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设施农业通过温室、大棚等人工构筑物，实现对光、温、水、气等环境因子的精准调控，是保障农产品周年供给、提升生产效益的重要业态。随着消费升级与粮食安全需求的日益提高，市场对设施农产品的产量、品质与安全性提出了更高标准。然而，传统依赖经验的管理模式已难以适应现代生产需求，资源损耗高、环境调节滞后、病虫害防控被动等问题日益凸显。 智慧农业技术的兴起为破解上述难题提供了新路径。其核心在于通过物联网实现实时感知、借助人工智能进行智能决策、依托自动化技术完成精准执行，形成“感知—决策—执行”的闭环体系。设施农业的封闭性与可调控性，与智慧农业技术的系统化特征高度契合，具备构建全流程智慧管理系统的天然优势。因此，系统探究智慧农业技术在设施农业中的应用路径与优化策略，对于推动产业转型升级、保障粮食安全、促进农业绿色可持续发展具有重要的理论价值与现实意义。 1 设施农业的技术需求与智慧农业技术体系适配性1.1 设施农业的核心技术需求设施农业的实质是借助人工调控营造最佳生产环境，其技术需求贯穿生产全流程，在环境管控领域，应达成对温度、湿度、光照、CO₂浓度等要素的精准把控，杜绝单一要素起伏影响作物生长；在资源运用维度，要求水、肥、药等投入品依照需求进行供给，降低损耗与环境破坏；在生产管控维度，应破除人力依赖，达成种植、养护、采摘等环节的高效协作；在风险管控维度，应设立病虫害、环境胁迫等问题的事前预警与快速处置机制；在能源管理领域，鉴于设施农业依托人工光源、温控设备之类，能源消耗量高，要达成能源消耗的动态监控与合理配置，减少运营成本，这些需求一同聚焦于“精准化、高效化、智能化、低碳化”的核心目标，为智慧农业技术的运用指明了清晰路径[1]。 1.2 智慧农业技术体系的适配特征感知层、网络层、决策层以及执行层共同构成了智慧农业技术体系，天生符合设施农业的封闭性与可控性特征，感知层的传感器网络可于设施里面实现高密度的安置，不会被自然环境所干扰，准确捕获各类环境与作物数据；网络层的5G和边缘计算技术可满足设施内海量数据低延迟传输的要求，保证实时调控指令高效传递；决策层所采用的大数据与人工智能算法可凭借设施内相对稳定的环境数据，创建更精准的生长模型与调控规划；执行层的自动化装置与机器人可于设施有限空间中达成模块化作业，契合温室、植物工厂等多元场景，这种多层面的技术适配特性，令智慧农业技术成为设施农业冲破发展瓶颈的核心支柱。 2 智慧农业技术在设施农业中的应用路径2.1 感知层技术：构建全要素数字化监测体系感知层作为智慧设施农业的“神经末梢”，依靠各类传感器与监测仪器达成生产要素的全面数字化，在环境监测范畴，温度传感器、湿度传感器、光照传感器和CO₂传感器构建起密集监测网络，实时获取设施内微环境的动态变动，为环境管控提供基础数据；土壤监测传感器能够深入到根系所在区域，跟踪土壤的湿度、养分含量以及酸碱度等指标，精确反映作物生长时的土壤环境状况；作物长势监测借助视觉传感器与光谱传感器，以非接触方式获取作物株高、叶面积、叶绿素含量等参数，实现生长状态的可视化跟踪；能源监测传感器可即时采集设施内照明、温控、灌溉等设备所消耗的能源数据，为能源优化提供数据保障。 病虫害监测技术利用图像识别与生物传感器，可在初期捕捉到病虫害的迹象，防止其扩散蔓延，这些监测数据的实时搜集与归整，冲破了传统设施农业经验判断的限制，为后续的智能决策供给了数据依据，实现从“被动应对”到“主动感知”的转变[2]。 