理论进展篇

第一章 国内外智慧农业发展特征、典型案例及趋势分析

人类社会经历了农业革命、工业革命，正在经历智能革命。农业智能革命的核心要素是信息、装备和智能，其表现形态就是智慧农业（Smart Agriculture）。当前，智慧农业在我国农业发展中成为潮流，并在国外现代化农业中普遍实施。传统的农业耕作模式已经不能满足信息化时代的要求，环境恶化、产品质量问题突出、市场产品单一和农业资源不足等诸多问题，滞留了农业发展的步伐。因此，发展智慧农业是目前农业发展的明智选择。

一、智慧农业的概念和内涵

（一）基本概念

智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过将互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与农业深度融合，实现农业信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新的农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。

（二）内涵

智慧农业是在现代信息技术革命中探索出来的农业现代化发展的新模式，是集集约化生产、智能化远程控制、精细化调节、科学化管理、数据化分析和扁平化经营于一体的农业发展高级阶段。

智慧农业产业链是现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链的“生态融合”和“基因重组”，可以彻底升级传统的农业全产业链，提高效率，改变产业结构。

智慧农业以智慧农业生产为核心，智慧农业产业链为其提供信息化服务支撑。智慧农业产业链中的营销、物流、消费构成智慧农业生产的可靠信息支撑网络，引导农业生产信息化决策、高效化生产、差异化服务。

（三）运行概述

智慧农业通过3S技术和物联网技术，利用多样、多源遥感设备、智能监控录像设备和智能报警系统监测农产品生产环境和生长状况，利用智能农业生产要素遥控设备实时管理农产品生产状况，实现水、肥、药、食自动投放管理，提高农产品品质和产量，降低生产成本。智慧农业还通过大数据分析技术、农产品物流管理技术以及农产品品质检测技术，根据农产品生长信息、需求信息和物流信息，针对性地确定农产品具体采摘时间段（精确到小时）、采摘数量、物流情况以及农产品品质规格，降低农产品损耗，保证农产品的新鲜度。

二、智慧农业的主要特征

（一）精确性

智慧农业可利用现代化信息技术最节约地使用农业资源。它可以根据时间、空间、空气温湿度、土壤温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等信息，调节对作物的投入。它一方面可以对土壤、空气等环境参数进行准确的测量及记录，另一方面可以确定农作物的生产目标，从而达到少投多得的效果。

（二）高效性

智慧农业运用现代化智能机械代替一部分的人工操作，不仅提高了农业生产率，而且减少了因人工操作不当而引起的损失，大幅减少生产所需的人力、物力以及财力。智慧农业可以降低农业资源的消耗，实现农业工厂化生产；还可以提前预测农业生产的自然灾害及人为灾害，减少经济损失，推动传统农业向着现代化农业转化。

（三）可追溯性

智慧农业不仅对生产企业有精确性和高效性的特点，还对消费者的质量安全提供了全透明化的追溯。智慧农业可以记录农产品生产过程中的生长环境、农事、气候、农药残留检测及加工、配送等信息展现给消费者，消费者通过扫描农产品的二维码即可快捷地追溯到该农产品的全部信息。

（四）生产模式改革

智慧农业具有完善的农业科技及电子商务网络服务体系。通过网络，农业相关人员足不出户即可进行学习、咨询，从而获取农业相关技术及市场情况。农业专家库为农业相关人员提供农业生产的理论知识，为他们的生产提供指导，彻底地改变了传统农业生产依靠经验来进行农业操作的模式。智慧农业不仅提升质的安全，还会保证量的提升。农业智能化程度的提高，将逐步淘汰小规模的农业生产，使农业经营模式越来越庞大，逐渐发展成大规模农业组织的体系结构。

