智能农业是农业现代化的重要标志和支撑——江苏智能农业发展专题研究

江苏省农业委员会课题组

智能农业是农业现代化的重要标志和支撑
——江苏智能农业发展专题研究

江苏省农业委员会课题组

智能农业是在相对可控的环境条件下，利用现代信息技术，包括物联网感知技术、互联互通技术和智能化技术，实现集约高效、精准智能、可持续发展的现代农业生产管理方式。上世纪80年代智能农业于欧美等发达国家兴起，随后向新兴发展中国家传播，成为全球广泛认可的新型农业形态。近年来，我国日趋重视智能农业建设，在技术研发、成果转化和推广应用等方面取得积极进展，为加快现代农业建设提供了有力支撑，成为农业现代化的重要内容和标志。

根据党中央、国务院和省委、省政府关于推进“互联网+”行动、转变农业发展方式等决策部署，江苏在智能农业建设上加快探索和实践，先后实施两轮农业信息服务全覆盖工程，把农业物联网应用列入全省农业基本现代化进程监测指标，树立鲜明的发展导向，取得了较好成效。但总体看，尚不能适应江苏现代农业发展的要求，必须进一步采取切实有效的措施，推动智能农业更好地服务和促进现代农业发展。

一、江苏智能农业发展现状

“十二五”以来，江苏智能农业得到长足发展，截至2016年底，规模设施农业物联网技术应用面积占比达14%，拥有全国农业农村信息化示范基地7家，创建了52家省级智能农业示范基地，有5家企业入选农业部农业物联网应用典型模式。

（一）技术创新水平不断提升。江苏有关大专院校、涉农科研院所及信息技术企业，在引进、消化和吸收国内外先进技术的基础上，研究开发了一批具有自主知识产权的技术产品，创新集成了一批适合江苏农业生产实际、应用范围较广的农业物联网技术模式，发展壮大了一批初具影响的农业物联网技术研发团队和载体，有力提升了江苏智能农业发展水平。2010年南京农业大学建立了国家级信息农业工程技术创新平台，2011年无锡市被国家发改委、农业部确定为三个全国农业物联网应用示范区之一，2013年中国农业大学在宜兴成立了农业物联网研究中心。东南大学、南京邮电大学、江苏农林职业技术学院等也相继开展农业物联网技术研究。江苏中农物联网科技、南京东邦科技、无锡富华科技、江苏超数信息科技等一批农业物联网研发制造企业在市场崭露头角。与以色列合资的AWL农业科技（泰州）有限公司研发的植物本体传感器、智能灌溉水肥一体化系统处于国际先进水平。吴江申航池塘智能化生态养殖技术和宜兴水产养殖物联网技术国内一流，南京农业大学“基于模型的作物精确管理技术”研究成果获得国家科技进步二等奖。

（二）推广应用领域不断拓展。农业物联网技术连续数年被纳入全省农业重大技术推广计划，目前设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、大田种植等领域都有推广应用，部分行业的应用速度呈明显加快趋势，应用范围逐步涵盖远程监控、智能调控、质量溯源、指挥调度等各个方面，涉及产前、产中和产后各个环节，涌现了许多成功案例。常州市枫华牧业有限公司引进国外智能化养猪设施，可实现存栏猪个性化饲喂以及远程调控猪舍温湿度、供水、清粪等，每万头猪只需1名饲养员，减少劳动用工80%以上，年节省成本140余万元，母猪年产仔量也由原先的17头提升到24头，增加效益500余万元。无锡世外园生态农庄90多亩基地应用物联网技术，实现了对大棚设施光照、温度、湿度、灌溉等智能化控制，大大减少了劳动用工与肥水用量，亩均效益达3万元以上。常州家绿林果园艺引进全自动播种、机器人种植、自动化搬运、自动分级、智能温室等技术，年产花卉200余万株，花卉种苗和蔬菜种苗超1亿株，年销售额2.5亿元。由于农业物联网节本增效明显，通过智能化生产管理，一般可提高劳动生产率20%以上，农产品生产效益提高10%以上，减少农资投入10%左右，受到越来越多规模生产经营主体的重视和欢迎。

