智慧农业技术在农业发展中的应用研究

[摘要]随着全球农业现代化进程的加速，智慧农业技术通过集成物联网、大数据和人工智能等前沿技术，成为推动农业转型升级的核心驱动力。本文从智慧农业的核心技术出发，系统全面的分析了智慧农业在农业生产、管理、服务及可持续发展中的路径选择，探讨了技术推广面临的成本、人才和数据安全等一系列挑战，并结合政策导向和技术趋势，展望智慧农业未来发展方向。研究表明，智慧农业技术通过精准化决策与智能化管控，显著提升农业生产效率与资源利用效率，但其广泛应用需突破技术适配性与产业化生态构建的瓶颈。

关键词：智慧农业；技术应用；农业现代化；技术推广

一、引言

在全球人口增长与资源环境约束加剧的双重压力下，传统农业依赖经验驱动的生产模式难以满足高质量发展需求。智慧农业技术通过对农业生产全过程的数字化改造与智能化赋能，实现从 “粗放经营” 到 “精准管理” 的范式转变。该技术体系不仅提升了作物产量与品质，更通过优化资源配置与减少面源污染，为农业可持续发展提供了技术支撑。本文立足技术应用视角，梳理智慧农业核心架构，剖析其对农业发展的多维影响，以期为技术推广与产业融合提供理论参考。

二、智慧农业核心技术体系构建

（一）物联网技术

物联网技术通过部署土壤湿度、气象参数、作物生理等多类型传感器，构建全域实时监测网络。传感器采集的海量数据经边缘计算初步处理后，通过 5G 或卫星通信传输至云端平台，实现对农田环境的动态感知。基于感知数据，智能控制系统可自动调节灌溉设备、施肥装置及温室环境参数，形成 “监测 - 分析 - 决策 - 执行” 闭环，使水肥资源利用率提升 30% 以上。该技术突破了传统农业对人工经验的依赖，为精准化生产提供了底层支撑。

（二）大数据与云计算

大数据技术整合历史气象数据、土壤理化性质、作物生长模型等多源异构数据，通过分布式计算框架实现数据清洗与特征提取。机器学习算法进一步挖掘数据关联关系，构建产量预测、病虫害预警等决策模型，为种植方案优化提供科学依据。云计算平台则提供弹性存储与算力支持，使大规模数据处理成本降低 40%，推动农业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。

（三）人工智能与自动化装备

计算机视觉技术赋能农业机器人实现作物表型识别与病虫害诊断，其识别准确率可达 95% 以上；自主导航技术结合差分 GPS，使智能农机作业精度控制在 5 厘米以内，显著降低播种、收割等环节的人工误差。深度学习算法优化灌溉与施肥策略，在保障作物生长需求的同时减少 20% 以上的资源浪费。自动化装备的应用重构了农业生产流程，推动劳动密集型作业向技术密集型转变。

（四）3S 技术

遥感技术（RS）通过卫星或无人机获取农田光谱数据，实现作物长势监测与面积估算，其监测效率较传统人工巡检提升 50 倍以上；地理信息系统（GIS）构建农田空间数据库，可视化呈现土壤养分分布与产量空间异质性；全球定位系统（GPS）为农机提供亚米级定位服务，支撑变量施肥、播种等精准作业。三者协同形成 “空、天、地” 一体化监测体系，为农业资源精细化管理提供空间决策支持。

三、智慧农业技术在农业发展中的多维应用

（一）生产环节：从经验种植到数据决策

在大田种植场景，智能传感器网络实时追踪土壤墒情与作物需水规律，结合天气预报数据动态调整灌溉方案，使水资源利用效率提升 35%。设施农业中，环境调控系统通过学习作物生长最优参数组合，自动调节温室内温湿度与光照强度，实现反季节作物产量提升 25%。畜禽养殖领域，智能项圈与视频监控系统实时监测动物健康状态，通过分析采食行为与活动轨迹预警疫病风险，使养殖死亡率降低 15%。