三、国内外智慧农业发展现状

（一）国外智慧农业发展现状

智慧农业已成为当今世界农业发展的大趋势，世界多个国家相继推出了智慧农业发展计划。2014年，日本启动实施战略性创新推进计划（Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program），并于2015年启动了基于“智能机械+现代信息”技术的下一代农林水产业创造技术。2017年10月12日，欧洲农机协会（European Agricultural Machinery Association）召开峰会，提出在信息化背景下，农业数字技术革命正在到来，未来欧洲农业的发展方向是以现代信息技术与先进农机装备应用为特征的农业4.0（Farming 4.0）——智慧农业。英国国家精准农业研究中心（The National Centre for Precision Farming）正实施智慧农业项目，研发除草机器人替代化学农药进行除草作业，目前已经在100亩（1亩=平方米）的田块上实现了从播种到收获的全过程机器人化农业。加拿大预测与策划组织（Policy Horizons Canada）在其发布的《元扫描3：新兴技术与相关信息图（MetaScan3: Emerging Technologies）》报告中指出，土壤与作物传感器、家畜生物识别技术、变速收割控制系统、农业机器人、机械化农场网络、封闭式生态系统、垂直（工厂化）农业等技术将在未来5～10年进入到生产应用中，并改变传统农业。美国农业在经历了机械化、杂交种化、化学化、生物技术化后，正走向智慧农业（Smart Agriculture），到2020年，美国平均每个农场将拥有50台连接物联网的设备。

据国际咨询机构研究与市场（Research and Market）预测，到2025年，全球智慧农业市值将达到300.1亿美元，发展最快的是亚太地区，2017—2025年复合增长率达到11.5%，主要领域包括大田精准农业、智慧畜牧业、智慧渔业、智能温室，主要技术包括遥感与传感器技术、农业大数据与云计算服务技术、智能化农业装备（如无人机、机器人）等。

（二）国内智慧农业发展现状

近年来，在政府的大力支持下，我国智慧农业发展快速。农村网络基础设施建设不断加强，“互联网+现代农业”行动取得了显著成效。截至2018年7月，全国21个省市开展了8种主要农产品大数据的试点，通过完善监测预警体系，每日发布农产品批发价格指数，每月发布19种农产品市场供需报告和5种产品供需平衡表，实现了用数据管理服务，引导产销；以山东、河南等为代表的全国18个省市开展了整省建制的信息进村入户工程，全国1/3的行政村（约20.4万个村）建立了益农信息社，农村信息综合服务能力不断提升；广东、浙江等14个省市开展了农业电子商务试点，在428个国家级贫困县开展电商精准扶贫试点，电子商务进农村综合示范工程已累计支持了756个县，农村网络零售额达到了1.25万亿元，农产品电商迈向3000亿元大关。

“十三五”期间，农业农村部在全国9个省市开展农业物联网工程区域试点，形成了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。围绕温室智能化管理的需求，自主研制出了一批设施农业作物环境信息传感器、多回路智能控制器、节水灌溉控制器、水肥一体化等技术产品，对提高我国温室智能化管理水平发挥了重要作用。我国精准农业关键技术取得重要突破，建立了“天空地”一体化的作物氮素信息快速获取技术，可实现省域、县域、农场、田块不同空间尺度和不同生长时期的作物氮素信息监测；研制的基于北斗导航与测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要的作用；研制的农机深松作业监测系统，解决了人工核查作业面积和质量困难的问题，得到大面积应用。

四、智慧农业发展典型案例及做法

（一）美国：利用大数据打造精准农业

美国农业正在采用大数据和互联网技术提升农业生产率和效益，以极少的农业人口维持庞大的农业生产体系，生产的粮食不仅满足美国本土需要，而且还可大量出口。

罗德尼·席林（Rodney Schilling）是美国伊利诺伊州的一个农场主，他和父亲二人经营着1300英亩（1英亩=4046.856平方米）田地。他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，但即便在农忙时节他也不用雇工，他最好的帮手是农场里的那几台农业机械。

与国内常见的农业机械比，这些机器高大得多，一台喷药机完全张开“臂膀”，翼展可达36m。更重要的是，这些“大家伙”还很有“头脑”——驾驶室里配备全球定位系统（GPS）和自动驾驶系统。即使在下田作业时，席林也远没有传统农民那么辛苦，只要他愿意，他完全可以坐在驾驶座上，一边喝着咖啡，一边用手机浏览新闻。机器会按照设定的路线工作，施肥、打药完全自动化，哪些地方打过、哪些地方没打，机器绝对不会搞混，因为GPS上都记录得清清楚楚。大多数时候，手机软件（App）会提醒他下地查看情况，并提供实时和未来几天的天气数据。

