智能农业技术的创新：AI技术助力农业革命

AI技术助力农业革命

随着科技的迅猛发展，智能农业技术逐渐成为农业生产中的重要组成部分。人工智能（AI）技术作为当今最具潜力和创新性的技术之一，正在为农业领域带来革命性的变革。本文将就智能农业技术的创新以及AI技术如何助力农业革命展开详细分析。

智能农业技术的创新体现在多个方面。传统的农业生产模式往往依赖于人力劳动和经验积累，效率低下且容易受到自然灾害等因素的影响。而随着智能农业技术的引入，农业生产变得更加智能化、数字化和精准化。例如，智能农业设备可以通过传感器和监控系统实现对作物生长环境的精准监测，帮助农民更好地掌握作物生长情况，提前预防病虫害的发生。智能农业技术还可以通过大数据分析、机器学习等手段，为农民提供农业生产的决策支持，提高生产效率和产量。

AI技术在农业领域的应用为农业革命提供了新的动力。人工智能作为一种模拟人类智能思维过程的技术，具有快速、精准、自动化等特点，在农业生产中展现出巨大的潜力。例如，AI技术可以通过图像识别技术帮助农民识别作物病害，快速确定防治措施，减少病害带来的损失。同时，AI技术还可以利用大数据分析，为农业生产提供精准的天气预测、土壤信息、市场需求等信息，帮助农民科学决策，提高种植效率和质量。

AI技术为农业生产带来的革命性变革还体现在智能农业设备的应用上。随着智能农业设备的普及和使用，农田管理、种植作业等环节变得更加自动化、智能化。例如，智能种植机器人可以根据作物种植密度和生长情况自动调整种植深度和间距，提高种植的精准度和效率。同时，智能无人机可以通过飞行探测技术对农田进行全面监测，及时发现隐患，实现精准施肥、灌溉等操作，提高农作物的产量和质量。

智能农业技术的创新和AI技术的应用为农业生产带来了革命性的变革。智能化、数字化和精准化的农业生产模式将成为未来农业发展的主流趋势，为提高农业生产效率、保障粮食安全、实现农田可持续发展提供强大的技术支持。

“智慧农业”——农业发展的新时代

随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息科技与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。

在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以智慧农业为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了农业数字经济发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。

2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”

智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高科技对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。

近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链等智慧农业关键技术的创新发展。

2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。

2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业4.0（Farming4.0）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。

2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能科技的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。

根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到9.7%。

目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。

我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。

我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。

2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。

近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高科技企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。

2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。

目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。

比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。

其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。

随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期

当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入历史关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。

参考资料

网络百科——智慧农业

《中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望》

《农业经济2021/10—— 我国智慧农业的发展困境与战略对策》

《现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析》

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人工智能在农业领域的应用

人工智能在农业领域的应用如下：

1、提高农作物的产品与质量。

AI可以采集农作物的的环境数据，比如空气湿度、温度、土壤质量，根部的水分含量等，并将数据上传大数据平台进行人工智能分析，并基于分析结果，调整农作物生长需要的环境参数，控制施肥，浇水的频度等。

并可以积累历年的数据，通过AI去学习农作物需要的最优的生产环境，从而提高农作物的产量与质量。另外通过分析植物的叶子的形状等，可以发现植物的健康状态，从而可以采取措施，减少病虫危害。

2、可以提高牲畜的产量与质量。

比如可以监控动物的运动时间，食物中的营养成分等，通过大数据以及AI学习，找到最有利于动物生长的营养与运动量，从而提高牲畜的肉质与营养成分。

基于AI技术，可以采集动物的健康参数，如呼吸频度，运动快慢，饮食等信息，发现动物生病的情况，从而可以减少损失。

3、农业设备能力增强。

比如基于AI技术，可以生产除草的机器，喷洒农药的机器，自动收割机，自动采摘机，挤奶器、等，在传统机器的基础上，融合了AI能力的农业机械设备，将极大地提高效率，减少人力资源，降低生产成本。

人工智能在农业领域崛起，智能农业正在形成

前言：农业既是人类所从事的最古老行业，也是人类文明的基础。工业革命之后，由于机械在农业领域的应用，使得收获的粮食大大增加。但是，较高的生产成本、农业生态环境遭到破坏、农作物病虫害等问题，仍然是制约农业发展的瓶颈。要解决以上问题，根本出路在于依靠科技发展，人工智能就是解决的方法之一。

