基于CiteSpace 的國內外智慧農業研究進展

楊道邦，林婕虹，鄧 杰，鄧保國

（仲愷農業工程學院管理學院，廣東 廣州 510225）

農業作為第一產業，是國家經濟發展的根基，是支撐國民經濟平穩發展的基礎性產業。在“十四五”期間，我國農業資源集約化利用和農村生態環境治理將處于加速發展階段，傳統農業的發展模式已不再適用于鄉村振興戰略背景下農業農村綠色可持續發展的要求，傳統農業發展方式的轉變、升級和改造勢在必行［1］。而智慧農業在一定程度上可實現資源的集約化利用，減少資源浪費，是今后我國農業發展的方向，因此也逐漸成為學者們關注的熱點［2-3］。智慧農業是農業發展的高級階段，其核心要素是信息和知識。智慧農業依托大數據、物聯網等現代化技術，實現農業生產的智能化，具體表現在信息感知、智能控制、精準投入等方面。智慧農業的出現為農業現代化的發展提供了新的方向、新的選擇［4］。縱觀全球，已有多個國家和地區的政府推出發展智慧農業的方案，如日本提出的“下一代農林產業創造技術”方案，以歐盟、歐洲農機協會為代表的農業4.0 項目（Farming 4.0）以及未來農業項目（Future Farm），以加拿大、美國為代表的智慧農業（Smart Agriculture），智慧農業已經成為當今世界現代農業發展的大趨勢［5］。回顧我國農業發展，農業現代化是我們國家一直以來重視的農業發展方向，從2005 年的中央1 號文件以來，每年都會出現“農業現代化”“農業信息化”等詞，這也是我國智慧農業發展的重要標志。2018 年，《中共中央 國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》明確提出“提升農業發展質量，培育鄉村發展新動能，大力發展數字農業，實施智慧農業林業水利工程，推進物聯網試驗示范和遙感技術應用，同時通過智慧農業將全部的農業產業特性融合在一起并運用信息技術，創造出循環化的農業產業鏈”。2020 年中央1 號文件《中共中央 國務院關于抓好“三農”領域重點工作確保如期實現全面小康的意見》中提到“農業現代化的發展，需要加強現代農業的設施建設，需要依托現有資源建設農業農村大數據中心，加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能、第五代移動通信網絡、智慧氣象等現代信息技術在農業領域的應用”。因此，發展智慧農業不僅是我國農業現代化進程中的重要一步，也是我國農業產業化發展的重點方向，更是貫徹落實我國鄉村振興戰略的重要舉措［6］。從世界范圍看，與發達國家相比，我國的智慧農業發展仍相對落后，在基建、人才、資源整合等環節還需逐步解決和完善［6］。此外，不少學者對我國智慧農業的發展進行了深入的研究，發現我國智慧農業在發展建設中仍存在一系列問題，主要包括基礎設施落后、運營成本高、人才不足、農業科技推廣不力、信息數據存在隱患、科研體系不健全、農機設備現代化程度較低［4,7］。為此，有學者通過借鑒國外智慧農業的先進經驗，提出構建農村高素質人才培育體系，打造全國智慧農業數據交流平臺，加快農村地區信息化建設，完善政府與市場互相聯動的雙向機制助力中國智慧農業發展等建議［8-10］。學者們對智慧農業領域做了大量且有意義的研究，但多集中在定性分析上。由此可見，學者們的研究在推動我國智慧農業的發展中起到了重要作用，但在研究的深度和廣度上仍需進一步深入和擴展：一是已有的研究缺少橫向對比，難以總結出智慧農業在不同地域、不同階段的發展過程中表現出來的各種形式；二是與智慧農業相關的報道中，綜述性的文章較少，且缺乏一定程度的定量分析，較為主觀；三是智慧農業隨著科學技術的發展不斷豐富，其熱點問題值得深入研究，且具有重要的實踐意義。鑒于此，本文采用CiteSpace 5.6 軟件，對智慧農業相關領域的研究現狀、熱點、趨勢進行可視化分析，并與國內外的相關研究進行對比，以期更好地為我國智慧農業發展提供科學建議。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究的國內數據來源于CNKI 數據庫，綜合考慮文獻的權威性和全面性，經過多次檢索試驗最終確定檢索策略：選擇“核心期刊”和“CSSCI”作為數據來源對象和類別，選擇檢索范圍為“主題”，通過高級檢索功能，結合智慧農業的定義最終選取“智慧農業”、“農業”并含“物聯網”、“農業”并含“云計算”、“農業”并含“大數據”、“農業”并含“5G”共5 種主題詞分別進行檢索。由于國內首篇與智慧農業相關的文獻出現在2009年，為全面揭示智慧農業的發展趨勢，將檢索時間跨度限定為2009 年1 月至2020 年7 月，共獲得913 篇符合條件的文獻。進一步對以上文獻進行多次逐篇篩查，剔除無關文獻及非研究型文獻，篩選出814 篇有效期刊論文，將其作為國內智慧農業的研究樣本進行數據分析。