（三）示范应用典型不断涌现。“十二五”以来，全省推动实施了一批智能农业建设项目，打造了一批农业物联网应用先进典型。在畜禽养殖领域，中粮肉食集团（东台）公司建成13个肉猪养殖场，应用生猪智能养殖模型实现了全程智能化控制，每个工人可以饲喂8000头生猪，养殖水平居全国前列。南通市禽类规模养殖场普遍采用全自动智能化养殖设备，实现了鸡舍的温度、湿度、通风等智能化远程调控，以及自动喂料、自动捡蛋、自动除粪，减少劳动用工35%。在园艺生产领域，南京瑞岛卉洲建成2.5万平方米智能玻璃温室，可根据植物生长状况与环境状况设置最佳作物生长环境，实现番茄、红掌周年化生产，年收益达580万元以上。宿迁苏台花木产业园应用物联网技术，实现精确感知、精细管理，在减少用工的情况下生产量提高了20%，红掌、小玫瑰、多肉植物等园艺植物增加到500万株，产值增加2500万元。高淳、灌南等地食用菌企业应用智能化生产设备，大大降低了劳动强度，减少劳动用工20%以上，同时提高了菌菇产量和品质。溧阳、宜兴等地推广应用茶园自动防霜系统，有效防止了寒冷气候对茶叶产生的冻害，可减少损失20%以上。在水产养殖领域，螃蟹、河虾、河豚等高附加值水产品主产区大力推广应用以调控水体溶解氧为重点的智能控制系统，有效提高了水产品规格、产量和质量。宜兴市应用水产养殖环境智能监控系统，可实现对河蟹养殖池水质特别是溶解氧的实时监测与智能调节，有效改善河蟹生长环境，提高河蟹产量和品质，亩均增收600元以上。在大田种植领域，南京农业大学研发水稻等主要农作物目标产量栽培管理系统和叶绿素含量、环境因子感知设备，实现不同空间尺度下产前栽培方案设计、产中指标动态设计、因苗实时管理调控等功能。该技术已在金坛、武进、吴江、如皋等多个县（市、区）推广，亩均增产50-100斤。

二、主要存在的问题

（一）思想认识不到位。目前，部分地方对智能农业重视不够、定位不高、关注较少，尤其是对为什么要发展智能农业的认识不深刻，思路也不够清晰。不少市场主体信息化意识还比较淡薄，对农业物联网等现代信息技术的发展及其应用缺乏了解，主动应用的积极性和自觉性不高。

（二）资金投入不足。智能农业建设省级扶持引导资金总量偏少、比例偏低，地方上仅部分地区安排了专项扶持资金，不少地方尚未建立公共财政长效投入机制，政策扶持手段不多，政府引导推动的力度有待加强。此外，智能农业设施设备一次性投入相对较大，农业市场主体投入往往有限，与实际需求差距不小，不能满足智能农业发展需要。

（三）专业人才匮乏。智能农业技术含量较高，需要相关人员具有一定的专业知识和技能。农业从业人员大多年龄偏大，信息化知识缺乏，操作技能较低，智能农业技术应用水平不高。各级农业部门、IT企业及科研院校中，既懂农业技术又懂信息技术的复合型人才明显不足。

（四）经济适用产品不多。随着农业生产自动化、智能化水平不断提高，相关技术产品的需求也同步增长，特别是畜禽自动定量饲喂、温室大棚自动灌溉及温湿度智能调控、养殖水体溶解氧智能调控等技术产品有较大需求。但总体上，智能农业研发较为滞后，成果转化率和产业化程度较低，集成应用能力偏弱。部分国产传感器精度较差、稳定性不高、寿命较短，而进口传感器价格过高，导致“用得起、用得了、用得好”的产品不多。

（五）应用服务水平不高。目前，有影响力、有技术实力的农业物联网企业偏少，服务水平参差不齐，尤其在数据自动化采集、智能化分析、精准化控制乃至智能化决策等方面的深度应用远远不够，严重阻碍和削弱了农业物联网技术应用水平。加上后续维护费用偏高等原因，农业主体对物联网应用往往浅尝辄止，甚至产生畏难心理。

