戴起伟

（江苏省农业科学院老科学技术工作者协会，南京210014）

摘  要：本文探讨了农业智能化的现状与未来展望。农业智能化技术的深度融合，依托计算机与网络技术、物联网传感技术、卫星遥感技术、高速无线通信技术及音视频技术的创新运用，为农业赋予了远程监控、精准预测、智能控制等全新功能。文章强调了农业大数据与知识模型服务技术的重要性，指出农业大数据与专家系统的深度融合，将引领农业决策向智能化、科学化方向发展。此外，农业智能装备与功能设施技术的发展也将为农业生产提供更为便捷高效的支持。展望未来，农业智能化技术将为农业带来前所未有的变革与发展机遇，推动现代农业步入一个更为智能、高效、可持续的新时代。

关键词：农业，农业智能化，数字农业，智慧农业，农业智能装备

Agricultural Intelligence: Current Situation and Future Prospects
Dai Qiwei
(Association of Senior Scientists and Technicians of Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing, 210014)

Abstract: This article discusses the current situation and future prospects of agricultural intelligence. The deep integration of agricultural intelligence technologies, relying on the innovative application of computer and network technologies, Internet of Things sensing technologies, satellite remote sensing technologies, high-speed wireless communication technologies and audio-video technologies, has endowed agriculture with new functions such as remote monitoring, precise prediction and intelligent control. The article emphasizes the importance of agricultural big data and knowledge model service technologies, and points out that the deep integration of agricultural big data and expert systems will lead agricultural decision-making towards intelligence and scientificization. In addition, the development of agricultural intelligent equipment and functional facility technologies will also provide more convenient and efficient support for agricultural production. Looking into the future, agricultural intelligence technologies will bring unprecedented changes and development opportunities to agriculture, promoting modern agriculture into a more intelligent, efficient and sustainable new era.

Key words: Agriculture, Intelligent agriculture, Digital agriculture, Smart agriculture, Intelligent agricultural equipment

党的二十届三中全会高瞻远瞩，明确确立了我国至2035年基本实现现代化的宏伟目标，极大地唤起了全国人民的无限憧憬和热切期盼。在这波澜壮阔的历史进程中，农业现代化占据着至关重要的地位。

伴随信息技术的迅猛发展以及农业设施装备的不断迭代升级，农业智能化技术以前所未有的广度和深度融入现代农业的广阔天地，成为推动农业转型升级、激发乡村振兴新动能的强大动力。展望未来，农业智能化技术作为驱动农业新质生产力发展的核心力量，将引领农业产业迈入一个充满无限可能的崭新时代。在这个新时代，农业生产将更高效、智能且可持续，农业产业链和价值链将得到全面重塑与优化升级，为实现农业强、农村美、农民富的乡村振兴美好愿景筑牢坚实根基。

1农业智能化的深远意义

农业智能化技术的深度融合，依托计算机与网络技术、物联网传感技术、卫星遥感技术、高速无线通信技术及音视频技术的创新运用，为农业赋予了远程监控、精准预测、智能控制等全新功能。这些技术的广泛运用，不仅显著提升了农业生产的精准度和效率，有效降低了生产成本和自然风险，还为农民提供了更为轻松、高效的作业方式。在未来的农业场景中，动力机械与智能机器人将成为农民最为得力的帮手，它们将承担起从整地播种到产品采收的繁重任务，让农民从繁重的体力劳动中解脱出来，享受科技进步带来的轻松与愉悦。

当下，农业智能化技术已全面渗透到农业生产的各个环节。在种植业领域，从种子落地到生长监控，从精准除草、施肥到节水灌溉，智能化技术无所不在。智能机器人、土壤探测仪、病虫害及气候灾害预测预警系统等先进技术与设备的广泛应用，不但提高了劳动生产率、土地产出率和资源利用率，更为农业的可持续发展奠定了坚实基础。

智慧农业作为新一代信息技术与现代农业深度融合的产物，已然展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。在农业发达国家，一人管理数百公顷土地、年产数百吨蔬菜等高效生产模式已成为现实。

展望未来，农业智能化技术的发展将呈现以下趋势：

1.1设备普及与功能优化 

农业数字化、网络化、智能化设备将更为普及且功能更趋完善。这些设备将实现对土壤、大气环境、水资源状况及种植养殖场地的实时动态监测，为农业生产提供更为精准的数据支持和科学决策依据。

1.2智能监管与体系强化 

物联网、二维码、RFID、大数据、区块链等先进技术的应用将进一步完善农产品质量与食品安全过程监管体系。从农田到餐桌的全链条监管将更加严密有效，切实保障人民群众“舌尖上的安全”，让消费者更加安心。