國外數據來源于Web of Science 核心集合數據庫，利用高級檢索功能，輸入“Smart agricultural”和“Intelligent agricultural”兩種檢索詞匯分別進行檢索，檢索時間跨度設置為1992 年1 月至2020 年7 月，最終檢索到有效文獻1 211篇，將其作為國外智慧農業的研究樣本進行數據分析。

1.2 研究方法

本研究選用文獻計量學中的科學知識圖譜方法，利用可視化工具CiteSpace 5.6 軟件，對智慧農業的研究現狀、研究熱點和研究趨勢進行直觀分析，并在此基礎上，對國內外智慧農業研究進行比較分析，從而為中國智慧農業的發展提供方向性建議。

文獻計量分析通過數理統計等方法，定量分析學術論文的分布規律，揭示論文的年度增長和老化程度，從而分析某一領域的研究現狀、發展歷程，預測發展趨勢，是對研究領域進行評價的有力支撐工具［11］。其中運用最為廣泛的可視化分析工具是由美國德雷賽爾大學計算機與情報學教授陳超美開發的可視化分析軟件——CiteSpace［12］。本研究采用的軟件版本為CiteSpace 5.6，主要運用文獻計量分析中的關鍵詞共現分析以及關鍵詞聚類分析。其中，關鍵詞共現分析的原理是統計同對關鍵詞在同一篇文獻中出現的次數，據此研究某領域發展態勢。而關鍵詞聚類分析的原理是可視化分析軟件通過算法將關系緊密的關鍵詞進行聚類，用模塊值（ModularityQ，Q 值）衡量所生成的聚類網絡的穩定度，平均輪廓值（MeanSilhouette，S 值）衡量聚類內部節點的相似程度。一般認為Q 值大于0.3 則表示聚類結構顯著，效果較好；S 值大于0.5則表示聚類內部匹配程度高，聚類合理［13-14］。

2 國內文獻分析

2.1 研究進展概述

以2009 年1 月至2020 年7 月為檢索周期，對CNKI 數據庫內有關智慧農業的文獻進行檢索并統計。結果（圖1）顯示，該檢索周期內有關智慧農業的文獻數量共913 篇。其中，2009—2014 年發文量較少且處于緩慢增長階段，2015—2016 年發文量快速激增，2017 至今發文量波動幅度較大，但總體呈增長趨勢。縱觀我國智慧農業的發展進程可見，學界對智慧農業的關注度持續增加。

圖1 2009—2020 年國內智慧農業研究領域文獻樣本數量統計Fig.1 Statistics on the number of literature in demestic intellectual agriculture research field from 2009 to 2020

2.2 文獻作者、主要研究機構分析

同一研究領域內作者的合作程度，在一定程度上反映了該研究領域網絡體系的完善程度。對智慧農業領域的作者進行共現分析，結果顯示中國學者對智慧農業的研究較為分散，缺乏完整的網絡體系。從發文數量看，發文量最多的學者為李瑾、郭美榮，但也僅各達到6 篇，學者的發文量普遍都較少；從半衰期來看，影響期限最長的學者為于金瑩，影響長達5 年，少數學者的半衰期可達2～4 年，其他學者的半衰期均為1 年以內，影響十分短暫。由此可見，國內學者對于智慧農業的研究相對獨立，較少有學派之間的聯系。

科研機構發文量是其研究力量的體現，通常研究機構的學術實力越強，其發文量越多［15］。對智慧農業領域的發文單位進行共現分析，由發文數量和連線情況看，發文數量最多的機構為中國農業大學和中國農業科學院，但二者之間聯系較為貧乏；北京農業信息技術研究中心、國家農業信息化工程技術研究中心和北京市農業物聯網工程技術研究中心之間的聯系關系則較為緊密，初步形成了一定的網絡。從半衰期來看，東北林業大學的影響力最大，長達10 年；北京農業信息技術研究中心與國家農業信息化工程技術研究中心次之，達到6 年；少數發文機構半衰期為2～5 年，其仍有一定研究貢獻；剩余其他機構的半衰期均為1 年以內，影響十分短暫。