在美国，像席林这样“劳作”的农场主越来越多。农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。

席林对农场的土地情况了如指掌，他聘请了专业服务公司做土壤的分析测试。测试完成后，他得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分及未来产量等数据。据此报告，他可以精确安排农场的生产计划。

随着种植活动的进行，土壤的成分是动态变化的。因此，每三年，席林会重新做一次土壤分析测试，每次要花费5000多美元。不过，由于精确数据意味着几乎最高的投入产出比，席林还是很乐意花这笔钱的。

在席林的手机里安装了气象数据软件。他把农场的坐标和相关信息通过软件上传网络，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。

事实上，从生产规划、种植前准备、种植期管理、直到采收，席林每年要做40多项决策。这些决策大多环环相扣，如果哪一步他选错了，那就不得不接受减产的后果。

影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验做出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出最优决策。

大数据让农民开始用移动设备管理农场，农民可以掌握实时的土壤湿度、环境温度和作物状况等信息，大幅度提高了决策的精确性。然而，再好的决策，也需要硬件设备去实施。

Precision Planting公司专门制造与精准农业配套的设备，这些设备可以固定在拖拉机、播种机和其他设备上。以播种为例，经过数据加载，它们能够根据天气的变化进行不同深度、不同间距以及不同品种的播种活动。

在大田中，即使相隔两三米远的两块土地，土壤的水分含量、营养情况、农作物的生长情况都可能不相同。过去几千年中，农民并不区分这种差异，会把同样的品种以等间距播种下去。如今，精准农业颠覆了这一传统，在肥力高的地方密植，在肥力低的地方稀植，还可以更换种子品种。这些作业都是随着播种机的行进自动完成的。仅此一项改变，即可给玉米带来每公顷300～600公斤的增产。

精准农业下的农业机械必须是智能化的，通常安装有全球定位系统（GPS）、自动驾驶系统、计算机设备，以及必要的传感器，这样才能“理解”大数据分析软件给出的信息，并准确地执行作业任务。

智能化的农业机械也大大提高了作业质量，单粒播种率可以提高到99%。农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。以前，如果播种机出了毛病，农民很难立即发现，只能接受损失。现在，智能化的农机可根据土地的松软程度，自动调节播种动作，以便所有种子处于同样的深度。

通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。

（二）英国：大数据整合精准农业

近年来，由于气候变化和全球农业生产竞争强度的提升，英国农业部门的收入经历了多次明显波动。英国环境、食品和农村事务部认为，应对上述挑战，一方面，英国农业需要向精准农业迈进，结合数字技术、传感技术和空间地理技术，更为精准地进行种植和养殖作业；另一方面，需要提升农业生产部门和市场需求的对接，加强其对于市场的理解。而这一系列需求的基础就是强大的数据搜集和分析处理平台。

在此背景下，英国政府于2013年开始专门启动农业技术战略，该战略高度重视利用大数据和信息技术提升农业生产率。参与制定该战略的爱丁堡大学信息学院科林·亚当姆斯教授认为，农业可能是最后一个面临信息化和数字化的产业，大数据将是未来提升农业产量的关键。

（三）法国：打造欧洲大数据农业典范

传统农业正在遭遇着互联网的冲击，传感器、物联网、云计算及大数据等新技术不但颠覆了日出而作日落而息的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式。农业生产正迈向集约化、精准化、智能化、数据化，因此，农业生产获得了“类工业”的产业属性。

法国农业部在2017年建立了一个大数据收集的门户网站，该项目由法国农业科学与环境研究院院长让马克·布尔尼嘉尔负责。布尔尼嘉尔院长表示，大数据将颠覆目前法国农业的生产方式，为农民带来更多机会，改变农民与银行、保险公司、农业互助合作社等利益相关者之间的关系。目前每天有成百上千的农业相关数据出现在互联网上，如何有效地甄别有利于农业发展的数据是目前面临的挑战，这也成为很好的创业机会。布尔尼嘉尔院长还指出，如果这些农业数据仅被少数几个互联网企业获取，很容易形成垄断，不利于法国发展多样化的农业生产方式。

（四）德国：积极扶持数字农业

德国农民联合会的统计数据显示，目前每个德国农民可以养活144人，这一数字是1980年的3倍。但要想解决全球饥饿问题，每个农民需要至少养活200人。这就需要更加高效、可持续的农业新技术。目前，德国正致力于发展更高水平的数字农业。

