智慧农业是数字技术科技创新的新场景，科技创新与农业产业的深度融合，不仅会催生农业产业发展新动能，也会引发数字技术、数据科学、人工智能和区块链等技术创新。

智慧农业是农业信息化发展高级阶段，是未来农业发展必然方向

人类社会正在经历信息革命。信息技术代表当今先进生产力的发展方向，具有强大的带动性、渗透性和扩散性。21世纪以来，人类全面迈进以互联网为中心的信息技术时代。随着新一代信息技术迅速发展，农业信息化正从传统的数字化、网络化向智能化、智慧化的高端方向发展。全球农业发展进入智慧农业发展新阶段。智慧农业以信息知识为核心，将遥感网、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，深入应用到农业生产、加工、经营、管理和服务等全产业链环节，实现精准化种植、互联网化销售、智能化决策和社会化服务，形成以数字化、自动化、精准化和智能化为基本特征的现代农业发展形态。

党的十九大报告指出，“要坚持农业农村优先发展，按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系，加快推进农业农村现代化。”

智慧农业是农业信息化发展的高级阶段，是全新的农业发展理念，与电脑农业、数字农业、精准农业等农业信息化发展模式既相关又不同。电脑农业、数字农业、精准农业将关键信息技术应用到农业生产过程中，提高农业生产效率和效益。智慧农业则是实现全要素、全链条、全产业、全区域的智能化，不仅贯穿农业生产过程，还包括农业经营、农业管理、农业服务等环节，这是与其他农业信息化发展模式的最大不同。智慧农业的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。

当前我国正处于传统农业向现代农业转变的关键时期。农业发展面临农产品价格“天花板”封顶和生产成本“地板”抬升等新挑战，农业资源环境制约、农业生产结构失衡和农业发展质量效益不高等新问题日益突出，迫切需要加快转变农业发展方式，从粗放发展向精细管理、科学决策发展模式转变，走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的农业现代化道路。农业信息化成为引领我国现代农业发展、创新农业管理服务和破解农业发展难题的必然选择。

“十三五”规划纲要、2016年以来每年的“中央一号文件”、近年发布的《新一代人工智能发展规划》《数字乡村发展战略纲要》《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》等，都对农业数字化和智能化发展作出顶层设计和系统谋划。发展智慧农业是贯彻落实我国“四化同步”国家战略、加快转变农业发展方式和推进农业现代化建设的迫切需要，有助于促进信息化与农业现代化深度融合，推动农业全产业链改造升级，进行资源优化配置和科学管理，有效提升农业生产经营效率和改善农业生态环境，对建设数字中国、实施乡村振兴战略、推进农业高质量发展具有重要意义。

智慧农业的关键是数据，需要解决数据获取、处理与应用三大问题

数据是基础性战略资源，数字经济是现代经济发展新动能。党的十九届四中全会首次提出，将数据作为生产要素参与收益分配，数据作为新生产要素从投入阶段贯穿到产出和分配阶段。智慧农业的目标是实现农业全过程智能化，其实质是数据驱动。围绕“数据”这一关键生产要素，智慧农业的组成包括数据获取、数据处理分析、数据应用服务等方面的关键技术、装备和集成系统，实现从数据到知识到决策的转换。每一环节都有其关键理论和技术方法体系，这些理论、技术方法高度集成，形成完整的智慧农业系统。

数据获取是智慧农业的基础。通过精准感知和数据采集技术创新，构建“天空地”一体化的农业农村信息采集技术体系，开展数据采集、输入、汇总、应用、管理技术的研究，提升原始数据获取和处理能力，解决“数据从哪来和如何管”这一基础问题。重点是推进满足农业农村需求的专业遥感卫星研发，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；研发农业农村大数据管理平台，突破“集中+分布式”农业农村资源资产一体化云架构、数据安全等关键技术。

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，加强人工智能、虚拟现实、区块链+农业、大数据认知分析等前沿技术超前布局，解决“数据如何处理与分析”的问题。重点是开展技术攻关，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；围绕农村数字化服务，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、电子商务等的全方位信息需求。

数据应用服务是关键。通过精准管控与技术创新，构建数据赋能农业农村智能化决策与管理技术体系，加快行业管理与服务流程数字化改造，解决“数据如何服务”的问题。重点是加强农业农村专有软件与信息系统的整合集成研究，研发环境智能控制系统、农产品质量快速检测与冷链物流技术、农产品可信追溯技术；加强智能装备自主研发能力，创制一批农业智能感知、智能控制、自主作业等装备，重点突破农业机器人、数控喷药、智能检测、智能搬运、智能采摘、果蔬产品分级分选等技术；进行数字农业标准规范研制，建立数据标准、数据接入与服务、软硬件接口等标准规范。

智慧农业是复杂的系统应用，需要多部门、多领域、多学科的交叉和集成

从应用领域看，智慧农业技术、平台和装备已经广泛应用到种植、养殖、加工、流通等不同领域，形成智能农田、智能牧场、智能渔场、智能果园、智能化植物工厂、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等新的产业发展业态。针对不同应用主体，形成不同智慧农业发展模式和路径，如小农户的智慧农业应用以信息技能培训、技术托管与装备共享服务、电商平台和小型智能终端应用等为主；针对种养大户、家庭农场、农业企业、合作社等新型经营主体，则以提高生产效率、提升产品附加值、全产业链智慧化转型等应用为主。同时，围绕不同区域的产业类型和特点，形成不同智慧农业应用模式。如我国东北地区以规模化的大田精准种植为主、东南沿海以智慧渔业与智慧物流发展为主、西南山区以智慧特色农业发展为主。

智慧农业是复杂的软硬件系统应用，通过前沿数字技术与装备的综合应用，自动、精准、高效地收集、提取并加工农业大数据，让各类数据“孤岛”相互联通，借助图像视频识别、深度学习与数据挖掘等人工智能方法，快速获取多种信息知识，实现农业优质高效、生态友好的高质量发展。

智慧农业作为技术密集型的农业创新体系，需要技术、平台和生态的融合发展。具体来说，不仅需要5G、人工智能、数据中心等新型基础设施的支撑，更需要信息技术、数据科学、农业科学和装备科学的基础研究和理论突破。智慧农业未来发展的重要动力来源于农业信息技术、农学与农机高度有机融合，有赖于数字技术与农业科学、资源环境科学、基因组学、农业经济和社会科学的交叉集成。只有对动植物生产与水土资源、环境之间的复杂关系和生态联系进行科学理解，才能将海量农业数据转化为知识和决策；只有与个体动植物的基因组学、微生物群等分子信息相结合，强大的机器学习、深度学习和数据挖掘技术才可能发挥重要作用，实现数据赋能农业的目标。此外，推动智慧农业科技创新必须重视跨学科、跨行业的知识交流和技术集成，重视复合型农业人才的培养。

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