（2024年12月21日更新）智能农业背景

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世界上新冠肺炎疫情的蔓延加剧了全球粮食安全的风险和危机。虽然农业生产的季节性、长期储存和劳动密集性是其对疫情和外生影响的重要原因，但也反映了农业生产能力和效率的不足。迫切需要技术创新，提高生产效率和农产品供应，从根本上化解全球粮食安全隐患。目前，互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算等技术进步正引领着新一轮的工业革命，促进了农业领域智能农业的发展。

▲ 智慧农业

智能农业的概念

智能农业的概念由精准农业、数字农业和智能农业演变而来。技术体系主要包括农业物联网、农业大数据和农业云平台。狭义的智能农业主要体现在农业生产领域，是新兴的互联网、云计算和物联网技术，依农业生产现场部署的各种传感节点和无线通信网络，实现农业生产环境智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供理、智能决策。广义智能农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等。可以说，智能农业是通过农业产业链升级，通过服务领域的综合信息服务，促进农业产业链升级，实现农业细化、高效、绿色，确保农产品安全、农业竞争力和农业可持续发展。

智能农业的优势

智能农业促进农业生产的精细化。通过构建集环境监测、作物模型分析模型分析和准确调整为一体的农业生产自动化系统和平台，通过传感设备检测不同农业生产对象的物理参数，实时动态监测土壤、大气、水等生产环境，使其符合农业生产环境标准；生产过程的各个环节，按照一定的技术标准和规范要求，通过智能设备的影响和控制，农产品质量大大提高；农产品质量通过智能设备实时准确检测，确保农产品满足消费者需求，实现供需的有效对接。

智能农业促进农业生产效率。智能农业通过云计算、大数据等先进信息技术，使农业生产经营者更方便、灵活地掌握天气变化数据、市场供需数据、作物生长数据，更准确地判断作物生长需求；利用空间地理信息、遥感技术，提高田间粮食生产监测、预警水平和生产评价水平，提高农业生产应对自然环境风险的能力；通过智能设施合理安排用地，提高农业生产组织水平和劳动生产效率。

促进农业可持续发展的智慧农业。智能农业作为一种集保护生态、发展生产为一体的农业生产模式，有助于促进农业的可持续发展。通过精细生产，实现农业节水、药品、肥料，促进农业废物资源利用；借助互联网和二维码技术，建立农产品质量和食品安全信息平台，完善农田到餐桌的农产品质量安全监督体系，确保人民舌尖安全；建立农业生态环境监测网络，准确获取土壤、水分、水文等农业资源信息，实现农业环境综合治理，促进资源利用高效、生态系统稳定、产地环境良好、产品质量安全的农业发展新格局。

智能农业发展政策

农业是支持国民经济建设和发展的基础产业，一直受到国家和政府的重视。智能农业是农业中的智能经济。近年来，国家和政府出台了一系列产业政策，鼓励智能农业产业发展，鼓励大数据、云计算等技术发展智能农业，建立健全智能网络农业生产经营服务体系。

▲ 资料来源:中商产业研究院整理:

智能农业的市场规模

目前，我国智能农业仍处于初级阶段，智能农业应用渗透率不足1%。然而，由于社会环境的支持和技术的不断改进，我国智能农业产业正在不断发展。结合中国农业产值，预计2020年中国智能农业市场规模将达到622亿元，预计2022年将进一步增长至743亿元。

▲ 数据来源：中商产业研究院整理

智能农业发展前景

有利于产业发展的政策

智能农业是农业的基本出路，也是当前国家大力发展的产业。中国在智能农业和智能农业产业化方面给予了许多政策支持。例如，2022年，中央一号文件提出推动智慧农业发展，推动信息技术与农机农艺融合应用。加强农民数字素养和技能培训。以数字技术赋能农村公共服务，推动互联网 向农村延伸政务服务覆盖。着力解决实际问题，拓展农业农村大数据应用场景。加快数字农村标准化建设，研究制定发展评价指标体系，继续开展数字农村试点。加强农村信息基础设施建设。