数字农业基本理念与工业4.0并无二致。通过大数据和云技术的应用，一块田地的天气、土壤、降水、温度、地理位置等数据上传到云端，云平台进行处理分析，然后将处理好的数据发送到智能化的大型农业机械上，指挥它进行精细作业。

德国在开发农业技术上投入大量资金，并由大型企业牵头研发数字农业技术。在汉诺威的消费电子、信息及通信博览会上，德国软件供应商SAP公司推出了数字农业解决方案。该方案能在计算机上实时显示多种生产信息，如某块土地上种植何种作物、作物接受光照强度如何、土壤中水分和肥料分布情况，农民可据此优化生产，实现增产增收。

拥有百年历史的德国农业机械制造商科乐收集团与德国电信开展合作，借助工业4.0技术实现了收割过程的全面自动化。利用传感器技术加强机器之间的交流，使用第五代移动通信技术（5G）作为交流通道，使用云技术保证数据平安，并通过大数据技术进行数据分析。

德国电信推出了数字化奶牛养殖监控技术。农民购买温度计和传感器等设备并安装在养殖场，这些设备可以监控奶牛何时受孕、何时产仔等信息，而且可以将监控信息自动发送到养殖户的手机上。

德国农民的工作现在离不开计算机和网络的支持，农民每天早上一开始的工作就是检查当天天气信息、查询粮食价格和查收电子邮件。现在大型农业机械都是由全球定位系统（GPS）控制。农民只需要切换到GPS导航模式，卫星数据便能让农业机械精确作业，误差可以控制在几厘米之内。

信息通信技术的发展也让农民的工作更加高效便利。柏林的一家名为365FarmNet初创企业为小型农场主提供了一套包括种植、饲养和经营在内的全程服务软件。该软件可以提供详细的土地信息、种植和饲养规划、实时监控以及经营咨询等服务，还可以帮助农场主与企业取得联系，以便及时获取相应的服务协助。

目前，德国农业数字化建设面临的一个重要问题是农村地区宽带覆盖率还不够高，尤其是德国东部农村地区。另外一个问题是数据平安问题。目前，并不是所有农民都愿意将自家农场的数据上传到网络，很多人对网络安全的可靠性仍持怀疑态度。

（五）加拿大：打造智慧农业提高农业生产

加拿大位于北美洲最北端，地处高纬度地区，大部分地区气候寒冷，可耕地面积达10亿亩，是世界上农业最发达、农业竞争力最强的国家之一。

在萨斯喀彻温省中部城市Battleford的南部，农场主Trevor Scherman的农场占地面积为4400英亩。试想一下，如果Scherman某天在农田里播种时种子不够用了，那意味着需要等待很长时间才能重新播种。所以，管理这么大农场的关键点就是效率。

所幸的是，Scherman的手机上有个App，让他能够接触到在10年前难以想象的一系列数据和管理工具。App从Scherman和临近农场的3个气象站收集数据，这些数据会让Scherman知道天气是否影响农药喷洒效果。

这个App还包括土地的网格地图，从卫星图像中提取的精确信息会与网格上每个方格的土壤样本对应起来。

所有这些信息都在App构建的一个预测模型中，该模型包含着从加拿大西部5000万英亩土地上收集而来的数据。然后App会告诉Scherman的自主驾驶拖拉机，每个方格需要多少种子和肥料。当然，App还会帮他安排农场工人的日程，追踪他的财务状况等。在作为软件用户的7年里，他亲眼看见了自己在投入上的减少和收入上的增加。现在他花同样的成本，能获得更多的产出，而且节省了大量的时间。

这就是大数据在农田里的应用，而且正在整个耕种世界中迅速扩散。

（六）澳大利亚：大数据工具来解决农业问题

作为一个畜牧业大国，澳大利亚十几年前就建立了国家牲畜标识计划（NLIS），即畜产品质量安全追溯系统。采用由NLIS认证的瘤胃标识球或耳标对牛、羊进行身份标识，由国家中央数据库对记录的信息进行统一管理，可以对动物个体从出生到屠宰的全过程实现追踪。

