1 智慧农业概述 智慧农业深度融合物联网、大数据、云计算、人工智能及3S技术[遥感（RS）、地理信息系统（GIS）、全球导航卫星系统（GNSS)]等现代信息技术，是新型农业生产模式，可有效提升农业生产效率，推动传统农业转型升级。智慧农业是农业信息化迈向智能化的关键阶段，其发展依托于农业信息化的稳步发展。农业信息化推动信息技术渗透至农业生产、市场流通、行业管理各环节，夯实了农业数据采集与传输基础。智慧农业在此基础上整合信息技术与智能装备，搭建“空天地”一体化农业监测和决策支撑体系，实现农业生产全流程精准化、自动化、智能化管控[1- 2] 相比传统农业，智慧农业具有以下特征：一是管理精准化。通过布设土壤湿度传感器、环境传感器、作物生长监测设备等，实时获取土壤湿度、气象条件、农作物生长动态等数据，构建全面感知农作物生长环境的智能网络，并利用大数据、人工智能等技术对农作物生长环境进行动态预测与调控，实现对农作物生长环境的全方位、精准化监测与管理[3- 4]。二是装备智能化。在智能信息时代，农业机械与智能化技术结合愈加紧密，传统农机向信息化与智能化转型，通过集成传感器、3S技术等，农业机械功能更加强大，能够自主执行各项作业任务，极大地提高农业生产效率，减少资源浪费和环境污染，提升农产品产量和质量[5]。例如，自动驾驶农机、植保无人机等装备通过GNSS技术和路径规划算法，能够精确控制作业路线和作业区域，实现全程无人化作业，提高作业效率和作业精度。三是全链数字化。区块链、大数据等技术推动农业产业全产业链向数字化、可追溯、高附加值方向发展，实现从生产端到消费端各个环节数据的记录与共享，解决了传统农业中数据孤岛问题。政府监管部门能够实时调取链上数据进行动态监管，企业能够基于全链数据优化生产计划与库存管理，降低生产成本[5- 6]。 2 我国智慧农业发展现状 2.1 政策支持体系逐步健全 我国高度重视智慧农业发展，自2015年“互联网+”现代农业落地实施以来，先后印发了《智慧农业建设指南》《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》等文件，明确了财政补贴、基础设施建设、数据开放等具体措施。2022年，中央网络安全和信息化委员会办公室等十部门印发了《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》，安排部署“智慧农业创新发展行动”。2024年《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》指出，要全方位提升智慧农业应用水平，加力推进智慧农业技术创新和先行先试，有序推动智慧农业产业健康发展。此外，《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出到2028年底农业生产信息化率达到 32% 以上的目标。 2.2 科技研发投入持续提升 经过多年持续投入，我国农业科技综合实力稳步提升，多个细分领域实现由跟跑向并跑、领跑转变。国家统计局数据显示：2024年我国全社会研究与试验发展（R&D）经费投入为36130亿元，同比增长 8.3% R&D经费投入强度（R&D经费与GDP之比）达到 2.68% ，比上年提高0.1百分点，保持稳步提升态势。科技研发的持续投入为智慧农业技术进一步发展注入了强劲动力。 2.3 农业新型基础设施逐步完善 农业新型基础设施的完善是提升智慧农业发展水平的重要支撑。近年来，我国持续加大新型信息基础设施建设力度，构建了覆盖广泛的网络支撑体系。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第56次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年6月，我国农村地区互联网普及率为 69.2% ，较2024年12月提升1.9百分点。“村村通”网络工程、宽带乡村及数字乡村建设持续推进。工业和信息化部数据显示，截至2024年底，我国5G基站达到425.1万个，千兆用户突破2亿户，实现“县县通千兆，乡乡通5G，村村通宽带”，行政村5G覆盖率超过 90% 全国范围内开展农业农村大数据平台建设，为智慧农业的发展奠定了良好的基础。江苏省依托3S、大数据、云计算等技术，创新构建全省农业农村大数据云平台，建立起省市县联动的农业农村大数据工作体系和智能管理决策体系，赋能数字乡村建设。