农业强国正当时！智慧农业如何助力

智慧农业以信息知识为核心，融合了遥感网、传感网、大数据、互联网、云计算、人工智能等现代信息技术以及智能装备、智能机器人等，深入应用到农业全产业链环节。

在当前我国正处于传统农业向现代农业转变的关键时期，农业发展面临诸多新挑战和新问题。农产品价格“天花板”封顶和生产成本“地板”抬升，农业资源环境制约、生产结构失衡和发展质量效益不高日益突出。在此背景下，迫切需要加快转变农业发展方式，从粗放发展向精细管理、科学决策模式转变。而智慧农业正是实现这一转变的关键途径。

据统计，2022年我国农业信息化市场规模达到约700亿元，其中智慧农业占比不断提升。智慧农业不仅可以提高农业生产效率和效益，还能有效提升农业生产经营效率和改善农业生态环境。例如，通过精准感知和数据采集技术，实现重要农区、牧区的资源环境、生产、经营、管理、服务等跨区域、全要素、多层次的数据采集，为农业决策提供大数据支持。同时，利用大数据分析和人工智能技术，对农业生产全过程进行数字化、智能化诊断，满足农民对便民服务、电子商务等的全方位信息需求。

智慧农业是全新的农业发展理念，与电脑农业、数字农业、精准农业等既有联系又有区别。它实现了全要素、全链条、全产业、全区域的智能化，涵盖农业生产、经营、管理、服务等各个环节，内涵和外延更加宽泛，所涉及的理论、技术、系统和装备更加综合和复杂。

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数据驱动的核心力量

智慧农业以数据为关键生产要素，数据的获取、处理与应用是实现从数据到知识到决策转换的关键环节。

数据获取是智慧农业的基础。通过构建 “天空地” 一体化的农业农村信息采集技术体系，利用精准感知和数据采集技术创新，突破无人机农业应用的共性关键技术，攻克农业生产环境和动植物生理体征专用传感器制造，实现重要农区、牧区跨区域、全要素、多层次的数据采集。例如，研发农业农村大数据管理平台，可有效提升原始数据获取和处理能力，解决 “数据从哪来和如何管” 的问题。

数据处理分析是支撑。进行数据挖掘与智能诊断技术创新，构建农业大数据智能处理与分析技术体系。集成农学知识与模型、计算机视觉、深度学习等方法，研发动植物生产监测、识别、诊断、模拟与调控的专有模型和算法，实现农业生产全要素、全过程的数字化、智能化诊断。同时，加强农业农村数据资源关联挖掘、智能检索、智能匹配与深度学习等技术研发，满足农民对便民服务、电子商务等全方位信息需求。

数据应用服务是目标。围绕数据应用，构建基于大数据的农业决策平台，为农业生产者提供实时的数据分析和决策支持服务。如利用机器学习算法建立农产品价格预测模型，预测农产品未来价格走势，帮助农民合理安排生产和销售；建立病虫害预警系统，实时监测病虫害发生情况并及时发出预警信息，帮助农民采取有效的防治措施。

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技术创新的支撑作用

精准感知和数据采集技术为智慧农业提供了基础数据支持。通过研发满足农业农村需求的专业遥感卫星、突破无人机农业应用技术以及制造专用传感器，实现对农业资源环境、生产、经营、管理、服务等方面的数据采集。例如，利用物联网传感器实时监测土壤、气象等环境参数，为农业生产提供精准数据，助力农民做出科学决策。

数据挖掘与智能诊断技术推动了智慧农业的智能化发展。集成多种技术方法，研发专有模型和算法，对农业生产数据进行深度分析和挖掘，实现生产全要素、全过程的数字化、智能化诊断。例如，利用大数据分析技术从海量数据中提取有价值的信息和知识，如作物的生长规律、病虫害发生规律等，为农业生产提供科学依据。

