智慧農業的發展現狀與展望*

黃江鑫 ，胡世洋 ，劉 威 ，胡元闖 ，羅 堅

（賀州學院，廣西 賀州 542899）

0 引言

我國農業經歷了三個發展階段[1]：傳統農業（農業1.0），這是我國農業的最初階段，主要通過人力與簡單的工具進行農業生產活動，生產方式相對落后，生產效率較低；生物-化學農業（農業2.0），這一階段農業生產開始引入化肥、農藥等化學物質，通過提高種植技術和改良品種，減少病蟲害的發生，以此提高農產品的產量和質量；機械化農業（農業3.0），20 世紀中葉以后，我國農業開始實現機械化，引入農機設備，如拖拉機、聯合收割機等，以取代傳統的人力勞動，這一階段農業生產規模擴大，農業生產效率得到提高。近年來，我國農業進入了一個嶄新的發展階段，即智慧農業階段，也被稱為農業4.0。

智慧農業作為一種創新的農業生產方式，通過引入先進的技術和數據分析等手段，不僅可以提高農產品的產量和品質，同時還能減少資源消耗，改善生態環境，促進農村發展，是農業現代化的重要方向之一。近年來，中央一號文件連續強調科技與農業之間的密切關系，極大地助推了智慧農業的發展，如圖1所示，體現了國家對智慧農業發展的重視和支持[2]。中央一號文件的政策導向明確了科技與農業之間密切關系的重要性，推動了智慧農業的發展。政府的支持和政策引領將為智慧農業的推廣提供有力保障，進一步推動我國農業的現代化和可持續發展。

圖1 中央一號文件助力智慧農業發展

1 智慧農業的含義

智慧農業是指利用先進的技術和數據分析手段來提高農業生產效率、減少資源消耗、改善農產品質量的農業生產方式。它是信息技術與現代農業的融合，是通過傳感器、物聯網、大數據、人工智能等技術手段，對農業生產過程中的各種數據進行實時監測和分析，以優化農業生產過程、提高農產品品質和產量、提高農業生產效率、降低資源浪費、減少環境污染、提高農產品安全性的農業生產模式[3-5]。也是精準農業、智能農業、數字農業、農業物聯網等技術的統稱[6]。智慧農業相對于傳統農業更加注重科技的應用、數據的分析、精確農業的實施和自動化的實現，以提升農業生產效率、提高資源利用效率和農產品質量。同時，智慧農業也更加關注可持續發展和環境保護，智慧農業體系結構如圖2 所示，智慧農業基本原理涉及以下幾個方面：

圖2 智慧農業體系結構

1）傳感器和物聯網。通過在農田、溫室、牲畜圈等地安裝傳感器，實時監測土壤濕度、溫度、陽光照射等環境因素以及作物生長情況、動物健康狀況等，并通過物聯網將這些數據傳輸到農業管理系統進行分析。

2）大數據和云計算。通過收集并整合傳感器和其他設備在農業生產活動中產生的各種數據，建立龐大的農業數據庫。并且依靠云計算技術，對這些數據進行分析、處理和存儲，從而提供決策支持和管理指導。

3）人工智能和機器學習。通過應用人工智能和機器學習算法來分析農業數據，挖掘出隱藏的關聯和規律。基于這些分析結果，可以進行智能化的預測、決策優化和自動化管理。

4）遠程監測和自動化控制。通過遠程監控技術，農民可以隨時隨地通過智能手機或電腦對農田、溫室、畜牧場等進行監測和管理。此外，智慧農業還可以通過自動化控制和機器人技術實現農業生產的自動化，減輕農民的勞動負擔。

