智慧农业的发展现状与展望*

黄江鑫 ，胡世洋 ，刘 威 ，胡元闯 ，罗 坚

（贺州学院，广西 贺州 542899）

0 引言

我国农业经历了三个发展阶段[1]：传统农业（农业1.0），这是我国农业的最初阶段，主要通过人力与简单的工具进行农业生产活动，生产方式相对落后，生产效率较低；生物-化学农业（农业2.0），这一阶段农业生产开始引入化肥、农药等化学物质，通过提高种植技术和改良品种，减少病虫害的发生，以此提高农产品的产量和质量；机械化农业（农业3.0），20 世纪中叶以后，我国农业开始实现机械化，引入农机设备，如拖拉机、联合收割机等，以取代传统的人力劳动，这一阶段农业生产规模扩大，农业生产效率得到提高。近年来，我国农业进入了一个崭新的发展阶段，即智慧农业阶段，也被称为农业4.0。

智慧农业作为一种创新的农业生产方式，通过引入先进的技术和数据分析等手段，不仅可以提高农产品的产量和品质，同时还能减少资源消耗，改善生态环境，促进农村发展，是农业现代化的重要方向之一。近年来，中央一号文件连续强调科技与农业之间的密切关系，极大地助推了智慧农业的发展，如图1所示，体现了国家对智慧农业发展的重视和支持[2]。中央一号文件的政策导向明确了科技与农业之间密切关系的重要性，推动了智慧农业的发展。政府的支持和政策引领将为智慧农业的推广提供有力保障，进一步推动我国农业的现代化和可持续发展。

图1 中央一号文件助力智慧农业发展

1 智慧农业的含义

智慧农业是指利用先进的技术和数据分析手段来提高农业生产效率、减少资源消耗、改善农产品质量的农业生产方式。它是信息技术与现代农业的融合，是通过传感器、物联网、大数据、人工智能等技术手段，对农业生产过程中的各种数据进行实时监测和分析，以优化农业生产过程、提高农产品品质和产量、提高农业生产效率、降低资源浪费、减少环境污染、提高农产品安全性的农业生产模式[3-5]。也是精准农业、智能农业、数字农业、农业物联网等技术的统称[6]。智慧农业相对于传统农业更加注重科技的应用、数据的分析、精确农业的实施和自动化的实现，以提升农业生产效率、提高资源利用效率和农产品质量。同时，智慧农业也更加关注可持续发展和环境保护，智慧农业体系结构如图2 所示，智慧农业基本原理涉及以下几个方面：

图2 智慧农业体系结构

1）传感器和物联网。通过在农田、温室、牲畜圈等地安装传感器，实时监测土壤湿度、温度、阳光照射等环境因素以及作物生长情况、动物健康状况等，并通过物联网将这些数据传输到农业管理系统进行分析。

2）大数据和云计算。通过收集并整合传感器和其他设备在农业生产活动中产生的各种数据，建立庞大的农业数据库。并且依靠云计算技术，对这些数据进行分析、处理和存储，从而提供决策支持和管理指导。

3）人工智能和机器学习。通过应用人工智能和机器学习算法来分析农业数据，挖掘出隐藏的关联和规律。基于这些分析结果，可以进行智能化的预测、决策优化和自动化管理。

4）远程监测和自动化控制。通过远程监控技术，农民可以随时随地通过智能手机或电脑对农田、温室、畜牧场等进行监测和管理。此外，智慧农业还可以通过自动化控制和机器人技术实现农业生产的自动化，减轻农民的劳动负担。