比如说，澳大利亚的奶牛从出生到死都会戴着NLIS耳标。每次挤奶后，农业人员会对每只奶牛耳标上的计算机芯片做一次扫描，记录当日的产奶量；再通过分析产奶量的变化，调整翌日的饲料，以及了解牛的身体状况。

澳大利亚部分企业已经逐步加入全球质量溯源体系，其中澳大利亚珀斯的Deaken&Associates PtyLtd橄榄油已经加贴了二维码，导入了包括原产地、溯源证书的商品溯源信息。消费者只要通过相关手机应用进行扫码，就可了解商品“从哪来、到哪去”，企业也可精准掌握货物去向，从而构成一套覆盖生产、物流、仓储、消费各环节的全链条监管体系。食品可追溯一直是农业大数据前进的目标之一。用大数据工具来解决农业行业中数据采集、数据挖掘等技术难题，进而可促进食品可追溯系统的落地。

（七）日本：大数据互联网技术实现智能农业

日本的人均耕地面积有限，没有美国那样的大规模农业，而且随着日本社会老龄化不断加剧，农业人口正在不断减少，农业就业人口平均年龄已经达到约67岁，日本媒体称之为“老爷爷老奶奶农业”。在这种情况下，利用互联网技术振兴农业的呼声越来越高。

包括互联网技术在内的信息技术有望引领日本农业新潮流，实现农业的绿色数字革命。互联网技术可以将熟练农户积累的技术和知识数据化，从而有利于让下一代农户或农业企业继承。通过高精度传感器收集到的气象大数据及农作物生长数据，可实时发送给农户或管理人员，从而让他们能够合理浇灌和施肥。

此外，通过互联网实时监控消费者动向，农民能够抓住最佳时机生产和销售农作物或农产品；利用全球定位系统，无人驾驶拖拉机能够在大规模农场实现24小时耕作，有效解决农业人口不足问题；而利用大数据分析，专家们能够处理很多迄今为止尚未弄清的信息，例如能够发现气象条件与病虫害发生的关联性等。

随着手机的普及，农业耕作人员使用云分析App，不断提高农场管理效率和农业耕作效果。农业人员利用记录农产品生产过程的技术，可以把生产过程的数据作为食品信息的一部分，直接提供给消费者参考，从而实现农业的可追溯管理。

日本政府一直注重发展高科技农业，农林水产省把利用机器人和信息技术的农业称为智能农业，力争发展节省劳力的高质量农业，并加紧制定智能农业的“路线图”。

由众多日本企业和机构组成的“实现智能农业研究会”，研制出了农业机械自动行走系统、草莓收获和装盒机器人、除草机器人、畜舍自动清洗机器人等项目。在提高生产率和农产品高附加值方面，智能农业蕴藏着巨大潜力。

（八）荷兰：卫星+大数据实现智慧精准农业

荷兰政府使用卫星数据提高荷兰农业发展的可持续性。卫星数据包括土壤、温度、水分含量和水的质量等多种详细信息。专业公司将对这些数据进行分析，有针对性地为农民提供有关灌溉、施肥和农药喷洒作业的建议。荷兰政府决定向农民开放这些卫星数据的使用权，保证每个人都可以免费使用。这将有助于荷兰巩固其农业和园艺业在全球领先的位置，并使该国为日后解决粮食危机做出前期努力。

地球观测卫星每天可收集大量数据，通过使用专业度非常高的远程测量和遥感设备，卫星可以收集有关土壤质量、温度和大气条件等数据信息，同时还可以分析农作物的生长情况及农作物体内氮和淀粉的存储量。此外，卫星还可收集环境变化情况，为即将到来的气候变化提供分析数据。

（九）以色列：科技创新助力信息农业

当今世界，各种纷繁复杂的数据以爆炸式速度不断增加，如何更好地运用日益庞大的数据资源正越来越受到全世界的关注，大数据时代已悄然来临。在很多国家仍在尝试摸索大数据运用途径和方式时，被誉为“创新国度”的以色列已经在这条道路上取得了丰硕成果，做出了自己的特色，展示了大数据运用的缤纷画卷。

以色列一直以强大的科技创新能力闻名于世。在大数据产业兴起以后，以色列诸多科技创新公司迅速挖掘大数据的潜力，并将之融入企业运作的各个环节，为以色列在科技创新领域不断取得突破增添了新的动力源。

