导 语
随着科技的不断进步，智慧农业已经成为现代农业发展的重要方向。智慧农业是信息技术与农业生产深度融合的产物，它通过传感器网络、物联网、大数据分析、云计算、人工智能等现代科技手段，实现了对农业生产全过程的智能化、精准化和高效化管理。
2024年10月9日，农业农村部召开部常务会议，审议并原则通过《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见（送审稿）》以及《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）（送审稿）》，强调把智慧农业摆上突出位置，从战略、政策、实践三个层面系统谋划推进。战略层面要强化顶层设计，深入研究谋划有关战略规划，集中各方面资源力量加快补上智慧农业突出短板。政策层面要加大对高端智能农机装备的支持力度，大力支持传感器、芯片、算法、模型等攻关，围绕智能监测、精准作业、农业机器人等关键环节重点领域，深入谋划一批重大项目、重大工程，推动相关技术装备不断突破并加快落地。实践层面要推出更多智能化解决方案，努力提升智慧农业应用水平——这标志着我国智慧农业的发展将进入一个新的阶段。
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智慧农业的技术体系
1. 数据采集与监测：
利用传感器和无人机等技术收集土壤、气候、作物生长等信息，实现对农田环境的实时监测。
2. 数据分析与决策支持：
通过大数据分析和机器学习算法，为农业生产提供科学决策支持，优化资源配置。
3. 智能控制与管理：
运用自动化和控制技术，实现对灌溉、施肥、病虫害防治等环节的精准控制，提高生产效率。
4. 智能装备与应用：
包括智能农机、农业机器人等，提高农业生产的自动化水平，减轻农民劳动强度。
5. 智能温室技术：
智能温室结合了环境控制和自动化系统，能够根据作物需求自动调节温度、湿度、光照等条件，实现全年稳定生产。
6. 信息服务与共享：
构建农业信息服务平台，实现信息的共享和流通，促进农业产业链的协同发展。
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为什么要发展智慧农业
智慧农业是建设农业强国的重要抓手之一。它不仅能够提高农业生产效率，降低生产成本，还能提升农产品的质量和安全性。
1. 提高生产效率，降低劳动力：
自动化机械和机器人可以接管许多劳动密集型任务，如播种、除草、收割等，减少对人力的依赖；无人机可以用于作物监测、病虫害防治和施肥，减少农民在田间的劳动强度和时间；通过安装田间摄像头和传感器，智能监控系统可以实时监测作物生长状况和环境变化，减少人工巡查的需要；智慧农业的数据分析工具可以为农民提供科学的决策支持，减少对经验和直觉的依赖，提高决策效率。
2. 提高资源利用效率和农产品品质：
通过环境控制技术，如智能温室，智慧农业可以为作物提供最佳的生长环境，从而提高作物的品质。此外，精准的水肥管理技术也有助于减少农药和化肥的使用，减少资源浪费的同时还可以生产更安全、更天然的农产品。高品质的农产品往往能够获得更高的市场价格，为农民带来更好的经济效益。
3. 加强生态环境保护，推进生态循环农业发展：
通过减少农药和化肥的过量使用，智慧农业有助于减少农业活动对土壤和水体的污染，保护农业生态环境。节水灌溉系统通过使用土壤湿度传感器和天气预报数据，实现按需灌溉，减少水资源的浪费；精准施肥和施药：利用土壤和作物营养监测技术，智慧农业可以精确控制肥料的使用量，避免过量施肥导致的地下水和土壤污染；通过监测和分析土壤质量，采取适当的土壤改良措施，减少对土地的开发压力，如轮作和覆盖作物，提高有机废弃物的资源化利用，有助于保护生物多样性和生态平衡，促进农业生态系统的循环和平衡。此外，智慧农业系统可以集成太阳能和风能等可再生能源，减少农业生产对化石燃料的依赖，降低温室气体排放。
4. 提高农业生产的适应性和韧性：
智慧农业可以更好地预测和应对气候变化带来的挑战，如通过监测和分析天气数据，及时调整作物种植和管理策略，减少气候风险对农业生产的影响。智能温室系统还可以通过调整室内作物生长所需的各项参数，解决“靠天吃饭”问题，实现周年生产供应。
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智慧农业技术在农业产业中的主要应用
