技术赋能下我国智慧农业研究的图景与进路

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一、数据的获取与研究方法

我国智慧农业研究现状及趋势分析主要采取传统文献研究、文献计量和可视化分析相结合的研究方法，以求全面、客观、系统地剖析我国智慧农业研究的最新进展、主题类型、趋势动向与热点问题。

（一）研究方法

文献计量法通过对定量收集的数据进行整理、分析，可以客观地反映出我国智慧农业研究的现状、特点及演变趋势。通过检索现有研究文献并对其进行阶段性梳理与量化分析，可以归纳当前研究的变化趋势与基本特征，从而刻画不同时间节点的研究网络图谱，归纳我国智慧农业研究的历程和趋势。在此基础上，通过Bibexcel等统计分析工具对所选取的研究文献进行关键词计量与共现分析。关键词共现分析法又称为共词分析法，是一种基于内容分析的学科结构研究方法，当两个能够表达某一学科领域研究主题或方向的关键词或专业术语在同一篇文献中出现时，说明这两个词具有一定的内在关系；出现次数越多，两个词之间的相关性越强或者"距离"越近。而通过因子分析、聚类分析和多维度尺度分析等多元统计方法量化这种"距离"，就可以归纳出该学科的研究热点、结构与范式。为有效呈现关键词共现分析结果，反映关键词间的相互关系和内在联系，还采用UCINET6社会网络分析软件对所获得的共现矩阵进行可视化网络分析。通过该软件中的NetDraw应用分析计算数据社会网络密度（Density）、等级度（Graph Hierarchy）、关联度（Connectivity）。度数中心性（Degree Centrality）是可视化共现网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标，结合Citespace聚类图谱及发展时间线、突显词图谱则可以形成更为系统的现状分析网络，从而进一步了解智慧农业研究的阶段性热点与动态，剖析当前的破冰性领域与研究空白，并从发展目标、未来研究重点、研究方法应用3个方面优化我国的智慧农业研究体系。

（二）数据收集

本研究以中国知网数据库为文献数据信息收集平台，将"智慧农业"设置为篇名和关键词检索条件，在学术期刊范围内进行精确性检索，共获得3983篇论文。对检索所得文献进行人工精确筛选，经去除信息不全、内容不符、重复、非学术论文文献后，保留有效文献3528篇，其中发表时间在2013年以前的文献14篇，2014—2017年242篇，2018—2021年1010篇，2022—2025年2412篇。可见我国智慧农业研究文献数量总体呈增长趋势，表明学术界对数智技术在农业现代化中的应用性研究重视程度正逐渐上升，研究成果也日益丰富。

（三）数据分布情况

从文献数据分布情况看（详见图1），我国智慧农业研究每年新发表文献数量总体呈波动增长趋势，并在2025年达到最大值。我国智慧农业研究大致可分为3个发展阶段：第一阶段为萌芽期（2009—2014） ，以描述性研究为主，侧重探讨智慧农业与传统农业生产的区别，思考信息化背景下农业生产如何突破瓶颈，如对农业物联网如何提供"无处不在的连接与在线服务"的理论探索，并于2014年首次提出智慧农业（智能农业专家系统的简称）概念。第二阶段为爆发增长期（2015—2021） ，该阶段文献数量明显提升，重点探讨物联网技术和大数据等信息技术以及人工智能深度学习、云计算可视化分析在实现"三农"产业数字化、智能化发展中的应用前景与技术壁垒，并从计算机科学、经济学、生态学等方面提出相应的优化策略。第三阶段为平台期（2022—2025） ，这一阶段年平均发表文献数在350篇以上，相关的技术应用和发展策略研究取得关键性突破并趋向成熟，研究重点转向技术优化、跨领域应用、技术风险分析等方面。

作为农业生产由"粗放化"到"精细化"转型的象征，以智慧农业为代表的农业新质生产力在提高农业质量效益与竞争力、促进生产技术转化、提升农业现代化水平等方面发挥着突出的作用，逐渐成为推动我国农业高质量发展和建设现代化农业强国的关键指标[5]。在国家不断健全的农业顶层设计与发展政策指引下，智慧农业具有非常明朗的发展前景，而学界对智慧农业理论与应用的体系化研究也有助于解决农业技术的"卡脖子"难题，推动相关研究向风险集约化生产、智能化远程控制、精细化调节、科学化管理、数据化分析等领域精进。

