人工智能与农业深度融合面临的挑战有哪些?
大数据、人工智能等技术在国外农业领域已形成了相对成熟的融合模式和较大范围的应用。而我国虽然也出现了一些典型案例，但整体还处于起步阶段，农业的数字化、网络化、智能化转型仍面临诸多挑战。
一是农村网络基础设施薄弱。
人工智能在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量数据积累有较高要求。但我国村级信息化服务网络不够健全，农业领域网络化水平还有待提升。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。
二是智能化农业设备供给水平不足。
针对智能农业设备的专用芯片较为缺乏，而通用芯片在环境较差的农业现场非常容易发生损坏，进而导致农业智能设施应用受阻。同时，由于农业场景复杂，农业智能机器人等设备在实际应用中存在效率不高、灵活度不够等问题，智能化设备的性能还需要进一步提升。
三是农民应用人工智能的意愿和能力不够。
一方面，智能化农业设备的投资金额大、回收周期长，导致农民“不敢用”。另一方面，智能化农业设备的操作方式与传统农业设备差别较大，农民对智能化设备的操作能力不足，“不会用”也阻碍了农业的智能化发展。
加快人工智能与农业领域深度融合的建议
针对人工智能与农业深度融合面临的挑战，行业主管部门应从基础设施、技术供给、产业需求等多角度入手，全面促进人工智能与农业领域的深度融合，探索现代农业高质量发展的有效路径。
支撑能力方面，着力强化农村网络基础设施及农业信息服务平台建设。一方面，进一步加强农村信息基础设施建设，扩大宽带和移动网络覆盖范围，提升网络速率，为部署智能化农业设施、采集农业大数据奠定良好基础。另一方面，建立健全农业信息服务平台，提高农产品供需、价格等信息的智能化预测水平，为农业生产决策提供更多参考与指导。
技术供给方面，持续提升农业领域人工智能技术供给水平。一方面，应加大对农业专用芯片、传感器等基础零部件以及农业无人机、农业机器人等智能化设备研发应用的支持力度，提升智能化农业设备供给能力和供给质量。另一方面，应着力培养农业领域融合解决方案提供商，催生农业领域融合应用人工智能的优秀解决方案。
产业需求方面，应大力培养农民应用人工智能的意愿与能力。一方面，应加强人工智能与农业深度融合的宣传工作，让农民充分认识到应用人工智能的长期效益，调动农民开展智慧农业的积极性。另一方面，应加强对投资应用农业智能化设备的财政补贴，强化对农民应用智能化设施的培训工作，提高农民开展农业智能化生产经营的能力。
投入与产出的关系，以及掌握程度，加强培训是最重要的
关键在于思想意识
最主要的是农村剩余人口怎么办
缺乏经验和成功案例
前景广阔，非常看好
资金成本，后期维护，农民就业........
这是需要大数据的分析和采集的
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