農業信息技術應用現狀及發展趨勢

閆 雪， 羅 斌， 王 成*

(1.北京農學院， 北京 102206； 2.北京農業信息技術研究中心， 北京 100097)

0 引言

農業信息技術是現代農業發展的重要標志。應用信息技術，不僅可以提高農業生產效率和水平，提高作物產量與品質，還可以推動生產方式向規模化、標準化、精細化方向發展，為我國農業生產技術水平的進步與發展提供技術支撐，在整個農業生產和農業科學研究中起到推動全局的作用。我國高度重視農業信息化的發展，初步構建了農業信息網絡體系，加強了基礎設施建設，發展趨勢整體向好[1]。但與一些發達國家相比，仍有較大的差距。李澤龍[2]建議，我國農業信息技術的應用與國情相結合，強化基礎硬件設施建設，并增加教育投資，建立全面信息傳播渠道。趙春江等[3]建議，建立以“信息感知、定量決策、智能控制、精準投入、個性服務”為特征的農業智能生產技術體系、農業知識智能服務體系和智能農業產業體系。農業經濟發展離不開農業信息技術輔助，信息技術的運用將會給現代農業的發展帶來更大的潛力和空間，能為我國三農事業發展帶來更多的機遇，開辟出農業發展的新天地。為我國未來農業信息技術發展的可行性及方向提供參考，對美國、法國、德國、日本和韓國農業信息技術發展現狀，及我國在3S技術、農業專家系統、農業自動化技術、農業數據庫技術等方面的發展現狀進行總結，結合我國目前信息技術發展方向和農業的發展需求，提出人工智能、大數據分析、深度強化學習及區塊鏈技術等將成為我國現代農業信息技術的未來發展趨勢。

1 國外發達國家農業信息技術發展現狀

1.1 美國

美國的現代農業模式主要體現在機械化和自動化技術的應用。從20世紀70年代初開始，美國建立農業科技信息數據庫，廣泛應用于作物生產管理、病蟲害診斷和預測、農業資源保護等[4]。70年代末，美國開始研究農業專家系統，90年代中期，美國發展農村網絡基礎設施。美國最早在《農業法》中提出保護農業技術信息服務主體利益的內容，且《2014年農業法案》最新修訂版對現代農業推廣、農產品推廣等信息化項目做了重新修正。目前，主要技術創新集中在室內垂直農業、自動化技術、畜牧信息化技術、現代溫室、精準農業、人工智能以及區塊鏈等領域。在農場中常用的主要技術有自動化收割、自動拖拉機、播種除草機器人和無人機作業[5]。在養殖場，將單獨的可穿戴傳感器放在牛身上，追蹤日常活動和監控健康。以城市為中心，建立大規模溫室。區塊鏈可用于解決當前食品系統中全流程追溯的問題[6]。CROP X公司提供農業智能化灌溉方案，該方案自動測量田間土壤溫度和濕度，根據實地情況系統自動進行灌溉，農民還可以在手機、電腦上實時查看土壤及灌溉情況。SEMIOS公司研發了一種自動驅蟲的設備。在田間安裝全天候檢測設備，實時監控田間害蟲密度，當害蟲密度超過設定的警戒線時，會自動噴灑信息素來干擾害蟲的交配，從而達到控制蟲害的效果，并且這種信息素只針對于害蟲，農作物和其他有益昆蟲不會受到任何影響[7]。

1.2 法國

目前，法國是歐盟的第一大農業國，其農業信息技術應用比較先進和成熟，能夠實時收集、發布處理農業相關信息，具有及時、高效的特點。農業相關信息的采集不僅包含種植業，也同時包括食品生產加工等。目前，法國的政府和農業部門從下到上都有自己獨立的農業信息數據庫、計算機局域網和計算機廣域網，省農業廳還配置電腦和服務器等設備[8]。在專業的技術學校還配備專業的課程和計算機的教學，培養學生和農民通過計算機操作來獲取互聯網上的信息。在較大的農場，已經開始利用計算機和網絡開展電子商務活動。EKYLIBRE是法國第一個農業軟件，無需支付任何費用即可獲得軟件所采集的相關農業信息。

1.3 德國

20世紀80-90年代，德國的電子計算機及數據處理技術得到應用，并初步建立了農業信息數據庫[9]。據歐洲農業信息技術聯盟(EFITA)統計，至2013年，德國18萬農戶中大約90%使用了計算機[10]。在德國的農業科研中，計算機自動控制系統已得到廣泛應用，如應用計算機監測并自動調控影響作物生長的溫度、濕度及二氧化碳濃度等主要因素，并將相關數據保存并發送到系統數據庫，作為歷史數據存檔。德國是較早提出精準農業的國家之一，通過綜合利用大數據和云技術，已建成不少先進的精準農業系統，如先進農業系統、田地之星及綠色之星等。目前，德國已將3S技術廣泛應用于農業生產資源使用和自然災害預測，如在大型農業機械上安裝GPS系統，根據不同區域和地塊的實際情況，準確地使用各種肥料和農藥。在畜牧和養殖業方面，德國的農場主給自己飼養的各種動物系上電子識別牌，投放飼料時可根據動物自身健康狀況進行精準投喂[9]。

