这张图展示了农业大模型规模化赋能农业新质生产力的实施路径，整体分为四大递进板块。第一是夯实数智底座，建设数据算力基础设施，做好数据目录与质量治理，推进云边端算力协同，落实授权与用途审计，筑牢底层的数据算力根基。第二为突破关键内核，打造知识增强的农业大模型，开展领域知识增强，完善专业评测与可信控制，推动模型与工具协同，攻克模型层面的核心技术难题。第三是做深场景牵引，围绕 “模型 — 装备 — 服务 — 产业链” 方向，落地典型场景并开展绩效核验，实现模型与装备协同执行，打通产业链业务闭环，完成技术向业务场景的落地转化。第四是锻造复合队伍，搭建人机协同的应用生态，重视复合人才培养，完善基层农技服务，厘清数据权益与责任治理，构建适配的应用运行环境。四大板块共同形成规模化应用的评价依据，评价维度包含流程稳定、绩效可核验、成本可承担、责任可追溯，后续依托应用反馈持续更新迭代，实现系统长期稳定运行，形成完整落地闭环。无论农业方向科研人员、涉农企业研发管理者还是农业基层业务从业者，都可以参考这套路径开展农业大模型落地规划。