以色列超过一半的土地为荒原和沙漠，农业发展的自然条件十分严酷，但以色列人民用自己的智慧和创造力走出了一条高科技农业发展道路。经过多年的努力，以色列在水利灌溉技术、农业自动化、机械化和信息化等技术领域已走在世界前列。而大数据的运用使以色列本就高度发达的农业实现了再一次飞跃。

以色列农业有较高的信息化和数字化基础，诸多农业技术创新公司利用大数据帮助以色列农民，根据不同农场的具体情况提供更加个性化的耕种方案。以色列农业技术企业Taranis利用大数据分析法推出了建模技术，该技术利用卫星图像、作物实地生长报告及当地病虫害分布等大数据资源建立植物生长模型，并通过随时获取的可视化数据预测植物病虫害风险和气候变化，使农民能够根据预测数据进一步精确肥料及杀虫剂的使用数量，增加产量，降低成本。

（十）中国：中粮农业生态谷

中粮主要是打造四个平台：第一个，打造农业创业平台，企业可与院校合作，为大学生农业创业提供支持；第二个，打造惠农利农的平台；第三个，打造销售推广平台，将新型食品、花卉及家庭农业设施推广到千家万户，提高居民生活质量；第四个，打造交流研发平台，企业可与中国农业大学开展深入合作，将一些新成果在农场进行试种。

中粮农业生态谷的核心是中粮智慧农场，整个农场的智能体现在两点上：一是融合国内外先进的智能农业技术，二是采用全流程智能控制。中粮智慧农场将成为现代农业示范项目。

五、智慧农业未来发展的五大方向

（一）整体思维和系统认知分析技术是实现农业科技突破的首要前提

农业系统是复杂巨系统，已经很难再依靠“点”上的技术突破实现整体提升。跨学科研究和系统方法将成为解决重大关键问题的首选项。系统认知就是要从系统的要素构成、互作机理和耦合作用来探索问题解决的途径。“山水林田湖草是一个生命共同体”，农业领域的科学突破必须突破单要素思维，从资源利用、运作效率、系统弹性和可持续性的整体维度进行思考。我国农业生态效率尚且不高、竞争力不强的问题主要是在土地资源的利用方式上。因此，农业领域的科技突破需要从土地资源的治理、修复、提升入手。

（二）新一代传感器技术将成为推动农业领域进步的底层驱动技术

量值定义世界，精准决定未来。美国将高精度、精准、可现场部署的传感器以及生物传感器的开发、应用作为未来技术突破的关键。当前传感器技术已经广泛应用在农业领域，但主要还集中在对单个特征上（如温度的测量），如果要同时了解整个系统运行的机理，连续监测多个特征的联动能力才是关键。值得注意的是，新一代传感器技术不仅仅包括对物理环境、生物性状的监测和整合，更包括运用材料科学及微电子、纳米技术创造的新型纳米和生物传感器，对诸如水分子、病原体、微生物在跨越土壤、动植物、环境时的循环运动过程进行监控。新一代传感器所具备的快速检测、连续监测、实时反馈能力，将为系统认知提供数据基础，赋予人类“防治未病”的能力，即在出现病症前就能发现问题、解决问题。新一代传感器技术能在资源要素的利用环节即可精准发现和定量识别可能出现的风险问题，并能够实时进行优化调整，将彻底改变我国农业生产利用方式。因此，新一代传感器技术将是我国必须掌握的关键技术。

（三）数据科学和信息技术是农业领域的战略性关键技术

数据科学和分析工具的进步为提升农业领域研究和知识应用提供了重要的突破机遇。尽管收集了大量粮食、农业、资源等各类数据，但由于实验室研究和生产实践中的数据一直处于彼此脱节的状态，缺乏有效的工具来广泛使用已有的数据、知识和模型。大数据、人工智能、机器学习、区块链等技术的发展，提供了更快速地收集、分析、存储、共享和集成异构数据的能力和高级分析方法。数据科学和信息技术能够极大地提高对复杂问题的解决能力，将农业、资源等相关领域的大量研究成果应用在生产实践中，在动态变化条件下自动整合数据并进行实时建模，促进形成数据驱动的智慧管控。

