新农业技术与信息技术的发展与推广

吕宗顺

摘要：持续推进农业农村现代化是全面建设社会主义现代化国家的重要任务，也是实现农业农村高质量发展的必由之路，其中新农业技术的研究与推广尤为重要。本文从生物信息技术、人工智能技术、农业智能技术、农业数字技术4个方面阐述了新农业技术的发展与推广，以期为相关人员提供参考。

关键词：新农业技术；信息技术；推广

近年来，以生物技术，人工智能技术、农业智能技术为代表的高新技术发展迅速，不断向农业科技领域渗透和融合，对农业生产起到巨大的推动作用，在提高农业生产效益、优化农产品品质和食品安全等方面都取得了重大突破。

1 生物信息技术

1.1 转基因

我国正在积极推广应用一系列转基因农作物品种，如抗虫棉花、抗虫玉米、抗除草剂水稻以及抗衰老番茄，它们具有许多显著优势，包括有效减少化学农药的使用、降低生产成本、减轻病虫害造成的损失，并且能够扩大农作物的种植范围。通过将特定的外源基因导入这些农作物中，可以实现人为调控植物的生长和发育进程，这对于提高果蔬类农作物的市场竞争力和满足人们对食品安全和营养需求非常重要。

1.2 生物防治

植物生长调节剂是一类化学物质，可以通过调节植物的生理过程和代谢活动来影响植物的生长和发育。各种类型的植物生长调节剂被广泛应用于果树、蔬菜以及大田作物如小麦和水稻等农作物的生产中，解决了小麦倒伏、苹果大小年等农业技术难题，传统的农业生产方式往往依赖化学农药来控制病虫害，但这可能会导致一系列问题，如土壤和水体污染、非靶标生物的危害以及对人类健康的潜在威胁。利用生物防治技术来控制病虫草等有害生物，可以避免这些问题的出现。1992年世界环境与发展大会提出，到2000年，生物农药的使用量应占总农药使用量的60%。然而，目前中国的生物农药使用量还不到1%。近年来，随着技术的进步，一大批活菌制剂、抗生素制剂和毒蛋白晶体制剂陆续进入市场，我国2/3的耕地在缺水的北方地区，解决农业用水问题，一方面要靠“南水北调”，另一方面要通过科学的灌溉方法和先进设施实现节约用水，虽然已有许多土壤保水剂投放市场，但存在价高、保水效果差的问题。近期科学家们发现了一种新的微生物，其代谢产物具有惊人的特性，能够吸收自身重量的水分，达到了惊人的3 000倍。这项发现引起业界学者的广泛兴趣和关注，并被认为是一项具有潜力的突破性研究，一旦研制成功并大量在农田使用，将使我国众多中低产田摆脱干旱困扰。

2 人工智能技术

目前，发达国家农业信息化已进入广泛普及和深度融合阶段，美国大部分农场已经采用GPS定位功能的拖拉机、收割机、播种机实行自动化作业。德国和澳大利亚的发展情况也相当不错，在农业现代化的过程中我们应大力发展感知农业、数字农业、智慧农业，并以此带来更高的生产效率，增强竞争力。

2.1 互联网优势

通過整合大数据、云计算、物联网和人工智能等先进技术，智慧农业能够实现精细化管理和智能化决策，为农业生产提供全方位的支持和保障。通过信息技术的应用，智慧农业能够提升农业生产的效率、质量和可持续性，为农民增加收益，促进乡村振兴和农业现代化的推进。通过应用农业物联网等技术手段，能够获得与农业生产经营相关的各种信息，包括作物生长情况、土壤养分状况以及从事农业生产的人员和社会的信息。同时，利用先进的农业装备和技术，如无人机、播种机等，农民可以实现自动化的环境调控和农机操作，提高生产效率和劳动力利用率。在智慧农业中，信息感知和决策实施往往依托于各种硬件设备，包括传感器、监测设备、自动化控制系统等。这些设备能够采集并传输大量的数据和信息，为智能决策提供必要的基础[1]。

