智能农业发展篇1
关键词：农业机械；智能化设计技术；发展现状
引言
自动化控制技术在农业机械设计方面发挥着重要作用，因为农业机械的运作环境以及设计都较为复杂，单单凭借着传感系统以及控制系统并不能实现生产的高效化，所以需要加大研发力度，针对其信息实现更高效地收集、整合、处理。在这一条件下，智能化的农业机械便由此而生，智能化农业机械能够实现针对传感器反馈信号的智能化处理，同时和控制系统与操作人员完成信息的交互，进而保证机械作业的可靠性和效率性。
1农业机械智能化设计技术发展
1.1农业机械的模块化设计
模块化设计指的是在分析产品功能性的条件下设计的一系列功能模块，而这些模块的结合则能够组成各种类型的产品供客户选择。农业机械通常较为复杂，并且模块常常无法充分适应，所以时常无法发挥模块化设计的优点。所以，对于农业机械的模块化设计需要针对模块的划分、优化和评价几个方面开展。
1.1.1模块的划分。如今常见的划分手段有聚类式及启发式等，启发式结合工程适用背景来建立数学规划模型，利用相应的算法来获得模块划分的最优解。聚类式通过矩阵和网络的设计来表现产品元素拓扑关系，同时根据聚类算法来计算其中零件的成组模块区分，最主要的方式有两点，一种是以DSm聚类作为基础的模块划分方法，另一种则是以图论作为基础的模块划分方法。启发式的划分方法较为容易得出局部最优解，而聚类法则较为复杂，一些较为复杂的产品则并不适用。结合模块划分标准可以将模块划分手段分成以产品功能性、结构、生命周期三个层面的模块划分方法。
1.1.2模块的优化及评价。产品的模块化划分较为灵活，而模块化方案的不同，模块度也会存在一定差异。根据模块的系统和属性等层面来探讨模块化产品的优化问题，找出影响产品优化的因素，构建系统成本结构，重点改善系统的运作成本。而农业机械中应用模块化设计则需要注意两个层面的问题：其一，农业机械组件和功能性一般会存在一定的异质性，同时组件间的耦合强度普遍较高。所以，在实现模块划分过程中，需要重点关注其异质性，对组件进行同质化约简。而且，因为农业机械组件较为复杂，所以需要进一步考量产品生命周期的影响；其二，需要结合客户的要求和设计知识支撑的系统模块参数设计问题。模块化的设计需要有一个较为完备的应用体系，不但要做到模块划分，而且还要设计好模块主参数[1]。
1.2计算机辅助建模
目前，CaD计算机辅助系统用作建模中，主要有ptCCreo参数化建模技术等，在农机产品数字化设计中有着普遍的应用。一般的产品模型数据与标准并不能有效地支撑几何构造历史等设计理念的传递，而通过以历史作为基础的参数化建模手段则能够利用宏命令来实现CaD模型的交换。CaD建模需要利用设计知识来实现智能化的设计，而设计知识与计算机建模的结合，则能够进一步保证模型的适用性。CaD模型的设计知识分为尺寸、标准、材料特征等几个层面的隐性知识。以niStCpm作为基础的面向并行工程的设计数据库表示模型则将知识描述为三个层面，提出以知识为基础的参数化设计系统。这类系统通过运用KBe技术把aGma标准结合在了直齿圆柱齿轮的CaD系统建模中。基于web技术的CaD建模系统则能够更加快速地产生CaD模型以及CnC代码，形成一种CaD参数通用模型，利用嵌入式工程概念以及专家知识和设计标准编程与原型软件包结合的方式来创建CDm模型，实现产品的自动化开发。
1.3虚拟仿真
1.3.1农业机械中虚拟仿真技术的运用。结合生物技术及农艺技术，是集结先进制造技术和智能控制技术以及新材料的先进手段。农业机械仿真涉及到了农业科学、机械学、控制学等多个学科领域，目前仿真工具虽然能够化解多数仿真问题，不过若想进一步满足农业机械较为繁杂且多物理耦合的要求则需要根据各个农业机械领域的仿真进行分析。
1.3.2虚拟现实技术的应用。VR技术的推广也为农业机械设计带来了影响，针对一些结构繁杂，设计起来难度较大的大型农业机械来说，通过VR技术能够针对其外观、功能性、结构等完成建模，并通过虚拟现实技术来实现虚拟作业，对产品的功能性以及设计方案进行评价，并实现人与农业机械的灵活交互。现阶段，VR技术在农业机械中的运用已经成为了各界所广泛关注的话题，而这一技术的应用也有着显著的成效，主要应用于虚拟装配以及虚拟试验中。其一，虚拟装配技术。和一般的装配技术对比，虚拟装配通过Va能够在沉浸式的条件下实现农业机械的装配，并在产品装配的方向上来确定其可装配性，并设计装配方案。尤其是一些较为复杂的装配工作，Va技术拥有着显著的优势。由于Va技术的推广，国内外都针对虚拟装配技术的装配建模以及装配流程设计等进行了深入的研究；其二，虚拟试验。利用VR技术完成农业机械的虚拟试验不但可以确定产品性能的预测，而且还可以为操作人员了解农业机械提供条件。VR技术在农业机械虚拟试验中的应用尚不够成熟，而通过VR技术开发的非道路车辆虚拟样机系统则能够完成模拟驾驶的目标，通过这一手段可以还实现驾驶控制系统的评测。
2农业机械智能化设计的发展展望
2.1将客户需要作为方向的个性化设计
对于农业机械来说，客户的要求和选择是多样化的，也是层次化的。利用大数据技术来收集并整理客户信息，分析客户的需求和偏好，研究农业机械的使用、管理、客户要求三者之间的联系性，构建用户需求模型。除此之外，重点分析客户要求以及产品设计间的转化方式，比如人工智能算法以及aD理论等，实现客户域到功能和结构域的联系性表现，进而设计出更加科学且高性能的农业机械，以此来达到客户们多样化的要求。
2.2农业机械设计基础数据和互作机理
促进农业发展，保证粮食安全是农业机械的发展目标，而针对农业机械设计数据缺乏，以及产品质量不足等现象，通过土壤—机械—作物系统的规律，以及相关装置技术的研究，重点分析构建基于网络化的农田土壤力学参数和农业机械物理特性指标、农业机械荷载及结构力学、工程材料和农业机械通用组件数字化设计数据库等，以此来为农业机械智能化的设计基于支持。
2.3将知识重用作为动力的建模技术
以农业机械生命周期为角度，做到多系统、多层面、多环节的数据共享以及知识重用所需集成的产品建模至关重要，目前常见的建模技术有本体建模和mBD技术建模等，在航天、船舶中都有着普遍的应用，能够有效提高智能化设计和智能化生产的契合程度，特别是mBD技术，有效改善了农业机械产品的生产和研发模式，确保设计数据的可靠性，降低了针对其他信息的依赖性，促进了产品设计、产品加工与制造、产品销售的进一步交流。所以，农业机械生命周期视角下，开发农业机械产品tDp，以及拥有统一化设计理念的农业机械产品模型，利用知识重用和生命周期流程的集成，以及信息共享则是农业机械智能化设计未来主要的研发方向[2]。
智能农业发展篇2
【关键词】设施农业：装备技术；发展
引言
设施农业作为现代农业的重要组成部分，其综合集成了农业生物技术、农业机械与建筑工程技术、环境控制技术、信息技术和管理技术等多领域科学技术。是以此进行集约化种植业生产和养殖业生产的农业生产方式，实现了农业的高产、高效和优质生产。设施农业是在非传统农业生产环境条件下进行的，它突破了自然气候和季节性制约，真正实现了周年生产，全年供应，从而进一步大大提高了种植业的单位面积产量。也使养殖业个体生产量得到大幅度增长。据统计，我国设施园艺面积已超过250万公顷，总面积已经居世界第一，2000年统计面积210万公顷，已是20世纪80年代初期的300多倍，每年人均消费蔬菜量的20％是由设施栽培提供。然而这一体现必须由相关技术含量高的设施装备来实现，因此，设施农业装备技术的发展对发展我国设施农业尤为重要。
我国设施农业装备技术现状及问题
在国外，荷兰、以色列、美国、日本等设施农业发达国家。设施农业已经发展到较高水平，已形成了成套的技术和完整的设施装备，这些设施设备小型、轻便、多功能、性能高，涵盖了耕作、播种育苗、灌溉施肥以及自动嫁接等，普遍实现了播种、育苗、定植、管理、收获、包装、运输等作业的机械化，自动化程度高。而且国外不断追求规模效益，在欧美温室生产中每个经营者的栽培面积由原来的2hm2以下增加到4hm2以上，而这种规模的扩张都是通过先进的管理，特别是先进的设施农业装备技术来完成的。
