四川省耕地中丘陵山地占比较高，地块零散、种植结构复杂，传统生产方式面临效率与效益的双重瓶颈。在川内丘陵山地，“巴掌田”导致农机作业难，人力巡田成本高，作物长势、病虫害发生难以被及时、精准掌握。传统方式严重依赖经验，对水稻孕穗抽穗、果蔬转色膨大等关键生育期缺乏量化监测，水肥管理粗放。因此，亟需部署轻量化、低成本、善学习的AI解决方案，实现对农作物全生长阶段的动态视觉诊断与智能决策支持，变“人眼经验判断”为“AI精准洞察”。

一、农业推广应用人工智能存在的突出问题

一是场景适配不足。多数方案基于平原大田，缺乏针对丘陵特色经济作物（如茶叶、柑橘、中药材）的生长模型与专用识别算法，设备成本高，实用性低。二是数据基础薄弱。农作物生长阶段的图像、视频等关键数据采集标准缺失，形成“数据孤岛”，限制了AI模型的训练优化与精准度提升。三是服务能力缺失。县乡基层严重缺乏能操作、维护AI工具的本土人才，针对小农户的“AI+农服”托管模式尚未形成，技术落地“最后一公里”受阻。

二、工作建议

（一）省级统筹，强化智慧农业平台。依托省级智慧农业平台，集成开发或引进开放的农作物AI视觉识别核心算法库，重点开发针对四川主要作物（粮油、果蔬、茶药）关键生育期和常见病虫害的轻量化识别模型。制定丘陵山地AI农技装备目录与补贴方案，对加装智能识别模块的微型农机、巡检无人机等予以重点补贴，降低应用门槛。

（二）县级示范，建设AI应用场景。每个县区选择1-2个主导产业，建设“AI智慧生产示范区”，强制落地两项功能：一是生长阶段智能监测，利用固定摄像头或无人机定期巡田，自动识别作物生育期，预警异常；二是病虫害智能诊断，推广手机APP，让农户拍照即可获得诊断结果与防治方案。推动县级农业社会化服务中心，配备AI诊断终端，开展托管服务。

（三）乡镇筑基，培育“AI土专家”与数据采集员。实施“数字农人”培训计划，重点培训家庭农场主、合作社技术员熟练使用AI巡田与诊断工具。建立数据采集激励制度，鼓励农户在应用过程中贡献合规的田间图像数据，持续反哺优化省级AI模型，形成“应用-反馈-优化”的良性循环。