近些年，農業技術創新在農業實踐中產生了顛覆性和可持續的變化。

例如，智能農業是一個即將到來的概念，它將物聯網(IoT)、計算機視覺和人工智能(AI)等技術部署到農業中。機器人和無人機通過取代人工農場操作（例如采摘水果、除草或噴水）來加速農場自動化。

無人機和衛星的圖像與全球定位系統(GPS)相結合，提供了該領域的高分辨率和特定位置視圖。此外，由傳感器技術提供支持的物聯網設備收集實時田間數據，使農民能夠做出數據驅動的決策。

此外，近年來精準農業和室內農業的廣泛采用推動了農業物聯網的發展。總而言之，這些技術創新在農業實踐中產生了顛覆性和可持續的變化。重點不僅是提高作物的整體質量和數量，加強牲畜管理，而且要實現可持續未來的最終目標。

總結全球未來農業科技技術十大趨勢：

01 農業物聯網技術

在傳統農業中監測農田需要密集的勞動力、物力、時間和精力。物聯網為這些傳統農業方式提供了替代方案。物聯網設備包含一個或多個傳感器，這些傳感器收集數據并通過移動應用程序或其他方式實時提供準確信息。這些傳感器執行無數活動，例如土壤溫度和濕度感應、植物和牲畜跟蹤等。物聯網還有助于遠程監控農場，為農民提供更大的便利。此外，新的灌溉系統利用物聯網傳感器自動向農作物供水。這些就需要使用蒸散傳感器、現場土壤濕度傳感器和雨量傳感器等。利用傳感器解決方案，將物聯網技術與無人機、機器人、和計算機成像相結合，以提高農業信息的準確性和精確性。

02 農業機器人營業

勞動力短缺是農民面臨的一個關鍵問題，而在大型田間作業的情況下，這一問題會更加嚴重。因此，農業機器人可以幫助農民進行水果采摘、收獲、種植、移栽、噴灑、播種和除草。農民越來越依賴機器人來自動執行田間重復性任務。他們部署智能農業機械，例如用于收割的自動和半自動拖拉機。拖拉機還配備了自動駕駛技術，可以更輕松地在農田中導航。此外，機器人也用于牲畜管理的自動化系統。這包括自動稱重秤、孵化器、擠奶機和自動喂食器。機器人讓農民可以更專注于提高整體生產力，而不必擔心農業生產過程緩慢。

03 農業人工智能應用

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將AI融入農業可以讓農民實時了解田間狀況，讓他們能夠積極主動。人工智能為預測天氣數據、作物產量和價格提供預測性見解，從而幫助農民做出明智的決定。聊天機器人向農民提供建議和輸入建議。AI和ML算法自動識別植物和牲畜的異常和疾病。如果需要，可以實現及時檢測和糾正響應。生物技術還部署機器學習算法來推薦基因選擇。此外，人工智能通過替代信用評分為被銀行拒絕信貸的農民提供了輕松的融資渠道。未來將會提供多種方式利用AI來提出創新解決方案，以提高整體農業質量。

04 農業生物技術

由于害蟲和植物病害，大量作物產量被浪費。盡管農用化學品已在田間使用，但就可持續性而言，它們并不是最佳解決方案。另一方面，生物技術在農業中的應用提高了農作物和牲畜的品質。植物育種、雜交、基因工程和組織培養等科學技術有助于鑒定植物中更好的性狀。國外正在利用一種基因組編輯技術，可以提高目標特異性并提高速度和精度。它生產具有所需品質的轉基因植物，如抗病性、耐旱性、抗蟲性和高產能力。這提高了農業生產的盈利能力。另外，還可以利用農業生物技術方法提供生物農藥、生物除草劑等解決方案，生物肥料和用于農田的生物塑料。這些解決方案解決了土壤毒性問題，并確保對環境的負面影響降至最低。

05 精準農業

農業的可持續性是指使用生態友好的方法和投入，對環境的負面影響為零或最小。這方面的一個例子是特定地點的作物和牲畜管理，通常稱為精準農業。農民使用精確數量的例如水、農藥和化肥來提高作物的產量、質量和生產力的方法。整個田野的不同大片土地具有不同的土壤性質，接收不同的陽光，并且具有不同的坡度。因此，對整個農場進行同樣的處理是低效的，并且會導致時間和資源的浪費。為了解決這個問題，許多農業科技初創公司正在開發精準農業解決方案，以提高盈利能力，同時應對可持續性挑戰。

