分类：论文范文 发表时间：2020-12-07 09:26
摘 要 智慧农业是从数字到网络，再到智能的农业信息化发展的先进步骤，这是农业发展的里程碑。它正在成为世界现代农业发展的趋势。智慧农业在发展中形成了互联网、移动网络、云计算和物联网技术的高级系统的集合。各级政府应共同制定具体的发展计划和行业标准，并审议促进大企业培育和智慧农业发展的措施。
关键词 智慧农业；农业信息化；生产智能化；物联网
智慧农业已成为当今世界现代农业发展的主要趋势。世界许多发达国家和地区的政府和组织已经启动了一系列智能农业发展计划。日本于2014年启动了“战略创新/创造计划”，并于2015年启动了基于“智能机器+现代信息”技术的“下一代农林水产创造技术”。欧洲农业的未来发展方向是农业4.0，其特点是应用现代信息技术和先进的农业机械[1]。
1 全球智慧农业发展现状
如今，智慧农业已成为世界现代农业发展的主要趋势。世界上许多发达国家的政府和组织都陆续提出了明智的农业发展计划。在欧盟FP7计划的帮助下，英国国家精确农业研究中心实施了一个智能农业项目，开发了一种不用化学农药即可除草的除草机器人，并实现了从播种到收获的全过程，共播种了100 英亩。在化学农业领域，加拿大联邦政府预测规划局在“新兴技术和相关信息”报告中指出，土壤和农作物传感器、牲畜生物识别技术、变速收获控制、农业机器人以及封闭的生态系统的机械化农业网络和垂直（工业化）农业等技术将在5至10年内用于生产，替代传统农业。美国经历了机械化、杂交、化学和生物技术之后，朝着智能农业发展到2020年，美国每个农场平均拥有50台连接到物联网的设备。
农业是国民经济的基础，是国民经济链条中最薄弱的一环，我国农业正在从传统农业向现代农业转变。发展智慧农业是转型的契机。在传统农业中，农业生产受到自然环境的严重限制，资源无法得到有效利用。传统上，农民基于第一手经验和技能，农业生产的社会化程度很低，农业生产效率低，技术进步缓慢，传统农业在农业分配和质量控制方面也有许多弊端。现代农业广泛采用高质量、高产、高效、生态、安全的农业生产和农产品分配所需要的现代科学技术，应用现代工业提供的生产材料、设备和装备以及运用现代科学的管理方法。我国将互联网用于农业生产并通过各种传感器收集信息，监视并提高了生态环境和资源利用的效率，农民及时发现了问题，并查明了问题所在，农业正在从一种依靠以人力资源为中心的、生产模型中孤立的机器的生产模型逐步发展为以信息和软件为中心的模型[2]。
在第十七届中国长江农业技术成果交易会上，长江启动了现代农业标准化生产服务应用系统。它包括现代农业标准生产环境监测预警应用系统、生产设备智能控制应用系统，并查询包括农产品追溯应用系统在内的七大系统。农业标准生产环境监测和预警应用系统使用最新的互联网传感器自动监测环境的温度、湿度、照度和其他生产要素。农民不需要直接去田间，就可以获得湿度、光强度等参数，可以在手机上收到生产任务
2 加强互联网的建设与农业信息平台
近年来，在政府的大力支持下，中国的智慧农业发展迅速，农村网络基础设施得到加强。截至2017年年底，全国行政村宽带接入率达到96％，农村网民规模达到2.23 亿人，城乡网民比例达到3∶1。截至2019年9月，21 个省市启动了9个主要农业大数据试点，借助改进的监测和预警系统，发布了每日农产品批发价格指数以及19 种农产品和5种产品的每月市场供求报告等。以山东和河南为代表的20 个省市已经实施了传导系统，将信息输入乡村和家庭，1/3的行政村建立了对农业有用的信息机构，并在不断提高其综合农村信息服务能力。在广东、浙江等14 个省市开展了农业电子商务示范项目，在552个贫困县开展了电子商务目标扶贫示范项目，农村综合示范工程共支持769 个县，农村网上零售额达到1.3万亿元，农产品电子商务达到3 000 亿元[3]。
3 智慧农业发展目标
智能农业技术实现了农业的三大变革，分别是“机器代替人力”，“计算机代替了人类的大脑”和“独立技术代替了进口”，以及智能农业生产和网络水平管理加快信息服务的传播，降低应用程序的成本，为农民提供个性化、准确、符合实际需求的信息服务，大大提高了农业生产的效率，并带动了现代农业的发展。
3.1 智慧农业的重点任务
（1）研究开发具有自主知识产权的农业传感器。传感器是智能农业的核心技术，而先进传感器的重要组件（例如激光器、网格等）限制了智能农业的发展，需要研发具有自主知识产权的土壤营养（氮）传感器、土壤重金属传感器、农药残留传感器、农作物营养与疾病传感器、动物病毒传感器和农产品质量传感器。