（四）应当鼓励并采用突破性的基因组学和精准育种技术

随着基因编辑技术的出现，人类可以以传统方法无法实现的方式对植物和动物进行改良。通过将基因组信息、先进育种技术和精确育种方法纳入常规育种和选择计划，可以精确、快速地改善对农业生产力和农产品质量有重要影响的生物性状。这种能力为培育新作物和土壤微生物、开发抗病动植物、控制生物对压力的反应，以及挖掘有用基因的生物多样性等打开了技术大门。我们应当鼓励并采用其中一些突破性技术，以提高农业生产力、抗病抗旱能力以及农产品的营养价值。

（五）微生物组技术对认知和理解农业系统运行至关重要

通过近年来大量的研究报道，我们知道了人体微生物对身体健康的重要性。相比而言，我们对农业中土壤、植物和动物的微生物组及其影响还不够了解。随着利用越来越复杂的工具探测农业微生物组，美国有望在未来十年实现突破性进展，建立其农业微生物数据库，更好地理解土壤、植物和动物微生物组之间的相互作用，并通过改善土壤结构、提高饲料效率和养分利用率以及提高对环境和疾病的抵抗力等增强农业生产力和弹性，甚至彻底改变农业。其中，土壤和植物微生物组之间的相互作用表征至关重要。土壤微生物组与气候变化中的碳、氮和诸多其他要素的循环息息相关，并通过一些尚未被人类认知的过程影响着全球关键生态系统服务功能。加深对基本微生物组成部分的理解以及强化它们在养分循环中的作用对确保全球可持续农业生产至关重要。

六、我国智慧农业发展存在的问题

（一）高素质农业生产管理人才匮乏

当前我国农村高素质人力资本流失严重，农民对互联网信息技术了解和应用较少，现代化农业生产意识比较淡薄。并且我国当前职业农民教育体系尚不健全，新型农民培训机构较少，培训内容不全面。高素质农业生产管理人员匮乏，导致智慧农业的农村初创者和支持者较少，智慧农业建设发展的内生动力不足，且在我国农村本土化发展较慢。

因此，高素质农业生产管理人才匮乏已成为困扰我国智慧农业发展的重大难题，亟须健全新型职业农民教育系统。

（二）智慧农业科研体系不健全

当前，我国农业科研体系仍不健全，科研成果转化生产力能力不足，农业科研进度缓慢且较少应用于智慧农业建设发展之中。

首先，我国还未建立顶层系统化组织全国农业科研体系的组织部门，众多农业科研机构未形成统一体系，没有明确的科研分工、合作指导以及沟通渠道，众多科研机构的小型科研课题重复，突破性的大型科研课题难以系统化合作完成。

其次，由于我国农业科研机构缺少统一指导和支持，科研成果应用推广力度不够，使我国当前许多农业科技系统运行的标准参数难以根据大规模生产数据确定，许多科研成果缺乏应用检验，导致一些智慧农业科研成果体系精准度不够，运行波动过于频繁。

（三）智慧农业基础设施落后

当前，我国部分地区的农业基础设施仍旧落后，大型现代化农机设备仍有不足。牲畜禽舍的基础设施功能较为单一，其他现代化养殖设备尚显不足；农业灌溉设施较简陋，喷灌和滴灌等高效节水灌溉尚未全面使用，导致农业用水浪费较严重，农田土壤板结、养分流失。另外，农机设备的市场投放量不足、价格偏高，分散经营的小微型农业生产者较少使用农机设备，许多现代化农机无法走进农田。

（四）设备及软件服务成本仍然过高

农民人均可支配收入虽然在逐年提高，但是仍然不足以用于购买信息化设备及服务。以大疆MG-1农业植保机为例，它标准荷载10公斤，每小时作业面积达40～60亩，作业效率是人工作业的40倍以上，但其单机售价超过5万元。价格因素限制了高新设备及技术进入市场。

（五）交通物流系统不够完善

阿里巴巴集团的“农村淘宝”业务，旨在利用电子商务平台，通过搭建县村两级服务网络，充分发挥电子商务的优势，突破物流和信息流的瓶颈障碍，实现“网货下乡”和“农产品进城”的双向流通功能。但这项业务在部分偏远地区遇到瓶颈，偏远地方交通不便，使得物流成本增加，高物流成本会影响物流公司的服务质量。而电子商务平台也是智慧农业的一个重要组成部分，所以交通物流系统不完善对智慧农业的实施有一定负面影响。