三、国内外有关国家和地区的做法、经验与启示

（一）发达国家做法。美国大农场物联网技术应用率高达80%，肥料和农药40%通过自动导航设备喷洒，几乎所有大中型农场的农机设备均已安装全球定位系统，准确接收卫星遥感遥测信息，从而进行精准的土壤调查、施药、施肥、作物估产、农业环境监测和土地合理利用等。美国还尤其重视收集和应用农业数据，通过数据指导制定农业发展政策，各大农场主协会及涉农企业也花费大量的人力、物力和财力去搜集涉农数据。美国“超级农作物(CropX)” 公司主要生产收集地形信息、土壤结构和墒情的传感器设备，利用云计算技术分析灌溉地图和土壤水分状况等生产信息，通过数据指导农民做到“滴水归田”。加拿大“阿格斯（Argus）”公司研发了温室环境控制系统，提供的环境监测、设备控制、数据信息记录、预警等功能均通过分散控制模块实现，由于安全性与可靠性很高，该系统已经成为全球智能温室控制系统经典案例，被许多国家广泛参考借鉴。

英国在农业机械上安装大量传感器，根据所获数据构建农业信息数据库，通过智能调节作业避免过量施用农药和化肥。英国还采用了基于RFID技术的畜牧管理系统，提供牲畜从出生到屠宰整个过程的详细记录，及时有效地跟踪牲畜的健康状况，控制疫情发生。荷兰拥有玻璃温室超过1.2万hm2，占世界的1 /4以上，有85%的温室种植者使用环境控制计算机，通过专业的温室控制软件，针对不同作物的特点进行自动控制，满足作物生长发育的最适要求。以色列对不同植物所需的光照、水分、养分、温度、湿度、栽培管理方法和预期产量都做了系统的研究，用计算机对灌溉、施肥、温度和湿度等进行控制和管理，集中体现了科技密集型现代节水农业的特点。日本政府正在普及农用机器人，将无线传感器、计算机视觉、智能化控制、现代通信等高科技技术引入设施农业，现已开发出育苗移栽机器人，可行走的耕耘、施肥机器人，柑橘、葡萄收获机器人等。

（二）国内先进做法。北京市从2008年起就开展都市农业走廊综合节水示范工程以及农业用水远程计费收费管理，共安装上千套农业用水智能计量管理系统，平均每亩地节水50%，提升了灌溉效益，节约了农民用水成本。上海市在市级层面成立农业物联网推进工作联席会议制度，组建技术专家组，落实工程建设资金，充分利用本市战略性新兴产业发展扶持政策，加快推进农业物联网发展，解决农业物联网初期投入大的问题。同时，构建上海市农业物联网应用公共服务平台，培育可持续商业模式，引导农业经营主体突破农业物联网应用瓶颈。天津市编制了农业物联网区试工程实施方案，打造天津农业物联网平台，建设农业生产经营物联网应用工程、农产品质量安全追溯工程，已建成农业生产、农资农机服务、农产品加工等领域数据库17个，集成各类农业应用系统113个，实现基地传感数据在线采集和视频接入。

（三）对江苏的启示。总结分析发达国家经验和国内先进做法，有以下几点启示。一是加强农业主体培训应用。发达国家的农民普遍具有较高的科技文化素质，运用农业物联网技术有较强的优势。应充分发挥科教资源优势，将智能农业作为农民培训的重要内容，让新型职业农民、新型农业经营主体了解、熟悉和掌握最新的农业物联网技术，鼓励教学科研机构、农业物联网生产企业主动提供技术服务和知识保障，针对性提高农业物联网技术应用水平。二是发挥政府引导推动作用。发达国家的经验表明，政府的政策导向和扶持对发展智能农业有着关键作用。应积极发挥政府在战略引领、政策支持、标准规范制定、公共服务等方面的引导作用，激励各类农业主体、涉农物联网企业、科研院所、电信运营商、社会服务机构等积极参与，建立以企业为主体、产学研相结合的发展模式，协力推动农业物联网技术加快推广应用。三是鼓励提升市场创新能力。具有创新精神的农业物联网企业，是发达国家发展智能农业的重要活跃力量，不仅研发制造硬件产品，还开展数据采集与应用研究，极大提高了农业生产者应用水平。应进一步培育、发展和壮大一批农业物联网企业，坚持硬件和软件“双轮驱动”，创新产品开发、技术集成、数据处理、信息服务等全产业链的市场运营机制，促进智能农业新兴产业蓬勃发展。

四、加快智能农业发展的重要举措

围绕提高农业发展质量和效益、促进农民增收的重大任务，着重以物联网、大数据、云计算等信息技术应用为支撑，着力构建智能农业的技术装备创新体系、推广应用服务体系、数据采集应用体系，推动农业生产方式、经营方式实现重大转变。