1.4 日本

日本的農業信息化技術是伴隨第二次世界大戰后日本經濟復蘇發展起來的，大體經歷了4個階段，第1階段是20世紀50年代，日本農林水產省開始農業有線廣播信息的放送，這是日本農業信息的開端；第2階段是20世紀70年代，日本政府決定按照本國資源和生態情況，推進農業信息化帶動綠色化發展；第3階段是20世紀90年代，隨著信息技術快速發展，農民可以通過電腦、電話、手機等信息終端來及時處理各種農業信息[10]；第4階段，即現階段。2014年，全日本大約有50%以上農戶使用農業物聯網技術，大幅提高農產品生產和流通效率。時至2020年，其農業物聯網達到580億日元規模，農業云端計算技術應用占農業市場的75%，農業機器人也得到了廣泛普及和應用[10]。

1.5 韓國

韓國發展城市農業，即在城市范圍內利用土地、建筑物等空間進行農作物的種植和栽培。位于韓國首都圈的京畿道農業技術院研發的新型植物工廠化生產模式(芽苗菜)，日產量達8 t[11]。長期以來，韓國政府十分重視和推廣農業信息技術，并開設各種信息技術培訓班，利用遠程教育的方式指導和推廣韓國農業信息技術。 PARK等[12]對在線學習系統在韓國農村發展管理與農技推廣方面的應用進行分析認為，依托互聯網，可加快農技推廣的效率。韓國構建了生物信息資源管理系統，在這個信息系統的基礎上技術人員可以研究生物科學，還建立了作物育種管理系統、自然環境和經濟環境服務系統，主要采集和收錄氣候信息、農產品的進出口信息等。2018年4月，政府推廣智能農場，預測至2022年，推廣7 000 hm2農場和5 750個谷倉的農場，并建設4個智能農場，集生產、教育和科研功能于一體的高科技融合區，并且有基于AI的語音支持平臺“Palm Voice”和“Cloud Platform”，以幫助在整個種植過程中作出適當的決策。

2 我國農業信息技術發展現狀

2017年7月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，指出要研制農業智能傳感與控制系統、智能農業裝備、農機田間作業自由系統等，為未來信息農業的發展指明了方向[13]。近年來，農業信息技術發展迅猛，如3S技術、農業專家系統、農業自動化技術、農業數據庫等，都得到了快速發展。

2.1 3S技術

3S技術是全球定位技術(GPS)、地理信息系統(GIS)和遙感技術(RS)的統稱。3S技術在現代農業中有著重要作用。遙感不僅可以有效地進行作物生長周期監測與產量估算、土壤水分含量與分布監測、作物長勢及作物病蟲害監測等[14]，還可以有效地輔助管理者決策。地理信息系統可以對獲取的作物長勢及病蟲害監測數據實時進行信息分析得出，田間的空間差異性和關聯性，為農業管理提出科學指導。全球定位技術主要應用于農業機械化耕種，即通過在農機上安裝定位系統，實現農田的精準耕作、噴藥、施肥及除草等操作[15]。3S技術通常用于農業生產資源監控、生產過程管理及農產品流通環節等。目前，已有部分園區、農場應用3S技術有效地實時采集農業生產或管理過程的相關數據信息，完成農業生產管理過程所需的簡單數據分析和自動控制。但我國3S技術缺少直接面向農業生產的國產化、規模化的硬件產品。以農用GIS為例，國內市場上目前只有少數幾款支持農業GIS的軟件產品，但相比國外的產品功能較少，無法完全滿足農民需求。3S技術還存在巨大的發展空間，可通過行業或協會的形式有目的有計劃地推動3S技術的發展。

2.2 農業專家系統

20世紀80年代初，我國開始研究農業專家系統(又稱農業智能系統)。這是一項計算機農業軟件系統，通過運用信息標記、梳理及知識獲取等技術，總結專家的經驗、實驗數據及數據模型，為農戶答疑解惑[16]。國家863計劃大力支持了農業信息技術的相關研究與開發，有關企業和部門也安排了農業專家系統的研究。國內專家學者研制出水稻[17]、馬鈴薯[18]、天麻[19]、梨[20]及烤煙[21]等農業專家系統。此外，還構建了生菜[22]、小麥[23]、玉米[24]、黃瓜[25]及青稞[26]等生長模型。近幾年，我國農業專家系統更是蓬勃發展，但由于專家系統不具有學習功能，因而存在系統不能處理未錄入的問題，且國內自主研發的農業系統開發工具相較國外還不夠成熟，商品化水平較低。