1.3装备设施与人力替代 

机械化+自动化+智能化+无人化信息技术将加快在农业生产中的应用步伐，为农业生产提供更为便捷高效的支持。这将有效缓解农村劳动力短缺及人工难以持续完成的农田操作问题和一些高危作业难题，同时深刻改变农村劳动力结构。

综上所述，农业智能化技术的应用将为农业带来前所未有的变革与发展机遇。我们有充分的理由相信，在数字智能与人工智能的双重赋能下，现代农业将步入一个更为智能、高效、可持续的新时代。这一领域的快速发展与创新值得我们高度关注与期待，并为之付出应有的努力和贡献。

2农业智能化塑造农业现代化 

现代农业的辉煌篇章，正由互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿信息技术的深度融合而绚丽谱写，这不仅标志着农业发展步入新纪元，更是乡村振兴战略不可或缺的推动力量。随着《“十四五”数字经济发展规划》与《数字乡村发展战略纲要》等国家战略的相继出台，智慧农业与数字乡村的建设蓝图得以清晰勾勒，江苏省更是积极响应，通过一系列高瞻远瞩的政策文件，如《关于高质量推进数字乡村建设的实施意见》等，为农业全产业链的数字化转型铺就了坚实道路 ^[1]。

2.1大数据：智慧农业的精准指引  

大数据技术犹如农业领域的“智慧大脑”，贯穿于农业产业的各个环节，从种子、肥料等生产资料的选购服务起始，到生产、加工、物流配送至消费者餐桌，再到废弃物处理的每一个细微之处，为农业生产提供了前所未有的精准决策支撑。省、市、县多级农业农村大数据体系与信息服务平台的构建，不仅优化了政务管理、农技服务、农资供给、农产品追溯等关键环节，还极大地提升了涉农管理的效能和宏观决策的精准度，为农业经济的蓬勃发展注入强劲动力。

2.2智能装备：催生农业新质生产力 

在政府政策的有力推动下，智能化设施装备在农业各领域的广泛应用，引领着一场前所未有的生产变革。智能化监控管理系统的引入，让规模化种植养殖企业实现了生产全过程的精细化管理，显著提升了效率与品质。而农业机器人的研发与应用，更是将智能化推向新的高度，从蔬菜嫁接、花卉移栽到水果采摘，再到作物除草，它们能够实现自动巡检、靶向施药、精密定植、选择剪枝、快速套袋、识别采集、柔性搬运和智能分拣等各种功能性操作 ^[2-6]。它们以精准、高效、智能的作业方式，展现了未来农业的无限可能。

2.3信息科技：引领生产方式深刻变革 

农业生产方式正经历着从传统到现代的华丽蜕变。工厂化生产模式的兴起，如水稻育秧、无土栽培、工厂化养殖等，使农业生产不再受自然环境的束缚。智慧农业技术与装备的广泛应用，如北斗精准导航、无人机植保、智能除草机器人等，不仅极大地减轻了人力负担，还显著提高了生产效率与资源利用率。园艺蔬菜作物的温室工厂化生产、智能化果园的全程无人作业、畜牧业的在线监测与智能管理，以及生鲜农产品智慧冷链物流的全链条覆盖，共同绘就了一幅农业现代化的壮丽画卷。

在智慧农业的浪潮中，北斗精准导航与测控技术巧妙融入拖拉机与插秧机，开创了无人化插秧的新纪元，让千百年来“面朝黄土背朝天”的辛劳场景逐渐成为历史。无人机植保技术的崛起，通过精准规划与高效执行，实现了农药喷洒的智能化，极大地减轻了人力负担，并优化了植保作业的每一个细节，从规划到评估，全程实现自动化处理。

瑞士 EcoRobotix 公司研制的农田除草机器人，凭借其精准的杂草识别与机械手臂除草技术，显著降低了农药使用量达20倍之多，同时节省了30%的农业成本；而爱尔兰 MagGrow 公司的农药喷洒机器人，则利用创新的电磁技术解决了农药漂移难题，将农药使用量减少了65%至75% ^{[7, 8]}。展现了高科技对环境保护的积极贡献。

园艺领域同样迎来了革命性变化，山东寿光的大型现代智能温室园区便是其中的璀璨明珠，10余万平方米的智能化植物工厂，展现了国产技术的强大实力与无限潜力。全程自动化生产与智能化管控，不仅提升了生产效率与作物品质，还带动了经济效益与文旅产业的双重腾飞，使得生产成本大幅降低至每平方米50元。

智能化果园内，机器人已成为不可或缺的劳动力，从采摘到除草、喷药、开沟、施肥乃至巡检，一系列作业均实现了机械化与无人化。美国Abundant Robotics 公司的苹果采摘机器人，其惊人的识别能力与高效的工作速度（每秒一个苹果），以及水果智能化质量分析平台的一小时1万公斤检测能力 ^{[9, 10]}，展示了未来农业的智慧蓝图。

