無論是農業模型還是動植物感知與檢測技術，這兩個關鍵問題是實現智慧農業必須要考慮和研究的內容。在植物生長模型及動植物感知與檢測的核心算法(包括仿真研究的算法)與芯片研發方面，國外對我國形成了“卡脖子態勢，不如做出以下4點建議方案：

一是將智慧農業拓展為一個開放的大系統，鼓勵開展針對智慧農業體系的理論研究，包括梳理和開展基于復雜大系統理論的系統架構頂層設計、優化目標下的農業系統模型及調控理論和方法支撐的研究。這其實關乎系統動力學研究、農業經濟研究、生態學研究、生物與環境互作研究、國民經濟運行研究等交叉的復雜綜合體系研究。早在20世紀80年代，以錢學森先生為代表的我國科學家就已經開展了面向開放的復雜巨系統的理論研究[10]，所以，我國應該在這方面有所建樹，并有可能在智慧農業這一領域有重大理論突破，形成國際領跑態勢。在數字經濟背景下，研究結果的表達和應用要瞄準數字技術應用特點，并符合我國鄉村振興及農業現代化發展的要求。

二是建立跨學科的智慧農業國家戰略團隊和國家工程中心，并按照理論和技術兩個方向，發揮國家隊實力和優勢，開展并行的探究、研發、技術推廣與落地。其中要鼓勵和聯合社會科研力量向農業領域傾斜，聯合攻克關鍵核心技術，在各種農業模型構建與建模方法研究、動植物感知方法及動植物生理生化檢測核心芯片、農用特種傳感器、農業網絡等方面提出中國方案和標準，強化“中國本土基因”。聚焦智慧農業戰略前沿和制高點，立足智慧農業重大技術突破和發展需求，在智慧農業技術領域實現從跟跑到領跑。

三是建立國家級“智慧農業×數字鄉村”綜合技術落地示范區，開展智慧農業的系統化示范。在數字經濟背景下，深挖智慧農業系統性潛力的應用推廣及技術培訓工作，而不只是孤立地開展幾個技術集成的應用和常規的信息數字化展示。堅決摒棄“2G模式”的重數字化展示而忽略“內核+實效”的做法，要以最終農業生產系統的“固碳、減排、穩糧、增收”最優輸出為目標，開展對智慧農業的標準化研究、制定和建設。

對這個系統的關鍵指標，如有效產量、生產資料供給量、能耗、減排和固碳量、土地產出效率、勞動生產效率、生態友好評價、數字技術支撐度、農業科技進步貢獻率評定等可量化的指標開展研究、設計和評價。探索統一清單評價體系和推廣新模式，全面推進數字化視角下智慧農業技術在農村一二三產業融合發展中的支持作用和規模化應用，進而依靠智慧農業技術為增強農業產業鏈關鍵環節的競爭力、促進農業作為國民經濟供應鏈體系的高質量發展提供支撐。

四是瞄準攻克智慧農業“卡脖子”難題，統籌規劃國家戰略型農業大學和農業職業院校的人才差異化建設，強化我國智慧農業人才的階梯化培養，在智慧農業理論及技術集成應用兩個層面，開展跨學科交叉培養，建立中國特色的智慧農業人才培養模式。此外，要引導非涉農院校的相關專業開設針對農業關鍵核心技術的課程，拓展大學生的跨學科研究視野，鼓勵大學生參加涉農領域的創新創業競賽，激發大學生投身智慧農業和鄉村振興的興趣和動力，為培養我國智慧農業高端人才提供源頭活水。