根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，尽管人口较目前只增长25%，但是由于人类生活水平的提高以及膳食结构的改善，对粮食需求量将增长70%。与此同时，全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的环境破坏等问题。如何在有限的耕地增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能作为解决方式之一，展示出了其强大的实力。

人工智能在农业种植中将发挥哪些作用？

1、种子检测

种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。

2、智能种植

在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担，大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化。

3、作物监控

在农业生产的很多方面，大部分的工作是通过对农作物外观的判断进行的，例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等等。在过去，这些工作是通过人的肉眼去观察，但是这存在两个问题：1、农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的;2、由于没有专业人士及时到现场诊断，可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术的支持，通过机器人视觉技术，模拟人类的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。

4、土壤灌溉

人工神经网络具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水，又能保证农作物良好的生长环境。

人工智能技术在农业领域面临的困难与挑战

不过，虽然人工智能技术已经开始应用于农业领域，但是与其在金融、医疗、交通等领域上的成功应用相比，人工智能在农业上的运用略显初级，大多农场、农业设备制造商还没有深入推进人工智能的引入。原因包括：1、农业领域的数据获取比其他行业要难;2、农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难;3、缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。

政策支持破解人工智能农业困局

2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，加快推进产业智能化升级。在智能农业方面，要研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善的天、空、地一体化的智能农业信息遥感监测网络及农业大数据智能决策分析系统。除去国家层面的政策之外，各地政府也开始密集出台相关政策，以解决人工智能技术在农业领域的应用中面临的实际问题。

2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才的培养力度。截至2017年12月，国内共有七十余所高校围绕人工智能领域设置86个二级学科或交叉学科。2018年国内高校首批612个“新工科”研究与实践项目中，已布局建设将近60个人工智能类项目。

写在最后：

随着人工智能技术的不断发展，其在农业领域的大规模应用将最终实现。相信在不久的将来，人工智能能够更好的为人类服务，改善人类的生活，带来巨大的经济效益。在人工智能的引领下，农业将迈入智能化的崭新时代。

什么是智慧农业

随着新一代信息技术飞速融入传统产业，农业数字化、网络化、智能化逐步成为农业现代化发展的基石。依托云计算、5G、物联网等技术，部署于农业生产现场的各种传感节点和通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等功能。结合当前乡村振兴战略、大规模农村土地流转等契机，为农业生产提供精准化保障、高质量运营水平、智能化决策支撑。

农业 4.0 是以大数据、物联网、AI 等技术为支撑的高度集约、高度智能、高度协同、高度精准、高度生态的现代农业形态，智慧农场可视化解决方案，支持涵盖农场规划、生产、流通等多环节业务，推进农业无人机和自动化装备应用全过程的高效、感知、可控，提升农场精细化管理水平、农机作业质量和效率，构建智能化、无人化、网格化的农业生态系统，加速催生智慧农场的诞生。

运用零代码搭建 3D 轻量化智慧农场，围绕地块总览、播种分析、牛只管理、设备查询四个维度，对地区的全貌、农场、村集体分布以及相应的环境进行多样化的可视化展示和进行数据支持，还可对播种和管理提供实用的参考信息。化“数”为“物”，通过整合农业项目和业务系统数据，实现了合理利用农业资源、降低生产成本、改善生态环境以及提高农作物产品和质量的目标。

农业管理可视化分析图表

数据分析页面则详细的展示了各个农场的农田统计信息、季度播种占比、农机及项目数量。以清晰且详细的数据展示方式，体现各农场的农业状况，为农场管理和决策提供更准确的依据。

智慧农业解决方案以各地块为监控单元，基于自主研发的 HT for Web 可视化图形引擎，依托耕地地力空间地域分布特征与规律，搭建地块界面管控场景。

在地图场景中展示 10 个农场的所属用地类型，分为农田、林地、草地、建筑用地、工业用地、商业用地、住宅用地、公共设施用地、水域、园区，不同用地类型以不同的颜色进行展示。例如，点击页面左侧【各类地块】按钮中的农田按钮后，场景中只展示所有农场的农田情况。可以让用户更直观点选查看，一目了然地看到所有农田的分布位置。

