首先，多模态数据融合与质量保障方面，异构数据源（农业记录、遥感影像、物联网传感器）的标准化整合、环境噪声干扰和时空对齐问题制约了模型训练质量；其次，模型性能优化与资源约束凸显了跨域泛化能力不足与农业场景计算资源受限的矛盾，尤其是小农户面临的数字基础设施鸿沟；第三，可信部署与安全保障层面，模型可解释性缺陷、敏感农业数据隐私保护以及跨境合规要求对实际应用构成重大障碍；最后，生态系统协作与知识整合揭示了农学、计算机科学、遥感等跨学科领域在术语体系、评价标准和知识共享机制上的深层分歧。