同时，随着互联网的快速发展和国家农村振兴战略的提出，农业作为支持国民经济发展的基础产业，正在被互联网、大数据、人工智能等新技术重建升级，互联网已成为农业发展的重要设施，农业也在焕发新的力量。在国家农村振兴战略、国家数字农业战略等因素的推动下，智能农业产业前景广阔。

促进发展的信息技术

目前，我国智能农业发展潜力较好。通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术和大数据技术将中国农业从传统农业模式转变为高产、高效、低消耗、高质量、生态安全的智能农业模式。随着物联网技术的不断发展，数据存储、综合感知、数据云等方式进一步扩大了智能农业的传输网络，互联网 智能农业模式不断涌现。

解决智能农业问题

值得注意的是，近年来，百度、阿里巴巴、腾讯、京东等国内互联网巨头加快了智能农业的布局。

阿里AI养猪建设养猪项目AI算法，实现猪脸识别

腾讯AI Lab在温室种植黄瓜的过程中，通过加强学习和计算，通过人工智能传感器收集的浇水、通风、照明和施肥环境和生长数据，判断和驱动温室内的设备部件自动完成。

数维图Sovit3D物联网可视化开发工具PaaS开发平台利用数字双胞胎技术可视化农业场景，广泛应用于智能农业、智能校园、智能电站、智能环保、智能仓储、智能交通、智能城市、智能园区、智能社区等行业。

▲ 智能农业三维可视化大数据平台

数维图智能农业物联网大数据平台系统利用数字孪生技术对农场或温室进行三维建模d模拟形式直观，充分结合传感、视频等设备，实现作物或牲畜的远程可视化监督，可实时收集作物或牲畜生长过程中的参数，包括土壤水分、灾害幼苗、气象环境等，以及水肥一体机设备的运行。

▲ 3D智能农业物联网系统可视化

数维图智能农业物联网大数据平台系统集设备统一管理、智能战略管理、权限管理、数据分析Telit代理数据可视化、操作和维护方便，支持人性化联动。云平台支持控制物联网终端设备，通过多功能数据采集器与第三方传感器连接，快速实现各种数据的采集和分析，使远程数据与应用平台无缝连接，构建各种智能物联网应用场景。

数据监控:平台可以监控各种环境，包括土壤和气象，可视化数据，查看当前数据和历史数据。历史数据可以导出进行相关分析和追溯。

预警监控：当监控参数超过设定阈值时，设备监控预警提醒APP报警通知，第一时间获取异常环境，及时采取措施。

安全监控：可随时调用摄像头查看区域安全、现场环境和作物生长情况，实现远程在线监控。您可以查看历史视频数据作为验证数据和可追溯性。

疾病测量报告：利用现代光、电、数控技术、无线传输技术、互联网技术，定期收集现场图像，自动上传到监控服务平台，平台自动记录数据，形成害虫数据库，实现昆虫自动识别和计数统计功能。远程诊断可以以图表和列表的形式显示。茶叶农残通过物理杀虫降低。可随时远程监测昆虫状况，制定深度防治措施。及时发现害虫，及时查杀，尽量减少害虫的影响。

安全可追溯性：利用自动数据采集技术和全过程视频监控系统，记录作物的生长、加工和存储，开辟深入了解生产信息的可信渠道，使消费者能够实时掌握动态，随时查询上下文，提高消费者的信任度。

▲ 智能农业物联网系统

GIS/VR图：基于地理空间数据库，在计算机软硬件的支持下，利用系统工程和信息科学理论对农业生产区进行科学管理和综合分析，获取空间内涵的地理数据，提供管理和决策所需的信息。VR系统从全景和鸟瞰的角度展示地理地貌，特别是特色生态环境场景，从地理位置和路径的角度展示风格相结合的可视化系统，让用户在界面端体验身临其境。

未来，随着云计算、物联网、人工智能等领域新技术、新成果的进一步应用，农业生产经营各环节的不断延伸，将促进智能农业的更好发展。

智慧农业从看天吃饭到知天而作！

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