和集成整合，打破核心算法技術梗阻。鼓勵數字化平台和農業企業等創新主體利用其對市場的先天敏感性，加速推進算法創新供需對接。
提升算法適配度。大力推動傳感器技術研發機器製造工藝升級，持續提高傳感器精度，實現傳感器技術獲取數據的真實性，形成對算法分析的有效數據支撐。將小農戶嵌入到智慧農業算法創新體系中，通過為小農戶提供智慧農業生產經營的算法技術來提升算法對多元化數據尤其是個性化數據的適配度。
強化算法創新的數據基礎支撐。改善農村地區信息化水平，為智慧農業普及和算法技術創新創造基本硬件條件。加強智慧農業天空地一體化信息應用場景建設，提高數據獲得及使用能力。運用區塊鏈技術提高智慧農業產品可追溯性，創建區域數據集群合作，推進數據系統互聯互通。數據共享過程中做好數據資源保密性和安全性工作，避免數據洩露和被破壞造成算法失真。
|