（一）以产业应用需求为导向，大力推进农业物联网新技术新产品研发高地建设。农业物联网技术集成性强、产业融合度高，必须有效整合社会资源，坚持走科研与产业协同创新的道路。一是搭建创新载体。鼓励大专院校、科研院所、企业紧密合作，吸引高水平企业到江苏落地，壮大提升农业物联网技术创新队伍，加强科研及创新基地建设，通过产、学、研协同攻关，形成一批国家级与省级农业物联网研发中心，扶持一批产品应用前景广、市场竞争力强的农业物联网研发制造企业，努力实现智能农业技术“江苏创造”。二是加强技术攻关。重点在经济实用的农用传感器、RFID电子标识、自动控制装置、智能农机等方面，加大技术攻关与设备研发力度，创新一批精准化监测控制技术，熟化一批农业物联网成套设备，研发一批数据采集、数据传输、数据处理、智能监控、信息服务等系统应用集成，让智能农业技术成为重要的产业升级新引擎。三是建立标准体系。以国家物联网标准为基础，结合江苏农业特征和农业物联网发展实际，制定农业物联网技术、产品设备等地方标准，降低农业物联网技术应用成本和维护难度，提高设备兼容性，增加推广可靠性，为拓展智能农业“蓝海市场”提供有力支持。

（二）以转变农业发展方式为目标，大力推进农业物联网全行业全产业链推广普及。构建智能农业推广体系，强化农业物联网产前、产中、产后各环节全程应用，实现农业全产业链提档升级。一是培育壮大智能农业应用主体。加强政策扶持，加大项目带动，发挥典型示范，推动家庭农场、专业大户、农民合作社、龙头企业等新型农业经营主体积极应用农业物联网技术。建立多渠道、广覆盖的智能农业培训机制，引导各类农业主体运用新思维、新技术、新模式改造生产方式、经营方式和管理方式，发挥在现代农业建设中的引领作用。二是围绕重点领域推广关键技术。在畜禽养殖领域，推广环境调控、定量饲喂、疫情监测、防疫标识等精准化控制系统。在水产养殖领域，推广水体溶解氧智能控制、鱼类病害监测预警、养殖尾水监测和饵料自动精准投喂等系统。在园艺生产领域，推广肥水一体化自动喷滴灌、生产环境监控和病虫害预警、食用菌工厂化生产智能监控等系统。在大田种植领域，推广精量施肥、灌溉及病虫测报等系统，开展大田气候环境自动监测。在农产品加工领域，推广应用ERP等管理系统，完善业务流程，合理调配资源，确保生产经营管理全程可控。在农产品流通领域，推广产品标识化和监控技术，实现农产品质量信息可追溯。在农机作业、林业等领域，利用3S及传感技术推进农机作业调度、森林防火及病虫害监测智能化。三是优化机制模式提高推广水平。探索建立省级农业物联网产业技术体系模式，通过设立产业技术集成创新中心、技术创新团队和推广示范基地等办法，提高农业物联网技术应用能力。促进农业推广单位、科研机构、农业物联网企业等建立分工协作、优势互补机制，实现技术产品系统集成、批量生产和大规模推广应用。

（三）以智能农业示范基地创建为抓手，大力推进要素资源向现代农业各类载体集聚。开展智能农业示范基地创建，引导农业物联网应用向现代农业产业园区、科技示范园区、农产品加工集中区及规模种养基地等各类现代农业载体集聚。一是推动新技术新产品先行先试。各类现代农业载体是引领现代农业发展的领头羊，鼓励大专院校、科研院所、电信运营商、信息技术企业等社会力量入驻园区基地，将最新的技术设备、更好的解决方案、更多的合作项目率先示范推广，建成一批在全国有影响力、代表江苏先进水平的示范基地，发挥鲜明的导向、示范作用。二是推动农业园区转变发展方式。鼓励现代农业园区搭建资源管理服务平台，引导园区内农业主体积极应用农业物联网技术，开展数据采集、监测分析、质量溯源等服务，促进数据资源汇集、信息平台共享、服务在线指导，推动农业园区发展方式转型升级，成为地方发展“互联网+”现代农业的崭新名片。三是推动建立长效合作机制。遵循多方参与、优势互补的发展原则，建立各取所需、合作共赢的长效机制，集聚政府部门、科研机构、企业各方要素资源，推动基地建设、技术示范、产品应用、成果转化等方面取得显著进展，将现代农业载体打造成为智能农业建设高地、新农民创业创新基地。