06 無人機

在節省成本的同時提高農場生產力具有挑戰性。但是無人機，也稱為無人駕駛飛行器，可以幫助農民有效地克服這一麻煩。無人機收集原始數據，將其轉化為用于農場監控的有用信息。配備攝像頭的無人機有助于對近距離和遠距離區域進行航空成像和測量。這些數據優化了肥料、水、種子和殺蟲劑的應用，推動了精準農業。此外，無人機有助于牲畜跟蹤、地理圍欄和放牧監控。它們飛越田野以捕捉從簡單的可見光照片到有助于作物、土壤和田間分析的多光譜圖像的圖像。盡管無人機不適合家禽監測，因為它們的運動會嚇到鳥類，無人機可有效用于牲畜監測、放牧監測和農作物種植。有些公司也在研究能夠測量葉綠素水平、雜草壓力以及土壤礦物質和化學成分的無人機。

07 大數據與分析

大數據和分析技術將日常農場數據轉化為可操作的見解。農作物面積、產量、土地利用、灌溉、農產品價格、天氣預報、農作物病害等統計數據，為下個農季打下基礎。分析工具利用有關天氣事件、農場設備、水循環、作物質量和數量的數據來提取與農場運營相關的信息。這使種植者能夠識別可能隱藏的模式和關系。幾家初創公司正在提供農場分析領域的解決方案，使農民能夠利用他們的田間數據。例如，分析數據有助于了解土壤養分水平、酸度和堿度以及肥料需求，從而實現數據驅動的決策。

08 受控環境農業

波動和極端天氣事件不斷阻礙傳統的耕作方法。此外，在人口稠密的城市、沙漠或其他不利條件下種植農作物會帶來重大挑戰。這是通過受控環境農業（CEA）克服的。在CEA中，植物受到一定比例的光照、溫度、濕度和養分的影響。有不同的生長環境，即室內農業、垂直農業和溫室等。越來越多地采用水培和氣培等技術，這些技術涉及在液體營養介質或蒸汽中種植無土植物。另一種這樣的技術是魚菜共生，植物和魚同時種植。魚為植物提供養分，而植物為魚凈化水。CEA方法減少病蟲害，增加產量。

09 再生農業

傳統的耕作方式導致土壤長期侵蝕和結殼。通常耕作和過度放牧不會讓土壤在下一個種植季節之前有太多時間恢復活力。另一方面，再生農業對土壤的干擾最小，同時側重于改善土壤生物多樣性和表土恢復。它涉及不同的做法，如免耕農業、減少耕作、作物輪作等。例如，在種植季節之間種植覆蓋作物以覆蓋土壤以恢復土壤肥力。此外，再生農業通過封存促進田地充當碳匯。這導致大氣中的碳排放量減少，對氣候變化的影響也較小。

10 5G互聯技術在農業中運用

沒有5g、LPWAN、農村寬帶或衛星通信等連接技術，智能農業是不可能實現的。5G促進了物聯網設備、機器人和傳感器的采用，并使它們能夠高速通信。這使農民能夠更準確地實時監控數據并采取必要的行動。使用光纖電纜的高速互聯網有助于實時交換現場數據，這對于提高準確性至關重要。連接技術支持物聯網等其他技術，這些技術最終協同工作以形成互聯農場。

近年來，消費互聯網不斷向產業互聯網延伸和拓展，農業產業數字化、網絡化、智能化轉型加快，智慧農業開始落地見效，智能化、無人化水平逐步提高。

我國正處在向第二個百年奮斗目標邁進的過程中，更把智慧農業放到建設網絡強國、數字中國、智慧社會中統籌謀劃，推動智慧農業建設在“十四五”期間開好局、起好步。

智慧農業就是將物聯網技術運用到傳統農業中去，運用傳感器和軟件通過移動平臺或者電腦平臺對農業生產進行控制，為農業生產提供精準化種植、可視化管理、智能化決策，使傳統農業更具有“智慧”。

智慧農業四大亮點

一、新產品新技術蓬勃興起。

現代信息技術正廣泛應用于農業生產的各環節、各領域，新產品、新技術、新模式層出不窮。農業數字化轉型加速推進，傳統農業加快向智能化轉變，不斷涌現出田間墑情、作物苗情、病蟲情及災情監測等方面的智能識別系統和耕種收環節的智能機器人。

特別是自動化采收裝備、農業傳感器（環境監測、動植物體征監測）、監控攝像頭、病蟲害監測預警、水肥一體化等產品已得到廣泛應用。

在輪作休耕監管、動植物疫病遠程診斷、農機精準作業、無人機飛防、精準飼喂、長江禁漁等方面取得了顯著成效。

二、無人或少人農場破土而出。

隨著農村網絡基礎設施的不斷夯實，特別是大數據、5G、人工智能技術的不斷成熟和普及，為無人或少人農場的發展提供了基本條件。

在湖南長沙、安徽蕪湖、黑龍江建三江、浙江湖州、四川崇州、廣東佛山等地無人或少人農場破土而出，通過對設施、裝備、機械等遠程控制、全程自動控制或機器人自主控制，完成所有農場生產作業。