经过多年的发展，我国设施农业相应技术装备先后不断突破，也已有了许多配套的装备技术。然而，我国设施农业装备技术还相对落后，拥有的小型耕作机械虽然可进行多项作业，但大多都存在操作灵便性差、耕作质量差、生产率不高和适应性较差等问题：种植设备中移栽机尚处于研发攻关阶段，对于播种行距、穴距及播深的自动调节，以及精确播种、覆土、喷淋等系列工序的自动控制，仍然不能满足生产实际作业要求：灌溉和施肥设备，目前已有喷灌、滴灌、渗灌以及施肥等设备，但整体性能及可靠性还不稳定，施肥和灌溉还不能实现按作物需求进行精确作业：环境调控设备，主要还存在环境调控能力不强的问题。在占我国温室面积90％以上的日光温室，绝大部分都没有环境自动控制设备，基本靠人为经验进行人工操作，极大地影响产品品质和产量。
在我国，设施装备化、机械化、自动化、智能化水平低，环境控制能力差，生产技术水平不高，已成为我国设施园艺进一步发展的瓶颈。生物技术、工程技术和信息技术的集成运用还不成熟，特别是占中国设施面积90％以上的目光温室，仍未能实现环境控制自动化、生产环节机械化，以致劳动生产率低、产量和质量及效益不高，产品的市场竞争力差。据统计，在山东，蔬菜面积有86.7万多公顷，商品量占到99％，但出口只有4％。而且大棚数量多，且多样，装备技术层次不齐，靠经验多，科学、抗自然灾害强的装备技术缺乏完善，直接影响着产品的市场竞争。
我国设施农业装备技术发展方向
从国外设施农业的发展看，设施农业装备技术逐步标准化、大型化，作业机械化，设施环境监控系统自动化、智能化、网络化，农业生产工厂化成为发展的趋势。目前。我国正处在发展现代农业的重要阶段，亟需建立资源节约型、环境友好型的设施农业生产体系，着力提高设施农业可持续发展能力。目前，我国的设施农业已从蔬菜生产扩展到了花卉、瓜果以及畜禽、水产养殖、林木育苗、中药材等的种植和养殖。随着设施农业的不断扩大和需求的增多，对相关设施装备技术的功能、质量都不断出现新的要求。未来我国设施农业装备技术的发展，必须首先兼顾我国耕地面积急剧下降、灌溉水资源日益匮乏、生态环境逐步恶化、农业生产成本显著提高的现实背景，因此我国设施农业装备技术重点要在考虑提高能源利用率、土地产出率的前提下，研究出符合中国国情特点的节约型设施农业生产模式，提升设施农业生产优质、高产、安全产品的能力，增强设施农业生产对农民增收、农业增产的牵引功能。
根据我国设施农业特点，目前需重点完善和开发以下装备技术：
设施关键环节装备技术
开发专用微型耕整地作业机械装备，要求体积和质量小．兼顾动力，操作性强，能减轻操作者的劳动强度，配套动力在2.0kw～4.5kw之间，作业主机应选择电动机为宜，并开发相应的配套机具，可完成复式作业。开发适合设施内作业的小型精量播种装备，能实现行距、穴距及播深可调。开发相关育苗移植装备，尤其开发与微型耕作机配套的小型钵苗移栽机，实现多穴攫取秧苗和栽植自动作业，并能自动检测坏苗，主攻半自动机型，逐步系列化、标准化实现全自动。开发具有可操作性的自动嫁接技术装备，中耕植保装备，采摘、收获技术装备，以及采后清选、分级和加工包装等装备。
环境调控装备技术
在强调改善环境来提高生产率的同时，结合相应生产模式，开发可以根据设施动植物等生长需求特性的环境自动控制装备技术，实时调节动植物的生长环境，优化创造动植物在可控环境下适宜的成长发育条件，提高设施产品实现高产、高效、优质、安全、生态。
精准生产装备技术
根据植物生长和土壤特性和需求，开发精准变量施肥、施药，灌溉施肥、施药一体装备，以及精准灌溉的装备技术产品，精准、精量的进行设施农事作业装备，以最大限度地优化使用各项农业投入，获取最高产量和最大经济效益，提高资源利用效率，同时减少、杜绝化学物质使用，保护农业生态环境，保护土地等自然资源，提供绿色、有机、安全食品。
设施栽培介质消毒装备技术
设施栽培中，尤其育苗基质的消毒，可防治枯萎病、根线虫病等，而消毒装备当以物理方式环保、安全。而我国还没有成熟的装备技术，重点需借鉴国外装备技术，开发适应性好，消毒彻底，安全、环保的设施栽培介质消毒装备。
设施生理生态信息获取装备技术
开发能够实时获取动植物生理、生态特性的装备技术。重点通过集成先进的机械、电子和控制开发出实时监控动植物生理、生态特性的生物传感装备，最大限度地获得动植物生长需求信息，最大限度减少人为影响，以进行科学生产和信息化管理。
智能农业发展篇3
关键字：智慧农业；发展；广西
中图分类号：S-o文献标识码：a文章编号：1004-1494（2013）02-0049-04
智慧农业是一种新型农业发展模式，世界各国都力图从智慧农业理念出发，构建一种农业科技与人类健康相互关照的农业发展新模式。本文结合广西智慧农业发展的经验，探讨智慧农业发展的思路，这对实现我国农业的持续、稳定、和谐发展具有重要的意义。
一、智慧农业的兴起及特征
（一）智慧农业是农业发展的新阶段
从某种意义上，农业是人类最早发明的产业之一。在原始社会，人们偶然发现掉在土地上的植物颗粒可以发芽，长成新植物。经过长期的实践探索和经验积累，人类终于获得关于植物耕种的季节、气候、水土、种子等相关问题的认识，形成原始农业。在漫长的社会发展过程中，原始农业发展为传统农业。传统农业的基本特征是，人们主要依靠经验来判断农时，依靠简陋的手工工具来耕种，主要以小规模的一家一户为单元从事生产，整个种植过程主要是靠自然恩赐，如靠下雨解决浇水问题，靠人和畜的粪便解决施肥问题，靠植物自身的抵抗力来抵抗病虫害，靠人的感觉来选择农作物的种子，等等。这个阶段的农业是很脆弱的，农作物产量很低，人们靠天吃饭，一旦遇到自然灾害，便会大面积饿死人。如何发展农业，提高农作物的产量，成为亟需解决的问题。
随着工业革命的完成，工业的现代化带来农业的现代化。大面积的改良土壤，化肥的发明和应用，除草剂和杀虫剂的大面积使用，大大提高了农业的生产效率，从某种程度上解决了人们的吃饭问题。然而，现代农业机械、单线的思维方式，在将现代的科学技术手段和科技产品应用于农业生产的同时，片面追求农产品的产量和商业利益，忽略了环境保护和人类自身安全需要的价值趋向。在农业生产的过程中，过量的农药、化肥带来了环境的污染，所生产的农产品对人类健康产生潜在威胁。美国科学家卡奈尔就说过：“日常供应的食物中所含的营养成分已大不如以前，食物虽保持了原来的外形，但受大量生产的影响，品质已经变化。化学肥料只能提高作物的产量，却无法补充土壤中枯竭的‘全部元素’，因此影响到了食物的营养价值。”[1]大量研究表明，现代疾病与人们的饮食有很大关系。大量农药、化肥用于农田，导致土壤品质的退化，化学成分的流失，生态环境的污染，这些都对人类的健康带来潜在的危害。
在我国，由于受当前农业科技水平的限制，农民的科技意识淡薄，对农作物生长条件、土壤结构、害虫防治等方面缺乏科学的分析，盲目使用农药化肥的现象十分普遍。据了解，目前我国已成为世界上第二大农药使用国，特别是生长期短的蔬菜、瓜果类食品，由于虫害多，超量施药，农药残留超标现象日渐加重[2]。解决农药的过量使用、盲目乱用，合理控制农药对农产品的影响，是我国农业发展面临的重要问题。
人类对现代农业发展模式进行反思，推动农业发展进入第三个阶段，这就是智慧农业的阶段。智慧农业实质上是适应新信息技术革命、新型智能化革命和关注人类身体健康而提出的一种新的发展思路。智慧农业在生产过程中既广泛应用现代科技管理和科技方法，又要考虑到生态环境持续发展和人类的身心健康[3]。
（二）智慧农业的主要特征
第一，农业思想认识的智慧化，主要指农业思考方式的转变。发展智慧农业必须坚持自然规律和人类价值诉求的有效结合，体现科学原则与人文精神的统一，超越在现代农业发展阶段人们因过分追求眼前物质利益而忽视人类伦理关怀的价值倾向。智慧化的农业改变了过去机械的、片面的、静止的思维认识倾向，注重从辩证的、全面的、发展的角度来分析问题和认识问题，最终实现规律性和目的性、科学性和人文性、物质性和价值性的有机统一。
第二，农业生产过程的精细化，主要指农业生产技术的智能化。精细化是智慧农业发展的核心，农业的精细化离不开现代农业的信息化技术和智能化技术。智慧农业通过农业生产的高度智能化，管理的科学化，控制的自动化，实现对农业产品质量和生产过程的控制，实现农业整体发展的目标。
第三，农业发展环境的审美化，主要指农业发展外在形式的转变。创造愉悦审美的农业环境，就是坚持以人为本的价值导向，以优美愉悦的自然环境和健康舒适的人文环境为目标，为人类生存和发展提供人性化、自觉化的现实关怀。智慧农业的发展，不仅遵循着自然本身发展的规律，而且协调着人与自然的和谐。在人与自然的关系方面，不是破坏自然本身的内在平衡，而是使自然环境更美，让人类生活更舒心。
