由郭志明教授領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)在農(nóng)業(yè)信息工程領(lǐng)域的國際頂級期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（計(jì)算機(jī)與農(nóng)業(yè)電子，影響因子8.3，JCR Q1區(qū)）上，發(fā)表了一項(xiàng)關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)的創(chuàng)新性研究成果。該研究題為《A Data-Driven Framework for Optimizing Technology Extension Services in Precision Agriculture: A Case Study on Smallholder Farms》（數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)優(yōu)化框架：基于小農(nóng)戶的案例研究），標(biāo)志著我國在農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣模式智能化、精準(zhǔn)化方面取得了重要理論突破與實(shí)踐進(jìn)展。
文章深入探討了當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)體系，尤其是在面向小規(guī)模農(nóng)戶時(shí)，普遍存在的服務(wù)精準(zhǔn)度不足、信息不對稱、推廣效率低下等核心挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地構(gòu)建了一個(gè)基于多源數(shù)據(jù)融合與人工智能算法的技術(shù)推廣服務(wù)優(yōu)化框架。該框架整合了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、農(nóng)戶生產(chǎn)歷史記錄、區(qū)域氣候信息以及社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析不同農(nóng)戶群體的技術(shù)需求特征、采納潛力及風(fēng)險(xiǎn)偏好，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)推薦、服務(wù)路徑和資源分配的動態(tài)優(yōu)化。
研究以我國某典型農(nóng)業(yè)區(qū)的小農(nóng)戶為案例，進(jìn)行了為期兩年的實(shí)地驗(yàn)證。結(jié)果表明，應(yīng)用該優(yōu)化框架的技術(shù)推廣服務(wù)模式，與傳統(tǒng)“一刀切”的推廣方式相比，能將關(guān)鍵技術(shù)（如智能灌溉系統(tǒng)、病蟲害智能診斷APP、精準(zhǔn)施肥方案）的農(nóng)戶采納率提升約35%，技術(shù)應(yīng)用后的平均增產(chǎn)效益提高18%，同時(shí)顯著減少了因技術(shù)不適配導(dǎo)致的資源浪費(fèi)和農(nóng)戶抵觸情緒。研究不僅驗(yàn)證了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在提升服務(wù)精準(zhǔn)性與有效性方面的巨大潛力，還為構(gòu)建適應(yīng)小農(nóng)生產(chǎn)特點(diǎn)的、可持續(xù)的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣生態(tài)系統(tǒng)提供了可操作的模型與路徑。
郭志明教授指出，此項(xiàng)研究的核心價(jià)值在于將前沿的信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣的實(shí)踐痛點(diǎn)深度融合，推動推廣服務(wù)從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”和“智能決策”轉(zhuǎn)型。這有助于破解農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化“最后一公里”的難題，對于提升我國農(nóng)業(yè)科技貢獻(xiàn)率、保障糧食安全、促進(jìn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)銜接具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
該研究成果的發(fā)表，獲得了國際同行的廣泛關(guān)注與積極評價(jià)，認(rèn)為其為全球范圍內(nèi)，特別是發(fā)展中國家，如何利用數(shù)字化手段革新農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)體系提供了重要的中國方案與學(xué)術(shù)參考。課題組表示，下一步將繼續(xù)深化理論研究，并與農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣部門、農(nóng)業(yè)合作社及龍頭企業(yè)合作，推動該優(yōu)化框架在更大范圍內(nèi)的試點(diǎn)與應(yīng)用，讓科研成果更扎實(shí)地服務(wù)于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。