精准管控与技术创新提升了智慧农业的生产效率和质量。通过智能控制系统，根据农田环境和作物生长需求，自动调节灌溉、施肥和喷药等环节，提高农业生产的精准度和效率。例如，智能温室采用先进的环境调控技术，实现温室内环境的自动化、智能化管理，为作物生长创造最佳条件。同时，研发具有自主导航、智能感知和作业能力的农业机器人，实现农作物种植、除草、施肥等作业的自动化，减轻农民劳动强度。

智慧农业在农业强国建设的道路上并非一帆风顺，仍面临着诸多挑战。一方面，技术研发和应用成本较高，对于一些中小规模的农业生产者来说，可能难以承担。例如，先进的传感器、智能设备以及大数据分析平台的投入较大，这在一定程度上限制了智慧农业的广泛推广。另一方面，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。随着智慧农业中数据的大量采集、存储和传输，如何确保这些数据不被泄露、篡改或滥用，成为亟待解决的问题。

然而，挑战往往伴随着机遇。随着科技的不断进步，技术成本有望逐步降低。例如，随着物联网技术的不断发展和普及，传感器等设备的价格逐渐下降，使得更多的农业生产者能够负担得起。同时，政府和社会各界对智慧农业的关注度不断提高，将为其发展提供更多的政策支持和资金投入。此外，消费者对绿色、安全、高品质农产品的需求不断增长，也为智慧农业的发展提供了广阔的市场空间。

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人才培养的关键举措

智慧农业创新团队为农业强国建设发挥着重要作用。以南京农业大学农学院智慧农业创新团队为例，由曹卫星教授、朱艳教授领衔，面向国家粮食安全战略需求，将传统智慧与现代高新科技交叉融合。该团队致力于拓展教学，将人工智能、工程技术与农业领域深度融合，构建面向未来农业的新型专业。开设农业人工智能与机器学习、农业遥感原理与技术等交叉融合课程，使智慧农业课程体系独具特色。首创全国 “智慧农业” 拔尖创新人才培养模式，实现本硕博的 “纵向” 贯通式培养。本科生注重 “思学研做”，硕士生突出科教融汇与产教融合，博士生强化科研创新，有效破解传统本硕博培养 “不连贯” 的难题。

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综合效益的提升策略

保障智慧农业长期效益：为实现智慧农业的长期健康发展，需持续引入先进技术，提高农业生产的智能化水平；加强对农民的技术培训，确保其能够掌握和应用新技术；加强农业物联网及各类终端的建设，健全数据共享机制；兼顾保护农业生态环境，确保智慧农业的长期效益与环境和谐共存。

提高农业智能技术应用效率：推动人工智能与农业融合，利用农业的季节性特点统筹引导相关应用实践。春季做好智能土壤分析和种植规划、精准灌溉和施肥、病虫害智能监控与风险管理及规模化智能机械作业；夏季强化无人机和遥感技术应用，监测作物健康状态，进行预警和干预，推广智能灌溉技术；秋季通过智能收割设备和机器人实现精准高效收获，发展智能预测产量和分析质量技术；冬季对农业数据汇总分析，评估智能技术应用效果，开展技术更新和农民培训。

提升智慧农产品认可度：通过教育和宣传，提高消费者对智慧农业的认知，开发专门的产品认证和标签，如 “智慧农业认证”，运用区块链技术追踪食品来源，增加透明度。针对特定群体精准营销，制定合理的价格策略，通过体验店和农场参观增加消费者体验，有效促进智慧农业产品市场化。

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项目推进的实际行动

大连市甘井子区高度重视智慧农业项目的建设。以中交产业园项目推进会为例，中交集团及红果农业科技有限公司分别介绍了项目推进情况和公司核心技术。市区两级农业农村主管部门针对企业提出的问题给予细致解答，并就产业园的功能定位、发展方向、种植结构、扶持政策、规划设计、设施农业用地管理等方面提出意见建议。推进会现场讨论热烈，通过相关政策解读，企业明确了项目落地及产品推广的合法有效路径。未来，甘井子区将推动一批因地制宜的智慧农业项目落地，提高全面推进乡村振兴的效能。