第四，农业生产运行的系统化，主要指农业发展对象的转变。智慧农业把农作物生产、自然环境与人作为一个有机系统，深入分析各要素之间的内在联系，在保证土壤肥力的同时提高农业的总体效益，最终促进人类的身心健康。从整个系统来看，农业是自然再生产与经济再生产的统一，作为自然再生产，农业生产离不开它周围自然环境，农业生产的过程中必须考虑自然环境影响因素，不能超过自然环境所能承受的限度。作为经济再生产，农业生产必须要有一定的劳动者参与其中，必须依靠社会生活中人的智力和体力才能持续，同时农业生产也必须满足人类的基本生存需要，为人类提供优质的产品和舒适的环境，只有这样，整个农业生产活动才能得以持续。所以农业是由农业生物、自然环境和人构成的相互联系、相互作用的生态系统和经济系统。这体现了农业生产与社会发展的统一。
第五，农业产品质量的优质化，主要指农业发展内容的转变。智慧农业强调生产健康、安全、生态化的农业产品，还要保证土地的永续利用和人类的幸福。发展智慧农业，不仅要维持经济系统与自然生态系统的平衡，更重要的是保证人类的身心健康。优质化的农产品要求在农业生产源头上保证产品的无污染，在农业生产领域，加强对健康环境、健康技术和健康食品的监督和管理，从而生产出安全、优质、营养的食品，从根本上维护人类生命安全。这体现了农业生产过程与产品质量的统一。
第六，农业发展资源的持续化，这是农业发展过程的转变。智慧农业是一种持续发展的农业，它不仅满足当前社会的需要，而且不能损害后代和满足他们需要的那种能力，在保证土地肥力的同时，还要保护生态资源的总体平衡。智慧农业倡导多元化的农耕方式和种植方式，吸取传统有机农耕的宝贵经验，特别是土地有效的轮作复种、间作套种的用地制度和生物养地的耕作经验，充分利用家畜和微生物等生物养分分解为土地所必须的营养成分，充分发挥沼泽和湿地净化功能。多元化的农业发展模式促进了农业的持续发展。这体现了农业生产发展与生态和谐的统一。
二、发展智慧农业面临的问题和挑战
20世纪80年代初智慧农业在美国兴起。由于信息技术和智能化技术的快速发展，农作物栽培管理、测土配方施肥等农业技术成为早期智慧农业发展的萌芽。到了90年代，卫星定位系统广泛应用，信息技术广泛普及，农业生产获得极大的发展。到了21世纪，智慧农业发展形成规模，增强了农业生产能力，提高了农业生产效率，使农业成为持续高效产业。智慧农业不仅是一场技术信息革命，而且还是农业发展理念的重大变革。它利用现代智能技术，通过精细化的管理，实现对农业生产和农业产品的控制，从而达到更加智慧的目的。中国发展智慧农业起点比较晚，缺少对智慧农业发展理念和发展形态应有的重视。在实践层面上，又面临着思想观念和现实制度等方面的问题和挑战。
（一）农民整体文化知识水平不高
智慧农业发展迫切需要一批高素质的农业科研人员和农业科技推广人员。没有现代农业科技知识推广与应用，没有现代农业科技人员的培养，就不可能真正实现智慧农业的发展。当前我国农民整体素质不高，文化水平比较低，科学素养不高，农民受到的科学知识培训比较少，在广大落后农村地区，农民仍然停留在小农意识中，过分依赖农业生产经验，忽视农业生产知识的学习和应用，农民受教育程度低是制约中国农业发展的瓶颈。
（二）农业规模化程度不高
农业生产规模化是智慧农业得以推广的前提，也是现代农业技术和设备进一步应用与推广的重要条件。在市场经济条件下，小规模生产在农产品价格和成本方面，往往处于劣势，农户无力采用先进的技术和更新市场信息，无法参与激烈的市场竞争，使农业生产被压在商品价值链的低端。这种小规模的农业生产模式严重影响了智慧农业的发展。
（三）农业信息化技术应用水平较低
现代信息化技术是智慧农业发展的技术前提。信息技术的发展程度也决定了智慧农业发展的水平。计算机是信息化推广和普及的重要载体，为农业科技的广泛应用和推广提供了重要平台，也是实现农业生产的智能化、信息化的重要手段。然而在我国广大的农村，信息化程度比较低，计算机的普及率远远不能适应农业发展的需要，在中国广大的农村实现完全的农业信息化还存在不少的困难。
（四）农业发展的综合化机械水平有待提高
农业发展的机械化是智慧农业发展的重要物质基础。到2010年我国主要农作物综合机械化水平将突破50%，标志着我国农业从依赖人畜力为主向依赖机械化为主的历史转变，农业机械化水平有了大幅度的提高。但是农业发展综合机械化水平仍然面临困难。由于地区之间、民族之间经济和自然条件等方面的差异，农业综合机械化水平发展不平衡；农业机械化结构不合理；农业机械化面临的自然资源紧缺和生态环境的破坏等等，这些问题严重影响了未来农业发展的方向。
三、发展智慧农业的主要对策
智慧农业的发展涉及到农业发展理念、农业发展目标、农产品质量、农业技术信息以及农业技术人才等诸多方面，要综合起来加以考虑。从广西农业发展的经验和做法中，可以总结出智慧农业发展的总体趋向和相应对策。
（一）转变农业发展理念
智慧农业发展强调从过去单纯重视农业产品健康环保转变到以人为本的根本关注。智慧农业关注的中心目标不仅保证农产品的绿色环保，更重要强调农业发展首先要保证人类的身体健康和心情愉悦，把人从过去繁重的农业生产活动中真正地解放出来。未来农业生产从“自然式”的发展转变到“设施式”的农业发展，在农业专家的设计下，农场式的生产改造为农业公园，集农业种植、绿化环境和观光旅游等融为一体。这种环境下，农业生产不仅仅单纯是一种生产活动，也是一种休闲娱乐和强身健体的运动。智慧农业生产不再完全依靠化肥、农药等现代的科技手段来提高农产品的效益，而是考虑到人类的生命安全，严格控制农业生产过程，利用现代化的技术手段减轻人类体力劳动强度，通过生态技术手段最大限度地发挥人类的智慧，创造高质、健康、高效的农业产品，从而使人们真正地享受到农业生产带来的成果。例如，广西充分发挥资源优势和生态优势，多方拓展农业功能，大力发展休闲农业，让农业示范园成为农业良种良法的展示平台，农民当起农业观光导游，农产品生产基地成为城里人的“自选超市”，实现了市民高高兴兴游乐、农民轻轻松松增收。其主要做法是：坚持以农促农，打造精品线路；突出绿色生态，树立旅游形象；创新主题活动，营造热烈氛围。现在，广西农业休闲游已经初步建立起绿色、生态、健康的旅游形象，各类节庆及主题活动的举办，使农业生态游好戏连台，精彩不断，亮点纷呈。
（二）重视农业发展目标设计
智慧农业是一个系统的工程，从整体上对农业发展进行设计和规划。从农业发展的目标方面，可以把未来农业分为两个阶段，以提供健康生态绿色产品的发展阶段和满足人们身心健康发展的阶段。在中国农业发展的背景下，由于各地农业发展的程度和水平存在差异，农业发展的模式也存在不同。在发展目标层面上，充分利用智能化技术、信息技术等现代科技成果实现农业生产的自动化。由于目前条件的限制，可以先发展初级信息技术，建立初级智慧农业，鼓励智慧农业示范区建设，发挥智慧农业示范区的模范和引领作用，寻求在点上突破，从而实现以点带面的带动发展。在政府层面，通过对农业政策的谋划、农业人才的培养等，形成政府主导、农民参与、社会支持的农业发展格局。在实践层面，还要通过政府政策引导、知识宣传、项目评估等方式和手段，及时把握智慧农业发展的新情况、新问题。通过举办智慧农业发展经验交流会、高层次专家座谈会等形式来提高智慧农业建设的思想认识。广西积极实施智慧农业发展目标设计，提出“南北农业大合作”，把加强农业对外开放合作作为发展智慧农业的重要举措。特别是2009年以来，开展南北农业合作活动，以“南北合作、优势互补、互利共赢”为主题，积极有效进行对接交流、招商引资、深化服务，初步形成了农业大合作大发展的新格局。
（三）加强农业生产质量控制
智慧农业必须考虑如何利用科技手段实现对农业生产的精细化管理，通过量化的手段实现对农作物质量和农业生产环境的把握，用智能化的技术手段加强对农产品的质量控制和过程管理，达到最大限度地减少化肥、农药过量使用和不合理使用，在保证产品质量的基础上，尽量提高农产品的总量。随着社会对食品安全的要求越来越高，广西扎实开展“无公害农产品行动计划”、“农产品质量安全整治活动”，大力推进农业标准化体系，“三品”质量认证体系、农产品检验检测体系和监管队伍体系建设，全面推进农产品的质量安全监管工作，取得了显著的成效。
（四）加大农业信息技术支持
