近些年 ，农业技术创新在农业实践中产生了颠覆性和可持续的变化 。

 

例如 ，智能农业是一个即将到来的概念 ，它将物联网 (IoT) 、计算机视觉和人工智能 (AI) 等技术部署到农业中 。机器人和无人机通过取代人工农场操作（例如采摘水果 、除草或喷水）来加速农场自动化 。

 

无人机和卫星的图像与全球定位系统 (GPS) 相结合 ，提供了该领域的高分辨率和特定位置视图 。此外 ，由传感器技术提供支持的物联网设备收集实时田间数据 ，使农民能够做出数据驱动的决策 。

 

此外，近年来精准农业和室内农业的广泛采用推动了农业物联网的发展 。总而言之 ，这些技术创新在农业实践中产生了颠覆性和可持续的变化 。重点不仅是提高作物的整体质量和数量 ，加强牲畜管理 ，而且要实现可持续未来的最终目标 。

 

总结全球未来农业科技技术十大趋势 ：

 

01

农业物联网技术

 

在传统农业中监测农田需要密集的劳动力 、物力 、时间和精力 。物联网为这些传统农业方式提供了替代方案 。物联网设备包含一个或多个传感器 ，这些传感器收集数据并通过移动应用程序或其他方式实时提供准确信息 。这些传感器执行无数活动 ，例如土壤温度和湿度感应 、植物和牲畜跟踪等 。物联网还有助于远程监控农场 ，为农民提供更大的便利 。此外 ，新的灌溉系统利用物联网传感器自动向农作物供水 。这些就需要使用蒸散传感器 、现场土壤湿度传感器和雨量传感器等 。利用传感器解决方案，将物联网技术与无人机 、机器人 、和计算机成像相结合 ，以提高农业信息的准确性和精确性 。

2

农业机器人营业

 

 

 

劳动力短缺是农民面临的一个关键问题 ，而在大型田间作业的情况下 ，这一问题会更加严重 。因此 ，农业机器人可以帮助农民进行水果采摘 、收获 、种植 、移栽 、喷洒 、播种和除草 。农民越来越依赖机器人来自动执行田间重复性任务 。他们部署智能农业机械，例如用于收割的自动和半自动拖拉机 。拖拉机还配备了自动驾驶技术 ，可以更轻松地在农田中导航 。此外 ，机器人也用于牲畜管理的自动化系统 。这包括自动称重秤 、孵化器 、挤奶机和自动喂食器 。机器人让农民可以更专注于提高整体生产力 ，而不必担心农业生产过程缓慢 。

 

3

农业人工智能应用

 

 

 

将 AI 融入农业可以让农民实时了解田间状况 ，让他们能够积极主动 。人工智能为预测天气数据 、作物产量和价格提供预测性见解 ，从而帮助农民做出明智的决定 。聊天机器人向农民提供建议和输入建议 。AI 和 ML 算法自动识别植物和牲畜的异常和疾病 。如果需要 ，可以实现及时检测和纠正响应 。生物技术还部署机器学习算法来推荐基因选择 。此外 ，人工智能通过替代信用评分为被银行拒绝信贷的农民提供了轻松的融资渠道 。未来将会提供多种方式利用 AI 来提出创新解决方案 ，以提高整体农业质量 。

 

4

农业生物技术

 

 

 

由于害虫和植物病害 ，大量作物产量被浪费 。尽管农用化学品已在田间使用 ，但就可持续性而言 ，它们并不是最佳解决方案 。另一方面 ，生物技术在农业中的应用提高了农作物和牲畜的品质 。植物育种、杂交 、基因工程和组织培养等科学技术有助于鉴定植物中更好的性状 。国外正在利用一种基因组编辑技术 ，可以提高目标特异性并提高速度和精度 。它生产具有所需品质的转基因植物 ，如抗病性 、耐旱性 、抗虫性和高产能力 。这提高了农业生产的盈利能力 。另外 ，还可以利用农业生物技术方法提供生物农药 、生物除草剂等解决方案 ，生物肥料和用于农田的生物塑料 。这些解决方案解决了土壤毒性问题 ，并确保对环境的负面影响降至最低 。

