全球农业正加速向数智驱动范式演进，核心是通过算法重构人类认知范式（如决策模型优化）与物理操作流程（如自主农机系统），实现数据智能与农业场景的深度耦合。这一进程催生了横跨农学、数据科学、环境科学等的交叉领域——"农业数据智能"。《农业大数据学报》设立"数据智能"长期专栏，围绕“场景-数据-智能”的创新三角，汇聚前沿研究与高质量数据，推动农业数智化知识体系发展。专栏将聚焦以下方向：
农业数据资源的人工智能适配（AI-ready AgriData）
新一代人工智能（artificial intelligence, AI)展现了高度的数据依赖性，凸显了农业等领域中既有数据正在面临的人工智能适配（AI-ready）挑战。专栏关注农业AI-ready数据集的构建方法与技术，聚焦农业数据（遥感影像、表型组学、环境传感等）高效标注、多模态对齐、智能适配度评价与规范等议题，促进AI-ready数据集建设与出版，推动满足大模型训练需求等智能适配农业领域知识库的建设。
农业数据处理与分析的智能进化（AI for AgriData）
农业巨系统的开放性与复杂性，催生了高维异构、多模态、超大规模和时空异质数据的系统性涌现，传统方法面临维度灾难、模态鸿沟和时空耦合建模等多重挑战，需通过农学机理（例如，作物生长模型）与计算智能的深度耦合，建立“数据-知识-决策”贯通的农业数据智能处理范式。专栏关注农业数据的智能处理与分析，聚焦表型数据高通量采集与边缘计算、农业时序数据的自适应特征提取、多源异构数据融合与跨模态知识发现等议题，促进农学机理驱动和“数据-模型”协同进化的数据处理与分析智能化演进。
场景驱动的农业数智融合（Scenario-Intelligence Fusion for Agri-Innovation）
人类认知活动的算法替代根本上改变了农业决策的形成与实施，融合日益广泛深化的人类物理活动机械替代，越来越多的农业场景正在以“数据-知识-行动”的闭环模式成为通向数智农业的一级级台阶。专栏关注农业场景的数智融合创新，聚焦智能育种中的表型-基因关联挖掘、精准种养中的动态决策系统、农业产业链的数字孪生建模等前沿方向，重点征集融合农学机理与数据智能的跨学科研究成果，推动形成可解释、可复制的农业数智化范式。
智能时代的数据治理变革（AgriData Management within AI）
农业数据治理面临开放共享与隐私保护、流通效率与主权归属、算法权力与伦理约束的三重悖论。人工智能在提供隐私计算和可解释性工具的同时，也增加了治理复杂度。专栏关注智能时代农业数据的治理挑战，聚焦农业数据隐私计算、可解释AI、区块链与数据保护、数据信托与小农户数据资产化、农业数据的社会化流通和生态化协作等关键议题，推动效率与安全兼顾的农业数据治理体系。
开放复杂农业巨系统的数字化表达，超高维多模态大规模农业数据的智能化处理与分析，以及人机混合智能系统赋能的农业场景，正在塑造数智农业并激发一系列跨学科前沿研究。专栏以促进数智农业发展为目标，诚邀全球学者关注农业数据智能理论前沿与实践边界，推动农业数智化知识系统发展。