由郭志明教授领衔的研究团队在农业信息工程领域的国际顶级期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（计算机与农业电子，影响因子8.3，JCR Q1区）上，发表了一项关于智慧农业技术推广服务的创新性研究成果。该研究题为《A Data-Driven Framework for Optimizing Technology Extension Services in Precision Agriculture: A Case Study on Smallholder Farms》（数据驱动的精准农业技术推广服务优化框架：基于小农户的案例研究），标志着我国在农业技术推广模式智能化、精准化方面取得了重要理论突破与实践进展。
文章深入探讨了当前农业技术推广服务体系，尤其是在面向小规模农户时，普遍存在的服务精准度不足、信息不对称、推广效率低下等核心挑战。研究团队创新性地构建了一个基于多源数据融合与人工智能算法的技术推广服务优化框架。该框架整合了卫星遥感数据、物联网传感器数据、农户生产历史记录、区域气候信息以及社会经济数据，通过机器学习模型分析不同农户群体的技术需求特征、采纳潜力及风险偏好，进而实现技术推荐、服务路径和资源分配的动态优化。
研究以我国某典型农业区的小农户为案例，进行了为期两年的实地验证。结果表明，应用该优化框架的技术推广服务模式，与传统“一刀切”的推广方式相比，能将关键技术（如智能灌溉系统、病虫害智能诊断APP、精准施肥方案）的农户采纳率提升约35%，技术应用后的平均增产效益提高18%，同时显著减少了因技术不适配导致的资源浪费和农户抵触情绪。研究不仅验证了数据驱动方法在提升服务精准性与有效性方面的巨大潜力，还为构建适应小农生产特点的、可持续的智慧农业技术推广生态系统提供了可操作的模型与路径。
郭志明教授指出，此项研究的核心价值在于将前沿的信息技术与农业技术推广的实践痛点深度融合，推动推广服务从“经验主导”向“数据驱动”和“智能决策”转型。这有助于破解农业科技成果转化“最后一公里”的难题，对于提升我国农业科技贡献率、保障粮食安全、促进小农户与现代农业发展有机衔接具有重要的现实意义。
该研究成果的发表，获得了国际同行的广泛关注与积极评价，认为其为全球范围内，特别是发展中国家，如何利用数字化手段革新农业技术服务体系提供了重要的中国方案与学术参考。课题组表示，下一步将继续深化理论研究，并与农业技术推广部门、农业合作社及龙头企业合作，推动该优化框架在更大范围内的试点与应用，让科研成果更扎实地服务于乡村振兴战略。