二、我国智慧农业研究现状分析

从主题词网络图谱（图2）来看，"智慧农业"作为检索词处于网络图谱的中心位置，而与之联系紧密的高频词分别为"物联网（技术）""农业物联网""信息技术""大数据""人工智能""应用"等技术应用类词汇，可见我国智慧农业研究主要围绕数据、信息和智能装备等核心问题展开，结合农业物联网、云计算、人工智能、3S技术等现代信息技术在农业生产进程中的应用进行农业生产链条多场景多功能分析。

（一）现代信息技术应用是现阶段研究重点

现代信息技术在农业生产、运输与销售等环节中的应用性研究是我国智慧农业的重点研究课题。首先是农业"互联网+"研究。互联网的引入与应用提升了农业信息的可得性和流动性，增强了农业生产者的前瞻性决策能力，为智慧农业的发展带来实质性、增益性的帮助。结合图2可知，"互联网""互联网+""信息技术""信息化"等高频词汇联系紧密，形成了较为突出的次生网络。我国农业"互联网+"的研究起步较早且成果丰硕，目前相关研究主要专注于互联网技术的整合与优化，这是继物联网和云计算之后信息技术在农业生产应用中的重大变革。

其次是"3S技术"的农业应用研究。3S技术（RS、GPS、GIS）与传感技术是农业监测、评估的"宏观眼"和"微观手"，通过卫星图像数据遥感影像和图像处理技术对农业生产环境进行实时监测，被视为农业现代化的源头技术。但传感技术与遥感技术在技术机理、应用场景上既有融合协同亦有本质差异，相较于侧重局部精度与实时数据采集的传感技术，遥感技术监测覆盖范围更宏观，信息获取维度更多元。当前学界普遍认可传感、遥感技术对农业生产智能化、高效化的推动作用，如有学者提出并验证基于Petri网的智慧农业管理流程建模和仿真方法，指出这一模型能优化农业生产和管理流程、为实现自动化控制提供支持[6]。而相关研究也促进了无人机监测、卫星监测等传感、遥感技术在土地生态[7]、开发利用[8]、灾害监测[9]等农业生产实践中的大规模、体系化应用。

最后是"AI+农业"的融合式发展研究。"AI+农业"是农业生产从机械化向自动化迈进的重要标志。人工智能能够覆盖农业监测、作业、生产决策等多个领域，驱动农业全链条变革，不仅可以通过机器学习对大规模农业数据进行分析、对产品品质进行分类识别，深度神经网络（DCNN）、卷积神经网络（CNN）、全卷积神经网络（FCN）等深度学习模型也可以通过模拟神经网络的层次化结构进一步实现对复杂数据的表征学习，实现作物病害识别和防治，为处理土壤、给水、肥料提供最优作业方案，减少资源浪费问题，如无人农机通过数据分析与深度学习可以在复杂环境中发挥关键作用，灵活、自主地执行农业生产活动的各项决策指令，极大提高农业生产效能[10]。

（二）研究热点聚焦"技术如何赋能"

我国围绕现代数智技术对农业生产的现代化赋能问题进行系统研究，着重探讨智能化农业生产装备的应用前景，并针对其中的关键技术壁垒进行集中攻关，具有较强的科学前瞻性和理论创新性。如有学者认为基于物联网技术的边缘计算及集成边缘智能方案能有效克服农业数据管理和决策难题[11]，不仅可以用于提升生产效率，还能涵盖社会及生态层面多元效益。

现代技术工具对农业的赋能效应是我国智慧农业研究的热点问题。物联网智能感知技术作为获取农业数据的"神经末梢"，能够敏锐捕捉大气环境、水环境、土壤湿度等生态系统数据，并通过对农业生产数据的实时管理和分析，在远程监控作物动态的基础上帮助生产者优化生产决策并提高资源利用效率，具有突出的赋能效应。但也有部分学者指出，尽管物联网设备为农业生产活动提供了诸多便利，但亦存在数据安全隐患、数据存储中心化以及传感器核心元件外部依赖性较大且兼容性和适用性差等问题[12]。因此，需要进一步加强对高精度农业环境感知设备的研发，攻克影响传感器灵敏度、稳定性的关键技术瓶颈，提高软件和算法自主研发能力。

