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  尽管人工智能技术在农业领域潜力巨大,但仍面临一些现实挑战。刘景景认为,在数据获取与共享方面,存在农业数据分散、标准不一,数据获取和共享机制不完善的问题,制约了模型训练和应用;在成本与基础设施方面,技术应用成本仍然较高,农村地区网络和计算资源不足,限制了技术推广;在农民接受度方面,部分农民对人工智能技术缺乏了解,接受度较低,需要加强培训和推广;在伦理与隐私方面,人工智能技术应用涉及数据隐私和算法公平性等问题,需制定相关规范。

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  记者了解到,人工智能在农业领域的研发应用推广比工业领域更难。分析原因,一是农业是非标准化环境,对象是生命体,相关研发需要农学、光学、传感、机械、算法等领域专家协同。二是农业比较效益一般低于二三产业,农民和新型农业经营主体要计算投入产出账,他们的要求是“技术不一定要多高大上,但成本要尽量低”。三是由于农业生产环境复杂多变,有的产品说起来丰满、用起来骨感,实际使用效果不尽如人意。这些因素制约了人工智能在农业领域的进一步发展。

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