农业信息化技术是智慧农业发展的重要动力。信息技术对农业发展的贡献越来越大。随着第三次信息革命的到来，智能化自动控制技术、卫星定位技术以及信息通信技术的不断普及，农业生产方式和生产理念也开始发生了重大的变革。政府相关部门要重视农业生产技术资金和物质投入，提高农业生产的技术水平，更新农业生产的技术设备，为农业生产提供坚实的物质基础。同时还要重视现代农业信息技术的推广，特别是重视对农业的测土栽培技术的应用，重视对计算机控制技术的推广，加大对农作物监督管理技术宣传，真正地把现代信息技术应用到农业生产过程中。在信息农业方面，广西于2002年全面启动信息农业建设，开启了信息化与农业产业融合建设的新阶段。目前，已建成广西农业信息网、广西农产品产销信息网等15个龙头网站，同时还建成了由20多个自治区级涉农专业网站、100多个市县农业信息网、700多个乡镇村信息站、6000多名农村信息员队伍构成的信息服务网络。“12316三农热线”已经覆盖全广西，农业信息服务在广大农村地区发挥着重要作用。
（五）重视农业人才队伍建设
智慧农业必须充分重视农业人才队伍建设。未来从事农业的劳动者应是接受了高等教育，具有良好的生态意识，掌握现代农业科学技术知识，能把握市场导向调整农业生产结构的复合型人才。要加大对农业科技人才的培养，鼓励更多青年科技知识分子投身于农业发展。“十一五”以来，广西实施“千万农民大培训”活动，以此作为促进农业产业发展、农民增收、社会主义新农村建设项目的重要手段；通过农业科技入户工程、新型农民科技培训工程、农村劳动力转移培训阳光工程、百万农民党员实用技术大培训、农民科技书屋建设、百万农民科技口袋丛书赠书行动等项目，组织工作队员深入农村多形式、多渠道、多层次开展农民培训。通过这些培训活动，培养了大批新型农民，农业先进适用技术得到全面推广；农民科技水平不断提高，促进了智慧农业的发展；农民职业技能显著提升，促进了农村劳动力的有序流动；大批智慧农民的培养，为智慧农业的发展奠定了坚实的基础。
总之，中国农业发展已从传统农业进入到现代农业，对自然环境认识和社会发展规律的把握也在深化。面对当前农业发展的困境和难题，如何从更高的视角探索新的农业发展思路，关系到中国农业未来发展的导向。我们必须充分吸收传统农业精耕细作的合理内核，充分发挥现代农业科技发展的基本精神，依据当今人类普遍倡导的伦理价值，对未来农业发展进行认真的思考。未来的农业如何发展不仅关系到未来农业发展的前景，也最终影响到人类的前途命运。
参考文献：
[1]余永跃.中部地区发展永续农业的研究[J].中州学刊，2008（11）：71.
智能农业发展篇4
农业借力信息化
早在三年前，无锡在建设智慧城市的同时，就将目光锁定于农业农村信息化建设。制定部级现代农业示范园区、智能农业等发展规划，引导一批基地、园区开展物联网技术应用，推动着农村农业生产从粗放模式走向精细模式。无锡市信息化和无线电管理局信息化推进处张观涛处长在提到信息化应用时，特别提到了信息化对农村农业的作用，“发展信息化是解决农业种养方式粗放、销售信息不对称、农资产品安全供给等问题，促进农业增效、农民增收最有效的途径之一。”
目前，物联网技术已在无锡地区水产、粮食、蔬菜、园艺、畜禽和生物农业等六大现代农业产业展开应用，涉及生产管理、农产品加工、流通等方面：生猪喂养由人工拌食、投喂转向自动化精确投喂，疫情猪的异样状况由原来的人工目测检查转为电脑精确控制，蔬菜赖以生长的土壤、空气状况由原来的凭经验转为传感器检测……在无锡农村农业龙头企业中，宜兴坤兴猪场从饲料投喂、动物防疫到母猪检测环节等全部由电脑自动完成，平均每头猪可节约成本96元；锡山区鹅湖镇农民使用物联网智能控制管理系统养鱼后，千亩鱼塘亩均效益增加1000元以上。物联网在无锡农业领域的应用，不仅注重对蔬菜大棚进行智能化改造，还注重发展网络销售，如今无锡市100家市级以上农业龙头企业中有86家开展电子商务，帮助一批农户减少了流通环节，节约了成本。据了解，2012年无锡市农产品网络营销额15亿元以上。
农产品质量信息技术在批发市场、农贸市场和超市也已广泛采用，在《无锡市智能农业发展“十二五”规划》中重点提及的肉菜质量追溯体系已投入使用。同时，无锡市农业委员会还通过江南农网、12316信息平台等及时发送农业政策、市场等信息，引导农户根据市场调整种养结构，提高种养技能，在今年下半年，涵盖农业生产、经营、管理和服务等信息资源的智能农业综合信息服务平台即将投入运行。据悉，无锡市农业信息化服务覆盖率目前已达97%。
一个基地三个平台
“十二五”期间，无锡农业将以率先制定我国智能农业国家标准为目标，以创新为驱动，以应用为牵引，突出核心技术的研发，突出创新示范应用基地建设，突出产业发展模式探索，重点推进智能农业“136”战略，即：建设“一个无锡智能农业基地、构建三大智能农业产业支撑平台，实施六大智能农业综合应用工程”，不断提升农业综合实力和可持续发展能力，推动现代农业又好又快发展。
根据规划，无锡智能农业示范基地将形成以智能农业云计算和感知标准化设施应用研发为核心的智能农业信息技术服务综合应用平台，通过现代智能农业信息手段率先搭建以中国“农产品（生长模型）数据库、现代农业科技课题库、农业企业资料库、在线农业专家智库”为核心的全国现代农业服务公共技术服务平台体系。基地将逐步完善地区智能农业领域标准与专利体系，以建立和形成智能农业的的信息中心、产业中心、示范中心，研究以多知识共享的知识表达方式，多数据库协同的数据挖掘方法，多信息融合的智能预测与决策方法为特色，研究农业信息的获取——表达——存储——共享——分析——展现——应用等内在机理，建立与发展无锡智能农业示范区。率先构建我国农业信息化支撑工具与应用平台，开发农业智能决策重大应用系统，并在农业产业规划，订单化生产、优化施肥、节水灌溉、病虫害预测预报等生产决策方面广泛应用。
在智能农业管理控制、农业技术专家远程支撑、农产品质量安全追溯三大平台搭建过程中，也将会加强数据采集、量性分析、生产控制环节，结合多媒体、物联（传感）网、RFiD、二维码、条形码等技术手段，优化对现代农业智能决策、远程指导、农产品生产标准与安全质量的管控。
六项工程
在136战略中，六大智能农业综合应用工程将应用建立先进的农产品加工、流通、交易、追溯智能系统，构建精准、集约、高产、高效、生态、安全、可控的智能农业平台。通过研究农业土、水、气和动植物生长环境信息的先进传感器技术、智能信息变送技术、现代网络通讯技术和一体化工艺技术，联合相关科研院所及相关农业企业开发不同集成度的农业智能传感器和无线测控终端，应用于无锡市水稻、茶果、花卉、水产、蔬菜、畜禽六大现代农业工程。
例如，在锡东万亩优质水稻基地，通过水稻感知示范工程将充分运用现代传感技术，通过传感器节点前端采集设备实现和智能灌溉系统及互联网的联接，实现异地远程控制、水稻生产的全程感知。通过选用不同类型无线传感器网络组网，智能开发水稻作物生长环境信息检测无线传感器节点，可以获取土壤水分、温度、电导率、pH值、病虫害图像等信息，快速地提供水田、土、气立体环境信息和水稻本体生长信息，为实现对无锡及太湖流域水稻精确种植的控制决策提供依据，实现水稻田氮磷钾等营养元素含量分布的准确判断。
智能农业发展篇5
2014年2月27日，在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上，首次提出建设网络强国战略，强调网络安全和信息化是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题，要从国际国内大势出发、总体布局、统筹各方、创新发展，努力把我国建设成为网络强国；2016年4月19日，进一步指出要推进网络强国建设，推动我国互联网信息事业发展，让互联网更好地造福国家和人民。
作为我国经济大省的江苏率先响应，制定《江苏省“十三五”信息通信业发展规划》，提出到2020年，要基本建成“高速、移动、安全、泛在”的、处于全国领先水平的新一代信息通信基础设施，率先实现建成网络强省的总目标。在此背景下，江苏农业也要顺势而为，为网络强省做出其应有的贡献。因此，本研究分析网络强省目标下江苏省智慧农业建设状况，重点分析农业电商体系，指出未来江苏省智慧农业发展方向与趋势。
二、江苏智慧农业建设整体思路
1.江苏省智慧农业发展概况
