📰 【光明时评】智慧农业须以高质量数据集为支撑
_光明网
本篇围绕国务院印发的加快农业农村现代化“十五五”规划，强调将推进人工智能与智慧农业作为重要任务，并指出数据供给的稳定、丰富与可信是关键。文章解读国家数据局关于高质量行业数据集建设行动的实施方案，强调“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的循环，并指出要把分散在生产一线、科研平台、经营主体和公共服务系统中的数据整合治理，形成可用于模型训练的高质量数据集。当前农业各环节持续产生海量数据，涵盖土壤、气候、作物、农机、市场等要素，但数据来源广泛、标准不一、质量参差不齐，存在流通不畅等问题，仍需提升数据质量与稳定性。要推动数据供给、质量与安全三方面协同发展，建立明确的权益与收益分享机制，确保数据贡献者获得回报；同时在数据采集、标注、更新、反馈等环节贯穿质量控制，形成数据—模型—应用—反馈的良性循环。未来应以真实需求为牵引，促进多方参与与利益共享，使数据不断进入模型训练、促进粮食稳产增产、农民增收与乡村振兴，最终为“人工智能+农业”注入更强动力，推动农业强国建设。
🏷️ #数据治理 #高质量数据集 #人工智能#农业 #数据安全
🔗 原文链接
📰 【光明时评】智慧农业须以高质量数据集为支撑
_光明网
本篇围绕国务院印发的加快农业农村现代化“十五五”规划，强调将推进人工智能与智慧农业作为重要任务，并指出数据供给的稳定、丰富与可信是关键。文章解读国家数据局关于高质量行业数据集建设行动的实施方案，强调“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的循环，并指出要把分散在生产一线、科研平台、经营主体和公共服务系统中的数据整合治理，形成可用于模型训练的高质量数据集。当前农业各环节持续产生海量数据，涵盖土壤、气候、作物、农机、市场等要素，但数据来源广泛、标准不一、质量参差不齐，存在流通不畅等问题，仍需提升数据质量与稳定性。要推动数据供给、质量与安全三方面协同发展，建立明确的权益与收益分享机制，确保数据贡献者获得回报；同时在数据采集、标注、更新、反馈等环节贯穿质量控制，形成数据—模型—应用—反馈的良性循环。未来应以真实需求为牵引，促进多方参与与利益共享，使数据不断进入模型训练、促进粮食稳产增产、农民增收与乡村振兴，最终为“人工智能+农业”注入更强动力，推动农业强国建设。
🏷️ #数据治理 #高质量数据集 #人工智能#农业 #数据安全
🔗 原文链接