（2）研发农业机器人。开发可承受高劳动强度，适应恶劣工作环境并能完成高质量工作的农业作业机器人、嫁接机器人、杂草机器人、防潮机器人、喷药机器人、设施温室电作业机器人等。
（3）发展农业人工智能。充分利用下一代人工智能开发的历史机遇，积极开发农业人工智能，专注于农业大数据智能研发，通过深度学习构建农业知识图谱，实现农作物病虫害和个体动物的智能识别与诊断，打造智能语音精准信息服务系统并加以研究。
（4）完善智慧农业。研发农业传感器与设备、智能农业机械设备、农业智能机器人、农业群体智能搜索引擎、农业智能语音服务机器人、农业技术推广智能工具箱、农业软件智能化翻新产品，完善农业机械智能生产线、农业商业智能系统，提供农业综合信息智能服务，完善农业机械智能调度与运行维护，实现农产品质量安全智能监管、农业资源智能监管、农业状况智能监测与管理等，监控农产品开发和预警系统平台。
（5）充分利用互联网在智慧农业中的积极作用。关注物联网的关键技术，利用智能传感器和现场监视设备构成农业生产全过程和各种作物生长环境数据（例如光、温度、水、肥料、气体等）的监视网络等，获取作物生长状态和趋势数据，深入分析数据之后，实现科学生产。
3.2 加快智慧农业云计算建设
农业监视区分布广泛，传感器节点众多。传感器节点收集相关的数据信息，并将数据传输到接收器节点上，农业物联网的特点是数据识别量大，无线通信带宽窄，时效性强。然而，当前的网络节点具有有限的能量、计算、存储和通信能力，这极大地限制了节点的联合意识以及收集、处理和发布信息的效率。
此外，由于农作物的生产周期长且传感器节点数量众多，需要频繁更换电池，成本高。因此，如何有效地节省功率并延长网络的生命周期是无线传感器网络大规模用于农田耕作的重要课题。
中国许多农业网站提供了大量信息，但是，受种种因素的影响，现有数据缺乏科学汇总和标准，从实际意义上讲，它们不能够相互补充并共享，这不可避免地导致重复任务效率低下，资源可用性差，数据混乱以及严重重复。移动互联网、物联网和云计算快速发展，进入大数据时代，需要将云计算的相关技术与大数据技术相结合，规范相关数据，建立综合数据基准，整合相关符号和相关规范，实现信息和数据资源的虚拟配置，这是农业大数据资源推广项目的重要任务，使大数据技术在智能农业的健康发展中发挥强大作用[4]。
3.3 加强技术人才培养
从相关成功案例中汲取教训，基于多模式、多层次的农业科技家庭项目，以及新型农舍技术教育和太阳能工程项目，开展农舍信息化教育工作。这些教育活动将培育许多新农场，并广泛使用先进农业技术。物联网的发展可以通过整合大学、科研机构和农业技术人员培训企业来加速和促进农业互联网专业人员的培训，并提高农业技术的创新能力，建立人才激励机制，整合和扩大人才队伍，为更好、更快地发展农业信息化奠定基础。
加强人才队伍建设，鼓励高校针对研究生开设与智能农业相关的课程，引进信息领域的人才，进行相关的科学研究和应用推广，积极进行技术培训，培养具有高技术技能的智慧农业促进团队。
4 结论
协调所有类型的政府资源，为行业从业人员提供政府资源支持。实施几个围绕关键领域和行业的大型智能农业项目，以增强核心智能农业技术的研究和应用示范，总结经验，建立可复制和可扩展的模型。我国正处于优化和升级产业结构的重要发展阶段，智慧农业面临非常重要的良好发展机遇。通过无线传感器网络、互联网、专用系统技术的使用以及升级，智能农业不断以全面的方式改变传统农业，产生了更多的经济效益，促进了相关产业特别是第三产业的发展，农业、林业、畜牧业、渔业、服务业和旅游业的快速发展，进一步改善和提升了我国的产业结构，有利于建立更加现代、科学、绿色的产业体系。
参考文献
[1]杨大蓉.中国智慧农业产业发展策略[J].江苏农业科学,2014,42(4):1-2.
[2]张兴旺.从“互联网+”中汲取“三农”工作新动力[J].农村工作通讯,2017(4):19-21.
[3]李道亮.物联网与智慧农业[J].农业工程,2012,2(1):1-7.
[4]刘爱军.物联网技术现状及应用前景展望[J].物联网技术, 2012,2(1):69-73.
作者王丽葵
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