智慧农业以信息知识为核心，融合了遥感网、传感网、大数据、互联网、云计算、人工智能等现代信息技术以及智能装备、智能机器人等，深入应用到农业全产业链环节。
在当前我国正处于传统农业向现代农业转变的关键时期，农业发展面临诸多新挑战和新问题。农产品价格“天花板”封顶和生产成本“地板”抬升，农业资源环境制约、生产结构失衡和发展质量效益不高日益突出。在此背景下，迫切需要加快转变农业发展方式，从粗放发展向精细管理、科学决策模式转变。而智慧农业正是实现这一转变的关键途径。
据统计，2022年我国农业信息化市场规模达到约700亿元，其中智慧农业占比不断提升。智慧农业不仅可以提高农业生产效率和效益，还能有效提升农业生产经营效率和改善农业生态环境。例如，通过精准感知和数据采集技术，实现重要农区、牧区的资源环境、生产、经营、管理、服务等跨区域、全要素、多层次的数据采集，为农业决策提供大数据支持。同时，利用大数据分析和人工智能技术，对农业生产全过程进行数字化、智能化诊断，满足农民对便民服务、电子商务等的全方位信息需求。
智慧农业是全新的农业发展理念，与电脑农业、数字农业、精准农业等既有联系又有区别。它实现了全要素、全链条、全产业、全区域的智能化，涵盖农业生产、经营、管理、服务等各个环节，内涵和外延更加宽泛，所涉及的理论、技术、系统和装备更加综合和复杂。
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智慧农业的关键要素
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数据驱动的核心力量
智慧农业以数据为关键生产要素，数据的获取、处理与应用是实现从数据到知识到决策转换的关键环节。
数据获取是智慧农业的基础。通过构建“天空地”一体化的农业农村信息采集技术体系，利用精准感知和数据采集技术创新，突破无人机农业应用的共性关键技术，攻克农业生产环境和动植物生理体征专用传感器制造，实现重要农区、牧区跨区域、全要素、多层次的数据采集。例如，研发农业农村大数据管理平台，可有效提升原始数据获取和处理能力，解决“数据从哪来和如何管”的问题。
数据处理分析是支撑。进行数据挖掘与智能诊断技术创新，构建农业大数据智能处理与分析技术体系。集成农学知识与模型、计算机视觉、深度学习等方法，研发动植物生产监测、识别、诊断、模拟与调控的专有模型和算法，实现农业生产全要素、全过程的数字化、智能化诊断。同时，加强农业农村数据资源关联挖掘、智能检索、智能匹配与深度学习等技术研发，满足农民对便民服务、电子商务等全方位信息需求。
数据应用服务是目标。围绕数据应用，构建基于大数据的农业决策平台，为农业生产者提供实时的数据分析和决策支持服务。如利用机器学习算法建立农产品价格预测模型，预测农产品未来价格走势，帮助农民合理安排生产和销售；建立病虫害预警系统，实时监测病虫害发生情况并及时发出预警信息，帮助农民采取有效的防治措施。
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技术创新的支撑作用
精准感知和数据采集技术为智慧农业提供了基础数据支持。通过研发满足农业农村需求的专业遥感卫星、突破无人机农业应用技术以及制造专用传感器，实现对农业资源环境、生产、经营、管理、服务等方面的数据采集。例如，利用物联网传感器实时监测土壤、气象等环境参数，为农业生产提供精准数据，助力农民做出科学决策。
精准管控与技术创新提升了智慧农业的生产效率和质量。通过智能控制系统，根据农田环境和作物生长需求，自动调节灌溉、施肥和喷药等环节，提高农业生产的精准度和效率。例如，智能温室采用先进的环境调控技术，实现温室内环境的自动化、智能化管理，为作物生长创造最佳条件。同时，研发具有自主导航、智能感知和作业能力的农业机器人，实现农作物种植、除草、施肥等作业的自动化，减轻农民劳动强度。
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智慧农业发展挑战与机遇并存
