盛夏时节，金东区岭下镇的田野上空，无人机循环巡航，电子屏全景呈现农田长势。上海财经大学浙江学院数据科学学院“数智实践队”在此开展为期一周的暑期社会实践，紧扣浙江低空经济“先飞区”建设、乡村数智治理等工作，以数据科学与大数据技术、统计学类相关专业为抓手，实地走访企业、村镇，完成全域调研、影像校核实操、村民需求摸排，形成可落地的乡村低空数字化优化方案，为岭下镇打通低空技术惠民“最后一公里”提供青年智库支撑。
在釜章村低空+AI农事服务中心，实践队员们实地体验无人机远程巡检整套流程。智能机巢无人机一键起飞，快速完成连片农田航拍，实时回传田间实景；依托AI智能分析，系统自动区分作物种类、标记长势差异，快速生成全域农情报告，让农业监测摆脱人工下地巡查，真正做到“以智务农”。观摩之余，队员结合课堂所学的数据处理知识，针对散户农田边界识别不清、田间数据采集不全等问题提出优化思路，为完善本地农田数字档案提供参考。
随后，实践队来到金华浙农信息技术有限公司参与航拍影像校对实操。在技术人员指导下，大家亲手完成图斑放大、地界划分、历史影像比对、异动地块核验等工作。实操过程中，低空影像光影干扰易造成AI地块识别偏差、山林地块影像辨识度不足等基层数字化难题直观显现。队员认识到，数字乡村建设不能只依靠智能算法，人工精细校核同样不可或缺。大家运用统计抽样理论梳理简易校对方法，为企业优化涉农测绘数据处理流程提供技术支持，夯实耕地管理、惠农补贴发放的数据基础。
为摸清低空技术在乡村的真实普及情况，实践队走遍岭下镇20个村落，通过问卷、面对面访谈收集村民真实反馈。调研发现，村民大多见过无人机植保和乡村活动航拍，认可度较高，但对无人机空中防汛巡查、低空应急救援等治理场景了解有限。技术使用成本高、本地缺少专业操作人才、相关科普宣传不足，是低空科技下沉乡村的主要阻碍。基于走访收集的一手信息，团队整理形成专题调研材料，明确技术普及、人才供给、场景拓展三大改进方向。
“这次实践让我们找准自身专业服务乡村的落脚点，我们将依托调研产出实用成果，让数字技术真正惠及农户。”25级应用统计学（金融统计）一班周宇格说。此次实践并非一次性走访，团队计划落地常态化服务：长期协助企业、农事中心开展农田影像数据校核，持续更新乡村农林数据库；面向村民开展低空科技科普宣传，普及农业、应急实用功能；结合村镇调研数据搭建简易分析模型，优化无人机常态化巡护方案，切实缩小技术与群众之间的距离。
扎根金华本地，上海财经大学浙江学院持续推动专业学习与乡村振兴有机结合。本次实践以实操发现问题、以调研摸清需求、以长效举措落地服务，把专业知识转化为基层治理可行思路。下一步，学院将持续深化校地联动，常态化组织青年学子深入乡土一线，借力低空数字技术，为金华乡村数智治理、共同富裕建设注入青春动能。