 

5

精准农业

 

 

 

农业的可持续性是指使用生态友好的方法和投入 ，对环境的负面影响为零或最小 。这方面的一个例子是特定地点的作物和牲畜管理 ，通常称为精准农业 。农民使用精确数量的例如水 、农药和化肥来提高作物的产量 、质量和生产力的方法 。整个田野的不同大片土地具有不同的土壤性质 ，接收不同的阳光 ，并且具有不同的坡度 。因此 ，对整个农场进行同样的处理是低效的 ，并且会导致时间和资源的浪费 。为了解决这个问题 ，许多农业科技初创公司正在开发精准农业解决方案 ，以提高盈利能力 ，同时应对可持续性挑战 。

 

6

无人机

 

 

 

在节省成本的同时提高农场生产力具有挑战性 。但是无人机 ，也称为无人驾驶飞行器  ，可以帮助农民有效地克服这一麻烦 。无人机收集原始数据 ，将其转化为用于农场监控的有用信息 。配备摄像头的无人机有助于对近距离和远距离区域进行航空成像和测量 。这些数据优化了肥料 、水 、种子和杀虫剂的应用 ，推动了精准农业 。此外 ，无人机有助于牲畜跟踪 、地理围栏和放牧监控 。它们飞越田野以捕捉从简单的可见光照片到有助于作物 、土壤和田间分析的多光谱图像的图像 。尽管无人机不适合家禽监测 ，因为它们的运动会吓到鸟类 ，无人机可有效用于牲畜监测 、放牧监测和农作物种植 。有些公司也在研究能够测量叶绿素水平 、杂草压力以及土壤矿物质和化学成分的无人机 。

 

7

大数据与分析

 

 

 

大数据和分析技术将日常农场数据转化为可操作的见解 。农作物面积 、产量 、土地利用 、灌溉 、农产品价格 、天气预报 、农作物病害等统计数据 ，为下个农季打下基础 。分析工具利用有关天气事件 、农场设备 、水循环 、作物质量和数量的数据来提取与农场运营相关的信息 。这使种植者能够识别可能隐藏的模式和关系 。几家初创公司正在提供农场分析领域的解决方案 ，使农民能够利用他们的田间数据 。例如 ，分析数据有助于了解土壤养分水平 、酸度和碱度以及肥料需求 ，从而实现数据驱动的决策 。

 

8

受控环境农业

 

 

 

波动和极端天气事件不断阻碍传统的耕作方法 。此外，在人口稠密的城市 、沙漠或其他不利条件下种植农作物会带来重大挑战 。这是通过受控环境农业（CEA）克服的 。在 CEA 中 ，植物受到一定比例的光照 、温度 、湿度和养分的影响 。有不同的生长环境 ，即室内农业 、垂直农业和温室等 。越来越多地采用水培和气培等技术 ，这些技术涉及在液体营养介质或蒸汽中种植无土植物 。另一种这样的技术是鱼菜共生 ，植物和鱼同时种植 。鱼为植物提供养分 ，而植物为鱼净化水 。CEA方法减少病虫害 ，增加产量 。

 

9

再生农业

 

 

 

传统的耕作方式导致土壤长期侵蚀和结壳 。通常耕作和过度放牧不会让土壤在下一个种植季节之前有太多时间恢复活力 。另一方面 ，再生农业对土壤的干扰最小 ，同时侧重于改善土壤生物多样性和表土恢复 。它涉及不同的做法 ，如免耕农业 、减少耕作 、作物轮作等 。例如 ，在种植季节之间种植覆盖作物以覆盖土壤以恢复土壤肥力 。此外 ，再生农业通过封存促进田地充当碳汇 。这导致大气中的碳排放量减少 ，对气候变化的影响也较小 。

 

10

5G互联技术在农业中运用

 

 

 

没有 5g 、LPWAN 、农村宽带或卫星通信等连接技术 ，智能农业是不可能实现的 。5G 促进了物联网设备 、机器人和传感器的采用 ，并使它们能够高速通信 。这使农民能够更准确地实时监控数据并采取必要的行动 。使用光纤电缆的高速互联网有助于实时交换现场数据 ，这对于提高准确性至关重要 。连接技术支持物联网等其他技术 ，这些技术最终协同工作以形成互联农场 。

