推动智慧农业发展.docx

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1、推动智慧农业发展，因地制宜，构建新格局当前，我国农业数字经济产业规模约6000亿，与之相关的智慧温室、水肥一体化等技术,也在逐步得到应用与推广。发展中国智慧农业,需结合中国实际情况，建立好数字技术落地的数字生态，进一步强化农业农村数据资源整合建设等。走向农业4.0时代当今社会，农业生产方式早已不同于传统农业，且对农产品供给，在安全、绿色、营养、健康等方面，多样性与质量要求也提高了很多。农业高质量发展，要实现品质高、产业效益高、农业生产效率高、经营者素质高、国际竞争力高的目标，智慧农业将会发挥非常关键的支撑作用。从传统农业到现代农业，农业的进步随着时代的发展而加快。如果把人力、畜力作为主要生产手

2、段的传统农业，称为农业1.0,那么，在经历了机械化的农业2.0时代，杂交育种、化肥农药提升生产力的3.0时代，今天，农业已经进入了4.0时代。农业4.0时代的特征，主要以数据为关键生产要素，以物联网、大数据、云计算、人工智能、智能装备与机器人应用为特征。信息推送电子商务衣业笠象土生产追溯远程专家诊断生产环境监测数据分析及数据模型智慧农业云平台视频监控智能灌溉生产环境控制如今，国内智慧农业发展迅速。在相关政策的发布鼓励之下，全力推动智慧农业发展，各地也在全面推进中央部署的落实。当前，农业数字经济产业规模约6000亿，预计到2025年，将达到1.26万亿，智慧农业将对全面推进乡村振兴、服务农业高质

3、量发展发挥非常重要的作用。与此同时，智慧农业领域的科技创新也在快速发展。数据显示，智慧农业相关的研究论文、技术、设备等日渐增多，当前，智慧农业的研究热点主要集中在四个方面，包括农业信息感知与获取、精准作业、智能控制、信息等。同时，企业也做了大量实践，并且有了众多的应用模式，如养猪、养鸡、种菜等，尤其在全产业链中的应用越来越广泛。数据、处理、应用三大重点任务数据是数字产业的基础，也是智慧农业的根基。智慧农业的发展，首先要解决数据的问题。解决数据的来源问题，还是要解决天空地一体化的问题，包括卫星、无人机、地面传感器等各方面的数据。仅卫星数据，不能解决具体的操作层面的问题，没有宏观的数据，很多问题也

4、解决不了。因此，必须获取卫星、无人机、地面传感器等多种不同的数据。获取数据之后，数据的处理成为第二个关键问题。获取数据后，需要相关应用的模型和算法来进行处理，数据是死的，还要建立相关应用场景、相关应用比例的模型和算法。智慧农业的发展，最终要落地到应用场景之中，落地到具体的用户之中。这方面，涉及云端协同等多个问题，云端协同，就是把复杂的数据、模型变成相关用户用得上的信息和方案。未来，智慧农业的发展，需要解决这三个核心的问题，即数据来源、数据处理、数据应用的问题。多方面保障科技发展与运用和劳动密集型的传统农业不同，智慧农业是技术密集型产业，必须要结合中国的实际情况，需要农业、环境、工程多方面的共同

5、协作。对未来智慧农业的发展，首先要建立好数字技术落地的数字生态，重点是政策环境，如加快数据方面的法规出台和实施，形成不同领域的相关政策，为建立数字要素市场提供政策、提供法律、提供智慧的保障。同时.，还要完善金融、保险等方面的政策体制机制。第二是提升社会对智慧农业的科学认知。智慧农业实际上是以数据作为关键的生产要素驱动因子，来驱动实现自动化运转和智能化运行。因此，没有数据驱动的物联网，就是一个工具，没有数据驱动的机械也仅仅是机械换人，谈不上智慧农业。推动智慧农业的发展，需要进一步强化农业农村数据资源建设。当前，各部门、各领域都有自己的数据，但数据壁垒依然存在，第三方面，需要下大力气打破数据壁垒，

6、将数据进行有效地汇集整合，才能够在生产中发挥更好的作用。智慧农业是一系列农业核心技术的综合运用，加快技术综合集成，是未来第四个关键任务。一方面要补齐现在智慧农业核心技术应用的短板，比如说传感器、模型、算法的问题等;另一方面要推动智慧农业技术从散装到整装再到集成。技术的发展，必然带来社会伦理的变化。未来需重视数字技术的社会属性，未雨绸缪，做好规避风险和应对挑战的准备，数字本身存在的不确定性、脆弱性、复杂性，很可能带来一系列的变化，如机器替代人力、人更依赖机器的问题，还有数字化带来的道德、隐私问题，区域鸿沟、人群鸿沟、教育鸿沟等问题。如何来规避数字化本身特点带来的挑战，如何处理智慧农业发展带来的社会问题，是未来智慧农业快速发展的重要工作。