人工智能是计算机智能，机器智能是通过机器学习实现的，机器学习的主渠道是监督学习，而监督学习则高度依赖特征标签数据。当前实体农业实现智能化最大制约因素是缺乏数据，最大的难题是为行业数据提供特征标签问题。

行业大数据在没有标签之前，还无法对接应用人工智能。不解决标签化数据瓶颈制约问题，机器学习就是一句空话。数据标签需要采取工程化方式解决，包括对行业数据定向采集，还包括在行业数据中抽取特征和加注标签，只有带标签的数据才能够实现可识别能连接，这样，特征标签工程就成为机器智能的关键工序。

农业大数据有文本、语音、图片、视频四种基本形式，其中文本数据是核心数据，电影剧本是一剧之本，文本数据是农业大数据之本。文本数据是行业知识图谱，为行业大数据提供体系架构支撑。

文本数据是底层结构基础设施，可以利用带标签的文本数据集为视频添加字幕，给图片添加水印，实现图文并茂的效果。有了文本数据可以转换成语音，在将语音转换成文本时，为了准确理解语音含义，可以利用文本数据进行上下文对照。

语音助手是AI最重要的应用场景， 其中语义解析是机器学习最大的难题，如果应用文本特征词作为标签，自动化加注在体系化数据集里面，原生数据流经过标签化处理，文本中位于节点的句子都有标签进行定义。

通过行业知识图谱知道标签是什么意思，通过字典词典可以知道这个句子里面字和词是什么意思，对这段文本做了标识，对核心句子中的关键词进行了定义，这些标签如同高速公路的路标和路牌，能够消除语义理解的歧义性，降低语义模糊性，提高对话答案的精准性。