总之，通过提高数字农业技术的可靠性和实用性，加强数字农业与传统农业的结合，加强数字农业人才培养和技术普及，以及推动项目落地和资金，这些措施将为企业提供更多的机会和优势，使其能够在数字农业领域取得更好的成果和收益。

实现数字农业落地的必由之路。

解决数字农业生产的产品规模相对较小，造成的生产成本问题，除了生产高附加值的产品外，应该以实现生产规模化为重点。实现规模化生产的做法可以通过采用共享经济模式和合作模式来推广和带动周边农户的共同富裕。这种做法可以通过龙头企业或种植能手的参与来实现。共享经济模式可以在种植过程中共享资源、技术和经验，提高生产效率和质量。合作模式可以通过建立合作社或农民合作组织，实现农户之间的互助合作和资源整合。通过这种方式，种植业可以实现规模化生产，提高农产品的产量和质量，促进农村地区的经济发展和农民收入的增加。

目前存在着农民和农业企业对于数字农业的认识和理解问题。他们对于数字农业技术的需求和应用方式不够清晰，同时也缺乏对技术的有效运用能力。为了解决这些问题，有必要加强对农民和农业企业的数字化农业知识培训，提高他们的技术素养和运用能力。此外，政府和农业机构应该积极推动数字农业技术的普及和应用，提供相关的技术支持和指导。通过这些努力，可以促进农民和农业企业对数字农业的认识和理解，推动数字农业技术的有效应用。

数字农业对于单独个体农户可能会增加成本，但对于规模化生产后的龙头农业的运营商来说，大数据是非常有帮助的。数字农业利用传感器、物联网和大数据分析等技术，可以实时监测土壤水分、气候变化、作物生长情况等，提供精准的农业管理指导。这有助于提高农作物的产量和质量，降低农业生产成本，提高农业生产经营企业的收入。此外，大数据分析还可以帮助农业机构和政府制定更科学的农业政策和规划，提高整个农业产业的效益和可持续发展。

用人工智能是否能解决农民种地问题。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）可以帮助解决农民种地问题，这是因为人工智能在农业领域可以解决以下的应用问题：

1. 数据分析和预测：人工智能可以通过分析大量的农业数据，包括土壤、气象、作物生长等数据，来预测农作物的生长情况、病虫害风险等。这可以帮助农民做出更准确的决策，如种植适合的作物、采取合适的防治措施等。

2. 图像识别和病虫害监测：人工智能可以通过图像识别技术，自动识别作物的病虫害情况，帮助农民及时发现和处理问题。这可以提高病虫害的监测效率，减少损失。