5）農業互聯網和電子商務。智慧農業可以通過農業互聯網和電子商務平臺實現農產品的信息化、數字化和網絡化銷售，縮短農產品的流通鏈條，提高農產品的市場競爭力。

2 智慧農業的發展

我國在智慧農業領域取得了顯著的進展，智慧農業應用范圍廣泛，涵蓋了傳感器監測和精確農業、無人機農業應用、大數據分析和決策支持系統等。如一些大型農業企業通過農業大數據平臺實現了對種植和養殖環境的實時監測以及對植物生長的精準管理[7-8]。然而，智慧農業在不同國家的實際應用狀況存在一定差異，例如：美國的智慧農業應用包括傳感器監測和精確灌溉、農業無人機植保、大數據分析和決策支持系統等，同時，一些農場還通過農業物聯網系統實現了自動化控制和遠程監測[9]。荷蘭智慧農業應用包括自動化的溫室管理系統、精確的灌溉和施肥系統、氣候控制和自動化收獲裝置，荷蘭智慧農業以其創新性和高效性在國際上享有盛譽[10]。以色列憑借先進的智慧農業技術，包括滴灌技術、遙感監測、光譜分析、土壤濕度監測等[11]，應對水資源緊缺等問題，這些技術使得在干旱地區實現了高效的農業生產。

作為一種現代化的農業生產模式，智慧農業的發展歷程可以大致分為以下幾個階段：

1）起步階段（2000 年以前）。智慧農業的概念在這個階段開始引入，但實際應用還非常有限。該階段主要是以一些先進的技術或創新項目為基礎，進行農業生產過程中的一些智能化嘗試，如智能控制系統、農業無線通信網絡等。

2）技術探索階段（2000 年至2010 年）。隨著信息技術和互聯網的迅速發展，智慧農業開始引入更多的先進技術和概念，如物聯網、云計算、大數據等。在這個階段，農業數據的采集、處理和應用水平得到了顯著提升，一些智能農機的引入也加速了農業生產的自動化進程。

3）發展落地階段（2010 年至2023 年）。智慧農業逐漸從概念階段向實際應用階段轉變。各種智能農業技術被廣泛應用于種植業、畜牧業、漁業等各個領域。智能化的設備和系統開始普及，如智能灌溉系統、精確施肥系統、作物生長監測系統等。同時，智慧農業的推廣也得到了政府和行業的支持，相關政策的出臺也極大地促進了智慧農業的發展與進步。

4）新技術整合階段（未來發展趨勢）。隨著人工智能、機器學習、區塊鏈等新興技術的不斷崛起，智慧農業正朝著更加智能化、高效化、可持續的方向發展。預測分析、決策支持系統以及自動化農機等技術將進一步整合，以提升農業生產效率和產品質量。

總體而言，智慧農業發展歷程表明，農業生產模式正朝著更加智能化、精準化、高效化的方向發展，應利用先進的技術手段提高農業生產的效率和質量，實現農業的可持續發展。

3 智慧農業的優勢

1）提高生產效率。智慧農業通過實時監測和數據分析，可以精確測量土壤濕度、溫度、養分含量等參數以及動植物生長情況，從而幫助農民調整農作物管理措施，提高生產效率和產量。

2）提高資源利用效率。智慧農業可以根據實際需求精確施肥和灌溉，避免浪費和過度使用化肥和水資源。此外，通過合理利用土地、水、化肥等資源，智慧農業能夠提高資源利用效率，減少資源浪費。

3）降低成本。通過智慧農業技術的應用，可以減少人工勞動力成本，如自動化農機的應用和遠程監控技術的使用，極大地減少農民的勞動量，并降低了生產成本。

4）提高農產品質量。智慧農業的精確監測和控制能力可以幫助農民掌握農作物的生長情況和需求，提高農產品質量。此外，通過農產品追溯系統和質量控制措施，智慧農業可以保障食品安全和質量。

5）促進可持續發展。智慧農業注重環境保護和可持續發展。智慧農業對農藥、化肥、水、土壤等資源的使用更加合理和克制，避免對資源的浪費，可以減輕對環境的壓力，減少農業生產對生態系統的破壞。

6）增加農民收入。智慧農業的應用可以提高農產品產量和質量，增加農民的收入。此外，智慧農業還提供了其他機會，如農村電商和觀光農業等，為農民提供多樣化的收入來源。

總體而言，智慧農業通過引入先進的技術和數據分析手段，提高農業生產效率，提升資源利用效率，減少資源的無效使用，降低農業生產成本，提高農產品質量和安全性，促進農村經濟的可持續發展。因此，智慧農業的優勢對于農業現代化和農村發展具有重要意義。

