利用手机去对农场予以管理，凭借数据来种植杨梅，这般看似科幻的情景正在中国某些农村转化为现实。智慧农业的探寻已然深入至生产的每一个环节之中，然而要使得“聪明”的农具切实得以普及，依旧面临着不少现实层面的挑战 。

智慧农业的组织创新

在某些先行地区，新型农业经营模式已然成为技术得以落地的土壤，企业凭借吸引具有高学历人才直接对农场加以管理，把个人收入跟农场效益深入绑定。比如说，部分身为大学生的农场主，在地方人才补贴以及利润分成的激励作用之下，一整年的收入能够超过十万元，这样的一种机制使得懂技术的人同样懂得经营，保障了你从字面表述应该指作者修改这段话让它变拗,意思跟原文一致的物联网设备能够得以被有效的利用去使用以及进行维护保养，避免了投资出现白白遭受损失的情况。

产学研的贯通融合

技术的生命力，在于跟应用场景相结合。在浙江等一些地方，科研人员是被鼓励着深入田间，还要与企业一块儿去进行研发。有一家处在关联产业园的企业讲了，直接面对农业生产实际存在的难题，能够让研发的方向变得更加精准。当下，这个产业园里头已经聚集了数十家智慧农业企业，覆盖了从育种一直到销售的整个链条。这些企业之间共享实验场地以及初步成果，从而形成了一个协同创新性质的小型生态圈。

数据成为核心资产

农业数据，其精细化采集以及利用，正创造着未曾有的新价值，在浙江省仙居县，当地针对杨梅构建起了详尽的数字档案，每一株杨梅树的生长方面的信息，都被进行了记录，这些精确到农户家庭的数据，成为了金融机构用以发放贷款以及保险公司去开发特色农产品保险的可信赖依据，数据不但指导着生产，还开始派生衍生出如金融、服务等类似的附加价值。

基础设施的普及门槛

然而，智慧农业进展首先在农田自身条件方面受限。当下，中国农业土地集约化程度整体而言不够高，地块呈碎片化，这致使大型智能农机与固定式监测设备难以推行应用。众多智慧农业设备成本偏高，当前主要的尝试者依旧为种植大户或者合作社。普通的小农户因规模及资金的限制，对于新技术常常抱持观望的态度。

数据质量与标准之困

另一个制约数字化深入的瓶颈，是数据采集不足这个情况，以及标准不一这种状况。市场之上那些专门从事进行大规模农业数据采集的第三方服务公司数量比较少，所以造成了数据源头处于匮乏的状态。与此同时，各个地方、各个企业所采集的数据，其格式、参数都不尽相同的，就好像各方说着的 “语言”全然不同的模样罢了，这类差异导致它们相当难以去实施整合分析这个行为步骤。因为难以有效的对它进行整合分析，所以就无法实现大范围的趋势预测目标，这样一来很局限了数据所应有潜力的发挥。

复合型人才的短缺

从事智慧农业工作，需要有那样一种跨界人才，这种人才既要懂得农业方面的知识，还要知晓数字技术，然而此类人才的供给，存在着巨大的缺口。目前在高校里面，农学专业的学生，对于信息技术的了解程度并不深，而计算机专业的学生，对农业的实际需求处于陌生状态。再加上高校的毕业生，前往基层农业农村领域去工作的意愿，普遍不是很强，这就致使能够下沉到农村一线，去推动数字化转型的“智慧新农人”数量极为稀缺。

依你之见，于当下这农村环境里，先进技术引进之难度，与愿意扎根农村的年轻人才的培养难度相比较，究竟何者更甚呢？畅所欲言于评论区，分享你所观察到的情形以及思考所得吧。

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