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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。

  朱艳认为,当前农民对AI技术的接纳程度较低,高素质农业AI人才短缺,成为制约智慧农业发展的一大瓶颈。要构建完善的人才培养体系,推动跨学科融合创新,建设校企共建的实习实践平台,鼓励高校开展产学研合作,持续激发AI+农业人才的积极性和创造力,确保我国智慧农业在全球竞争中占据领先地位,推动农业生产走向更智能、更高效的未来。

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