2.2 生物物理信息感知

生物物理信息感知包括空间信息感知和地面信息感知2个方面。空间信息感知主要利用遥感技术、卫星定位技术和地理信息技术（3S技术）等手段，通过遥感技术，可以获取种植面积、作物长势、洪涝情况、病虫害情况以及土壤和作物营养等重要的空间信息。这些数据能够为农业生产提供准确的参考，帮助农民做出科学决策。同时，利用卫星定位技术，农民可以获取农业设备的精准位置信息，从而实现农机的移动定位和自动化控制，提高农业生产的效率和精度。地理信息技术则提供了一种直观的管理数据方式，农民可以通过地图等形式展示和分析农田和农作物的情况，更好地进行农业资源的管理和决策。后者涉及农业物联网所使用的传感技术，通过这些技术可以获得土壤和空气的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、风速、土壤盐度等数据。此外，还有通过可见光/近红外光谱、近红外光谱速测植物养分、土壤肥力、农产品质量的传感器技术。地面信息感知设备还包括在田间设置摄像机或红外监测仪等，用于远程观测农田环境和作物生长状况。这些设备可以提升种植透明度和生产效率，同时也增强消费者对农产品的信心。目前推广应用农业物联网的瓶颈之一是低功耗、低成本、性能稳定的传感器技术，加快开发和使用高性能的传感器是长期获得可靠数据的关键。

2.3 社会信息感知

社会信息感知涵盖了农产品市场需求、农产品价格、农业政策以及种植者经验等多个方面。各种经济合作组织，如农业企业、协会和合作社，对于了解产前种植何种作物能够获得最高效益、产中选择优质且价格合理的农资、产后销售给哪些客户等市场与技术信息的需求更加迫切。这些信息对于我国现代农业的发展具有重要意义，特别是对于规模化农业、订单农业以及地方特色农业发展的意义更为重大。随着互联网技术的不断发展，基于爬虫技术的自动采集成为感知社会信息的重要方式之一。通过网络爬虫技术，可以及时、便捷地采集农产品价格、销售渠道、供需状况等信息，帮助农业经营者及时调整生产与销售方向，从而获得更大的利润。此外，投入占用产出技术也是一种重要的农产品预测方法。这种方法考虑农业投入与产出之间的关系，通过对农业投入信息的分析，预测粮食产量的变化趋势。数据传输是基于通信网络将分散的、具有独立功能的设备或子系统连接起来，并按照规定的网络协议进行数据通信的过程。通过数据传输，可以实现分布式系统硬件和软件资源的共享，同时实现对系统的综合管理与控制。在农业领域，国内的科研院所和公司都可以提供不同的数据传输方式，而选择采用何种方式则需要综合考虑农田环境、方案需求和成本约束等因素。

2.4 作物生产管理决策支持技术

作物生产管理决策支持技术的研究主要集中在作物生长模拟及各类专家系统方面。通过生长模拟，可以预测作物生长过程中的生长速度、产量、质量等信息，为农业生产提供科学依据；而专家系统则通过对大量的农业数据进行分析，结合专家知识和经验，提供决策支持服务，如通过对气象数据、土壤质量、种植历史等数据的分析，结合专业知识，为农民提供最佳的种植方案和管理建议。智能决策技术在农业生产中的应用，可以提高生产效率和质量，降低生产成本，减少对环境的污染，并促进农业经济的可持续发展。随着技术不断发展和应用实践的深入推进，智慧农业将成为未来农业发展的重要趋势。作物管理专家系统通常由一个知识库组成，其中包含了丰富的农业领域专家知识。这些知识涉及种植技术、肥料施用、病虫害防治、灌溉管理等各个方面。专家系统利用这些知识，结合输入的农业数据和问题描述，进行逻辑推理和决策分析，以生成对农业生产问题的解决方案。

3 农业智能技术

农业智能决策支持系统借助大数据技术和先进的算法，能够从各方面获得庞大的农业数据，通过对这些数据的分析和挖掘，系统能够提供全面而准确的决策支持。

3.1 智能取代人工

随着科技的不断发展，农业智能装备正逐渐取代传统的人工操作，成为现代农业生产的重要组成部分，具有高度自动化和智能化的特点，能够根据不同作物的需求和生长环境，实时感知并调整施肥、打药、灌溉等操作，以最佳方式满足作物的生长需要。国外的智能农机装备在农业领域具有先进性且为农业生产带来了许多便利。目前，我国也加大了对农业智能装备研发的重视和投入，多家科研机构已经开始了相关研究，研究内容主要涵盖自动导航、变量施肥、精准喷药、播种、插秧、喷药、除草和收获等方面。通过引入智能技术和装备，可以更加精确地进行农业作业，为提高农产品的产量、质量和效益提供强有力的支持。

