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📰 综述：智能农业中的数据治理：对挑战与差距的系统性回顾 - 生物通

智能农业在提升生产效率的同时，也面临着数据治理的诸多挑战。研究显示，标准化框架缺失、安全机制不足以及农民隐私意识薄弱是当前亟待解决的问题。为此，本文提出了一个涵盖数据安全、隐私保护与共享的三维分类框架，并强调未来需要加强政策制定、技术整合和农民教育，以实现更有效的数据治理。

智能农业的数据治理体系由物理层、边缘计算层、通信层和云平台构成，各层面临不同的治理问题，如设备所有权模糊、数据质量不一和隐私泄露风险等。此外，区块链技术虽然能增强透明度，但在实际应用中仍存在加密强度不足和跨平台互操作性差等问题，亟需进一步研究和优化。

为应对这些挑战，本文建议建立三级数据确权制度和动态合规框架，并通过教育赋能提升农民的数据管理能力。未来的研究方向应聚焦于智能合约优化、联邦学习应用以及可持续认证体系的建立，以推动智能农业的可持续发展。整体而言，构建一个覆盖技术、法律和教育的立体化治理生态是实现智能农业数据治理的关键。

🏷️ #智能农业 #数据治理 #隐私保护 #区块链 #农民教育

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