 

 

近年来 ，消费互联网不断向产业互联网延伸和拓展 ，农业产业数字化 、网络化 、智能化转型加快 ，智慧农业开始落地见效 ，智能化 、无人化水平逐步提高 。

 

我国正处在向第二个百年奋斗目标迈进的过程中 ，更把智慧农业放到建设网络强国 、数字中国 、智慧社会中统筹谋划 ，推动智慧农业建设在“十四五”期间开好局 、起好步 。

 

智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去 ，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制 ，为农业生产提供精准化种植 、可视化管理 、智能化决策 ，使传统农业更具有“智慧”。

 

 

1

智慧农业四大亮点

 

 

一 、新产品新技术蓬勃兴起 。

 

现代信息技术正广泛应用于农业生产的各环节 、各领域 ，新产品、新技术 、新模式层出不穷 。农业数字化转型加速推进 ，传统农业加快向智能化转变 ，不断涌现出田间墒情 、作物苗情 、病虫情及灾情监测等方面的智能识别系统和耕种收环节的智能机器人 。

 

特别是自动化采收装备 、农业传感器（环境监测 、动植物体征监测） 、监控摄像头 、病虫害监测预警 、水肥一体化等产品已得到广泛应用 。

 

在轮作休耕监管 、动植物疫病远程诊断 、农机精准作业 、无人机飞防 、精准饲喂 、长江禁渔等方面取得了显著成效 。

 

二 、无人或少人农场破土而出 。

 

随着农村网络基础设施的不断夯实 ，特别是大数据 、5G 、人工智能技术的不断成熟和普及 ，为无人或少人农场的发展提供了基本条件 。

 

在湖南长沙 、安徽芜湖 、黑龙江建三江 、浙江湖州、四川崇州 、广东佛山等地无人或少人农场破土而出 ，通过对设施 、装备 、机械等远程控制 、全程自动控制或机器人自主控制 ，完成所有农场生产作业 。

 

其中 ，综合利用大数据 、物联网 、智控软件 、灌溉设备而打造的“互联网+农业灌溉管理体系” ，实现“万亩农场、一键管理”的案例屡见不鲜 。

 

 

三 、大数据建设初见成效 。

 

数据是分析与预测的基础 ，大数据在农业领域的应用将进一步推动智慧农业的发展 。

 

从国家层面看 ，政务数据资源共享和信息系统整合取得阶段性成效 ，全国一体化政务服务平台基本建成 ，政务数据资源共建共享的格局基本形成 ；

 

从行业部门看 ，各级农业农村部门相继开展了苹果 、大豆等8大类15个品种的全产业链大数据建设试点 ，陕西建设了国家级苹果产业大数据中心 ，重庆荣昌建成了国家级生猪大数据中心 。

 

从各地实践看 ，安徽 、浙江 、江苏 、广西等地积极推进农业农村大数据建设 ，相继建成了大数据平台 ，浙江正在全省范围大力推进三农数字化改革 。

 

四 、市场主体成为生力军 。

 

政府引导 、市场主体 、社会参与的智慧农业发展协同推进机制开始发挥作用 ，企业主动投入 、农民和新型农业经营主体广泛参与的共建格局正在形成 ，市场主体正在成为建设智慧农业的重要力量 。

 

大型企业纷纷进军智慧农业领域 ，三大电信运营商等互联网企业纷纷布局智慧农业 ，进军智慧农场 。

 

2

智慧农业十大趋势

趋势一 ：成本降低

 

一套智慧农业设备至少几十万或者上百万 。一个农民全年的收入或许也就这么点钱 。因此 ，低成本的智慧农业设备将会成为更多农民伯伯的喜爱——换而言之 ，低成本将是智慧农业的趋势之一 。

趋势二 ：简易操作

 

从事传统农业的农人朋友们一听到互联网 、计算机就觉得头晕 ，甚至会心想 ：我初中还没毕业 ，让我去操作电脑 、计算机 ，你这不是折腾人么？

 