（二）管理环节：从粗放经营到精准管控

农产品质量安全追溯系统通过区块链技术记录生产、加工、流通全链条数据，消费者扫码即可获取农产品产地环境、投入品使用等信息，有效提升食品供应链透明度。农业资源管理平台整合土地、水利、劳动力等要素数据，通过资源配置模型优化种植结构，推动区域农业产能提升 18%。市场预警系统分析历史价格与供需数据，预测农产品市场走势，指导农户调整种植计划，降低滞销风险。

（三）服务环节：从分散供给到协同共享

农业信息化服务平台集成政策解读、技术培训、专家咨询等功能，通过移动终端为农户提供实时服务，使技术推广效率提升 40%。电商平台对接智慧农业生产基地，实现农产品 “线上下单和线下配送” 的无缝衔接，缩短流通环节并提高农户收益 20% 以上。金融服务系统基于农业大数据评估经营主体信用，开发针对性信贷产品，缓解中小农户融资难题。

（四）可持续发展：从资源消耗到绿色转型

精准施肥技术通过土壤养分实时监测与处方图生成，减少化肥施用 15%-20%，降低面源污染风险；无人机植保系统结合病虫害识别算法，实现农药精准喷施，使农药利用率提升 30%。废弃物资源化利用平台通过物联网技术监控畜禽粪便收集与处理过程，推动有机肥转化率达到 60%，构建农业循环经济模式。碳足迹核算系统量化农业生产碳排放，为低碳农业技术研发提供数据支撑。

四、智慧农业技术推广面临的挑战

（一）技术成本与投资回报的矛盾

高精度传感器、智能农机等设备初期投入成本较高，单个温室智能控制系统造价超过 50 万元，远超中小农户承受能力。数据存储与处理需持续投入，年均运维成本占设备投资的 15%-20%。而农业收益周期长、抗风险能力弱，导致投资回收期普遍超过 5 年，制约了技术 adoption rate（采纳率）。

（二）复合型人才缺口显著

智慧农业需要兼具农业知识与信息技术能力的复合型人才，但当前农业从业者中具备数字化技能的不足 10%。高校相关专业设置滞后，职业教育体系尚未形成系统化培训机制，导致基层农技推广人员技术转化能力薄弱，农户对智能设备操作熟练度仅达 35%，形成技术落地的 “最后一公里” 障碍。

（三）数据安全与共享机制待完善

农业数据包含土地权属、生产经营等敏感信息，现有数据加密技术与区块链存证机制尚不能完全抵御网络攻击。不同主体间数据共享缺乏统一标准，企业与农户、政府部门之间存在 “数据孤岛”，制约了数据要素价值释放。据调研，仅 23% 的农业企业愿意共享生产数据，数据流通效率亟待提升。

五、智慧农业技术发展趋势与对策

（一）技术融合深化：从单一应用到系统集成

未来智慧农业将呈现 “多技术耦合” 特征，如物联网与区块链结合提升数据可信度，人工智能与遥感技术融合优化产量预估模型。边缘计算与云计算协同架构逐步普及，实现数据本地化处理与云端深度分析的高效协同，降低网络依赖并提升响应速度。

（二）政策驱动转型：从项目示范到规模化推广

政府需加大长期补贴力度，将智慧农业设备纳入农机购置补贴目录并提高补贴比例（建议升至 30%-50%），同时设立专项基金支持中小企业技术研发。推动 “政产学研用” 协同创新，建立技术标准体系与公共服务平台，降低企业研发成本与农户使用门槛。

（三）人才培养创新：从技能培训到职业塑造

构建 “高校专业教育、职业技能培训、企业实践”的立体化培养体系，在农业院校增设智慧农业专业，职业院校开设物联网应用、数据标注等定向课程。实施 “新型职业农民” 认证制度，对通过考核的农户给予技术服务补贴，激励其成为技术推广的基层节点。

作者：门永阁（1987.10-），男，汉族，硕士研究生，职称：农艺师，研究方向：农业技术推广