2.3 農業自動化技術

隨著我國農業科學技術的不斷發展，部分地區自發將自動化技術運用于無土栽培、滴水灌溉、農業收割等農業生產中，有效解放了勞動力，提高了農業生產效率和經濟收益。但很多地區仍保持傳統的耕作模式，農民對相關自動化技術的認識不足。應適當加大自動化技術的科普力度與硬件支撐，在一些農村地區打造自動化技術示范點，為更多的農民提供相關教學服務。

2.4 農業數據庫

目前，我國已經建立了100余個不同技術類型的農業科技文獻數據庫，其中不乏有許多具有代表性的農業數據庫，如中國農業科技文獻數據庫，該文獻數據庫主要是由中國農業科學院研制和開發的，是國內規模和數據信息量最大的一個綜合型農業科技文獻數據庫。此外，我國還引進了世界三大類型農業科技文獻數據庫，分別是國際應用生物科學中心文摘(CABI)的“農業和自然資源數據庫”CAB ABSTRACTS、AGRIS協調中心和聯合國糧農組織(FAO)的“國際農業科技情報系統”AGRIS、美國農業圖書館(NAL)的“農業聯機檢索數據庫”AGRICOLA，為我國農業行業信息獲取與分析提供了更多渠道和資源。

3 我國農業信息技術未來發展趨勢

隨著現代信息技術的快速發展，一些新的信息技術，如人工智能、大數據分析、深度強化學習和區塊鏈技術等，逐步在現代農業領域普及和應用，必將為我國現代農業的發展帶來革命性的技術創新，也將成為我國智慧農業的重要發展方向。

3.1 人工智能

智能化農業技術可以通過設計建立智慧農業物聯網云平臺[27]、智慧農業無線網絡監控系統[28]、新型農業大棚智能系統[29]、溫室智能系統[30]和無人農場[31]等，根據規模進行定量灌溉、施肥和噴灑農藥等，可有效降低生產成本及資源浪費率。在未來農業生產過程中，基于人工智能系統的農業設備將大范圍應用，滲透到農業生產的各個環節，進一步緩解農業生產者負荷，降低農業生產過程中的勞動力需求量。

3.2 大數據分析

農業大數據的應用將貫穿整個產業鏈，涉及作物生長環境監測、作物育種、病蟲害防治等多個方面，實現產品流通數據的跟蹤，做到農產品質量可追溯。應用大數據分析技術，可以幫助人類從與農業生產過程密切相關的屬性數據和空間數據中找出隱藏的規律，按照規律制定正確的精準農業策略，并進行精準預測和輔助決策，達到使農業生產持續、高效和協調發展的目的[32]。

3.3 深度強化學習

深度強化學習是將實現深度學習的感知能力和強化學習的決策能力相結合，優勢互補，為復雜的感知決策問題提供高效解決方案的人工智能方法[33]。深度強化學習目前成功應用于自動駕駛等領域，如Al-phaGo、Alpha Gozero及Atari Game[34]。目前，基于深度學習的應用較多，主要集中在植物形態學、病態學和生長環境信息學等方面的檢測、分析與預測，在動物的分類、識別和檢測中也開始應用，由于其應用場景更為復雜，增加了信息獲取和識別的難度。而深度強化學習在農業領域的應用還相對較少，其應用場景和研究對象還有待進一步擴展方向。

3.4 區塊鏈技術

自2016年工信部發表《中國區塊鏈技術和應用發展白皮書(2016)》以來，區塊鏈技術以其高效迅速快捷的優勢，在諸多產業里得到了快速發展和應用，作為我國第一產業的農業也不例外[35]。目前，區塊鏈技術已初步應用到農業物聯網、農產品質量安全追溯等領域，并取得了一定成效。隨著技術的不斷發展，區塊鏈技術具有的去中心化、不可篡改及分散記賬等特性將提高未來農業發展的可靠性和實用性，如果將區塊鏈技術和現代農業發展模式相結合，將會極大推進我國智慧農業發展進程。

4 結語

農業信息技術是發展我國現代農業生產和科技的基礎和先導，起到了推動全局的重要作用。計算機信息技術改善了我國的種植業、養殖業、林業生產經營和管理方式，提升了我國農業產業化的水平。但我國產業化水平相對落后，需要大力完善農業信息化的基礎設施，擴大綜合信息服務的覆蓋率，加快研發農業信息技術相關產品。總之，以提高農業勞動生產率、土地產出率和資源利用率為目標，應用各項農業信息化產品和數據分析技術，加強人工智能與農業領域的融合發展，建立智能化植物工廠、智能農場、智能牧場和智能果園等，將成為我國未來農業信息技術發展的方向。