为加快实现网络强省目标，江苏省对智慧农业发展进行了顶层设计和总体部署，积极开展智能农业和农业大数据建设应用、农业农村电子商务发展、农业农村信息管理与服务以及农业社会化服务等工作，推动江苏智慧农业健康发展。近年来，全省创建全国农业农村信息化示范基地7家、省级智能农业示范基地52家，农业电子商务走进千家万户，南京盐水鸭、阳澄湖大闸蟹、沭阳花木等特色农产品网上销售初具规模，先后涌现出以沭阳颜集、睢宁沙集为代表的一批全国闻名的农村电商集聚区，全省在知名电商平台开设的地方馆超过40个。2017年12月，江苏省农业委员会与神州数码农业板块达成战略合作，以“互联网+农业服务”为核心，利用神州信息在农业领域成熟的产品和服务，结合江苏农业生产情况，开展农业物联网新技术、新产品的研发和应用，丰富提升江苏农业农村大数据平台，助力农业经营主体拓展网上销售、大宗交易和订单农业等电商业务的发展。
总体来看，智慧农业在江苏已有长足进展，先后建成了一批智慧农业园区与服务平台。智慧农业园区主要包括南京溧水区农业局的基于物联网的智慧农业园区、无锡市的智慧农业园等，智慧平台则主要是泰州市先后建成的“智慧水产品云服务平台”和“智慧农业服务平台———农牧旺”，以及南京高校金陵科技学院的智慧农业教研综合服务平台等。但是，尚缺乏省级的系统化、集成化的智慧农业综合服务平台。
2.江苏智慧农业建设思路
目前，江苏智慧农业建设采取“市级先行，形成示范；由点及面，覆盖全省”的思路。首先，推动在南京建立市级智慧农业中心。2016年，南京成立了市智慧农业建设中心，开始推进南京智慧农业建设项目。2017年1月正式投入使用，建成了“11n”模式，即一个集成展示平台、一个大数据平台、n个系统应用[8]；开发了农业产业信息地图系统、生鲜乳监管系统、农业电商分类分析系统等信息化软件。然后，在总结南京智慧农业建设经验的基础上，提出经验借鉴，在全省范围逐步推进。
3.农业电商分类分析系统在智慧农业建设中地位显著
农业电商分类分析系统在智慧农业大系统中居于重要地位，不仅为政府农业部门提供决策参考，同时为农户和网民提供查询和检索功能通过该系统可以适时了解辖区内通过电商渠道销售农产品的农户数量以及不同类别农产品的热销与滞销情况等，以便于政府部门更好地将“助农”“惠农”以及“精准扶贫”政策落实到位，是智慧农业建设的重要方面。鉴于此，对农业电商分类分析系统展开重点分析。
三、农业电商分类分析系统构建
1.系统建设目标
系统建设要立足农业部门决策，行业管理和农业生产经营服务的工作实际需求进行整体规划与设计。主要收集、整理涉农相关数据，利用可视化图标从时间、空间等多维度开展农业信息分析，全面展示农业发展概况。构建农业电商基础数据展示以及农业销售量、营销额、分类统计与决策服务于一体的市级农业电商分类展示平台。
2.技术架构
要求综合考虑数据量、用户数、并发访问量等因素，提供满足系统长期、稳定、高效运行所需的服务器、负载均衡、高性能、安全保障的系统基础软硬件建设方案。系统采用多层B/S应用结构体系，表示层、业务层、数据库访问层分开；根据业务实际需求、数据量大小，分别采用关系型数据库和非关系型数据库，采用主流的数据库系统以及主流版本，具有分布式事务功能，支持消息服务，支持组件化开发，具有良好的安全性，支持负载均衡和群集技术，提供良好的可扩展性和容错性。
3.系统功能结构
系统为了实现电商汇总、报表统计、配置管理、数据分析、智能采集及数据对接六大功能（图1）
（1）电商汇总：主要是依据采集入库的电商信息按农业行业进行归类汇总，实现通过农业分类目录进行电商店铺查询检索，并可一键直达店铺网址。
（2）配置管理：现采集爬虫的检索关键字、URL网址定义，采集频率、存储单元设置，针对采集组件运行工况查询，预警策略定义针对店铺的更新频率、活跃度设定。
（3）数据分析：主要包括农产品销售情况月度、季度、年度、同比分析，农产品商家分类分析，农产品分类汇总，店铺活跃度分析。
（4）统计报表：主要包括农产品分类销售统计（月度、季度、年度）、分类商品营业额统计（月度、季度、年度）、热销类商品价格走势、同比增长率、区域电商数据统计、热销产品排行（月度、季度、年度）、商家活跃度排名（月度、季度、年度）。
（5）智能采集：主要是针对淘宝、京东、天猫、苏宁易购、美团和微商等第三方电商平台的区域农产品店铺的电商情况、销售情况进行数据抓取和智能过滤，将抓取的数据信息转接分析模块进行数据归并存储。
（6）数据对接：主要是与统一的平台用户登录权限获取接口对接、抓取数据对接大数据应用平台接口等。
4.系统建设内容
(1)建立农业电商分类网站实现对市域范围内自建网站或依托第三方平台开展网上创业的农业电子商务主体的智能抓取、分类和分析，形成“单一网站、多重链接”的功能架构，以及“先分类、再分析”的农业电子商务管理、决策和服务平台。
5.建立农业电商分析系统
通过对市域范围内的电商及其销售的农产品种类、销售量和营销额进行有效融合，通过有效的数据抓取和分析过滤，展现地区农产品行业的电商规模、销售指标以及区域农产品热销、分类信息。该系统主要实现农业电商行业综合信息挖掘、农业电商经济运行情况分析等功能。通过农业电商综合信息挖掘，跟踪消费者浏览热点，对网民关注农产品兴趣点进行分析、挖掘，从而服务于农业电商的规划、销售策略的制订；统计分析各农业电商各产品销售量、营销额等情况，并对蔬菜、畜禽、粮食、水产品等主要农产品品种的经营管理情况进行分析。
6.系统建设的初期成果
(1)实现了农业电商信息的自动采集农业分类网站采用网络爬虫技术，通过批量定义抓取目标，将市域范围内在各大电商平台从事农业电商经营的店铺信息、本地农产品销售数据、价格信息、网店信用等级、经营时间、人气等信息进行自动抓取、过滤、分类归并落地，采集覆盖淘宝、天猫、苏宁易购、京东、美团、微商以及自建商城等，形成南京辖区内的农产品资源聚集。
7.实现了农业电商分类查询及展示
采用目前较为先进的专业信息站的模式，支持不同分类及设置不同的标签，如农产品类型、企业规模、行政区域、企业信用等级等和电商企业经营相关的信息。能够展示出市域范围内的各类电商基本信息和农产品信息，并能以图表的形式汇总统计，提供数据导出和报表打印功能。
其中，商品分类检索包括根据不同的农产品分类检索商品信息，多级分类数据归并（三级分类模式），粮油产品、蔬菜园艺、畜禽产品、水产品，休闲零食、休闲农业六大类，单一类别的商品检索，支持销量、信誉度排序检索等（图2）。
8.实现了电商数据的分类分析及图表展示系统实现了根据商品、店铺的多维度数据分析，包括电商数量展示、区域商铺展示、农产品分类展示、类别销量/销售额、商品销售排行、活跃商铺排名、销售量分月统计，以及支持数据报表的导出（图3）。点击图3中的每个模块，均可进入下一级页面查看图表，并可打印图表。
9.系统的亮点与不足
(1)亮点系统的亮点集中体现为数据分区、分时段聚合归并，分类、销量、销售额、信誉度一目了然，准确检索、精准匹配、颠覆低效，统一入口、权限分配，排名、统计、热销、推荐商铺等多维度展现，黑白名单、定时采集，数据补采、智能分析，后台管理、信息，界面简洁、操作简单。
(2)不足电商分类分析系统一期的建设开发过程和平台上线使用过程中尚存在一些主观和客观的问题和数据瓶颈，尤其在数据采集和整合方面（表2）。
(3)改进方向下一步需要采用更智能化的网络抓取技术，实现更智能化的数据清洗与过滤；不仅仅局限于文本、图片格式的资源，还可结合视频、影像资料进行多元抓取。针对网页内容的分析同步升级，实现从相对单纯的文本检索提升为涵盖网页数据抓取、机器学习、数据挖潜、语义理解多元方法的综合应用。
四、结论与展望
智能农业发展篇6
关键词:智慧农业;农业机械;发展;影响
随着计算机技术和信息技术的快速发展，智能装备越来越多的应用于人们的生活当中，极大地提升了生活的便捷程度。与此同时，智慧农业的思想也逐渐深入到我国的农业生产中，智慧农业依托现代化的自动控制技术、卫星定位技术、网络技术，并与传统机械技术实现有机融合，能够实现对农业生产环境的智能感知、农业生产情况的精确管理，以及相关工作的自动完成。现阶段我国的智慧农业发展处于起步阶段，在智慧农业的要求下农业生产的研究体系应当逐渐完善，相关农机装备技术还需不断提升，这需要政府和相关企业加大对智慧农业的资金投入，努力实现农业生产的现代化和智能化。
1智慧农业的内容
智慧农业属于农业现代化生产的新模式，能够将现代化的高新技术广泛应用到农业的生产、管理、经营等方方面面，能够显著提高农业生产经营的效率，优化农业生产结构。智慧农业通过精细化、智能化、集约化、科学化的要求有力推进农业生产向高品质和高效率转变。