其中，綜合利用大數據、物聯網、智控軟件、灌溉設備而打造的“互聯網+農業灌溉管理體系”，實現“萬畝農場、一鍵管理”的案例屢見不鮮。

三、大數據建設初見成效。

數據是分析與預測的基礎，大數據在農業領域的應用將進一步推動智慧農業的發展。

從國家層面看，政務數據資源共享和信息系統整合取得階段性成效，全國一體化政務服務平臺基本建成，政務數據資源共建共享的格局基本形成；

從行業部門看，各級農業農村部門相繼開展了蘋果、大豆等8大類15個品種的全產業鏈大數據建設試點，陜西建設了國家級蘋果產業大數據中心，重慶榮昌建成了國家級生豬大數據中心。

從各地實踐看，安徽、浙江、江蘇、廣西等地積極推進農業農村大數據建設，相繼建成了大數據平臺，浙江正在全省范圍大力推進三農數字化改革。

四、市場主體成為生力軍。

政府引導、市場主體、社會參與的智慧農業發展協同推進機制開始發揮作用，企業主動投入、農民和新型農業經營主體廣泛參與的共建格局正在形成，市場主體正在成為建設智慧農業的重要力量。

大型企業紛紛進軍智慧農業領域，三大電信運營商等互聯網企業紛紛布局智慧農業，進軍智慧農場。

智慧農業十大趨勢

趨勢一：成本降低

一套智慧農業設備至少幾十萬或者上百萬。一個農民全年的收入或許也就這么點錢。因此，低成本的智慧農業設備將會成為更多農民伯伯的喜愛——換而言之，低成本將是智慧農業的趨勢之一。

趨勢二：簡易操作

從事傳統農業的農人朋友們一聽到互聯網、計算機就覺得頭暈，甚至會心想：我初中還沒畢業，讓我去操作電腦、計算機，你這不是折騰人么？

智慧農業的根本是服務農業、服務農民，而不是讓農民覺得折騰人，所以易操作、易學的智能設備將會在農村走俏——這是智慧農業發展的必然趨勢。

趨勢三：專家參與生產

專家們會參與生產，這是智慧農業為傳統農業帶來的一大改變。

農民朋友們可以把不懂的問題和種植、養殖過程中遇到的難題通過網絡發給專家，讓專家來幫助分析。但是結果還是要靠自己，不能全信專家的。

趨勢四：協作加強

智慧農業將會讓分工更加明確。農民干好自己的事情，把其他的事情交給專業的人干——當然，這里的協作、反饋將會更加頻繁。

趨勢五：可視化占主流

如今，消費者都想買放心的農產品，這種“放心”包括了解這些蔬菜何時播種、何時收獲、用了哪些農藥，乃至通過視頻的方式去了解這些農產品的生長過程。所以，未來農業或者說智慧農業將少不了可視化這一趨勢。

趨勢六：垂直智慧農業成為發展方向

什么都講究細分，智慧農業也一樣。隨著發展，未來會有更多智慧農業的垂直細分行業產生。智慧農業將會更加精準地服務于農業、農村、農民。

趨勢七：整合性的智慧農業

這個時代都在講究整合、跨界，貌似不整合就活不下去——這聽上去像是“無稽之談”，但其實有它的道理。

不可否認智慧農業的深度、寬度都會有其他行業的影子，比如互聯網、云計算、都市農業、農旅融合，所以智慧農業的發展少不了“整合”二字。

趨勢八：營銷類的智慧農業

農產品銷售一直是制約農業發展的一大問題，能幫助賣產品一切手段都是農民所歡迎的。智慧農業就是要為解放生產力、提高效率，讓產品賣的更快、農民更快的致富。這也是智慧農業的重要發展之路之一。

趨勢九：“門外漢”越來越多

智慧農業本就是個高科技、高精尖的行業，沒有一定的知識儲備，是很難高效做好智慧農業的。

現階段我國從事智慧農業的都是科技公司、IT精英。這些“精英新農人們”——往往離技術很近，但離農業太遠，要想設計出符合農民伯伯的智能設備，還要廣泛深入的了解農業需求，認真學習農業。

趨勢十：智慧農業終究會被超越

超越是智慧農業的未來。

傳統農業、機械化農業、智慧農業，下一個會是什么農業呢？隨著土地資源等資源變得越來越緊俏，種植、養殖甚至不再僅僅只在地球上展開，人們不斷將目光投向太空，夢想在其他星球上開展農業生產。