智慧农业的根本是服务农业 、服务农民 ，而不是让农民觉得折腾人 ，所以易操作 、易学的智能设备将会在农村走俏——这是智慧农业发展的必然趋势 。 

趋势三 ：专家参与生产

 

专家们会参与生产 ，这是智慧农业为传统农业带来的一大改变 。

 

农民朋友们可以把不懂的问题和种植 、养殖过程中遇到的难题通过网络发给专家 ，让专家来帮助分析 。但是结果还是要靠自己 ，不能全信专家的 。

趋势四 ：协作加强

 

智慧农业将会让分工更加明确 。农民干好自己的事情 ，把其他的事情交给专业的人干——当然 ，这里的协作 、反馈将会更加频繁 。

趋势五 ：可视化占主流

 

如今 ，消费者都想买放心的农产品 ，这种“放心”包括了解这些蔬菜何时播种 、何时收获 、用了哪些农药 ，乃至通过视频的方式去了解这些农产品的生长过程 。所以 ，未来农业或者说智慧农业将少不了可视化这一趋势 。

趋势六 ：垂直智慧农业成为发展方向

 

什么都讲究细分 ，智慧农业也一样 。随着发展 ，未来会有更多智慧农业的垂直细分行业产生 。智慧农业将会更加精准地服务于农业 、农村 、农民 。

趋势七 ：整合性的智慧农业

 

这个时代都在讲究整合 、跨界 ，貌似不整合就活不下去——这听上去像是“无稽之谈” ，但其实有它的道理 。

 

不可否认智慧农业的深度 、宽度都会有其他行业的影子 ，比如互联网 、云计算 、都市农业 、农旅融合 ，所以智慧农业的发展少不了“整合”二字 。

 

趋势八 ：营销类的智慧农业

 

农产品销售一直是制约农业发展的一大问题 ，能帮助卖产品一切手段都是农民所欢迎的 。智慧农业就是要为解放生产力 、提高效率 ，让产品卖的更快、农民更快的致富 。这也是智慧农业的重要发展之路之一 。

趋势九 ：“门外汉”越来越多

智慧农业本就是个高科技 、高精尖的行业 ，没有一定的知识储备 ，是很难高效做好智慧农业的 。

 

现阶段我国从事智慧农业的都是科技公司 、IT精英。这些“精英新农人们”——往往离技术很近 ，但离农业太远 ，要想设计出符合农民伯伯的智能设备 ，还要广泛深入的了解农业需求 ，认真学习农业 。

趋势十 ：智慧农业终究会被超越

超越是智慧农业的未来 。

 

传统农业 、机械化农业 、智慧农业，下一个会是什么农业呢 ？随着土地资源等资源变得越来越紧俏 ，种植 、养殖甚至不再仅仅只在地球上展开 ，人们不断将目光投向太空 ，梦想在其他星球上开展农业生产 。

 

科学技术一直在不断发展进步 ，那些一定发现在难以想象的假设或许在不久的将来就成了习以为常的可能 。

 

农业从传统到现代 ，必将逐步发展到运用物联网 、云计算 、精准技术的智慧农业阶段 ，实现最佳的资源利用和最少的成本投入 ，达到农作物生产 、运输和销售的智能化管理水平——这需要很长一段时间 。

 

现阶段一定发要做的就是充分推广并利用智慧农业做好眼前的事情 ，保护环境 、降低污染 、解放劳动力 ，让智慧农业点亮城市与生活 ，让一定发的子孙后代在这美丽的星球上繁衍生息 ，共同打造美好家园 。

 

近两年 ，5G 、人工智能（AI） 、边缘计算等新技术已经逐渐普及 ，并在影响一个延续数千年的传统行业-农业 。阿里巴巴达摩院曾发布了 "2021年十大技术趋势" ，其中之一就是农业正在进入数据智能时代 。

 

新技术让农业作物监测 、精细化育种、环境资源按需配置成为现实 。农业不再靠天吃饭 ，我国农业正在进行数字化 、智能化转型 ，即将进入智慧农业的时代 。

从精准农业到智慧农业

 