2.3 相關關鍵詞的知識圖譜分析

2.3.1 關鍵詞共現分析 將提取的2009—2020 年913 篇智慧農業領域的相關文獻，導入CiteSpace軟件，選取出現頻次在2 次以上的關鍵詞，進行關鍵詞共現分析，得到關鍵詞共現網絡圖譜（圖2）。圖譜顯示，共有160 個節點304 條連線，節點和字號越大，關鍵詞出現的頻率越高；連線越粗，關鍵詞的聯系程度更緊密。由圖2 可知，“物聯網”這一關鍵詞的節點最大，頻次為196，中心性也是所有關鍵詞中最高的，說明“物聯網”是智慧農業研究中的關鍵組成部分，這反映出物聯網在農業領域的應用，被視為新的技術創新點和經濟增長點［16］；與智慧農業聯系緊密的“大數據”“云計算”“信息化”等關鍵節點也較大，這些技術也是當下的科技熱點，其中，大數據是現代農業發展的的重要支撐，其在數據挖掘和動態管理方面的優勢，對智慧農業的實現與發展具有重要作用［17］。

圖2 2009—2020 年國內智慧農業研究領域關鍵詞共現網絡圖譜Fig.2 Keyword co-occurrence network map in demestic intelligent agriculture research field from 2009 to 2020

2.3.2 關鍵詞聚類分析 對關鍵詞圖譜進行聚類分析，結果顯示，網絡模塊化評價指標Q=0.559，且網絡同質性平均值S=0.4927，表示聚類合理且有效。根據輪廓值排序并進行歸納，得到智慧農業3 大熱點主題（表1）。

表1 2009—2020 年國內智慧農業研究領域關鍵詞聚類Table 1 Cluster of keywords in demestic intelligent agriculture research field from 2009 to 2020

（1）熱點研究技術：互聯網、物聯網、大數據。聚類編號為8 的標題是“農業互聯網”，包含“農業互聯網”“農業產業鏈”“現代農業產業”等關鍵詞；聚類編號為1 的標題是“互聯網＋”，包含“互聯網＋”“農業信息化”“協同融合”等關鍵詞；聚類編號為4 的標題是“大數據時代”，包含“大數據時代”“農業信息服務”“鮮切花”“智能算法”等關鍵詞；聚類編號為2的標題是“濕度”，包含“濕度”“監測”“溫室”等關鍵詞。說明智慧農業領域的熱點研究技術為互聯網、物聯網、大數據，這與林偉君等［15］的研究結論一致。21世紀是信息時代，互聯網對人類社會的發展起著極大的作用，農業自然也不例外，而物聯網和大數據同屬互聯網的產物，是實現智慧農業的關鍵。

（2）熱點研究對象：水稻。聚類編號為6的標題是“水稻”，包含“水稻”“物聯網技術”“農機調度”等關鍵詞。我國人多地少，要用7%的耕地養活22%的人口，而水稻是我國最重要的糧食產物，其作用和地位不言而喻，尤其非洲蝗災以及疫情所帶來的全球性糧食危機，如何保障糧食正常供給再次成為了學界研究的熱點。而正在發生的以萬物為連接主體的物聯網革命給整個世界帶來的影響會遠遠超過以計算機和手機為連接主體的傳統互聯網和移動網絡帶來的影響，為我國趕超發達國家進而引領正在發生的數字經濟提供了巨大機遇［18］，同樣地，物聯網與農業相結合的研究同樣受到關注，“物聯網＋農業”能成為我國現代農業發展的新增長點，助力鄉村振興戰略，助推農業現代化進展。

2.4 階段性研究前沿分析

突現度反映某一時期內的研究熱點，可以用于厘清某一領域不同階段的研究重點。對國內智慧農業領域進行突現分析，得到各時間段智慧農業領域的突現關鍵詞（圖3）。根據突現度大小，排名前七的關鍵詞依次為“物聯網”“云計算”“農業”“農業信息服務”“互聯網＋”“現代農業”“智能農業”。從時間維度看，突現詞出現的時間都在2010 年及以后，突現強度最大的關鍵詞“物聯網”從2010 年開始，到2012 年結束；“現代農業”則是出現最晚的突現關鍵詞，開始于2017 年，到2018 年結束。基于結果可以看出“物聯網”的突現強度和持續時間名列前茅，證明了農業物聯網的運用，是農業智能化發展的重要體現，也正是物聯網的發展助推了智慧農業的不斷創新與發展［19］。隨著時代的發展，“互聯網+”也得到了眾多研究者的關注。與此同時，鄉村振興戰略的提出，讓現代農業的發展成為了學界中高度關注的主題。這也證明了我國對智慧農業的研究具有一定的政策傾向。