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山东的智慧温室案例

2017 年在德州建成了全国第一个单体面积最大的压岩玻璃智慧温室。温室引进了国际前沿信息技术，将互联网、物联网、云计算等现代信息技术和生产、加工、营销全过程进行智能化控制，种出的绿行者品牌番茄产品产量达普通大棚的 4 - 5 倍，单个温室年均销售收入达 8000 万元，其标准化种植模式也带动了全国 10 万多户农户从事标准化生产，脱贫致富。

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重庆的数字猪场案例

重庆（荣昌）生猪大数据中心，是国家级生猪大数据中心数字猪场，专注于中小养殖场建设的智慧畜牧综合服务平台。对多个智慧养殖（生猪）示范场进行差别化建设，主要进行智能环控、精准饲喂、健康识别和数字屠宰等试点，并针对不同养殖主体在养殖、监管、交易、贷款等不同环节进行数智化变革，探索形成了一套生猪智慧养殖生产规程以及监管、交易、贷款等模式。

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沧州鑫海水产苗种生产

公司以 5G 技术为依托，搭建了智慧水产管理平台，实现育苗、养殖的智能化管理和产品质量可追溯，在极大节省人力和时间的同时，也为企业提供了更加精准可靠的数据，为企业发展绿色养殖提供了有力的技术支撑。

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昆山陆家未来农业示范园“a+温室工场”

环境控制自动化。采用内外遮阳、植物补光联合技术，有效调节温室内植株直射光强，为植株提供优良的光照环境；采用双侧连续开窗、外遮阳、湿帘风机、内循环风机、内保温、侧卷、高压喷雾及管道供暖技术，有效控制温室内温度、湿度及空气流动；采用水肥一体化、精准灌溉和回液消毒再利用技术，为植株提供优良的根部环境。生产管理数字化。采用智能环控系统，实时监测温室内光照、温度、湿度、营养等环境条件，建立草莓、樱桃、番茄、水果黄瓜等植物生长模型，自动开启或关闭相关设施装备，实现植物生长过程自动化监测与调控。智能场景多样化。植物工厂设置 8 层人工光栽培床，采用人工可控光、温湿度和营养液精准控制，进行 vivi 袋育苗与 vivi 免洗菜生产，实现绿色高效种植与加代繁殖。叶菜工厂引进国际先进的叶菜水耕栽培全自动一体化设备，模块化机械单元实现自动定植、自动采收、自动消毒、灌溉水回收、顶部供暖等技术，实现物联网全网管理与控制。在果菜工厂，草莓、番茄、黄瓜等采用悬吊式椰糠无土栽培技术，配套采摘机器人、采摘车、agv 运输车、巡检机器人等自动化园艺生产设备，实现果菜高产高效高质。

智慧农业潜力巨大，将引领农业迈向更加智慧、高效、绿色的新时代。在智慧农业的推动下，农业生产将更加精准化。通过传感器和大数据分析，农民可以实时了解土壤、气候、作物生长等情况，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，提高农业生产效率和质量。同时，智慧农业将促进农业产业链的整合和优化。从种子选育、种植管理到收获加工、销售物流，整个农业产业链将实现信息化、智能化，提高农业产业的整体竞争力。

此外，智慧农业还将为农业可持续发展提供有力支撑。通过精准控制农业投入品的使用，减少资源浪费和环境污染，实现农业的绿色发展。例如，智能灌溉系统可以根据作物需水情况自动调节灌溉量，避免水资源的浪费；精准施肥技术可以减少化肥的使用量，降低农业面源污染。同时，智慧农业还可以促进农村一二三产业融合发展，拓展农业的多功能性，为农民增收致富开辟新途径。

总之，智慧农业在农业强国建设中具有重要的战略地位和广阔的发展前景。尽管面临着一些挑战，但只要我们充分发挥科技的力量，加强政策支持和资金投入，不断创新和完善智慧农业发展模式，就一定能够实现农业的现代化和可持续发展，引领农业迈向更加智慧、高效、绿色的新时代。