智慧农业在农业强国建设的道路上并非一帆风顺，仍面临着诸多挑战。一方面，技术研发和应用成本较高，对于一些中小规模的农业生产者来说，可能难以承担。例如，先进的传感器、智能设备以及大数据分析平台的投入较大，这在一定程度上限制了智慧农业的广泛推广。另一方面，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。随着智慧农业中数据的大量采集、存储和传输，如何确保这些数据不被泄露、篡改或滥用，成为亟待解决的问题。
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智慧农业助力农业强国建设的路径
人才培养的关键举措
智慧农业创新团队为农业强国建设发挥着重要作用。以南京农业大学农学院智慧农业创新团队为例，由曹卫星教授、朱艳教授领衔，面向国家粮食安全战略需求，将传统智慧与现代高新科技交叉融合。该团队致力于拓展教学，将人工智能、工程技术与农业领域深度融合，构建面向未来农业的新型专业。开设农业人工智能与机器学习、农业遥感原理与技术等交叉融合课程，使智慧农业课程体系独具特色。首创全国“智慧农业”拔尖创新人才培养模式，实现本硕博的“纵向”贯通式培养。本科生注重“思学研做”，硕士生突出科教融汇与产教融合，博士生强化科研创新，有效破解传统本硕博培养“不连贯”的难题。
综合效益的提升策略
保障智慧农业长期效益：为实现智慧农业的长期健康发展，需持续引入先进技术，提高农业生产的智能化水平；加强对农民的技术培训，确保其能够掌握和应用新技术；加强农业物联网及各类终端的建设，健全数据共享机制；兼顾保护农业生态环境，确保智慧农业的长期效益与环境和谐共存。
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项目推进的实际行动
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智慧农业的成功案例
山东的智慧温室案例
2017年在德州建成了全国第一个单体面积最大的压岩玻璃智慧温室。温室引进了国际前沿信息技术，将互联网、物联网、云计算等现代信息技术和生产、加工、营销全过程进行智能化控制，种出的绿行者品牌番茄产品产量达普通大棚的4-5倍，单个温室年均销售收入达8000万元，其标准化种植模式也带动了全国10万多户农户从事标准化生产，脱贫致富。
重庆的数字猪场案例
重庆(荣昌)生猪大数据中心，是国家级生猪大数据中心数字猪场，专注于中小养殖场建设的智慧畜牧综合服务平台。对多个智慧养殖(生猪)示范场进行差别化建设，主要进行智能环控、精准饲喂、健康识别和数字屠宰等试点，并针对不同养殖主体在养殖、监管、交易、贷款等不同环节进行数智化变革，探索形成了一套生猪智慧养殖生产规程以及监管、交易、贷款等模式。
沧州鑫海水产苗种生产
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昆山陆家未来农业示范园“a+温室工场”
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智慧农业的未来展望
智慧农业潜力巨大，将引领农业迈向更加智慧、高效、绿色的新时代。在智慧农业的推动下，农业生产将更加精准化。通过传感器和大数据分析，农民可以实时了解土壤、气候、作物生长等情况，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，提高农业生产效率和质量。同时，智慧农业将促进农业产业链的整合和优化。从种子选育、种植管理到收获加工、销售物流，整个农业产业链将实现信息化、智能化，提高农业产业的整体竞争力。
此外，智慧农业还将为农业可持续发展提供有力支撑。通过精准控制农业投入品的使用，减少资源浪费和环境污染，实现农业的绿色发展。例如，智能灌溉系统可以根据作物需水情况自动调节灌溉量，避免水资源的浪费；精准施肥技术可以减少化肥的使用量，降低农业面源污染。同时，智慧农业还可以促进农村一二三产业融合发展，拓展农业的多功能性，为农民增收致富开辟新途径。
总之，智慧农业在农业强国建设中具有重要的战略地位和广阔的发展前景。尽管面临着一些挑战，但只要我们充分发挥科技的力量，加强政策支持和资金投入，不断创新和完善智慧农业发展模式，就一定能够实现农业的现代化和可持续发展，引领农业迈向更加智慧、高效、绿色的新时代。