精准农业是上世纪90年代起源于美国的一种现代农业生产体系 ，借助智能化的农业机械设备 ，自动播种 、喷药 、施肥和收割 ，工作效率远超传统农民 ，能进一步降低成本 。

 

但对于不适合机械化规模种植的地区 、以及一些高附加值瓜果蔬菜等 ，就需要更加细分的方式 。而随着人工智能 、边缘计算等新技术的跨领域应用 ，精准农业的类型也逐渐丰富起来 ，向智慧农业迈进 。

 

5G+AI+边缘计算助力智慧农业

 

2019年 ，我国正式进入5G时代 。5G技术首先将直接推动农业传感器的连接类型和数据的技术升级 ，种植业 、畜牧业 、果蔬业 、水产养殖业等领域的物联网设备将得到成熟应用 。

 

网络连接能够对农业机械进行精确控制和实时数据传输 。同时 ，边缘计算作为云计算的补充 ，与人工智能（AI）一起在网络边缘侧和更接近数据源的设备侧提供实时 、高效的本地决策 。

 

例如 ，在种植大棚中的边缘AI计算机 ，不需要由云端决定何时浇水 、浇多少水 ，边缘AI计算机可以自行判断执行相关任务 ，必要时再与云平台同步 。

 

 

与云计算相比，边缘计算更接近用户 ，在边缘节点完成数据处理和分析的效率更高 。由于数据分布在边缘 ，网络可以得到更有效的保护 ，数据的安全性可以得到加强 。

 

此外 ，用边缘计算完成部分数据处理 ，可以缩短命令的响应时间 ，减少从设备到云的数据流量 ，与云计算形成协同服务 。

 

边缘AI技术用于农作物的生长过程 ，可以完成实时监测预警 、水肥一体化自动灌溉 、病虫害防治和灾害评估等 ，提高农业生产力 。

 

至此 ， 5G保证农业大数据的实时高效传输 ，边缘计算为数据分析和处理提供算力 ，人工智能提供数据模型的智能分析 、管理和决策 ，这些共同构成了智慧农业的技术基础 ，为发展高效智慧农业提供技术支撑 。

智慧农业场景应用

 

介绍两个比较有代表性的农业场景 ：温室大棚与活猪饲养

 

温室大棚场景中重要的是对植物的生长环境和生长环节进行精确的控制和管理 。体现在利用数据采集 、水肥控制 、智能管理、数字农场平台等技术，对育苗 、种植 、生长管理 、收获 、休耕等种植环节进行管理 。

 

 

在棚内部署边缘AI计算机 ，通过传感采集设备获取关键指标数据 ，智能判断 ，控制水肥系统进行灌溉施肥 ，天幕系统控制光照 ，视觉采集监控农作物生长状态 。并定期将相关数据同步到云端的农业管理系统 ，为其科学决策提供依据 。

 

另一个领域 ，智能畜牧业 ，应用最多的是奶牛场 、猪场和鸡场。养猪场精准饲养系统需要实现猪的数量统计 、体重估算 、运动轨迹跟踪 、屠宰监控和异常情况预警等功能 。

 

借助边缘计算机应用监控技术 ，包括智能识别 ，对每头猪的身份 、运动轨迹 、发情期和健康状况进行监控 ，智能检测挤压仔猪等 ，从而有效提高活猪的成活率和出栏率 。边缘AI实现了整个养猪过程的人性化和操作过程的智能化 、科学化管理 。

 

基于机器视觉分析技术 ，管理者随时掌握各区域情况与分析历史记录 ，做出更适合 、全面的决断 。

 

 

如今 ，传统农业生产场景正在向集约化 、智能化方向发展 。集约化将大大降低生产成本 ，提高生产收益 ；智能化将促进整个生产过程的数据感知 、智能管理和全产业链的智能决策 ，实现农业场景的互联互通 。

 

同时 ，通过新的科技手段 ，从源头上对肉菜的生产 、流通做到可追溯 ，从田间到餐桌 ，保障“菜篮子”的品质与安全 ，助力我国农业的现代化升级 。

内容来源 ：智慧农业与数字乡村分会