5）农业互联网和电子商务。智慧农业可以通过农业互联网和电子商务平台实现农产品的信息化、数字化和网络化销售，缩短农产品的流通链条，提高农产品的市场竞争力。

2 智慧农业的发展

我国在智慧农业领域取得了显著的进展，智慧农业应用范围广泛，涵盖了传感器监测和精确农业、无人机农业应用、大数据分析和决策支持系统等。如一些大型农业企业通过农业大数据平台实现了对种植和养殖环境的实时监测以及对植物生长的精准管理[7-8]。然而，智慧农业在不同国家的实际应用状况存在一定差异，例如：美国的智慧农业应用包括传感器监测和精确灌溉、农业无人机植保、大数据分析和决策支持系统等，同时，一些农场还通过农业物联网系统实现了自动化控制和远程监测[9]。荷兰智慧农业应用包括自动化的温室管理系统、精确的灌溉和施肥系统、气候控制和自动化收获装置，荷兰智慧农业以其创新性和高效性在国际上享有盛誉[10]。以色列凭借先进的智慧农业技术，包括滴灌技术、遥感监测、光谱分析、土壤湿度监测等[11]，应对水资源紧缺等问题，这些技术使得在干旱地区实现了高效的农业生产。

作为一种现代化的农业生产模式，智慧农业的发展历程可以大致分为以下几个阶段：

1）起步阶段（2000 年以前）。智慧农业的概念在这个阶段开始引入，但实际应用还非常有限。该阶段主要是以一些先进的技术或创新项目为基础，进行农业生产过程中的一些智能化尝试，如智能控制系统、农业无线通信网络等。

2）技术探索阶段（2000 年至2010 年）。随着信息技术和互联网的迅速发展，智慧农业开始引入更多的先进技术和概念，如物联网、云计算、大数据等。在这个阶段，农业数据的采集、处理和应用水平得到了显著提升，一些智能农机的引入也加速了农业生产的自动化进程。

3）发展落地阶段（2010 年至2023 年）。智慧农业逐渐从概念阶段向实际应用阶段转变。各种智能农业技术被广泛应用于种植业、畜牧业、渔业等各个领域。智能化的设备和系统开始普及，如智能灌溉系统、精确施肥系统、作物生长监测系统等。同时，智慧农业的推广也得到了政府和行业的支持，相关政策的出台也极大地促进了智慧农业的发展与进步。

4）新技术整合阶段（未来发展趋势）。随着人工智能、机器学习、区块链等新兴技术的不断崛起，智慧农业正朝着更加智能化、高效化、可持续的方向发展。预测分析、决策支持系统以及自动化农机等技术将进一步整合，以提升农业生产效率和产品质量。

总体而言，智慧农业发展历程表明，农业生产模式正朝着更加智能化、精准化、高效化的方向发展，应利用先进的技术手段提高农业生产的效率和质量，实现农业的可持续发展。

3 智慧农业的优势

1）提高生产效率。智慧农业通过实时监测和数据分析，可以精确测量土壤湿度、温度、养分含量等参数以及动植物生长情况，从而帮助农民调整农作物管理措施，提高生产效率和产量。

2）提高资源利用效率。智慧农业可以根据实际需求精确施肥和灌溉，避免浪费和过度使用化肥和水资源。此外，通过合理利用土地、水、化肥等资源，智慧农业能够提高资源利用效率，减少资源浪费。

3）降低成本。通过智慧农业技术的应用，可以减少人工劳动力成本，如自动化农机的应用和远程监控技术的使用，极大地减少农民的劳动量，并降低了生产成本。

4）提高农产品质量。智慧农业的精确监测和控制能力可以帮助农民掌握农作物的生长情况和需求，提高农产品质量。此外，通过农产品追溯系统和质量控制措施，智慧农业可以保障食品安全和质量。

5）促进可持续发展。智慧农业注重环境保护和可持续发展。智慧农业对农药、化肥、水、土壤等资源的使用更加合理和克制，避免对资源的浪费，可以减轻对环境的压力，减少农业生产对生态系统的破坏。

6）增加农民收入。智慧农业的应用可以提高农产品产量和质量，增加农民的收入。此外，智慧农业还提供了其他机会，如农村电商和观光农业等，为农民提供多样化的收入来源。

总体而言，智慧农业通过引入先进的技术和数据分析手段，提高农业生产效率，提升资源利用效率，减少资源的无效使用，降低农业生产成本，提高农产品质量和安全性，促进农村经济的可持续发展。因此，智慧农业的优势对于农业现代化和农村发展具有重要意义。