1. 精准农业
利用GPS、GIS和遥感技术，精准农业技术能够收集土壤、气候和作物生长数据，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，从而提高作物产量。尤其在无人农场，可以利用农业机器人进行作业途径规划，自动播种、施肥、除草、收割等作业，大大提高工作效率、降低劳动强度。
2. 智能温室
智能温室配备的自动化控制系统（包含环境控制系统、智能灌溉系统、病虫害预测控制系统等），能够根据作物的需求调节温度、湿度、光照和CO2等环境因素，为作物提供最佳的生长条件，从而提高作物质量和产量。利用传感器和图像识别技术、大数据分析和机器学习模型预测病虫害发生，指导农民采取预防措施，减少农药使用。
3. 农业机器人和自动化设备
植保无人机的使用标志着农业管理方式的一次革命。它们能够高效地完成大面积作物的喷药和施肥任务，不仅提升了作业效率，还有效减轻了农民的劳动强度。应用无人驾驶播种机、除草剂、收割机和其他自动化设备，如智能采摘机器人，进行播种、除草、收割、采摘等作业，减少人力需求，提高作业效率。
4. 农业知识管理和决策支持系统
应用农业大数据和人工智能技术为农业生产提供强有力的决策支持。通过分析海量的农业数据，帮助农民根据历史数据和实时信息做出更科学的种植和管理决策，如洞察市场趋势和消费者需求，为农民提供销售策略和定价建议、优化生产结构，从而提升农业的整体竞争力。通过在线平台和移动应用提供农业知识和技能培训，提高农民对新技术的接受和应用能力。
5. 农产品溯源系统
使用传感器和图像识别技术可以检测农产品的成熟度、色泽和形状等品质指标，提高产品质量。通过物联网技术监控农产品的储存和运输条件，确保产品从田间到餐桌的新鲜度和安全性。农产品溯源系统建立后，消费者通过扫描二维码等方式，便可轻松获取农产品的详细信息，包括生产过程、质量检测结果等，确保了消费者对食品安全性的知情权和信任度。
6. 垂直农业和城市农业
通过控制环境如利用LED灯光代替阳光、自动化的养分和水分输送系统，可以在有限的空间内实现高密度种植，提高作物产量。
智慧农业技术的应用不仅提高了农业生产的效率和可持续性，还增强了农产品的市场竞争力，为农民带来了更好的经济效益。
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智慧农业的发展趋势
1. 数字孪生技术：
数字孪生技术能够在虚拟空间中模拟真实世界的农业生产过程，帮助农民进行风险评估和生产规划。
2. 农业信息化服务的发展：
随着智慧农业的发展，农业信息化服务也在不断升级，提供更加精准的市场分析、价格预测等服务。
3. 个性化与定制化：
根据不同地区、不同作物的需求，提供个性化的农业生产解决方案，满足市场多样化需求。
4. 产业链整合：
智慧农业将促进农业产业链上下游的整合，实现产销一体化，提高整体效益。
5. 国际合作与竞争：
智慧农业的发展将成为国际农业竞争的新焦点，推动国际合作与交流，提升国家农业竞争力。如近日外交部发布的《中国一东盟关于促进智慧农业发展的联合声明》明确指出，加强在开展智慧种植、畜牧、兽医、渔业、灌溉、食品安全和可追溯、收获后处理、加工和贸易等农业各领域关键数字技术创新合作和联合研发，推动农业传感器、农业机器人、智能灌溉等先进技术攻关；促进农业生产数字化，支持大数据、云计算、物联网等技术应用，推动植物病虫害和鱼类疾病防控数字化，探讨开展智慧农场试点建设和示范推广、共享气候和疫病等数据；推动农产品供应链数字化。
6. 可持续发展：
智慧农业有助于实现资源的高效利用和环境的可持续发展，促进生态文明建设。
尽管智慧农业的发展仍面临一些现实挑战，例如，农业病虫害图像数据采集环境的复杂性、数据采集方法的多样性以及农业环境感知技术的局限性等。但随着国家对智慧农业的高度重视和政策支持，未来，随着新一代人工智能技术的快速发展，智慧农业将在多尺度农情全息感知、农业跨媒体知识图谱构建、复杂成因农情多粒度关联预测、农业大模型等多方面取得新的突破，为农业生产的现代化转型提供更多的可能性。
| 编辑：鲍春源
| 签发：郭峰
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