圖3 2009—2020 年國內智慧農業研究領域突現關鍵詞Fig.3 Keywords with strong citation burst in demestic intelligent agriculture research field from 2009 to 2020

3 國外文獻分析

3.1 國外智慧農業研究的空間特征

地域共現網絡圖能夠直觀表現出某個研究領域的空間特征，可通過CiteSpace5.6 軟件自動生成。該網絡圖共有節點76 個，節點間連線233 條，網絡密度為0.0782，說明不同國家間合作關系較為緊密，特別是歐美發達國家之間。此外，結合網絡圖的節點大小可知，我國雖然智慧農業發文數量排名第一，但節點中心性低于美國。從數量分布情況來看，歐美發達國家仍是主要力量，但中國、印度、肯尼亞等發展中國家不容小覷。國際上對氣候智慧農業關注度較大，認為氣候智慧農業是轉變和重新定位農業系統以在新的氣候變化現實下支持糧食安全的一種手段［20］。有學者使用肯尼亞Nyando 盆地的住戶調查數據，將統計匹配和聯立方程計量經濟模型結合起來，得出對于嚴重依賴農業的小農戶而言，面對氣候變化，氣候智慧農業能夠確保家庭生計和收入［21］。學者通過對非洲調研發現，氣候智慧農業不僅是非洲農業發展的關鍵，更因其對糧食生產率、適應性和緩解氣候變化的“三贏”貢獻而在全球農業和氣候議程中倍受關注［22］。更進一步的是，有學者對南非一項公共投資計劃的成本效益分析，發現投資收益高于資本的機會成本，說明農民和整個社會在投資于氣候智慧農業方面的便利和對緩解氣候變化做出的積極貢獻［23］。在美國，有學者通過11 個玉米帶州內的農田進行了多年的DeNintrification-DeComposition 模型模擬，得出氣候智慧農業的廣泛采用可能通過增加土壤有機碳的存量和減少一氧化二氮的排放來大大減輕農業溫室氣體的排放［24］。有學者對土耳其進行調研分析，得出氣候智慧型農業的目標包括農業生產的可持續增長、對氣候變化的抵制和適應以及減少溫室氣體的排放［25］。而在巴拿馬，學者通過對其農業現狀的研究，發現智慧農業不僅能為食品生產部門帶來巨大利益，而且為現代可持續農業的實現提供潛在解決方案［26］。

3.2 國外智慧農業文獻作者分析

學者間的合作強度對研究領域具有一定影響，利用CiteSpace 軟件進行發文作者的共現分析所得圖譜可知其合作情況。圖譜中共有130 個節點148 條連線，各節點尺寸均不大，沒有發文數量超過10 篇的學者，節點間的連線不多，學者間的聯系不強，說明國際上對智慧農業的研究不集中。從發文數量和半衰期來看，Wollenberg和Whitfield 具有較大的影響力和代表性，其中Wollenberg 提出智慧農業能夠提高熱帶地區農業景觀的適應能力和緩解潛力，以應對氣候變化、糧食安全和減貧等全球性挑戰［27］；Whitfield 則發現人們對氣候智慧型農業的興趣與日俱增，這體現了為提高農業生產率，適應氣候變化和減少農業碳排放所作出的努力［28］。

3.3 相關關鍵詞的知識圖譜分析

3.3.1 關鍵詞共現分析 運用CiteSpace 進行關鍵詞共現分析，得到1992—2020 年智慧農業研究領域關鍵詞共現網絡圖譜（圖4），圖譜共有180個節點573 條連線，密度為0.0356。從中心性來看，節點中心性≥0.1 的關鍵詞有“System”“Soil”“Management”“Adaptation”，說明其受關注度較高，中介作用也較強，連接不同聚類。

圖4 1992—2020 年國際智慧農業研究領域關鍵詞共現網絡圖譜Fig.4 Keywords co-occurrence network map in international intelligent agriculture research field from 1992 to2020

