理论进展篇

第一章 面向需求协同推进我国智慧农业发展

我国作为农业大国，农业生产形式已由粗放型向集约型转变，生产结构不断调整升级，生产水平也在不断进步；但仍存在生产规模较小，生态环境恶化，劳动力老龄化严重，劳动生产率、农业生产效率以及资源利用率较低等问题，发展生产集约、产出高效、环境友好、产品安全的现代农业道路是解决这些问题的根本途径。要实现集约高效，发展智慧农业是有效途径和重要方向。针对目前我国农业发展现状，党的十九大提出了“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”的战略部署，在这四化中，农业现代化是短腿，而农业信息化是农业现代化的最终目标，智慧农业是农业信息化的高级阶段，农业现代化对智慧农业提出了更高要求。同时，《中共中央 国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中指出，要积极推进我国农机装备转型升级，优化从业者结构，大力发展数字农业，建设智慧农业工程。无论是从我国国情还是政策导向来看，智慧农业发展已是大势所趋。

第一节 智慧农业的基本内涵与特征

智慧农业是移动互联网、物联网、大数据、云计算、空间信息技术与智能装备等现代化技术手段与现代农业融合的产物，是信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链的“生态融合”和“基因重组”，是信息技术、农业技术与装备技术对区域农业资源、生产、市场的重新优化配置，是现代农业发展的一种新业态。在传统农业模式无法突破目前的发展瓶颈时，信息技术凭借自身科学、客观、先进、高效的特点，为农业发展带来了新的机遇和挑战。利用互联网技术的应用模式和思维结构，从生产、经营、销售多个环节全面改进、发展传统农业的运行模型和产业结构，最终发展成智慧农业。智慧农业的主要特征表现在以下几个方面。

1.农业生产要素数字化、在线化

利用先进传感技术、智能处理及远程控制等物联网技术，感知养殖环境、装备及种养殖对象信息，基于可靠的数据传输和智能处理技术，通过远程控制技术指导农业设备工作，实现农业生产全过程精准控制和自动化作业，大大提高农产品质量和效率，节省人力劳动和成本，减少资源浪费。

2.农业决策大数据化、智能化

基于生产过程的海量数据，充分利用大数据技术和人工智能技术，对数据进行加工整理形成专家知识库。当需要做出决策判断时，系统与历史数据进行调用、对比，产生最优化决策。基于大数据与人工智能技术结合的农业决策，保障农业生产全过程决策大数据化和智能化，提高智慧农业的智慧水准，使农业生产更加科学化。

3.全天候服务个性化、针对化

通过建设农业云计算平台和区域化模块使农业系统具备自主运算能力，可以在短时间内对数万组数据进行处理，大大提高了农业系统的运算速度，可快速得到反馈结果。智慧农业系统可以全天候在线服务，很大程度上提高了智慧农业系统的实用性和针对性。

4.农业管理信用化、安全化

农业生产中食品安全溯源和大数据是十分重要的信息，将信息集中到云管理系统或者服务器中，对数据安全、快速存储等存在严重威胁。区块链作为去中心化技术可以解决这类问题，基于其“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征，奠定了坚实的“信任”基础，使农业管理信用化、安全化。

5.全区域智慧化、泛在化

智慧农业包括智慧生产、智慧经营、智慧管理、智慧服务，是在全过程、全区域都使用信息化技术手段代替人力劳动，以科学、智能化的方式进行农业生产经营，摆脱传统农业生产的弊端，提高农业生产率和品质，节省人力和资源成本。

第二节 智慧农业建设内容

一、建立以信息技术为支撑的农业生产体系

开展高效的农业环境信息感知、传输、监测和控制系统建设，实现设施园艺数字化、精准化和自动化生产；创建以农情监测、高效管理和自动收获为一体的自动生产模式，提高种植业生产全过程的智慧监测和管理，提升农业生产的数字化、信息化建设水平，实现农作物的高效生产；利用3S技术、5G技术和物联网等信息技术实现果园的智能化和规模化生产；积极推进全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感系统、射频识别（RFID）、人工智能（AI）、大数据、云计算等信息技术在智慧农业生产中的应用，提高农业装备的现代化和智能化。推进畜禽与水产养殖产业的智能化养殖建设，推动养殖环境实时监测、精准投喂和智能管理等专业信息化设备的投入与使用，实现养殖环境的科学管理、智慧控制和精准运行。开展畜禽水产养殖基地个体生长特征的自动化监测，建立养殖对象的生理信息自动化监测平台，实现对动物生长状态监测、疾病预防与诊断。

