首先，数据融合与质量保障面临多源异构数据（遥感影像、传感器流、农事记录）的时空对齐与标准化难题；其次，模型性能与资源约束体现为大规模参数模型的计算需求与农业场景（小农户、边缘设备）资源限制之间的结构性矛盾；第三，可信部署与安全保障涉及模型黑箱决策的可解释性需求、农业敏感数据的隐私保护以及跨境数据流动的合规性挑战；最后，生态系统协作与知识整合凸显了农学家与计算机科学家在研究范式（长期田间实验vs.快速算法迭代）、认知框架（描述性vs.量化性）和术语体系上的深层鸿沟。