對國外智慧農業領域進行關鍵詞突現分析，得到各時間段智慧農業領域的突現關鍵詞（圖5）。自1992 年開始，按突現值降冪排列后的7個突現關鍵詞分別為“System”“Agriculture”“Carbon sequestration”“Emission”“Ecosystem Service”“Artificial Neural Nerwork”“Simulation”。其中，突現強度最高的是“Simulation”，而“Artificial neural nerwork”和“Simulation”是最新出現的兩個關鍵詞，與新興技術有一定相關性。智慧農業通常涉及將計算機科學和信息技術納入傳統的農業概念［29］。有學者通過在伊朗的實驗提出并應用了一種新穎的模擬優化（SO）方法，使用動態耦合的地表水（WEAP）和地下水（MODFLOW）模擬模型，得出為滿足環境和農業用水需求之間進行權衡的策略［30］。隨著深度學習的發展，它已成功應用于各個領域，近來也進入了農業領域［31］。還有學者通過探索仿生學的概念，將智慧農業技術概念化為嵌入自然環境并符合自然環境的生態創新，發現這種智慧農業技術的仿生方法既具有緩解氣候變化的潛力，同時能避免與農業產業化相關的道德問題［32］。

圖5 1992—2020 年國際智慧農業研究領域突現關鍵詞Fig.5 Keywords with strong citation burst in international intelligent agriculture research field from 1992 to 2020

3.3.2 關鍵詞聚類分析 對智慧農業外文文獻的關鍵詞進行聚類分析，結果顯示，網絡模塊化評價指標Q=0.4922，且網絡同質性平均值S=0.4332，表示聚類合理且有效［33］。根據各聚類中心性大小排序，識別出輪廓值在0.8 以上的聚類共5 個，分別是Internet of things、Ecosystem services、Nitrous oxide、Crowdsourcing、Africa，以上5 類為國外智慧農業研究的代表性熱點，各聚類所包含的關鍵詞如表2 所示。

表2 1992—2020 年國際智慧農業研究領域關鍵詞聚類Table 2 Cluster of keywords in international intelligent agriculture research field from 1992 to 2020

3.4 國內外熱點研究對比分析

國內外智慧農業的研究熱點可利用CiteSpace關鍵詞共現分析得到，通過對比可以使研究更加全面且深入，加速國內智慧農業領域的研究進展。通過分析近10 年出現的關鍵詞（表3），國內和國外的研究熱點既有同也有異，對比分析有利于對研究前沿和熱點的進一步把握。

表3 近10 年國內外智慧農業研究對比分析Table 3 Comparative analysis of intelligent agriculture researches at home and abroad in recent 10 years

相同性：（1）國內外智慧農業的研究均聚焦在物聯網與農業的融合，融合的可能性以及融合的方式是學者研究的重點，“物聯網”“農業”等是共同的關鍵詞。（2）國內外對于智慧農業的研究均是以農村發展為主要目標開展的，且以技術的發展為演進基礎，其中相似的關鍵詞為“精準農業”“大數據”“農村”等。（3）國內外對智慧農業體系發展模式的研究中，各國的具體戰略存在差異，但都非常重視智慧農業相關技術的研發與集成應用，且善于運用政府的宏觀調控和管理服務。這與蔣璐聞、梅燕的研究結論一致［34］。

差異性：（1）新穎性在國際上的智慧農業研究領域更加明顯，其涉及領域多于國內，相比國內，國際方面對于智慧農業的研究更加深入和領先。（2）分析共現關鍵詞可知，農業與互聯網的結合、農業信息化等是國內智慧農業研究的關注點，是基于當下的問題出發；而國際對于智慧農業的研究目標更遠大，更具有前瞻性，其關注智慧農業的體系構建以及智慧農業如何解決氣候變化以及保障糧食安全等問題，從可持續性角度思考智慧農業的發展。國外有學者認為“氣候智慧農業”和“可持續集約化”是解決糧食安全和氣候變化相互關聯的高潛力解決方案［35］，“可持續集約化”（SI）方法和“氣候智慧農業”（CSA）高度互補［36］。（3）國內與農業相關的各種政策對于學者們有較大吸引力，政府所提的政策是其智慧農業研究的出發點；發散性則是國際方面智慧農業的研究特點，生態環境學、食品安全學、氣候學等多個學科都占據一定的研究地位，如何應對氣候變化、保障糧食安全是國際學者主要的研究目的，其認為智慧農業的發展本身就是一種應對氣候變化，保障糧食安全的一個有效措施，氣候智慧農業是聯合國糧食及農業組織最初提出的一個概念，已被提出作為解決糧食安全和氣候變化相互聯系的挑戰的解決方案［37］。