二、建立智慧流通体系

将农产品的种植、管理、收获、加工和销售等流程与人工智能、物联网等信息技术相结合，在生产环节对农业生产对象及生产环境实时监测，及时调整农业作业流程，合理使用生产资源，降低生产成本，提高农产品质量；在农产品流通环节将电子商务与冷链运输相结合，完善冷链设施，创新物联网技术，推进冷链运输在农业流通环境的应用。引入物联网标识技术实现对农产品生命周期档案的建立，科学整合和利用农产品追溯数据，制定合理的销售方案；推进农产品质量安全追溯管理平台的建设，实现农产品信息的在线化、可视化管理；完善农产品质量安全监督、管理、预警体系，制定相应的农产品质量安全审核制度，切实保障农产品质量安全。推广物联网技术在农户中的使用，开展电子商务技术培训，探索电子商务试点的建立；协调相关部门建立完善的农产品物流、仓储、金融体系，利用信息技术推进农产品流通系统的进一步发展。

三、构建智慧管理与服务体系

基于传感器、大数据、物联网、云计算等信息技术，加强对种植业、畜牧业和农业装备制造业的监测和调度，推进农业数字化、智能化和集约化生产；加快建设农产品质量安全信用体系，建立健全农业生产规范化管理，提高政府主管部门在生产决策、指挥调度、资源优化配置和信息反馈等方面的监管力度，实现农业管理的高效和透明。强化互联网平台在农产品生产、流通中的重要作用，促进传统农业服务模式由公益服务向市场化、多元服务转变，使农民通过互联网掌握农业生产、销售等相关数据，从而有利于农民结合实际情况决策农业生产的重点。以互联网为驱动，积极推进信息进村入户工程，加快农村信息化普及速度，使农民便捷灵活的掌握农业生产信息化服务。

第三节 智慧农业发展的基本路径

一、大力加强农业生产集约化、组织化，大力推进装备化、设施化

农业生产集约化、组织化、装备化、设施化是提升农村生产力、促进农业发展多元化的重要基础，是智慧农业发展的初级阶段。农业生产装备化是基于传统农业发展起来的，是指利用各种配套设备和动力设备装备农业，使用现代农业机械取代人力和畜力作业进入机械化主导的农业生产阶段。农业生产装备化促进生产力的极大发展，提高劳动生产率，显著降低劳动强度和生产成本，推动农业生产逐步向依靠农业机械等技术进步的集约型生产模式转变。

二、大力加强农业装备的数字化改造，推进农业装备数字化

计算机及网络技术的出现，促进了农业装备数字化的发展。农业装备数字化是指在传统农业机械装备基础上引入信息技术，形成具有自动控制功能的各类农业机械装备。农业装备数字化为精准作业打下基础，为农业自动化生产提供了有力保障，有利于节约生产资料、实现土地利用率最大化。农业装备数字化是改变传统农业机械生产方式、提高农业生产竞争力的重要手段，是实现智慧农业生产高度精准化、自动化的基础。

三、大力加强农业物联网发展，推进农业装备网联化、在线化

农业装备网联化是指运用物联网技术实现农业全程智慧生产、收获的典型应用，是指通过运用各类视觉采集终端、无线传感器、RFID等感知设备，获取农业生产过程中的现场信息，并按照约定的协议，实现农业产前、产中、产后等相关信息的可靠通信和传输，将传统的农机装备升级为具备计算、通信、控制能力的新型智能装备。实现农业装备和互联网相互关联，最终形成可定位识别、监控跟踪以及智慧管理的巨大智能化网络，这也是进行精准作业的前提。

四、加快农业大数据和人工智能发展，推进农业决策大数据化、智能化

决策大数据化、智能化是智慧农业发展的高级阶段，是指采用人工智能、大数据、物联网、5G等信息技术，获取并分析农业生产中的海量数据，由云管控平台自主计划和决策，并由装备自主完成农业生产全过程，实现以机器为核心、数据为驱动的一种新型农业智能化生产模式，这也是智慧农业的终极形态。