现代技术工具的赋能贯穿生产、管理、生态等多个方面，为乡村振兴提供了强大助力。综合而言，技术赋能乡村振兴主要集中在农业生产模式革新、农业绿色化产业化发展、重组与壮大乡村人才队伍等3个方面。首先，在农业生产模式上，学界普遍认为智慧农业生产技术的高效信息处理能力与生产能力能够极大地节约人力成本，提升生产效率[13]，进而催生农业生产的新业态新模式；其次，在农业产业发展方面，学者重点探讨了再生农业模式、生物技术等新兴技术在促进农业绿色发展和低碳转型及增强农业系统韧性上的适用性和可行性[14]，认为新兴技术能够有效推动农业产业的绿色转型和规模化发展[15]；最后，在人才队伍建设方面，学者认为技术赋能下的高质量农业发展模式对生产经营主体和劳动主体提出了更高的要求，倒逼农业生产经营主体和劳动主体主动学习现代农业技术，提升个人劳动素质，同时也吸引了更多专技型、复合型人才参与农业生产，丰富了农业人力资源结构层次，推动了乡村人才振兴[16]。近年来，国家和各级地方政府加大了现代农业人才培养力度，颁布了一系列政策措施增强农民数字素养和生产技能培训，为农业数智化发展提供优质的服务管理机制[17]，推动了农业生产者向应用性强的"新农人"转型。

（三）智慧农业的多元应用需求研究

数智技术在良种繁育、有害生物防治、农业机械化、农业水利以及部分地区无人农场、智慧果园、智慧养殖的广泛应用拓展了智慧农业的应用场景，使农业生产者可以根据市场供需变化进行精准匹配，减少资源浪费，有力地推动了农业现代化发展与乡村振兴。如在粮食储运、加工过程中，大数据能通过智能化管理降低全产业链损耗[18]，而云计算为农业大数据提供了存储空间和计算能力，不仅可以用于提升生产效率，还能涵盖社会及生态层面的多元效益，如通过CART、KNN、SVM等算法搭建农业气象模型，计算出最优化决策模型[19]等，可以有效克服农业数据管理和决策难题。在"双碳"目标和"可持续发展"要求下，作为碳排放的重要组成部分，农业生产模式在转型过程中可以利用技术优势对环境状态、资源利用情况进行更精准检测，促进资源集约化节约化利用，促进智能化与绿色化的融合，从而不断探索智慧农业发展新的可能性。

因此，基于现代信息技术应用对农业生产方式转型的重要影响，有学者认为人工智能能够对生产环境与需求进行精准预测与智能控制，基于智慧农场大数据平台的生产管理情景多元化和"数据孪生"特点[20]，一方面要通过物联网设备、设施实时精准感知生产环境，另一方面也要基于生长发育模型，通过大数据管理实现全过程管理的信息化、标准化[21]。也有学者指出农业全产业链发展范式的革新需要完善农村数字基础设施、加强农业数字人才培养[22]，根据不同类型农业生态区打造具有一定种植规模的示范样板[23]，并在验证和优化基础上形成可复制、可推广的智慧农业发展经验，促进智慧农业生产体系建设。此外也要加强农业技术推广，对试验、示范、培训、指导以及咨询服务环节进行规范化管理，严格管控数据垄断问题，保障数据资源合理流动，促进农业技术信息和农业数据共享。

（四）数字经济背景下农业生产的再审视

从图3来看，我国近三年智慧农业的研究热点（2022—2025）按时间排序依次是"农业科学""数字乡村""数字经济""目标检测""智能化技术""农业生产"等，其中凸显性最强的关键词为"数字经济"，数字经济对智慧农业的影响已成为现阶段的热门研究问题。