七、促进我国智慧农业发展的对策及建议

（一）升级生产领域，由人工走向智能

智慧农业发展趋势表明，在种植、养殖生产作业环节，减少人力依赖，构建集环境生理监控、作物模型分析和精准调节为一体的农业生产自动化系统和平台，根据自然生态条件改进农业生产工艺，进行农产品差异化生产；在食品安全环节，构建农产品溯源系统，将农产品生产、加工等过程的各种相关信息进行记录并存储，并能通过食品识别号在网络上对农产品进行查询认证，追溯全程信息；在生产管理环节，特别是一些农垦区、现代农业产业园、大型农场等单位，智能设施与互联网广泛应用于农业测土配方及农场生产资料管理等生产计划系统，提高效能。

（二）升级经营领域，突出个性化与差异性营销方式

物联网、云计算等技术的应用，打破农业市场的时空地理限制，农资采购和农产品流通等数据将会得到实时监测和传递，有效解决信息不对称问题。智慧农业发展趋势表明，目前一些地区特色品牌农产品开始在主流电商平台开辟专区，拓展农产品销售渠道，有实力的龙头企业通过自营基地、自建网站、自主配送的方式打造一体化农产品经营体系，促进农产品市场化营销和品牌化运营，预示农业经营将向订单化、流程化、网络化转变，个性化与差异性的定制农业营销方式将广泛兴起。定制农业，就是根据市场和消费者特定需求而专门生产农产品，满足消费者的特定需求。此外，近年来各地兴起农业休闲旅游和农家乐，通过网站、线上宣传等渠道推广、销售休闲旅游产品，并为旅客提供个性化旅游服务，成为农民增收新途径和农村经济新业态。

（三）升级服务领域，提供精确、动态、科学的全方位信息服务

我国部分地区已经应用基于北斗卫星导航系统的农机调度服务系统，一些地区还通过室外大屏幕、手机App等灵活便捷的信息传播方式向农户提供气象、灾害预警和公共社会信息服务，有效地解决信息服务“最后一公里”问题。智慧农业发展趋势表明，面向“三农”的信息服务为农业经营者传播先进的农业科学技术知识、生产管理信息以及农业科技咨询服务，引导龙头企业、农业专业合作社和农户经营好自己的农业生产系统与营销活动，提高农业生产管理决策水平，增强市场抗风险能力，做好节本增效，提高收益。同时，云计算、大数据等技术也推进农业管理数字化和现代化，促进农业管理高效和透明，提高农业部门的行政效能。

（四）多部门合作，积极引导，做好带头作用

相关部门应开展合作，鼓励科研院所、高等院校、网络运营商等力量集中到智慧农业项目建设中，政府鼓励和支持企业发展智慧农业生产模式，全面建设以物联网为核心的智慧农业，提高生产水平，推动高效示范园区的建设，完善体制，提升技术服务标准、应用标准、推广标准，从而促进农民增收，让农民实实在在地得到利益。

（五）制定相关补贴政策

鉴于农业的社会公益性、生态区域性、高度分散和个性化特点，推广智慧农业不可能像工业那样大规模复制，因此实施成本高，市场利润低。建议相关部门类比农机购置补贴政策，对智慧农业技术产品和应用主体给予政策性补贴，减免农村地区互联网接入费用和农民移动通信、数据传输等费用。

（六）加强技术标准建设

相关部门应依托联盟、协会等团体和组织，快速建立包括数据标准、产品标准、市场准入标准等团体标准，并积极推动国家和行业标准的建设；建立国家和行业认可的第三方产品、技术检测平台。

（七）开放数据共享

农业数据具有散、乱、杂等特点，政府部门应加强农业数据的收集和整合，并在一定范围内开放相关数据，建立共享机制。对于进入国内市场的外国企业产品，要求其提供数据接口标准。

（八）全面培养技术性人才，鼓励创新

加强智慧农业发展策略，相关部门应将智慧农业建设项目作为惠农政策，培养智慧农业技术人才作为培养计划，联合高校、企业及科研院所加强专业技术性人才的培训，提升大家的创新及应用能力。此外，相关部门还可以制定奖励制度，调动人们的积极性，满足智慧农业对技术人才的需求。