2智慧农业在农业生产中的应用
2．1农业机械的信息化技术
随着信息网络技术的快速发展与普及，现代化农业机械充分结合地理信息系统与自动化控制技术，并利用GpS技术结合视觉技术及时掌握农作物生长情况和病虫草害相关情况，能确保相关信息在第一时间传递给农业主管部门，并有针对性地指导农业生产工作进行合理调整。
2．2农机自动控制技术
利用现代化的自动控制技术能够有效提升农业机械的自动化水平，多种传感器的应用显著优化了农业机械的故障预防能力，使农机作业的可靠性显著提升。自动控制技术能够根据农业生产遇到的不同问题便捷地实现机械设备功能调节，减轻农机驾驶人的负担，有利于农业生产的科学有序进行。
2．3农业机械的视觉识别技术
农业机械的视觉识别技术是通过摄像头获取农田环境信息，利用图像处理技术实现对视觉信息的理论计算和表达。现阶段，视觉识别技术的研究与发展进步很快，利用视觉识别技术，能够实现在生产过程中对农产品的分级处理，甚至能实现辅助机械播种、收割等相关作业。由于视觉技术在我国的应用时间较短，其技术和相关算法还有较大的提升空间，但视觉技术作为农业机械自动化的必备技术，必将在未来的农业生产中得到更广泛的使用。
2．4农业机器人技术
农业机器人技术是发达国家农机研究的重点，现阶段高度自动化的机器人能够实现自动喷药、自动采摘、自动施肥等多种功能，使用全自动化的机器人代替人力劳动，不仅减轻了人工作业的体力劳动量，更在喷药、施肥方面减轻了化学品对人体的伤害。但由于农业机器人的很多技术尚在研发阶段、工作中的算法和不确定性很多，且农业机器人的成本高，就我国现阶段的农业生产条件很难大面积使用和推广。
3智慧农业对农机发展的影响
3．1加强学科交流与技术应用
尽管我国农业机械的技术和现阶段的使用情况对于智慧农机的要求还有较大的差距，但是，在科学技术的快速发展下，农业机械的技术更新已经呈现了新的趋势，农业机械作为新形势下的复杂装备，必须强化不同学科之间的交流与合作，这不仅关系到机械、电子、计算机、通讯等传统工科专业，更需要结合数学及物理学的新理论，才能保证农机科技发展的正确性与智能性，逐步实现农业生产的精细化作业，实现作业方式的智能化转变。
3．2农机制造能力与装配技术显著提升
农业机械的工作能力和精细化程度与零件加工装配技术直接相关，现阶段我国的农机加工多以粗放型为主，加工企业往往认为农业机械属于相对粗糙的机械装置，只要能够满足农业生产的基本要求即可。因此，我国生产的农业机械与发达国家的农机相比在产品质量和工作能力方面存在较大差异，但若要实现农机智能化要求，提升机械品质则是前提条件。因此，我国自主农机生产企业要实现智慧农业的生产要求，则必须要以提升加工装置的能力为基础。
智能农业发展篇7
随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（artificialintelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。
1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的mooC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。
44人机交互接口
基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。
智能农业发展篇8
土得掉渣的农业如何变得高大上？
一个场景可以说明：在智能化蔬菜大棚里，张大婶通过手机可以随时查看空气温湿度，土壤温度湿度以及ph值。什么时候浇水、施肥，手机会自动提醒，点击手机屏幕，灌溉探头就能喷出细密的水帘。从早到晚，大棚有什么动静，通过手机也尽在掌握之中。
山东寿光蔬菜产业集团改变以往单纯依靠感觉和经验种菜的做法，充分应用物联网技术，实现了对农业生产的精准“感知”和智能操作。
具体而言，寿光蔬菜产业集团在农业产业园中构建了“大棚管家”智慧农业系统：借助安装在大棚中的无线传感器，采集空气温度湿度、土壤水分、光照等各种影响蔬菜生长的数据信息，然后通过移动通信网络传送到服务管理平台上，智能系统对数据信息进行整合、分析、处理，并将分析结果及时发送到农户的手中。
农户通过“大棚管家”，可以随时在电脑或手机上监测大棚情况，并远程操控大棚自动卷帘、自动喷灌，使农作物始终处在最佳的生长环境之中。“大棚管家”让种菜更精准，蔬菜大棚中的温度、湿度、风速等全都变成了数据，自动分析，自动处理。
对于蔬菜病虫害风险，以往需要农户将样本带到专家面前进行诊断，很容易错失防治的最佳时机。而“大棚管家”则可以远程“看病”：通过摄像头对样本进行拍照，然后将照片传送到农业物联网平台，之后农户便会在手机上收到病情诊断，并获得具体的防治建议。
通过农业物联网技术，寿光蔬菜大棚实现了更加精准、高效、智能的生产运营，提高了蔬菜产量和品质；同时，通过可视化管理和自动化操控，农户对蔬菜大棚的管理水平也大大提高，降低了大棚管理的人力和时间成本。
4.0进行时
智慧城市被看作物联网技术革命下城市生活和运行的更优状态，成为新型城镇化建设的重要内容和方向。同样，发展基于物联网的智慧农业，深度激发农业活力，实现农业的精准化种植、可视化管理和智能化决策，也是实现农业现代化的重要内容和方向。
从发展规律上看，智慧农业是现代先进的生产方式。农业发展经历了4个阶段，1.0和2.0阶段分别是手工和机械阶段，在2.0阶段，虽然用上了机械化生产手段，但不并代表种植的品种、产量的高效以及各种资源的利用到位。而农业进入3.0甚至4.0的方向，就是要全程介入并掌握包括土壤、环境、气候在内的数据信息，更加智能化地管理农作物的生长过程，改变“靠天吃饭”的传统农业生产模式，真正将农民从土地中解放出来。
美国、日本等发达国家的农业实践表明，智慧农业是农业发展进程中的必然趋势。美国有70%的农场使用物联网进行农业有关的生产经营活动，其中有很大部分农场使用DSL（数字用户线路）服务和卫星遥感服务。
日本人均耕地不到0.7亩，但通过农业信息网络、农业数据库系统、精准农业、生物信息、电子商务等现代信息技术，实现了播种、控制与质量安全及农产品物流等方面的智慧化，农业安全生产和农产品流通效率位居世界前列。
目前我国智慧农业呈现良好发展势头，但整体上处于概念导入期和产业链逐步形成阶段。因此，社会各界需要从培育社会共识、突破关键技术和做好规划引领等方面入手，共同促进智慧农业发展。
智慧重新定义农业
改革开放以来，我国农业发展取得了显著成绩，各种农产品人均占有量排在世界前列，但代价不菲，主要有两大方面的痛点：
一是化肥农药滥用、地下水资源超采以及过度消耗土壤肥力，导致生态环境恶化，食品安全问题凸显；二是粗放经营，导致农业竞争力不强，出现农业增产、进口增加与库存增量的“三量齐增”现象，越来越多低端农产品滞销。
要想解决这些问题，就需要大力发展以运用智能设备、物联网、云计算、大数据等先进技术为主要手段的智慧农业，通过生产领域的智能化、经营领域的差异性以及服务领域的全方位信息服务，推动农业产业链改造升级。
具体而言，智慧农业将从三个方向实现目标：
1.实现精细化，保障资源节约、产品安全。一方面，借助科技手段对不同的农业生产对象实施精确化操作，在满足作物生长需要的同时，保障资源节约又避免环境污染。另一方面，实施农业生产环境、生产过程及产品的标准化，保障产品安全。
2.实现高效化，提高农业效率，提升农业竞争力。云计算、农业大数据让农业经营者便捷灵活地掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等，避免了因自然因素造成的产量下降，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力；通过智能设施合理安排用工用时用地，减少劳动和土地使用成本，促进农业生产组织化，提高劳动生产效率。
3.实现绿色化，推动资源永续利用和农业可持续发展。借助互联网及二维码等技术，建立全程可追溯、互联共享的农产品质量和食品安全信息平台，健全从农田到餐桌的农产品质量安全过程监管体系，保障“舌尖上的绿色与安全”。
由此可见，随着智慧农业的应用逐渐普及并深入，传统农业生产中的痛点和弊端将面临终结。
新物种在哪里