4 智慧农业面临的挑战

1）技术挑战。智慧农业的应用依赖于先进的技术，如物联网、大数据、人工智能等。然而，这些技术的应用还处于不断发展的阶段，存在技术成熟度不高、安全性和可靠性问题等挑战。

2）数据管理和隐私保护。智慧农业需要收集、存储和分析大量的农业数据，但存在数据安全风险与隐私泄露问题，做好数据管理和隐私保护工作是当务之急，为此，需要建立规范的数据管理和安全保护机制。

3）资金投入和成本问题。智慧农业的应用需要大量的资金投入，如传感器设备、软件开发、数据分析等方面的投入。对于一些小规模农业生产者来说，这些投资成本可能过高，难以承担。

4）教育和培训。智慧农业的应用需要农民具备相应的技术和管理知识。然而，一些农民可能面临受教育程度低、科技意识薄弱等问题，需要开展培训和教育工作，提升农民的技术水平和应用能力。

5）市场落地和推广。智慧农业的市场落地和推广也是一个挑战。应用智慧农业技术需要建立适当的农业基础设施和合作机制，与农业政策和体制进行整合，实现市场化应用。

6）区域差异和适应性。智慧农业的应用在不同地区的可行性和适应性存在差异。地理环境、农业特点、文化习惯等因素会影响智慧农业的实施效果，在推广应用时需要充分考虑不同地区的差异性。

解决这些挑战需要政府、农业机构、科研机构和产业界等多方的协作和合作，通过政策支持、技术研发、培训教育等手段推动智慧农业的发展，并解决实际生产中所面临的具体问题。

5 智慧农业的未来发展趋势

1）人工智能（AI）的应用。人工智能在智慧农业中的应用将进一步增强，如农业机器人的智能化、无人驾驶农机的发展、面部识别技术在动物养殖中的应用等。人工智能将通过分析农业数据、实时监测和控制农业生产过程，提供更智能化和精准化的决策支持。

2）区块链技术的运用。区块链技术在智慧农业中的应用将有望促进农产品溯源体系的建设，提高交易过程的透明度。通过建立去中心化的数据存储和交易平台，农产品的产地、生产过程、质量信息等可以得到更可信和可追溯的证明。

3）无线通信技术的突破。随着5G 技术的发展和全球互联网覆盖的进一步完善，智慧农业将能够更好地实现设备之间的远程监控和通信。无线通信技术的突破将为智慧农业提供更可靠和高效的数据传输和联网能力。

4）传感器技术的进步。传感器技术的进步将带来更多种类、更精确、更便宜的传感器，从而更好地满足农业生产的需求。例如，微型传感器和可穿戴传感器的发展将提供更多样化的数据采集方式，更好地实现对农业生产过程的实时监测和分析。

5）大数据和机器学习技术的应用。随着农业数据的不断积累和农业机器学习算法的不断进步，大数据和机器学习技术将更广泛地应用于智慧农业中。通过对大量农业数据进行分析和挖掘，智慧农业可以提供更准确、个性化的农业管理措施和决策支持。

总体而言，智慧农业未来的发展将继续推动技术的创新和进步，借助人工智能、区块链、无线通信、传感器、大数据和机器学习等新兴技术，实现农业生产的智能化、自动化和可持续发展。这将提高农业生产效率、资源利用效率和农产品质量，从而进一步促进农业产业的现代化和农村经济的发展。

6 结语

智慧农业的市场正在逐年扩大，其相关技术水平也在逐步提高，并且由于政策的推动和市场需求的变化，大量农业企业和农民开始采用这些技术，以提高农业生产效率和质量。虽然在智慧农业发展过程中存在一些问题，但是未来的发展前景非常广阔。智慧农业的发展对提高农业生产效率、减少资源消耗、提升农产品质量、保证粮食安全具有重要意义。它在农业现代化发展中具有广泛的应用，如蔬菜种植大棚、菌菇种植温室、药材花卉种植大棚等温室环境生产场景，对农业产业的升级和农村经济的发展都具有重要推动作用。