 畜牧业亦不甘落后，动物体温检测技术的即时性，为疫情预警提供了有力支撑；有害气体传感器的应用，有效减少了温室气体排放；视频监控系统则全天候守护着畜禽的健康与安全。巡检、防疫消毒等智能设备的普及，将人们从繁重且有害的作业中解放出来，让畜牧业管理更加科学、高效。

至于生鲜农产品的流通，智慧冷链物流技术已全面覆盖，从肉类到果蔬，全供应链的自动感控与智能监管，确保了产品的鲜美与安全，让每一份食材都能以最佳状态送达消费者手中。

在这一系列变革的背后，是信息科技对农业生产方式的深刻重塑，它让农业变得更加高效、智能、可持续，为农业产业兴旺提供动力支撑。

3农业智能化关键技术展望

展望未来，智慧农业的发展蓝图将深深铭刻于技术进步的轨迹之中，引领我们突破数据获取、处理、应用服务等多项核心技术瓶颈，同时加快装备与集成系统的研发进程，全面推动农业产业技术体系向智能化迈进。在高速网络编织的信息高速公路上，智能化信息技术与农业的深度融合将以前所未有的速度推进，实现信息感知的即时性、数据采集的全面性、分析处理的精准性、智能决策的科学性、精准控制的高效性以及按需服务的个性化。这一融合将彻底革新农业生产方式，实现智能化生产、数字化管理、网络化服务及智慧化流通，为农业注入强大的新质生产力。

3.1基于物联网的信息感知与识别技术 

传感器作为农业智能化的基石与逻辑底层技术，其研发与应用将迈向新的台阶。致力于自主创新，力求开发出低成本、低功耗、高精度、稳定可靠且适应复杂多变农业环境的专用物联网传感器 ^[11]。通过深入探究光学、电化学、电磁学、超声、图像识别等前沿技术，攻克敏感器件、光电转换、微弱信号处理等核心技术难题，打造一批具有自主知识产权的高精度农业传感器，打破国外技术垄断。这些传感器将涵盖农业环境信息、动植物生命信息、农产品品质与安全信息、农机工况与作业状态等多个领域，为农业智能化提供精确的信息感知、数据采集与智能识别。

 随着物理、化学、生物等多学科交叉融合以及纳米等新材料技术的迅猛发展，传感器正朝着微型化、智能化、多样化的方向发展。例如，美国正积极探索激光诱导光谱技术在土壤养分与重金属检测中的应用，以及微纳米技术在动植物生命体内部传感器研制中的突破。展望未来5至10年，研发准确、精密、便携的传感器与生物传感器将成为全球农业传感器领域的热点。这些创新传感器不仅能够实现多参数连续监测，还能在动植物发病前发出预警，为食品安全与农业科学研究提供快速、准确的检测手段。柔性纳米传感器将轻松贴附于动植物不规则表面，实现精准监测；微纳米尺度传感器则可植入生物体内，实时监测生命信息；而纳米传感器阵列则以其强大的探测、分析与远程处理能力，让监测结果更加精准可靠。

3.2农业大数据与知识模型服务技术 

农业大数据与知识模型服务技术体系，其核心包括海量农业大数据的集成应用、云计算赋能的数据处理，以及智能化农业大模型分析与知识服务技术。这一体系的基础在于深度数字化，即将农业生产活动中的各类信息——无论是文字、图片、视频还是音频，均转化为计算机可识别的数字语言，并构建成庞大的数据库。然而，数字转化为有价值的数据，关键在于建立数据间的内在联系，形成可应用的知识体系。

构建农业产业大数据云平台，作为推动智能化农业发展的基础设施，其核心在于促进大数据与农业的深度融合。这一平台将成为农业知识创新与应用的孵化器，为农业智能化转型提供坚实支撑。

随着人工智能技术的蓬勃发展，农业人工智能知识处理与利用技术正逐渐成为研究热点。通过图像识别、机器学习等先进手段，能够高效处理农业领域中海量的结构化和非结构化数据，包括但不限于气象、土壤条件、作物品种特性、动植物生长发育规律、政策动态、市场供需及消费趋势等。这些数据经过精密的数理分析和结构化处理后，将被应用于数字模型构建、模拟仿真、认知计算、知识发现、虚拟现实以及可视交互服务等多个领域，形成一系列技术、算法与模型。这一过程不仅促进了农业知识图谱的构建，还揭示了农业生产的科学规律，为智能判断与协同决策提供了有力支持，显著提升了决策的科学性和准确性。以大数据分析为例，通过对温度、湿度、二氧化碳浓度及作物生长状态等信息的精准分析，能够实现农业生产资料的精准投入，达到降本增效、事半功倍的效果，甚至创造巨大的经济价值。