陕西杨凌示范区依托5G技术建成农业大数据管控中心，构建基于物联网的农业生产运营管控体系，实现农田灌溉远程控制、蔬菜种植智能管控。河南省建设作物“四情”远程监测、田间智能物联网等信息化应用系统，并在济源、新野、永城等地打造多个农业物联网综合服务平台。 2.4 技术创新与应用取得突破 在农业传感器领域，光、温、水、气等环境传感器基本实现国内生产，为田间实时数据采集提供了有力支撑。北斗卫星导航系统完成全球组网，并提供稳定服务，实现了国外卫星导航产品的全面替代，在农田信息采集、农作物施肥、农作物病虫害防治以及农业机械无人驾驶、农田起垄播种、无人机植保等领域发挥着重要作用。例如，黑龙江省绥化市北林区实施“北斗 + 智慧农业”项目，依托北斗技术与智慧农业的深度融合，玉米单位面积产量明显提升。我国卫星遥感与低空无人机技术达到国际先进水平，融合卫星、无人机、地面传感多源数据，为作物长势监测、病虫害预警、产量预估与灾害预警等提供多源数据支持。农业大数据与人工智能在智能算法、知识图谱及决策模型领域深度融合，推动农业生产向智能化决策升级。甘肃省庄浪县推广智能农田管理决策系统，利用传感器、无人机采集土壤温度、湿度、光照强度、病虫害发生情况等数据，结合人工智能算法，自动生成灌溉、施肥、除草等作业建议，农田灌溉水利用率提高 35% ，化肥施用量减少 40% ，作物产量增加 10%[2] 。在农业智能化水平方面，自动驾驶拖拉机、无人插秧机、无人联合收割机及智能农业机器人等智能化农机装备认可度逐步提升，应用数量持续增加。在农产品溯源方面，区块链技术广泛应用于农产品溯源，形成“生产一加工一流通”全链条追溯体系。例如，浙江省舟山市建立水产品区块链溯源系统，消费者可通过扫码查询养殖环境、捕捞记录等信息；北京顺鑫农业股份有限公司通过区块链技术，实现蔬菜从田间到餐桌的关键数据追溯，有效降低了食品安全事件发生概率。 3 我国智慧农业发展存在的问题 3.1 农村基础设施建设不均衡 一方面，部分农村地区道路、桥梁等基础设施抗灾能力弱，在雨季易出现道路泥泞、损毁等问题，不仅存在安全风险，还增加了生鲜农产品运输环节的损耗。另一方面，农村地区农业信息化水平有待提高。部分偏远山区存在网络信号不稳定、5G基站少、通信费用高等问题，难以形成规模效应；农村物联网基础设施薄弱，农田小气候、耕地质量、土壤墒情等关键环境参数的监测点偏少，难以满足精准农业对微环境数据的需求。此外，我国农村信息化发展水平区域之间不均衡，西部地区农村信息化发展水平明显落后于中、东部地区[12]。 3.2 专业技术人才短缺 高素质的专业技术人才是智慧农业高质量发展的重要力量，当前国内现代农业专业技术人才缺口明显。首先，基层农户文化水平有限，对物联网、遥感、智能农机的认识和实操能力不足，难以适应智能设备操作与数据化管理的要求，这增加了智慧农业技术的普及难度[13]。例如，植保无人机操作人员缺口突出，制约了无人机绿色植保大范围普及[14]。其次，农村高素质劳动力外流严重。我国农村地区整体发展水平落后于城市，教育、医疗、养老等公共服务不完善，农村高素质劳动力持续向城市流动，缺少既懂数字技术又懂农业技术的复合型人才[15]。最后，农村地区优质教育培训资源不足。培训内容以传统种植技术为主，针对物联网、无人机应用等智慧农业技术的课程较少，农民对智慧农业的技术原理、应用价值认知有限，对智慧农业的认可度偏低，部分农民不愿改变传统的农业生产方式，进而影响智慧农业的发展。 3.3 智慧农业技术自主创新能力不足 我国智慧农业相关研究起步较晚，高精度农业传感器、农业智能芯片、专用算法、高端智能农机等核心技术国产化供给不足[12]。国产环境传感器在精度、稳定性方面与国外产品仍有差距，核心元器件进口依赖度高，关键技术自主化不足，综合集成度不高，制约了农业向智能化、自动化方向发展[16]。在农业智能控制与机器人领域，精密伺服电机、工业控制总线等关键零部件技术落后于美、德、日等国，高端装备国产化进程受阻，制约了全产业链智能化升级[1]。 3.4 数据管理机制不完善 目前，我国农业数据规范化管理体系建设滞后，农业数据要素价值难以充分挖掘，制约了农业生产要素优化配置与生产效率提升。一是数据采集标准化不足，市场化第三方数据服务商稀缺，农户自主采集数据规格杂乱、精度不一，难以支撑大数据建模与智能决策。二是农业数据缺乏统一标准。