五、大力发展农业装备智能化和农业机器人，推进作业精准化、自动化

作业精准化是我国智慧农业发展的必由之路，是指利用3S技术、物联网、智能装备、机器人等现代化技术手段，实现对农业生产过程的精准控制，并对动植物生长状况进行精准监测。再结合人工智能、大数据和云计算等信息技术，实现精准定位、精准施肥、精准变量投喂、精准喷药、精准播种、精准收获。农业生产作业的精准化提高了作业效率、作业质量和农作物产量，是智慧农业发展的必经之路。

第四节 智慧农业的误区与壁垒

信息技术的快速发展为智慧农业的持续创新奠定了坚实的技术基础，也迎来了非常好的发展时机。但是，我们必须认识到从理论向实践转化过程中需要避免的误区。首先要避免为了智慧农业而搞形象工程。各方面应冷静思考、潜心探索、务实推进，切实利用新技术化解行业痛点。其次要清楚认识理论向实践转化过程中系统性、长期性和复杂性的特征，科学谋划，分步推进，切忌好高骛远，避免冒进和激进。智慧农业建设是一个循序渐进、动态变化、长期发展的过程，不能一气呵成，需要由坚实的顶层设计出发，分阶段推进实施，只有在政府规划引导下，智慧农业才能沿着正确的方向快速发展。

由于我国智慧农业发展起步较晚，整体上仍然处于初级阶段，存在一系列的问题和不足。从当前的发展形势来看，在物联网相关技术的开发运用方面时间较短，在生产、加工、流通和消费各环节涉及的网络技术还不成熟，仍然存在许多瓶颈需要攻克。尽管我国已在农业相关基础研究领域获得大量的研究成果，但在现代化农业生物技术，如基因组学，农业前沿智能技术，如人工智能、大数据，农业低碳循环技术，如新材料、新能源等方面尚存不足。除此之外，由于我国物联网技术在农业生产中的应用规模较小且模式复杂，导致大型IT企业参与度不高，所以在智慧农业发展中亟须大型传感器运营商和制造商的加入及技术支持。同时，智慧农业标准尚缺，无法满足农业标准化生产对资源的需求，科研工作无法获取全面、广泛的农业信息，这也是制约智慧农业进一步发展的主要原因。

第五节 智慧农业推进建议

一、加大技术研发力度

政府部门应在全国层面设立智慧农业发展专项资金，将智慧农业建设和发展经费纳入财政资金预算，明确资金使用时各区县等财政配套比例，发挥智慧农业专项资金的放大和引导作用。各地应从实际出发，争取资金支持，加大智慧农业相关新型技术研发力度，攻克传感器、动植物生长模型、机器人等“卡脖子”技术，确保智慧农业建设进度全国协调一致。

二、鼓励大型工业企业介入

政府部门应鼓励互联网、通信、物流等巨头企业加快融入智慧农业建设。充分利用这些企业的资源和对农业的理解，将互联网工具渗透农业生产全过程，激活农业内生产力，带动智慧农业快速发展。

三、加大大规模试验示范

智慧农业发展过程中融入了各种先进的高新技术，具有投入大、基础薄弱，但公益性强、受益面广等特点。在当前智慧农业效益不明显、农民收入不高、市场信息化运作欠佳的情况下，公益行业的加入将促进智慧农业的发展。因此，建议国家相关部门基于我国农业现代化发展需求，基于“发展需要、技术可靠、示范性好”的原则，实施一批具有深远影响的智慧农业示范工程，加快推进国家级重点智慧农业示范基地建设，促使智慧农业跨领域交叉快速发展。

四、创新产学研用体系

针对我国智慧农业发展需求，政府应加强科研高校、科研机构在智慧农业科研方面的投入力度，制定相关学科及培训机构，健全产学研用培养体系，开展农业人才、新型职业农民、农业经纪人等农业从业者科普、教育、培训工作，加快培养大量的复合型人才。

五、鼓励市场化机制与模式探索

政府部门应针对智慧农业的市场发展需求及方向进行宏观指导，以国家政策带动农业高效益发展，建立政府部门支持、科学技术支撑、企业参与运营的运行机制。借助人工智能、大数据、云计算以及物联网等信息技术，打破智慧农业市场发展的时间和空间限制，鼓励开辟农业新市场，实现智慧农业市场多元化发展。