在 2D 数据分析界面实时动态展示 10 个农场的农林草地统计、经营权土地面积、商业用地占比排行、各区域土地证书及面积统计等。用户基于此对各农场进行对比，了解各个农场的经营情况和发展潜力。丰富的图表组件，让数据变得精简，能节省用户大量的搜索时间，实现“一张图”式精准指挥。

卫星数据观测

各类地块和种植的各类型作物在 3D 场景中能叠加展示，用户通过观察地块的颜色和图标，即可清楚看到这块耕地上种植了哪种作物。或滚动鼠标滑轮放大后可以看清种植地块的地块编码。通过卫星数据观测后对地块图层进行颜色叠加分类：

■地温状态：对地面温度阈值展开可视化监测，3D 场景中进行土壤温度的遥感图层叠加，不同温度阶段选用不同颜色标注，地温异常区域一目了然。再配合系统监控预警告警功能，帮助用户及时发现可能存在的问题和风险，并采取相应的措施进行预防和解决。

■微生物活性：通过不同色块清晰辨别各地块微生物活性值变化。微生物活性作为一个关键的指标，其变化反映了土壤的健康状况以及其中微生物的生命力和活跃程度。可视化监控能为其更好地评估土壤的质量和生态系统的健康状况。

■作物发育预估：通过可视化预测农作物的未来发育状态或生长过程中可能出现的变化。有利于用户对农作物针对行的播种，为农业生产质量监控提供科学依据。

■作物分布与收量预测：展示各地块名称与未来产值的预测，帮助用户更直观的知晓垂直农场的产量预测。

卫星数据观测技术的使用正在彻底改变植物科学研究。通过提供基于植物的表型数据，让各类分析被应用于数字孪生场景中，以厘米级的精度测量作物在整个种植季的特征。帮助用户对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，从而更准确地得到植物的成熟速度及周期变化。

各地块监控详情

点击相关地块即可查看种植详情信息，包括农作物的信息时间表、各农场土地营养元素、作物估产信息等指标信息。帮助农牧民加强了解在特定环境下作物行为能力。

畜牧牛只管理

地图场景中展示了特斯牛场、伊拉牛舍、波尔牛栏牧场的三维模型。通过 HT for Web GIS 准确定位各个牧场，点击 3D 面板内对应牧场名称切换至相应位置。

双击相应的牧场，可跳转到该牧场的分析界面，展示的数据信息包括：牛只资料、饲养量排行信息、母牛配对次数、牛只繁殖记录图。动态图表配合 2.5D 组态图对牛群的养殖资料进行汇总和分析。通过数据上云和移动办公，实现对牧场远程可视化、生产透明化、科学管理的需求，有效提高牧场生产效率和生产成绩。

农机设备查询

通过搭载北斗导航定位系统、5G 通信系统、机具状态监测传感技术与农机设备深度融合，实现在地图场景中以经纬度坐标结合 GIS 实时展示各种农机设备（如收获机、拖拉机、喷药机、割晒机、运输车、铲车等）的实时位置。在实时获取作业数据并将其进行模拟分析的同时，还为智慧调度、作业计划制定、班序调整等业务提供智能化决策。

灌溉/施肥/撒药可视化

根据农田中水稻、玉米、南瓜、西红柿等多种农作物的不同生长方式，可选择自动喷洒器灌溉或无人机灌溉形式，针对特定农作物或旱地作物，进行时长和灌溉量的智能设定。

无人机灌溉可为管理者提供大量田间时空变化信息，全程自主飞行，任何地形都能对农田灌溉、施肥、撒药提供精准作业路径。可根据侦测到的土壤墒情、生长阶段、植被指数，自主预测其种植面积、作物长势、产值预估，同时输出化肥与农药的用量数值预设建议，结合水肥一体化技术提高肥料利用率，达到变量施肥精量播撒，提高农作物生长速度及生长质量。实现时间计划型、模型驱动型、环境驱动型等多种智能管理模式。

构建农业资源管理一张图，帮助农牧民更好地理解农场环境和农作物状况。有效解决手工统计数据耗时耗力、不及时不精准等问题，提高工作效率和播种质量。通过此种管理方式，可以预期其将对农业生产方式的转变产生深远影响，推动农业向着更高效、环保和可持续的方向发展。