4 智慧農業面臨的挑戰

1）技術挑戰。智慧農業的應用依賴于先進的技術，如物聯網、大數據、人工智能等。然而，這些技術的應用還處于不斷發展的階段，存在技術成熟度不高、安全性和可靠性問題等挑戰。

2）數據管理和隱私保護。智慧農業需要收集、存儲和分析大量的農業數據，但存在數據安全風險與隱私泄露問題，做好數據管理和隱私保護工作是當務之急，為此，需要建立規范的數據管理和安全保護機制。

3）資金投入和成本問題。智慧農業的應用需要大量的資金投入，如傳感器設備、軟件開發、數據分析等方面的投入。對于一些小規模農業生產者來說，這些投資成本可能過高，難以承擔。

4）教育和培訓。智慧農業的應用需要農民具備相應的技術和管理知識。然而，一些農民可能面臨受教育程度低、科技意識薄弱等問題，需要開展培訓和教育工作，提升農民的技術水平和應用能力。

5）市場落地和推廣。智慧農業的市場落地和推廣也是一個挑戰。應用智慧農業技術需要建立適當的農業基礎設施和合作機制，與農業政策和體制進行整合，實現市場化應用。

6）區域差異和適應性。智慧農業的應用在不同地區的可行性和適應性存在差異。地理環境、農業特點、文化習慣等因素會影響智慧農業的實施效果，在推廣應用時需要充分考慮不同地區的差異性。

解決這些挑戰需要政府、農業機構、科研機構和產業界等多方的協作和合作，通過政策支持、技術研發、培訓教育等手段推動智慧農業的發展，并解決實際生產中所面臨的具體問題。

5 智慧農業的未來發展趨勢

1）人工智能（AI）的應用。人工智能在智慧農業中的應用將進一步增強，如農業機器人的智能化、無人駕駛農機的發展、面部識別技術在動物養殖中的應用等。人工智能將通過分析農業數據、實時監測和控制農業生產過程，提供更智能化和精準化的決策支持。

2）區塊鏈技術的運用。區塊鏈技術在智慧農業中的應用將有望促進農產品溯源體系的建設，提高交易過程的透明度。通過建立去中心化的數據存儲和交易平臺，農產品的產地、生產過程、質量信息等可以得到更可信和可追溯的證明。

3）無線通信技術的突破。隨著5G 技術的發展和全球互聯網覆蓋的進一步完善，智慧農業將能夠更好地實現設備之間的遠程監控和通信。無線通信技術的突破將為智慧農業提供更可靠和高效的數據傳輸和聯網能力。

4）傳感器技術的進步。傳感器技術的進步將帶來更多種類、更精確、更便宜的傳感器，從而更好地滿足農業生產的需求。例如，微型傳感器和可穿戴傳感器的發展將提供更多樣化的數據采集方式，更好地實現對農業生產過程的實時監測和分析。

5）大數據和機器學習技術的應用。隨著農業數據的不斷積累和農業機器學習算法的不斷進步，大數據和機器學習技術將更廣泛地應用于智慧農業中。通過對大量農業數據進行分析和挖掘，智慧農業可以提供更準確、個性化的農業管理措施和決策支持。

總體而言，智慧農業未來的發展將繼續推動技術的創新和進步，借助人工智能、區塊鏈、無線通信、傳感器、大數據和機器學習等新興技術，實現農業生產的智能化、自動化和可持續發展。這將提高農業生產效率、資源利用效率和農產品質量，從而進一步促進農業產業的現代化和農村經濟的發展。

6 結語

智慧農業的市場正在逐年擴大，其相關技術水平也在逐步提高，并且由于政策的推動和市場需求的變化，大量農業企業和農民開始采用這些技術，以提高農業生產效率和質量。雖然在智慧農業發展過程中存在一些問題，但是未來的發展前景非常廣闊。智慧農業的發展對提高農業生產效率、減少資源消耗、提升農產品質量、保證糧食安全具有重要意義。它在農業現代化發展中具有廣泛的應用，如蔬菜種植大棚、菌菇種植溫室、藥材花卉種植大棚等溫室環境生產場景，對農業產業的升級和農村經濟的發展都具有重要推動作用。