农业大数据与专家系统的深度融合，将引领农业决策向智能化、科学化方向发展。传统的经验式、直觉式决策将被农业大模型系统所取代，智能控制将逐步取代简单的时序控制，贯穿于从基因编辑育种到生产、销售直至消费者餐桌的农业全产业链条之中。这一变革不仅将重塑农业生产的面貌，更将深刻影响人类社会的食物供应体系与可持续发展模式。

3.3农业智能装备与功能设施技术 

在农业智能装备领域的前沿，将聚焦高端智能农机装备的研制与应用。重点突破大马力自主驾驶拖拉机的技术难题，并深入探索智能化农机装备在田间作业的自主系统配套，涵盖负载动力换挡、无级变速等高效作业技术，以及柔性执行器件与智能操控系统 的融合创新^[11]。通过引入农机智能监控终端，实现农机作业精准定位与高效执行，从整地到耕种，每一个环节都得到智能化升级，显著提升农机作业质量与效率。

在农业机器人领域，正持续突破场景感知技术的难点，着力研发具备多种功能、适配多个场景的农业机器人。例如精准除草机器人、重载无人植保机、农产品智能分拣分级机器人、冷库自动装卸机器人、高效授粉机器人以及畜舍智能巡检机器人等等 ^[12]。每一款智能装备皆别具一格，或独具匠心，颠覆我们原有的传统观念，将为农业生产的智能化转型供应全新的生产力工具，奏响新时代神农的华丽篇章。在高端智能测控终端的研发上，将聚焦于边缘计算技术的应用，开发出适用于农情调查、农田巡检、农机作业质量监控及冷链储运环境监控的低成本智能测控终端，加速推进技术产品的国产化进程，替代国外同类产品，增强农业领域的自主可控能力。为构建智能农业信息遥感监测网络，正致力于完善高空、低空、地面一体化的监测体系，为智能农机大数据平台提供全面、精准的数据支持，实现农机跨区作业的科学调度。同时，还将突破农业无人自主系统的核心技术，包括复杂工况感知、智能决策、任务与路径规划、多机协同控制及自主作业装备等，以此构建集定位、土地信息采集、遥感监测、农业专家系统、智能化农机系统及环境监测系统于一体的精准农业体系，全面提升农机智能化水平。

 此外，还将构建主要农产品的智慧供应链系统，重点解决智慧冷链数据深度感知、保质储运智能化及可信区块链技术等问题。通过开发农产品供应链需求智能匹配、保质储运智能调控、质量安全区块链追溯、供应链区块链信用评价及冷链物流智慧监管服务平台，旨在推动农业数字经济的蓬勃发展。

智慧农业是高技术应用的过程，更是一个科学发展和高质量发展的过程。在这一进程中，我们要始终秉持需求和问题导向，依据实际应用场景及有效需求来推进推广应用工作，全力提高智能化产品的实际应用效果和用户体验，力求切实解决问题。要从农业生产的某一环节开始，渐次拓展至整个生产流程，直至达成产业链的全方位覆盖。应积极鼓励在硬软件产品应用方面不断创新，持续提升智能化产品的效能，为农业的高质量发展添砖加瓦。智慧农业是数字科技与农业知识人才深度交融的成果，人才始终是其中的关键核心。故而，应当强化新型农业人才队伍的数字化素养培育，借助系统培训增强“三农”干部、新型经营主体以及高素质农民在智慧农业和数字乡村领域的业务水平，让他们在工作时能够得心应手地运用数字技术，推动农业智能化进程持续迈进。

参考文献

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 [3]. 满忠贤等, 智能农机多机协同收获作业控制方法与试验. 农业工程学报, 2024. 40(1): 第17-26页.

 [4]. 万欢等, 无人农机作业环境感知技术综述. 农业工程学报, 2024. 40(8): 第1-18页.

 [5]. 廖娟等, 农作物病虫害遥感监测关键技术研究进展与展望. 农业机械学报, 2023. 54(11): 第1-19页.

 [6]. 罗锡文等, 我国农业生产的发展方向：从机械化到智慧化. 中国工程科学, 2022. 24(01): 第46-54页.

 [7]. 赵春江, 智慧农业现状与未来. 山东农机化, 2024(1): 第9-10页.

 [8]. 赵春江, 赵春江院士：智慧农业的发展现状与未来展望. 科学大观园, 2024(09): 第30-37页.

 [9]. 孟志军等, 农业装备自动驾驶技术研究现状与展望. 农业机械学报, 2023. 54(10): 第1-24页.

[10]. 罗锡文等, 我国智能农机的研究进展与无人农场的实践. 华南农业大学学报, 2021. 42(6): 第8-17页.

[11]. 赵春江, 农业机器人技术发展及挑战. 新经济导刊, 2023(8): 第23-25页.

[12]. 赵春江, 农业知识智能服务技术综述. 智慧农业（中英文）, 2023. 5(2): 第126-148页.