农业AI，在进行一场滋养未来的播种

比如说，农业AIoT网络的覆盖范围还有待提升。前文提到的AI创新，都基于村级别的信息化服务网络，尤其是农业物联网和云计算的完善，能够提供实时响应的数据处理和决策支持。据统计，我国农村地区互联网普及率为36.5%，仅为城镇地区的一半，AI想要在960万平方公里的土地上落地生根，首先需要解决数据的“匮乏病”，这恐怕还有赖于新一代互联网和IoT部署的全面铺开。

与此同时，中国的科技企业对农业领域的深入，目前还停留在基础设施的改造与算法赋能阶段，未来将质量良好、有价值的农业数据集收集并开源出来，恐怕会是农业AI进展更快的特效药。

另外，智能农业设备的专属芯片还是较为缺乏。

目前的AI应用大多都是建立在通用芯片的基础上，但与标准化程度高的工厂、城市环境不同，农业智能设备会面临复杂的生产场景、变化多端的环境气候等影响，此类芯片在环境较差的田间地头很容易发生损坏，进而影响智能农业机械的应用可靠度，而目前农业需求反向推动半导体产业链的影响力还稍显不足。

（编辑：52刷机网）

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