2.2 网络与决策层技术：实现智能化精准决策网络层和决策层搭建起智慧设施农业的“大脑与神经中枢”，担负数据传送与智能解析，5G与边缘计算技术的运用，化解了设施内数据传输的带宽及延时状况，边缘计算节点可在田间实现数据的即时处理与初步研判，减轻云端传输负荷，保证调控指令的即刻响应，大数据技术会对监测数据开展深度融合，融合作物生长模型、历史生产数据以及气象预测信息，搭建多维度数据资源库，为决策提供全方位的数据支持[3]。 人工智能算法作为决策层的中枢，利用机器学习不断改进模型精度，依托环境数据和作物生长数据，AI算法可自行生成温度、湿度、光照等环境要素的最优调节曲线；整合土壤养分数据与作物需求状况，创建精准的水肥供给模式，实现按需给予；针对病虫害的监测数据，利用图像识别算法对病虫害类型进行自动判别，并且匹配相应的防控方案；凭借能源监测数据，智能算法可以解析能耗峰值与设备运行的规律，拟订错峰用电、节能设备启停的优化规划，减少能源损耗，这种以数据为导向的决策模式，推动设施农业的管理从“经验驱动”转变为“科学驱动”，明显增强调控精准度。 2.3 执行层技术：落地自动化精准调控执行层技术把智能决策转变为实际生产行动，实现设施农业的自动化运转，环境调控装置借助接收决策层的指令，自行开展通风、卷帘、灌溉、施肥等作业：当监测数据表明温度超出标准时，智能通风装置自动开启；当光照条件不充足时，补光系统按照预设曲线开启运行；一旦土壤湿度低于设定阈值，滴灌系统精准供给水分与养分，这种自动化调控不光规避了人工操作的迟缓性与差错，还可实现环境要素的精确化把控，为作物生长缔造稳定的最优环境。 机器人技术的运用进一步扩大了自动化的覆盖范围，采摘机器人依靠视觉识别与柔性操控技术，可精确执行成熟果实的采摘任务；除草机器人利用图像识别区分农作物与野草，实现精准除草；巡检机器人将代替人工开展设施内的日常巡查，即时反馈设备运转状态与作物生长异常情况，自动化执行技术的普遍运用，极大减少了设施农业对人力的需求，特别适宜用于解决农村劳动力短缺难题，提高生产效率与作业连贯性[4]。 2.4 全链条协同技术：延伸智慧管理边界智慧农业技术在设施农业的运用已跨越单一生产环节，向全链条协同拓展，在仓储运输阶段，智能冷链技术凭借温湿度传感设备与自动化控制装置，维持农产品采收后的品质恒定，降低流通损耗；区块链与物联网技术相融合，能够搭建农产品全生命周期追溯体系，记载从种植、采摘、加工直至销售的全流程数据，保证品质可回溯、责任可追查，提高产品品牌附加值。 在生产管理范畴，智慧农业管理平台汇聚监测、决策、执行等多环节数据，实现生产进程的集中管控与远程操控，管理人员可利用移动终端实时查看设施运转状态，远程调节调控参数，平台数据还可为生产计划的拟定、资源配置的改良提供助力，保证不同设施单元之间的协同运作，这种全环节的智慧协作，推动设施农业从单一生产空间升级成系统化的智慧生产架构[5]。 3 智慧农业技术在设施农业应用中的挑战3.1 技术应用门槛较高智慧农业技术的布置与运行面临双重关卡：起始投入费用甚高，传感器、自动化装置、智能系统等硬件与软件的采购安装，给中小规模设施农业经营者带来较大经济压力；技术具备较高的复杂度，操作工作人员需要掌握数据解读、设备维护以及平台运营等数字化技能，然而当下农村地区专业技术人才匮乏，农民数字素养水平不高，致使部分智慧设备无法充分施展效能。 3.2 技术融合与标准缺失目前，智慧农业技术体系面临“碎片化”难题，不同牌子的传感器、自动化设施与管理平台之间匹配性较差，数据格式未达成统一，进而形成“数据孤岛”，难以达成多技术的深度融合与协同运行，行业缺少统一的技术准则与数据规程，从传感器数据采集的精确程度到平台数据交互的协议均无确切标准，造成技术应用杂乱，影响到智慧体系整体的运行效率[6]。 