面对农业智慧化水平不高的问题，不少学者指出数字乡村、农业科学与智慧农业之间具有紧密的关联性，从技术-组织-环境等角度提出数字经济背景下农业现代化、智慧化的优化方案。在数字经济背景下，数字要素的优化整合引导了智慧农业产业模式与发展样态的创新。农业新业态、农业生产服务新模式研究的兴起是以农村数字基础设施的逐渐完善为前提，数据要素、数字技术的深度嵌入推动了农业生产范式的创造性转换，而数字建设所释放出来的发展红利持续影响了农业生产模式的变革。以农资供应、农技推广、农机作业、疫病防治、金融保险、产品分级、储存和运输、销售等社会化和专业化服务为主要内容的数字农业生产是农业全产业链服务的一种新型业态，而提升农业生产性服务业的数字能力能顺应农村社会结构和经济结构新样态新模式的需要。以"数字技术"为基础的乡村现代化治理体系是推动智慧农业发展的关键因素，学者深入探讨了数字要素、数字技术等新质生产力驱动农业形态和乡村形态从传统向智能演进的科学路径，不仅在宏观上提出数字经济均衡化发展、增强政策支持，在中观上强调要推动大数据、区块链、人工智能等新兴技术大众化，更在微观视角上强调要保障小农户数据权益分配正义[24]、弥补农村群体数字红利鸿沟[25]、提升农民技术采纳意愿[26]等。整体而言，相关研究涵盖顶层设计、基础设施、生产关系等层次，有效弥补了我国在数字乡村及产业发展中的数字缺位、数字基础设施更新滞后、生产投入机制难以持续、数字化人力资源缺乏等问题。

（五）弥补关键领域研究的缺失与空白

我国智慧农业研究热点高频更替（详见图3），在智能农机生产技术、数据驱动生产管理等领域已取得诸多进展，结合我国智慧农业研究突显词强度和演变趋势来看，前期研究热点聚焦在物联网与传感技术应用上，随着农业现代化水平的深化和研究体系的完善，研究主题呈现出技术集成的特点，探讨网络技术、数字技术、遥感技术、人工智能等在生产决策分析、生产检测、灾害评估、产业链提升等领域的应用，解决农业生产的系统性难题。可以看出未来研究热点将以"农业技术创新"为主，但不再是单一技术的突破，而是融合化发展，结合智慧农业研究的空白领域进行补充和优化。具体而言，我国智慧农业研究的空缺领域主要集中在以下3个方面：

第一，研究集中于硬件技术的作用和优化，较少关注软实力开发如大数据模型对市场需求估算、智慧农业规模化测算、区块链技术对农产品供应链溯源管理等层面，对于自主生产诸如智慧农业与"互联网+专家"模式或专家系统的农业决策软件开发的研究也较少，缺少生产决策软件应用相关研究。

第二，智慧农业全产业链融合和配套设施的研究力度不足。 智慧农业发展不仅需要技术支持，还需要技术应用型人才支撑和数字治理水平与社会服务的提升，现阶段的研究侧重于微观技术和生产模式层面，缺乏宏观视角的政策性分析；在配套设施上也较少结合应用型农业人才培养、农业服务供给优化需求展开关于智慧农业顶层设计与具体路径的探索。

第三，缺少对复杂场景和区域异质性条件下的智能装备应用研究，对智慧农业影响因素的分析也较为单一。 一方面，受复杂地形和极端气候条件影响，生产适用装备的作业难度不尽相同，需要结合复杂环境进行无人农机作业精度、传感器抗干扰力、复杂地形监测和深度学习能力研究，模拟测试AI环境预警应急决策系统的实际应用情况，弥补复杂地形、极端气候生产作业应对技术研究的缺失；另一方面，从区域异质性展开研究，不同区域智慧农业影响因素各不相同，需要对不同地区智慧农业的基本特征进行归纳分析，总结区域推进智慧农业和产业信息化发展情况、创新之处、主要成效。目前缺少对区域或创新案例的分析，应对无人果园、智慧果园等创新模式以及国家级智慧农业综合示范项目开展情况进行跟踪研究，探索构建智慧农业关键指标和评价体系，提升我国智慧农业标准化精准化水平。

总体而言，智慧农业发展与农业农村信息化基础设施建设、农机装备数字化、农业政策、区域农业发展息息相关，要系统分析我国农村新型信息化基础设施建设、农业生产装备、农业服务管理的主要进展，并对发展趋势、现存误区与技术壁垒进行科学分析，对我国智慧农业建设情况形成总体认识，从政策、技术、管理、人才等角度分析和探索我国智慧农业的发展短板和建设路径。