智慧农业前景十分广阔，2013年，我国智慧农业的产业规模达到4000亿元，2015年达到6000亿元，并将继续呈现爆发式增长趋势。
那么，在当前及未来的农业生产中，有哪些黑科技和新物种，会成为被追捧的热门级应用？
植保无人机
国内大部分农民使用手动背负式喷雾器喷洒农药，农药有效利用率很低，且容易对环境造成污染。相比之下，用无人机进行喷雾施药，作业面积大、效率高，每亩施药所用时间仅1分钟。无人机还可以实现农药自动定量、精准控制、低量喷洒，大幅减少农药对土壤和环境的污染。目前，已有包括大疆在内的上百家无人机厂商拥入植保市场，形成生产、销售、租赁、作业一条龙。
农业机器人
农业机器人是一种由程序软件控制，可以适应各种作业，具备检测和演算等人工智能的无人自动操作机械。相比人工，农业机器人作业时间更长，效率更高，而且是精密劳作，能够满足现代农业高质量、高产量的需求。
比如，上海点甜机器人智慧农场，既有会洒水施肥的机器人，也有会除草的机器人，还有会耕地的机器人。农民只要用手机远程操控，就能让这些机器人代替人工劳作，同时进行数据监测和记录。
VR技术
在农业生产中，可以利用VR技术演示农作物生长情况、病虫害情况、土地中残留农药迁移的模拟等。除了可应用于生产外，VR还具有农业实验、教育、观光、营销等功能。
最近，深圳某农业众筹平台就采用“VR+直播”的方式，将湛江农户养殖沙虫的情形生动展现在投资市民面前。人们在现场用VR眼镜了解了沙虫的生长过程，并用手机观看直播视频。通过直观了解，迅速完成了20余万元沙虫生态农产品的认筹。
气象服务公司
智能农业发展篇9
关键词：智慧农业；物联网技术；设施农业
1概述
1.1物联网技术
随着互联网技术的发展，物联网技术逐渐产生并得到了迅速发展，其以互联网为基础，将互联网进行了拓展并延伸，逐渐实现了物和物之间的信息交流和传递[1]。总结来说，物联网技术就是将物相连起来的互联网，其依靠互联网技术和电子通信等技术，将传感器接收到的信号传送给控制器，从而对机器进行智能化的远程控制。物联网不同于互联网技术，其与互联网密切相连，又区分于互联网技术，是互联网的拓展和延伸，能够兼容互联网资源和应用服务，但其本身又是独立的。互联网技术能够利用RFiD、二维码等区分对象个体，获得不同对象的信息，并通过对信息进行分析决策和控制，实现智能化管理，从而达到预期效果。而物联网技术可以分成传感器、RFiD和m2m等3类应用，其中，传感器的应用是通过在监管对象周围安装传感器节点，实现对对象相关信息的收集、传输和控制；RFiD的应用主要是通过利用网络技术和数据库技术，将RFiD标签嵌入对象身上，构建一个物联网；m2m的应用主要是实现机器与机器、机器与人之间的交互和控制。
1.2智慧农业
智慧农业是近几年出现的一种新型农业形态，其融合了云计算技术、物联网技术以及3S等信息技术，能够对农业的整个过程进行智能化控制，从而实现农业种植精细化。智慧农业主要包括以下两个方面的含义：首先，智慧农业秉持着人文创新理念，以人文创新为主要动力，能够实现农业生产的环保、低耗和以人文本[2]。其次，智慧农业依靠科技创新，不断促进自身农业结构以及各生产要素的调整，对农业可持续发展具有重要意义。因此，可以看出，智慧农业不仅是科学技术智能优势的体现，而且是人类发展智慧的体现。物联网技术应用于农业发展中，通过其本身射频识别、智能传感、GpS、激光扫描以及遥感等技术，实现了人与物、人与人之间的信息快速交流和传播，改变了原有的农业产业结构，使得农业发展更加生态化、高效化和优质化。
2智慧农业中物联网关键技术
2.1RFiD技术
RFiD技术也叫射频识别技术，主要是利用无线电讯号来感知监测对象，同时将监测数据记录下来，适用于短距离的数据识别和传输。RFiD技术主要包括软件处理系统、阅读器、应答器等3个部分，其具有抗污染能力强、耐久性高、扫描迅速等优点，且数据记忆容量较大，因而在物联网中得到了广泛的应用。其中，阅读器能够及时检测到检测目标发出的信号，然后利用天线将射频信号散发出去，软件系统接收到信号之后对其进行处理，同时将处理信息向阅读器反馈，阅读器接收到频率信号后进行相应数据分析，从而实现信息控制。
2.2传感网络技术
传感网络技术是由传感器组成的网络，主要包括数据处理单位部件、传感器和通信部件等，在其工作过程中，能够随机分布在需要采集并传输信息的领域中，且不同点之间相互联系，共同组成一个网络结构。在传感器中存在大量的节点，这些点分布较为随机，节点密集，具有较强的环境适应性，因而需要其具有一定的能量存储功能，这样才能保证传感器的正常运行。传感器在物联网技术中发挥着重要作用，从某种角度上说，传感器是物联网技术的核心，能够实现其应用层、传输层和信息感知层之间的连接，从而最终实现人与物、人与人之间的信息传输和交换。
3物联网技术在智慧农业中的具体应用
3.1系统设计部分
在智慧农业系统中，物联网技术的应用能够实现对农业种植环境具体环节的实时监控，能够利用网络传输技术对信息进行全方位的交流。物联网技术应用于智慧农业系统中，主要包括以下几个应用层面：（1）感知层。感知层主要实现对前端信息的实时感知和获取，能够对农业种植环境进行动态监测。（2）传输层。传输层主要是负责对采集的信息数据进行实时汇集和传输，从而将信息数据传送给数据处理中心[3]。（3）应用层。应用层作为处理终端，能够对以上采集信息进行处理和存储，能够适当调整相关属性。
3.2监控系统
监控系统能够对农业种植环境以及农作物生长情况进行实时监控，有利于工作人员及时发现并解决问题，以提高农作物产量。监控系统需要具备一定的数据存储能力，对获得的大量数据进行存储，以便于后续工作的开展。此外，监控系统需要具有较强的抵御自然灾害的能力，如水灾、雷击等。
3.3无线传感网络子系统
无线传感网络子系统中的环境感知模块能够对农业种植环境进行实时监控，如在智慧大棚中，传感器能够对大棚内的土壤环境和大气环境进行监测，并基于相关协议，利用自组织无线传感器网络实现，具有传输速率低、功耗低、低成本等优势[4]。其节点数量较多，主要包括协调器和感知节点，其中，感知节点能够感知数据并将获得的数据通过多条传输途径汇集到协调器节点，然后协调器将数据向上层系统传输，从而实现对环境的监测。此外，可以在大棚中设置多种不同类型的传感器，以实现对室内环境温度、湿度、气体浓度、光照度以及土壤pH等指标的动态监测。
3.4无线宽带网络传输系统
智能农业发展篇10
关键词：数字农业；数据；人工智能；农业生产
1数字技术助力传统农业转型升级
1．1物联网
物联网在农业生产环节适用较广，依据物联网的农业提升方案，通过实时采集并分析处理现场数据，实现提高农业生产效率、增加收益、减少损耗的目的。智能大棚、智能浇灌、精准农业等各种依靠物联网的应用将推进农业快速发展。物联网技术可以用来解决农业生产环节的一些问题，建设基于物联网的智慧农场，实现农作物产量和质量双提升。
1．2大数据
万物互联在促进众多设备联入的同时，还会在云端形成大量的数据，而提取这些通过物联网产生的大数据中隐藏的重要信息就必须依靠人工智能，物联网最重要的农业价值就是对形成的海量的数据进行智能化分析、处理，从而全面提升农业生产各环节的质量。
1．3人工智能
在种植方面，人工智能可以增加粮食产量、避免造成浪费。在养殖方面，依靠人工智能能够有效预防畜禽疾病的发生。人工智能能够缩短农业研发进程，帮助培育出更好的农作物基因，生产出更安全、更有效的化肥。
2中国数字农业面临的问题
2．1对软件重视不足
不管是政府还是农民都容易将数字农业与农业机械化的定义混淆，数字农业和农业机械化的本质差别在于，农业机械化是依靠农机装备来替代人力作业，而数字农业是指依靠数据来控制机械，实现自动化作业和智能化调节，没有数据和软件来控制的物联网，本质上还是工具，与机械农业没有实质上的区别，掌握软件平台才能真正实现大数据、智慧农业和数字经济。
2．2数据利用化不高
数据是数字农业的根本保证，当前政府同企业在数据采集上合作频繁，但是往往没有明确的利用化方向，缺少必须的数据运营手段，对采集数据的正确筛选、处理分析和建模应用等领域的工作跟进不够及时，数据的采集与利用是一个相互促进的关系，只有不断通过采集的数据产生农业价值，才会形成长期有效的数据来源渠道。
2．3数字经济发展不足