科學技術一直在不斷發展進步，那些我們現在難以想象的假設或許在不久的將來就成了習以為常的可能。

農業從傳統到現代，必將逐步發展到運用物聯網、云計算、精準技術的智慧農業階段，實現最佳的資源利用和最少的成本投入，達到農作物生產、運輸和銷售的智能化管理水平——這需要很長一段時間。

現階段我們要做的就是充分推廣并利用智慧農業做好眼前的事情，保護環境、降低污染、解放勞動力，讓智慧農業點亮城市與生活，讓我們的子孫后代在這美麗的星球上繁衍生息，共同打造美好家園。

近兩年，5G、人工智能（AI）、邊緣計算等新技術已經逐漸普及，并在影響一個延續數千年的傳統行業-農業。阿里巴巴達摩院曾發布了"2021年十大技術趨勢"，其中之一就是農業正在進入數據智能時代。

新技術讓農業作物監測、精細化育種、環境資源按需配置成為現實。農業不再靠天吃飯，我國農業正在進行數字化、智能化轉型，即將進入智慧農業的時代。

從精準農業到智慧農業

精準農業是上世紀90年代起源于美國的一種現代農業生產體系，借助智能化的農業機械設備，自動播種、噴藥、施肥和收割，工作效率遠超傳統農民，能進一步降低成本。

但對于不適合機械化規模種植的地區、以及一些高附加值瓜果蔬菜等，就需要更加細分的方式。而隨著人工智能、邊緣計算等新技術的跨領域應用，精準農業的類型也逐漸豐富起來，向智慧農業邁進。

5G+AI+邊緣計算助力智慧農業

2019年，我國正式進入5G時代。5G技術首先將直接推動農業傳感器的連接類型和數據的技術升級，種植業、畜牧業、果蔬業、水產養殖業等領域的物聯網設備將得到成熟應用。

網絡連接能夠對農業機械進行精確控制和實時數據傳輸。同時，邊緣計算作為云計算的補充，與人工智能（AI）一起在網絡邊緣側和更接近數據源的設備側提供實時、高效的本地決策。

例如，在種植大棚中的邊緣AI計算機，不需要由云端決定何時澆水、澆多少水，邊緣AI計算機可以自行判斷執行相關任務，必要時再與云平臺同步。

與云計算相比，邊緣計算更接近用戶，在邊緣節點完成數據處理和分析的效率更高。由于數據分布在邊緣，網絡可以得到更有效的保護，數據的安全性可以得到加強。

此外，用邊緣計算完成部分數據處理，可以縮短命令的響應時間，減少從設備到云的數據流量，與云計算形成協同服務。

邊緣AI技術用于農作物的生長過程，可以完成實時監測預警、水肥一體化自動灌溉、病蟲害防治和災害評估等，提高農業生產力。

至此，5G保證農業大數據的實時高效傳輸，邊緣計算為數據分析和處理提供算力，人工智能提供數據模型的智能分析、管理和決策，這些共同構成了智慧農業的技術基礎，為發展高效智慧農業提供技術支撐。

智慧農業場景應用

介紹兩個比較有代表性的農業場景：溫室大棚與活豬飼養

溫室大棚場景中重要的是對植物的生長環境和生長環節進行精確的控制和管理。體現在利用數據采集、水肥控制、智能管理、數字農場平臺等技術，對育苗、種植、生長管理、收獲、休耕等種植環節進行管理。

在棚內部署邊緣AI計算機，通過傳感采集設備獲取關鍵指標數據，智能判斷，控制水肥系統進行灌溉施肥，天幕系統控制光照，視覺采集監控農作物生長狀態。并定期將相關數據同步到云端的農業管理系統，為其科學決策提供依據。

另一個領域，智能畜牧業，應用最多的是奶牛場、豬場和雞場。養豬場精準飼養系統需要實現豬的數量統計、體重估算、運動軌跡跟蹤、屠宰監控和異常情況預警等功能。

借助邊緣計算機應用監控技術，包括智能識別，對每頭豬的身份、運動軌跡、發情期和健康狀況進行監控，智能檢測擠壓仔豬等，從而有效提高活豬的成活率和出欄率。邊緣AI實現了整個養豬過程的人性化和操作過程的智能化、科學化管理。

基于機器視覺分析技術，管理者隨時掌握各區域情況與分析歷史記錄，做出更適合、全面的決斷。

如今，傳統農業生產場景正在向集約化、智能化方向發展。集約化將大大降低生產成本，提高生產收益；智能化將促進整個生產過程的數據感知、智能管理和全產業鏈的智能決策，實現農業場景的互聯互通。

同時，通過新的科技手段，從源頭上對肉菜的生產、流通做到可追溯，從田間到餐桌，保障“菜籃子”的品質與安全，助力我國農業的現代化升級。

內容來源：智慧農業與數字鄉村分會