三、研究趋势分析与文献述评

通过对我国智慧农业研究的阶段性分析，刻画不同时间节点的研究网络图谱，可以较为清晰地反映出研究历程和趋势，并以此剖析其内在逻辑。综合来看，相关研究主题呈多元化发展趋势，以"数字要素"为核心的数字经济成为阶段性研究热点，而跨学科研究和混合研究方法则成为研究新范式。自"智慧农业"概念提出以来，我国学者对其进行了大量的研究，形成了较为系统的研究体系，但仍存在一些不足之处，主要体现在研究主题和层次局限性、研究范畴单一且缺乏相关性分析等方面。

（一）研究主题多元，但未能贯穿全体系

从研究主题的时间序列来看（详见图4），我国智慧农业的阶段性划分较为明显。初期研究主题集中于物联网、大数据等技术层面，其中农业大数据、农业智能装备等科技领域研究占据前沿，侧重探讨突破性新兴技术对农业现代化的赋能影响，也有结合具体实践分析地区机械化、工业化、规模化水平、政策普及力度对智慧农业生产效率、利益相关主体参与意愿影响的实证分析[27]，为后期的智慧农业发展水平和影响因素研究打下基础。现阶段研究取得了突出进展，尤其在农业物联网、云计算、"3S技术"应用性研究等方面积累了较为丰厚的研究数据与成果，而且研究视角更加多元，不仅关注新技术应用，也关注数字经济融合、生产链条延伸、农业现代化管理、人才队伍培养、环境资源利用、数据安全等方面，并从整体上分析我国智慧农业发展的影响因素。

从具体的方向和问题来看，研究主要涉及生产规模、技术应用、管理方法、配套设施等多个方面，具有较强的专业针对性，但多集中在生产领域，缺少对农业生产活动管理的规范性研究，应综合考虑智慧农业占比、产业融合水平、产业规模化机械化水平等因素，构建更为完善的规模测度与效应评估体系。结合这一问题，从农业"技术—组织—环境"构建、农民收益保障机制等研究空白领域进行补充完善，从激励措施、生产要素融合、高素质农民培育、乡村人力资本开发、农业生产活动管理水平提升等方面入手，在充分分析智慧农业发展面临的经济风险、金融风险中深化农业产业风险防控能力和生产管理水平建设，促进农业产业向高质量、可持续的方向发展，推动农业全要素生产率的持续提升。

（二）研究范畴拓展，需加强对新模型新样态的研究

智慧农业是我国农业现代化发展的必然选择。当前从数字经济、产业融合视角探讨智慧农业的研究日渐增多，其中以数字经济的阶段性增长特征最为明显，"数字化""数字经济""数字孪生"等关键词都与此相关。数字技术和数字经济的发展推动了农村一二三产业融合与城乡要素流动，"智慧农业+乡村旅游""智慧农业+金融"等新业态的出现无疑进一步拓展了智慧农业的研究范畴，使其不再局限于简单的农业生产活动，而被赋予了多场域多要素融合的全新内涵。

从演进特征来看，我国的智慧农业研究已从最初的描述性分析向诊断性和预测性分析转变，专业性更强且更具针对性。早期学者研究视域较为宏观，主要围绕我国农业生产管理不科学、信息不对称、信息化建设基础薄弱等问题进行分析。随着研究不断深入，学者对问题的剖析也更具有专业性，如从农业基础设施支撑和数字技术支持的角度出发，指出我国数字乡村治理缺乏活力、农业生产数字化转型困难、数字人才培养体系亟须提升等问题[28]，或从生产规模的角度对现阶段智慧农业产业规模进行分析，指出智慧农业在农业大类、GDP比重中占比较低[29]。也有学者从管理方法出发，认为我国的农商模式存在"造血难""项目可持续性低"[30]等问题，应从粮食质量安全评估体系、应用型人才培养机制和更广泛的社会服务系统等方面寻找新的突破口。