目前我国农业电商的模式是通过数字来驱动市场经济，但这种方式在市场推广营运、产品特性突出、物流运输等方面有很多明显的缺点，如果农业电商的经营方式以数据为基础，利用市场资本来反向驱动农业数字经济，一些问题的处理就变得简单许多。我国数字农业技术的利用基本上都是在农业生产阶段，数字农业的信息化和经济化水平不高，数字经济创新突破的同时，也将带动“全产业链”的农业大数据快速提升［2］。
2．4数据服务产品化不强
随着数字农业的发展，农业数据服务企业越来越多，但数据产品的服务能力完全依靠于所采集的数据质量，一些企业对农业生产经营主体的服务水平不足，导致产品市场化受阻，只有通过持续积累高价值的数据，不断增强数据产品的实用性，让数据产品具有强大的生命力，才能开拓巨大的农业数字化市场。
3未来数字农业的发展趋势
3．1数据定制化供应
数据资源是数字农业发展的根本保证，当前我国数字农业具有数据采集费用较高的问题，随着数字农业优势的显现，数据采集的组织成本会慢慢下降，同时农业物联网持续升级换代、公共数据的利用不断开源、数据分析者的信息化水平逐渐增强，数据采集的综合成本也逐渐减少。今后农业数据服务企业将会逐步建立起自己的定制化数据供应系统，并且数据库里以往采集的高价值数据信息，将会随着企业的数字化服务能力提升而持续汇入到产业链中，通过交换、融合或再生来创造更多的价值，实现数据服务的数字化驱动。
3．2国产数据模型得到发展
实现数据价值是数字农业最困难，也是最终的根本目标，硬件设施可以从国外买到，但对于后台系统国外却对我国严防死守，所以必须掌握实现数据价值模型的核心技术。目前国与国之间的科技力量竞争不断加剧，引进科技成果的壁垒持续增高，同时国内外农业生产经营模式存在很大差别，因此不能直接套用国外的数据模型。我国不断鼓励科研成果的转化利用，农业数据模型的跨界合作正在逐步深入，所以农业核心数据模型的自主研发在今后一定会实现。
3．3农业机械智能化加快
农业机械化与农业智能化最根本的区别就在于“数据驱动”，“中国制造2025”明确要把“智能制造”作为今后的努力方向。顺应时展，海尔等一些国内的制造企业已经逐步进行数字化转型升级，从而获得新的经济增长点，农机企业也必须通过数据来对农机装备赋能，适应数字农业的发展要求，完成从农机制造商向农机服务商的转型升级目标［3］。
3．4产业链向虚拟化方向发展
由于农业生产各环节数字化水平的逐渐提高，数字化驱动的农机智能与商业智能同农业生产经营联系越来越紧密，数字农业产业链将慢慢走进网络世界中，通过互联网进一步实现农业数字化的映射，数字农业产业链虚拟化会慢慢消除农业信息不对称，提高产业整体效率，促进数字农业更好更快的发展。
3．5供应链金融普惠化
近年来，供应链金融高速提升，2020年我国供应链金融的市场规模已达到14．98万亿元，供应链金融是农业产业提升的重要环节，可以改善资金流从而促进农业产业、尤其是中小型企业的良好发展。依靠物联网、大数据及人工智能等一系列科技手段，数字农业会进一步促进中小企业逐渐融入到农业产业体系中，为供应链金融普惠化打下良好的发展基础。农业产业虚拟化的同时，会使其变得更加透明，信用责任也更容易得到保证，因此金融风险的量化管理也变得不再复杂。
3．6数据安全更加重视
不管是地块的信息数据，还是企业的经营数据都能直接表现出农业生产经营主体或企业的当前情况，数据促进农业发展的同时，也有被泄露和乱用的风险，所以保证数据安全也是农业数字化发展不可忽视的问题，存储和使用数据的信息化系统的安全性要求越来越高，数据所有权的保证也会随着法律的不断优化而彻底解决。
4数字农业的发展领域
4．1智能农机装备
智能农机装备是农业生产的重要工具，通过物联网和信息化技术可以达到最优的农业实施方案，从农作物耕种收等各个环节来降低农业成本，实现农产品增产增收，从规模化种植角度，能够实现农业资源可持续发展，农业生态良性循环［4］。
4．2智能灌溉
提高浇灌效率和避免水资源浪费是农业良好发展的根本要求，可以依靠建设可持续和高效节本的智能灌溉系统来达到节约水资源的目的。目前以物联网为基础的智能灌溉系统，可以利用空气湿度、土壤湿度、土壤温度和光照度等参数进行精准的计算，从而根据用水需求来进行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。
4．3农业无人机
无人机在农业领域具有广泛的应用，可以用来进行农作物生长情况检测、农业摄影、农作物植保和牲畜管理等。农业无人机可以提高监测效率、降低监测成本，同时还可以采集大量的数据传输至后台。
4．4智能温室
智能温室可以连续不间断地测量温室内的各项环境数据，包括室内温度、室内湿度、光照度和土壤湿度等，当这些重要的参数超出设定的正常范围时，系统会对这些参数进行分析和评估，并做出自动响应，将这些参数的误差进行校正，从而使温室的环境保持在农作物生长的最佳范围内，极大地降低了人力和物力成本。
4．5收获监测
收获监测不只是针对农作物产量这一个指标，而是对收获环节所有可能影响最终收获量的因素进行监测，包括粮食含水量、粮食饱满度、粮食破碎量和总收获量等。对在收获监测中获得的实时数据进行有效的分析处理，可以辅助农民做出正确的决断，从而降低成本，增加产量。
4．6土壤监测系统
土壤监测系统主要用来监测和改良土壤综合性能，避免土壤退化，此系统可以监测土壤的大部分重要参数（包括土壤紧实度、蓄水保墒能力、土壤温度等），从而防止土壤板结、土壤侵蚀等。
4．7农业管理系统
农业管理系统可以为农业工作者和相关企业提供数据收集和管理功能。得到的数据被存储和分析从而为使用者提供决策依据，农业管理系统还可以用来建立农业数据模型。其优势包括为使用者作出重要决策时提供了理论数据支持，提高了农业生产的综合管理能力。
5互联网巨头布局数字农业案例
5．1阿里巴巴：盒马村
阿里巴巴数字农业事业部始终将农业全产业链数字化转型升级作为战略目标，力争尽快建成1000个高效规模化的数字农业示范基地。从去年开始，阿里巴巴数字农业事业部更是全面加紧了对盒马村的布局和建设，以希望先于其它企业完成数字农业示范基地建设的战略任务。盒马村并不是指某一个村落，而是所有为盒马种植农产品的村落的统称，盒马村模式是新时代农村转型升级的一个标杆，根据订单情况，针对不同的村落，因地制宜地发展数字农业，让种植户和销售企业直接对接，从而使优质的农产品快速入城，同时将城里的优质资本引进村落，形成良性循环。通过阿里巴巴建设的“产—供—销”一体化平台，让原本分散孤立的村落紧密联系在一起，成为现代数字农业产业链的一部分，种出更优质的农产品，让农民获得更大的收益。依托阿里云技术和淘宝电商平台，盒马模式帮助农业产业的种植端和销售端实现了数字化的升级，盒马利用其强大的销售汇聚能力，解决了小农户难销售的问题，改变了以往小农生产模式产销散乱的面貌，帮助农户降低了风险，开拓了销售渠道，提高了销售效率。据有关新闻报道，截至2020年底，上海、江苏、海南等全国13个省、市、自治区已经建立盒马村，盒马村模式为我国数字农业发展提供了良好的参考。
5．2京东：京东农场
从2018年开始，京东农场便逐步进行数字化农业的试验，京东农场广泛同全国各地的高标准农场开展合作，共同建立更高品质的农业生产基地，全面实行农作物标准化和规范化种植，从源头开始建立农作物全程可视化追溯性模式，让农作物从田间到餐桌的安全性得到保证，全面提升京东农场的农产品质量。其建立的“京品源”品牌，拥有产销一体化的全套服务体系，对京东农场的农产品在品牌、品质、供应、产销等方面进行全面的支撑。根据有关新闻报道，京东农场进行了广泛的战略布局，截至2020年底，其已经在全国各地建立了17个示范农场。从农产品的种植、加工、运输，到供销的各个阶段，京东农场利用区块链、人工智能、物联网等技术对传统农业进行赋能，彻底改变了传统农业的产销模式，为数字农业发展作出了重要贡献。
5．3华为：联手北大荒，助力数字化转型
技术实力雄厚的华为，一直希望利用其技术优势，帮助传统企业进行转型升级。2019年8月，华为同北大荒农垦集团签定了战略合作协议，按照协议内容，双方将建立长期的战略合作伙伴关系，彼此会充分利用行业地位和自身技术为另一方提供全面的帮助，贯彻取长补短、互惠互利的原则，在人才培养、平安垦区、智慧农业、华为云建设等多方面进行密切合作，携手探索数字农业的新发展模式，全面开展北大荒集团的转型升级。华为除了和北大荒合作以外，还将利用其大数据、云计算、人工智能及5G技术与袁隆平团队共同打造“互联网农场”。