India generates substantial volumes of public agricultural data, yet artificial intelligence (AI) adoption in farming remains limited and largely confined to pilot initiatives. This paper examines this gap by assessing India's agricultural data infrastructure against the requirements of AI systems deployed at scale. Drawing on a systematic review of major national datasets and digital initiatives including Soil Health Cards, crop insurance, AgriStack, and selected state platforms we identify persistent structural constraints, including temporal misalignment between data collection and agricultural decision cycles, spatial fragmentation arising from the absence of common geocodes linking soil, weather, and yield information, limited machine readability due to reliance on static data formats, and unclear governance frameworks that restrict data access and reuse. These deficiencies impede cross-dataset integration and automated decision support, with disproportionate consequences for smallholders, who constitute 86~\% of India's farmers and lack the capacity to compensate for weak data infrastructure. Drawing on implementation evidence from India and comparative international experiences, the paper identifies recurring features associated with scalable digital agriculture systems, including incentives linked to data provision, service bundling through local institutions, and sensor-enabled risk management.

Bản dịch tiếng Việt:

Ấn Độ tạo ra khối lượng lớn dữ liệu nông nghiệp công cộng, tuy nhiên việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp vẫn còn hạn chế và phần lớn chỉ giới hạn ở các sáng kiến ​​thí điểm. Bài viết này xem xét khoảng cách này bằng cách đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu nông nghiệp của Ấn Độ so với yêu cầu của hệ thống AI được triển khai trên quy mô lớn. Dựa trên đánh giá có hệ thống các bộ dữ liệu quốc gia lớn và các sáng kiến ​​kỹ thuật số bao gồm Thẻ sức khỏe đất, bảo hiểm cây trồng, AgriStack và các nền tảng được chọn của tiểu bang, chúng tôi xác định các hạn chế về cấu trúc dai dẳng, bao gồm sự sai lệch về thời gian giữa thu thập dữ liệu và chu kỳ quyết định nông nghiệp, sự phân mảnh không gian phát sinh do không có mã địa lý chung liên kết thông tin về đất, thời tiết và sản lượng, khả năng đọc của máy bị hạn chế do phụ thuộc vào các định dạng dữ liệu tĩnh và khung quản trị không rõ ràng làm hạn chế quyền truy cập và tái sử dụng dữ liệu. Những thiếu sót này cản trở việc tích hợp nhiều tập dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định tự động, gây ra hậu quả không cân xứng cho các hộ sản xuất nhỏ, những người chiếm 86~\% tổng số nông dân Ấn Độ và thiếu khả năng bù đắp cho cơ sở hạ tầng dữ liệu yếu kém. Dựa trên bằng chứng triển khai từ Ấn Độ và kinh nghiệm so sánh quốc tế, bài viết xác định các đặc điểm định kỳ liên quan đến hệ thống nông nghiệp kỹ thuật số có thể mở rộng, bao gồm các ưu đãi liên quan đến cung cấp dữ liệu, gói dịch vụ thông qua các tổ chức địa phương và quản lý rủi ro nhờ cảm biến.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.