（三）研究方法多样，跨学科研究特征显著

我国的智慧农业研究具有鲜明的跨学科特征，主要涉及农业基础科学、农业经济学、计算机应用科学、生物技术和管理科学等多个领域。相应的研究方法也呈现多样化趋势，如融合定量研究、定性研究、混合性研究等多种研究方法开展别国经验案例研究[31]、特色农业个案考察[32]等，也有利用实验分析和仿真模拟对技术应用有效性[33]、技术与生产场景适配性[34]的研究分析，重点探讨技术应用和设计流程的可行性。此外，近年来混合性研究方法的应用也逐渐增多，如实地数据调研分析[35]、文献计量分析[36]及利用扎根理论[37]和大语言模型[38]对个案或区域农业发展模式进行分析。

随着智能技术与农业生产实践的深度融合，我国已建设一批具有深远影响的智慧农业示范工程，应结合实践经验优化顶层设计，自上而下推进智慧农业建设。如加快对农业大棚、无人果园等示范基地的经验案例研究，分析农业物联网系统实时监测环境指数，及时启动反馈控制并将报警信息发送给管理者等功能的实效性等。

四、我国智慧农业研究的未来发展

根据我国当前智慧农业研究的成效与不足，未来应以农业科学为依据，从多技术集成、促进农业生产模式转型、构建高效服务体系、满足多主体需求等层面出发优化研究体系（详见图5），重点剖析农业发展与技术应用、生产模式、管理方式、人力资本构成等因素的耦合关系。针对主体参与农业智慧化改造积极性和智慧农业产业规模存在的问题，可以从"成本—效益"经济行为学视角切入，或从"政产学研用"一体化发展、"政策+金融+社会资本"投入进行研究，完善农业技术与其他资源要素的协同机制，根据区域农业发展综合环境、社会经济系统的信息反馈进一步探索资源要素优化配置与提升农业生产智能化的路径措施。

（一）促进应用技术与应用场景的融合，使研究贯通农业生产全过程

智慧农业研究致力于促进应用技术与应用场景的深度融合，利用物联网、大数据、云技术、人工智能等技术搭建不同应用场景和产业模式的综合系统，同时结合区域农产品、农业机械、灌溉等农业种植场景及供应链、销售等农业服务体系进行具有针对性、精细化的数字孪生技术研究。此外，也要深入探讨多技术集成与多模型融合的可能性，进一步整合农业资源，提高农业生产的可视化、数字化水平。在管理服务方面要进行智慧农业平台构建和知识体系开发，将技术工具与农业服务相结合，在完善农村数字基础设施的基础上构建智慧农业信息处理系统，开发为农业生产者提供便捷农业知识检索的共享服务平台。在现代化农业人才队伍建设方面则要注重提升生产者信息识别、信息搜索、信息处理的能力，并参照《大数据安全标准化白皮书》等相关要求，完善农业信息领域的法律法规，提升信息保护管理水平和数据要素共享效率。

智慧农业研究要贯穿农业生产的全过程。我国的智慧农业发展整体上还处于初级阶段，技术应用、管理水平、人才储备以及保障机制尚有欠缺，应继续推动技术层面的农业生产装备研究，着力实现研究对象的多元化，弥补相关数字经济核心产业、数字要素驱动行业的研究空白，同时加强互联网平台、数字金融、装备研发关键平台实验室和研究院等与智慧农业息息相关的平台机构建设，打造现代化农业产业链模式。此外也要优化产学研一体化的技术赋能场景，充分借助高校、国家实验室、企业自主研发等平台资源创新农业生产管理模式，合理制定和发挥地方政策、金融支持、社会响应对智慧农业的促进作用，培育有效助力智慧农业发展的环境，解决其中存在的门槛效应、数据资源利用率低等难题。

（二）探讨新产业新业态新模式的可能性，分析影响效率和效果的因素

智慧农业研究要善于打破产业样态壁垒，探索开发"智慧农业+旅游""智慧农业+研学""智慧农业+金融""智慧农业+教育"的新模式，顺应农业供给侧结构性改革与消费需求多样化趋势，促进传统农业与新兴产业的深度融合，在关注生产环节智慧化的同时着力提升交换、分配、消费、再利用环节的硬件和软件水平，如通过大数据技术精准定位目标群体，打造更具特色的乡村旅游产业；通过"互联网+"的销售模式扩大生鲜农副产品利润，打破智慧农业市场发展的时间和空间限制，鼓励开辟现代化农业新市场，促进智慧农业可持续发展；提升果蔬冷链设备普及率，简化操作流程，缩短流通时间，减少农产品运输损耗等。最后，要加快构建更为完善的发展评价指标体系，在深入分析新型农业技术与农业融合机理的基础上，对智慧农业发展指数和区域差异进行测度与分析。