（四）以数据采集应用为手段，大力推进智能农业行业服务能力提升。通过强化农业数据采集，分析、研究和应用各类数据资源，为农业科学管理、市场引导、宏观决策及农业生产经营主体等提供服务。一是提升数据采集能力。拓展物联网数据采集渠道，不断改进数据采集方法，应用遥感、传感器和智能终端等，构建天地一体的农业物联网测控体系，加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知的数据采集，强化农情、农资应用、农机作业等相关数据监测与分析，提高数据采集的自动化程度和精准度。二是构建服务应用平台。激励农业物联网企业、社会化服务机构强化创新意识，搭建智能农业行业服务平台，建立信息收集与信息服务双向联动机制，提供农业物联网应用“一站式”服务，让应用主体及时了解农产品价格趋势，预测生产成本与利润收入等重要信息，降低农业物联网应用门槛，推动农业物联网健康快步发展。三是强化数据决策指导。以物联网数据监测和信息采集为依托，发布技术指导、预测预警、防灾减灾、疫病防控等信息，实现省市县一体的实时化、网络化、智能化农业综合管理。加强农业大数据建设，鼓励社会力量特别是高新技术企业，运用数据挖掘和分析、知识发现等技术，建立数据分析模型、专家智能决策系统，为农业生产经营的趋势分析、价值发现、预报预警等提供有力支撑。

五、政策建议

（一）强化组织领导。积极争取政府支持，建立部门联动机制，协调内部各方工作，营造良好发展环境。发挥智能农业在现代农业建设评估指标中的作用，加大考核力度，强化过程管理，保障各项工作落到实处。制定发展规划和年度发展计划，引导各地根据资源优势、产业特色、规模经营等基础条件和发展趋势，确定智能农业发展目标、发展布局、发展重点和政策措施，打造具有江苏特色、全国先进的智能农业应用高地。

（二）加大资金投入。优化财政涉农资金支出结构，建立“互联网+”现代农业长效投入机制，采取资金直接扶持、先建后补、事后奖励、购买服务等方式，对智能农业重大产业化项目、重点应用示范项目、关键技术改造项目等给予资金支持。扶持资金向各类新型农业经营主体、现代农业载体倾斜，鼓励创建智能农业示范基地，提高项目建设标准和应用水平。研究激励政策，建立多方参与机制，完善多元投融资渠道，鼓励工商资本和民间资本投向智能农业领域。

（三）配套扶持政策。支持农业物联网、农业大数据等企业，申请高新技术企业认定并享受税收优惠政策。鼓励金融机构简化贷款手续，适当给予利率优惠并延长贷款年限，提高风险容忍度。支持将农业物联网技术研发、设备制造等列为重点新兴产业，保障项目建设用地，创建一批新技术、新成果孵化基地。鼓励大专院校、科研院所的技术人员在企业建立研发工作站、研究中心，促进产学研结合。支持将农业物联网、大数据、遥感、北斗终端应用设备等技术装备纳入农机购置补贴范围，鼓励电信运营商对农业物联网应用给予资费优惠。

（四）注重人才培养。联合高等院校、科研院所与农业物联网企业，完善技术研发、培训、推广与服务体系，建立专家委员会及专家人才库，为行业健康发展提供智力支持。切实发挥体系力量，鼓励大专院校特别是农业院校开设农业物联网专业和相关课程，采取多途径培养智能农业人才，提升农业部门工作人员业务水平，加大新型职业农民、农业经营主体培训力度，提高农业物联网技术认知程度和应用能力。

（五）大力宣传引导。及时总结全省智能农业建设的经验和做法，梳理归纳一批节本增效、经济适用的智能农业应用模式，通过挖掘典型案例，扩大示范推广效应。积极宣传智能农业在提高农业效益效率、高效节约利用资源及降低生产经营成本等方面的成果和成效，推动农业主体积极应用、主动应用，形成智能农业建设有序推进、健康发展的良好氛围。

（课题组成员：徐惠中、徐 茂、周蓉蓉、王平涛、吴 昊、魏祥帅、毛学伟）