3.2 精准农业

我国农村地区环境条件差异较大，不少地区农业技术较为落后。因此，在我国推动精准农机化的过程中，不宜简单地将国外的技术和装备直接套用。在发展适应我国国情的精准农机化方面，需要根据不同地区的实际情况，因地制宜地选择技术和装备；政府、企业和科研机构要加强合作，共同推进相关技术研发和推广应用。

4 农业数字技术

在春耕备耕和设施化种养中，数字技术的应用正展现出越来越重要的作用。自动导航和通信技术用于优化路径和提高作业精度，降低人工劳动强度；运用传感器、大数据、物联网等可实现对环境和生物特征的实时监控，助力精细化管理和自主决策，“数字麦田”“无人农场”“智慧渔场”等场景相继涌现。

（1）数字技术的不断发展正在推动传统农业向智慧农业的转型升级。通过将大数据要素与农业全过程、全产业链有机融合，可以实现劳动力的替代、精准度的投入、环境变化的监测以及智能化的決策等一系列创新。加快数字技术在农业中的推广应用，顺应世界农业科技进步前沿，符合农业转型升级的现实需求，也得到了国家政策的持续关注和支持。当前，数字技术在农业领域的应用给传统农业带来了全新的变革和机遇，我国农业生产也面临着越来越多复杂的挑战，智慧农业的发展迫在眉睫。近年来，全国超过60万台拖拉机和联合收割机配置了基于北斗定位的作业监测和智能控制终端，智能农机装备的应用示范加快推进。围绕数字农业、全产业链大数据建设等开展的试点项目积极推进，一批国家现代农业产业园、现代农业产业科技创新中心等，将成为数字农业技术孵化、应用和集成示范的载体。

（2）加快数字技术赋能农业，诸多挑战仍待破解。目前，我国农业数字技术创新研发基础仍较为薄弱，尤其数据挖掘、智能算法、知识模型决策等核心领域方面的研究有待深入；农业数据采集、分析和应用等环节衔接不畅，数据要素与生产、加工、流通等领域的连通不紧密，产业链上下游数据往往受权属、标准等约束而未能充分共享；农产品产地仓储、物流基地和批发市场等领域配套设施的数字化改造需要加快进度；龙头企业、新型农业经营主体、小农户间尚未建立起以数字技术为手段的多方参与和利益联结机制；掌握农业经营技术、懂管理，又有数字技术应用经验的专业化人才较为稀缺。应重点关注以下几个方面：一是以农业数字技术应用为基础，明确基础设施投入重点，支持产地仓、田间冷库、物流站点、加工车间等项目的数字化改造，以及商贸物流节点的数字化转型，实现对产品质量、交易流通、市场消费等方面的大数据采集和监测，推动农产品供应链模式创新。盘活农业大数据资源，促进数据要素与农业深度融合。积极探索和制定涉及农业数据采集、应用、共享等方面的标准体系，加快整合集成全产业环节和品类的大数据，更好发挥农业大数据的服务价值。二是积极推进农业全产业链数字化。探索由政府、企业、科研机构、社会组织、农户等共同参与的产业发展路径，为了加速数字技术的应用和促进农业现代化，要通过多种途径培育和引进数字技术服务企业、加工制造企业以及投融资平台等，吸引一系列数字技术相关产业的配套和集聚，塑造农业竞争优势。以数字技术为纽带强化合作，发挥农业龙头企业促进中小企业转型和带动农户增收的作用。鼓励采取购买服务、服务外包、项目代建等措施，引导社会资本投向农业数字化项目。三是接续推进试点示范。农业数字化转型应循序渐进，宜通过试点分阶段推进。提升已有农业数字化有关试点项目建设质效，鼓励对物联网、生物传感器、人工智能和机器人等前沿技术的中试推广，强化相关技术和工艺在不同作业环节的适用性。用好涉农类园区和示范区政策支持，布局一批创新中心和示范基地等，开展农机智能装备集成应用和智慧农业场景应用示范。建立实习和研学基地，根据技术应用需求，通过校企合作等方式，加快数字化人才培育。

5 结语

作为一个农业大国，农业的发展水平决定着我国的综合国力，农业新技术的推广有利于提高农业发展水平。本文基于农业新技术与信息技术相结合的重要性，阐述了新型农业信息技术的推广应用，以期更好地推动农业高质量发展，实现农业现代化。在今后的农业生产中，要加强农业信息技术的有效应用，不断提高农业信息技术的资金投入力度，加强人才队伍建设，有效推动现代农业的发展。

参考文献

[1] 康孟珍.以智能技术赋能智慧农业[J].中国测绘，2020（1）：25-26.