智慧农业研究要根据区域发展特性开展针对性研究。由于自然条件、经济发展情况、技术开发和利用水平、市场需求等方面的差异，不同地区智慧农业的发展资源和路径取向存在较大差异，难以形成放之四海而皆准的套路模式。因此，智慧农业的研究应聚焦区域性特征，借助地方发展优势推动智慧农业产业化集群化发展，促进产业链优化整合，关注并综合分析技术、组织、环境三因素对智慧农业的影响，针对不同区域发展条件及技术应用场景，提出优化方案，如针对南方丘陵地区坡度大、耕地分散，难以开展大规模机械化作业的问题[39]，充分发挥其产业发展水平与营商环境优势，尤其是利用东南沿海地区农村较为完善的用户市场和开发能力开展研学、休闲等文旅休闲项目。在聚焦区域特征之余，也要聚焦技术的效能优化研究，提升技术在供应、生产、加工、运输、销售等流程中的赋能效应，补全智慧农业生产链条中的规范性研究短板，如对农产品安全问题的信息化工具规范生产管理研究等。

（三）促进研究方法的多样化，加快跨学科研究体系构建

智慧农业是多学科交叉融合以实现农业生产精确化、智能化、高效化的过程。以物联网为代表的信息感知、处理和管理以及以机器学习和深度学习为代表的人工智能算法是近年来智慧农业研究的前沿热点，学者从政策制定、人才培养和核心技术等方面推动了智慧农业的发展，提出通过布局重点领域、培养新型应用型人才和开发原创性成果等措施促进我国农业转型升级。

跨学科协同为智慧农业研究提供了更全面的分析视角和科学合理且能够权衡各方利益的生产策略。农业经济作为一个复杂的系统，涉及农业、数字技术、经济、生态等诸多要素，如农业经济学能够研究农业生产的成本效益；社会学能更好地兼顾公平，考虑不同利益主体需求差异；数字技术应用则可以通过农机装备升级，加速向无人化、自动化发展。随着我国智慧农业研究的配套体系与技术应用愈加成熟，自动监测、大数据分析、模型推演在研究中得到广泛应用，有效促进了研究的精确性和模型利用的多元性、适配性。面向未来，应结合地区发展经验进行典型案例分析，总结智能化农场建设经验，加快技术集成体系和可复制推广范式的形成，综合分析不同区域智慧农业发展优势、劣势、机遇、挑战，补齐农业发展短板，促进农业高质量发展。

五、结语

智慧农业是涉及核心技术应用、农业生产模式、政策分析、人才培养等多个方面的系统性工程。推进智慧农业研究需耦合国家乡村振兴战略需求、顺应新质生产力创新发展需要，进一步优化现有研究范式，促进研究范式和方法的多学科交叉融合，重点布局智能化技术、数字经济与智慧农业融合、培养新型应用型农业人才。未来智慧农业的研究，需结合农业农村现代化和推进乡村振兴的发展要求，进一步开展以人工智能技术为驱动的智慧农业高质量发展研究，促进农业生产体系转型；结合不同区域农业发展现状，开展智慧农业技术生产适配性、发展均衡性方面研究，因地制宜开展政策性分析，建立健全地方之间的农业数字化互动合作机制[40]，构建政府引导、市场驱动、社会参与、技术支持的多元主体协同模式。加强重点领域研究，构建以新型农业装备、乡村经济发展、智慧生产链条融合、跨学科研究工具体系、资源要素结构优化为核心，经济效益、生态效益、社会效益交叉融合的研究矩阵，并通过提升农业现代化水平、优化产业发展规划与要素配置、强化配套设施等措施推动我国农业生产的智慧化、现代化转型。

参考文献：

[1]何玮,曾晓彬.技术赋能下我国智慧农业研究的图景与进路[J/OL].

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