4 討論

4.1 定量研究以及交叉學科研究將成為智慧農業的研究方向

目前關于智慧農業的定義還不統一，因為智慧農業的定義會隨著時代的發展、科技的進步，而不斷豐富，所以在未來的研究中應該加強國家之間以及學者之間的合作交流，通過交叉學科的優勢，使得智慧農業能夠得到更加權威且具有時代特征的定義。目前，關于智慧農業的研究大多以定性研究為主，導致智慧農業的相關量化指標和評價體系較為粗放，不夠嚴謹。因此，未來學者更加關注構建較為科學的智慧農業指標體系，在建立科學指標體系的基礎上開展智慧農業的量化研究，能夠更加準確地分析智慧農業的現狀、問題、趨勢。此外，在未來的研究中應該通過大量的測量與驗證，努力構建自主可控的第三代農機創新體系，以此促進智慧農業的發展［38］。此外，應重視交叉學科研究，建立重點攻關領域定期發布機制，以及與之相適應的人才培養、產學研轉化機制，形成以知識和價值為核心的科研上下游鏈條，以此促進我國現代農業從機械化電氣化到數字化智能化的跨越和智慧農業這一領域中國學術話語體系的構建［39］。

4.2 新技術與智慧農業的深度融合將成為未來智慧農業的研究熱點

“智慧農業”是一個是通過各領域的子系統組成的龐大的系統，如設施農業、智能設施農業、大數據農業等子系統［40］。智慧農業的實現離不開各領域的深度融合與協作。物聯網（IoT）的出現顯示了農業領域創新研究的新方向，為此，政府需要建立農業物聯網產業化體系，提高技術的普及率，促進科技成果轉化［41-42］。在今后的智慧農業的研究領域中，像5G 這類新技術與智慧農業的聯系將更加密切。根據上文關于智慧農業領域的關鍵詞突現分析可知，關于智慧農業的研究熱點是隨著技術的更新換代而變化的。近年來，隨著5G 技術的推廣與應用，“5G+農業”是智慧農業的一種新形勢，現在許多學者開始開展5G與智慧農業相結合的研究，認為5G 通信高帶寬的特點，能帶來低能耗、快速傳輸等優點［43］。5G 的推廣和應用，為智慧農業模式的創新提供了新的選擇，為現代農業的發展提供了新的方案。綜上所述，以5G 為代表的新技術與農業的結合將成為未來智慧農業領域研究的熱點。

4.3 國內外相關研究更廣泛的合作是智慧農業研究的大勢所趨

中國的智慧農業研究將更注重可持續發展。國外學者對智慧農業的研究眼光更加長遠，對比而言，中國學者對智慧農業的研究更立足于當下。中國學者關注智慧農業“何以可能”的問題，關注技術的迭代所賦予農業的新模式、新方法，而外國學者更注重智慧農業“何以可為”的問題，關注智慧農業的體系構建，以及智慧農業如何抵御自然災害方面。在未來，中國對于智慧農業的研究應該更加注重智慧農業的可持續性，其中包括如何構建智慧農業體系，打造“數字鄉村”，進而如何利用“數字鄉村”戰略挖掘農業發展潛能，強化農業科技創新，賦能農業要素市場，優化政策評估機制［44］。以及建立一種多元主體共同參與的網絡機制，資源共享，利益分享，共同推動智慧農業發展［45］。

5 結論

本研究基于CiteSpace 分析軟件，對CNKI 和Web of Science 數據庫中與智慧農業相關的有影響力的期刊文獻進行計量分析和可視化分析。主要以研究現狀、熱點、趨勢等方面作為研究視角，對智慧農業領域里有代表性的文獻進行計量分析，得出以下結論：（1）從時間序列來看近年來國內有關智慧農業研究的發文量呈增長趨勢，國內外學者對于智慧農業的研究均處于持續增長趨勢，但國內外智慧農業領域的研究學者彼此之間的合作較少，國內智慧農業科研水平較高的機構間合作較少，且學術界對于智慧農業的定義缺乏統一性。（2）國內外對智慧農業的研究存在一定程度的主次差異，國外更注重各學科融合，更關注智慧農業在應對氣候變化的作用以及智慧農業體系構建；而國內研究多從政策的視角出發，關注智慧農業的應用與普及，且帶有一定的政策傾向。（3）定量研究以及交叉學科研究將成為智慧農業未來的研究方向，國內外學者及機構在智慧農業領域更廣泛合作是智慧農業研究的大勢所趨，以5G 為代表的新技術與智慧農業的深度融合將成為未來智慧農業研究的熱點。