农业、气象、市场监管等部门数据相互割裂，不同厂商设备协议不兼容（如无人机与传感器数据接口差异），导致数据整合成本增加。三是农业数据安全管理制度不完善，农户数据防护意识薄弱，农业平台易遭受网络攻击、数据篡改，严重损害农户利益，干扰政府决策与政策制定，阻碍智慧农业安全发展。 4 发展对策 4.1 加强基础设施建设 智慧农业的持续发展，离不开农业基础设施的有力保障。首先，政府要强化顶层设计，统筹制定智慧农业基础设施发展规划，立足区域资源禀赋与农业生产特点，因地制宜制定政策。财政投入应向农村地区倾斜，弥补技术和基础设施短板。其次，要优先完善农村交通等基础设施，提升农村公路抗灾能力，夯实物流与生产基础。最后，要加大农村地区信息化基础设施投入力度，加强高校、企业与科研机构之间的合作，加快推进5G技术的研发与应用，提高5G网络覆盖率和传输速度，重点提升中西部地区及偏远山区的网络速率与稳定性，确保农业生产数据高效传输和实时监控。 4.2 加快高素质农业人才培养 加大高素质农业人才的培养力度是智慧农业可持续发展的重要抓手。一方面，要健全智慧农业人才培养机制。加强院校学科建设，支持农业院校设立智慧农业相关专业与课程，探索适合区域产业发展特色的智慧农业人才培养模式；深化产学研融合，推动院校与企业共建实践基地，通过实习实训、科研合作等形式，鼓励学生深入农业生产一线实践，提升学生解决实际问题的能力，引导青年人才投身智慧农业与农业强国建设。另一方面，要健全职业农民培训体系。依托高素质农民培育计划，整合政府、农业协会、合作社等资源，通过线上课程、田间教学、示范基地观摩等方式，帮助农民掌握智慧农业理论知识，加强农民在智能设备操作、数据分析、技术应用等方面的技能培训，提升智慧农业技术应用能力。同时，通过直播、短视频等方式加强宣传，讲解智慧农业优秀案例，传播智慧农业发展理念，转变社会对农业的认知，激发农民培训积极性，扩大培训覆盖面和影响力。 4.3 加强核心技术创新与自主研发 一是强化核心技术自主研发。针对传感器、农业智能装备等领域设立专项研发资金，支持高校与企业联合攻关高精度传感器、智能决策算法模型相关核心技术，提升核心元器件自主可控水平。发挥政府主导作用，推动建设智慧农业应用技术实验基地，加强农业物联网技术、高端智能农机装备等自主研发。二是构建产学研协同机制。政府牵头搭建协同创新平台，推动高校、科研院所与农业企业深度合作，促进产学研一体化，提升智慧农业技术成果转化效能。三是强化技术适配性研发。立足区域农业特点，研发耕地质量监测、病虫害智能预警等特色技术，强化技术与产业的适配性。比如，在设施农业区重点研发环境精准调控系统，在粮食主产区推广无人农机装备。四是完善政策支持体系。要制定完善相关政策与法规，加强知识产权保护，建立健全技术创新激励机制，吸引高端人才投身智慧农业领域，为技术创新提供保障。 4.4 健全数据管理机制 首先，加强数据资源共享。数据共享是提升智慧农业效率的关键，农业生产具有周期性强、依赖自然条件的特点，农业数据的精准性与时效性是智慧农业发展的重要前提。政府要在一定范围内开放农业数据，打通数据壁垒，完善数据共享规则，开放标准化数据接口，以政企合作模式加快全国性农业数据协作平台建设。其次，加强技术标准建设。要健全智慧农业标准体系，结合本土农业特点制定适配的技术规范，加强数据标准、产品标准、市场准入标准等标准制定，推进行业各分项标准立项。同时，明确数据处理技术标准，推动关键技术的标准化应用，探索符合我国农业实际的数据采集与处理机制。最后，强化数据安全管理。健全农业数据安全保护法律法规，加大对数据盗窃、篡改农业数据等违法犯罪行为的打击力度，为数据权益保护提供法律依据；加强对农户的宣传教育，提升数据保护意识；定期开展数据安全风险评估，及时消除安全隐患。 5 结束语 智慧农业是现代农业的发展趋势，对于我国实现农业现代化目标既是机遇也是挑战。近年来，我国智慧农业发展取得了一定的成绩，但仍然存在一些问题，如农村基础设施建设落后、专业技术人才短缺、自主创新能力不足、数据管理机制不完善等。未来，要持续加强农业基础设施建设，强化核心技术自主研发，大力培育高素质农业人才，完善数据管理机制，推动智慧农业朝着更加精准、智能、绿色的方向发展，助力我国从农业大国稳步迈向农业强国。
参考文献： [1]孟伟,王国强.我国智慧农业发展现状及对策[J].
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