3.3 基础设施与商业模式滞后农村地区的网络和电力基础设施依旧存在不足，一些偏远地带5G信号覆盖欠佳，电力供应的稳定性欠佳，妨碍传感器数据传输与自动化设备的稳定运行，在商业运营模式维度，目前智慧农业技术运用大多以单个设施单元作为主体，缺少规模化的服务模式革新，“智慧农业即服务”等新型模式还未广泛推广，小农户难以借助简易方式获取智慧技术服务，阻碍了技术的推广应用范围。 4 推动智慧农业技术深度应用的优化策略4.1 构建多元支持体系降低应用门槛政策方面应强化精准帮扶力度，借助补贴、信贷优待等途径削减设施农业经营者的起始投入成本，着重助力中小规模经营者开展技术升级；加大农村数字技能培训力度，打造“产学研用”协同培训格局，造就兼具农业知识与数字技能的“新农人”与专业技术服务群体，增强技术操作与保养能力，企业层面可以研制低成本、操作便利的轻量化智能设备与精简版管理平台，贴合中小规模设施农业的需求，降低技术使用门槛。 4.2 完善技术标准与融合机制政府和行业协会需带头拟定统一的技术标准和数据规范，界定传感器数据采集、设备衔接、数据格式等关键节点的标准要求，助力不同品牌、不同类别技术产品的兼容互通，倡导企业同科研机构进行技术融合探究，研制一体化智慧农业解决办法，达成感知、网络、决策、执行各层级技术的无缝衔接，设立数据共享机制，破除“数据孤岛”，促进设施农业数据的合理流动与有效运用，增强智慧体系的整体功效。 4.3 强化基础设施与商业模式创新提速农村地区5G网络与电力基础设施的升级改建，扩充高速网络覆盖范围，增强电力供应的稳定性，为智慧农业技术的平稳运作提供基础支撑，在商业经营模式层面，全力推进“智慧农业即服务”模式，由专业服务机构提供设备租借、数据监控、智能研判等一站式服务，经营者依据使用量进行付费，减少一次性投入压力，倡导大型农业企业与合作社抢先开展规模化智慧农业应用示范活动，打造可复制推广的经验模式，引领小农户借助合作方式投身智慧农业发展。 4.4 推动跨领域协同创新构建“政府—科研机构—企业—农户”四方协作机制，整合各方资源助力技术创新与实施，政府主导搭建协同创新平台，促使科研机构针对设施农业智慧化难点进行技术钻研，如研发更贴合设施环境的低耗能传感器、更精准的作物生长人工智能模型；企业承担着把科研成果转变为市场化商品的任务，依据农户需求改进设备功能与操作流程；农户借助参与试点项目给出实际应用反馈，助力技术不断迭代，推进农业与信息技术、装备制造、能源等领域进行跨界合作，如与能源企业联合研制设施农业光伏互补系统，实现能源自给与智能调控的融合，进一步延伸智慧农业技术的应用场景与价值。 5 结语智慧农业技术与设施农业的深度融合，正从根本上重塑传统生产方式。通过构建全要素数字化监测体系、智能化决策中枢与自动化执行系统，设施农业实现了从“经验驱动”向“数据驱动”的跨越，显著提升了资源利用效率与生产管理精度。 尽管当前在技术成本、标准统一、基础设施等方面仍面临挑战，但随着政策扶持力度加大、技术研发持续推进、商业模式不断创新，上述问题将逐步得到缓解。未来，智慧设施农业将向“无人化农场”“AI精准生产系统”等更高形态演进，实现从“智能化”向“智慧化”的全面跃升。这种变革不仅将增强设施农业的产业竞争力，更为农业绿色可持续发展与粮食安全保障提供坚实支撑，引领现代农业迈向高质量发展的新阶段。 参考文献： [1]李娟.智慧农业技术在设施农业中的应用探究[J].农业开发与装备,2026,(04):67-69. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2026-4-9 07:11:00