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根據央視報道，真正讓全村脫貧的辦法，就是村里建起了規模化、智能化的現代蔬菜種植基地。
該村的蔬菜大棚占地面積約174畝，在2018年底啟動建設，第一批試建大棚取得良好收益后，優先承包給貧困戶種植，第二批共120多個蔬菜大棚陸續承包給村民種植。此外，村民還可以在一些新開發的公共崗位上班，獲得額外工資收入。
蔬菜種植基地采取的是和北京順義區的蔬菜專業合作社聯合模式，通過“蔬菜基地+鄉扶農公司+貧困戶+北京合作社+北京企業”的“3+2”訂單模式，蔬菜從育種育秧就有了保障，而銷售直接就對接了市場。
而從報道細節里，我們能看到這一蔬菜種植基地所使用數字化、智能化的手段，幫助收購蔬菜的合作社對于蔬菜種植、棚間管理以及產量預估等都有精準的數據統計，從源頭上就能保證蔬菜的品質和可追溯，從而能夠在北京銷售市場獲得較高的溢價。
從田間到餐桌的農產品溯源，這些創新正是我國農業產業數字化、智能化變革的縮影。不久前達摩院發布“2021十大科技趨勢”，其中一項就是農業正邁入數據智能時代。
5G 、AI、大數據、云計算、IoT等數字技術讓農業作物監測、精細化育種和環境資源按需分配成為現實，農業不再“靠天”吃飯，我們正在進入智慧農業時代。
按照我國政策慣例，通常每一年的中央一號文件，都是有關三農問題。那么，我們也照此慣例，在新年之始，聊一聊“智慧農業”這一話題。
從精準農業到智慧農業，農業的技能譜又“擴列”了
比如，在美國伊利諾伊州的一個農場主羅德尼·席林和父親，二人經營著約7900畝農田。現在，由于父親年邁退休，田地里的活兒都靠羅德尼自己上陣，即便在農忙時節，他也可以完全依靠農場的大型農業設備去完成收割任務。
關鍵就在于這些農機設備的自動化和智能化水平特別高，駕駛室的全球衛星導航系統和自動駕駛系統，確保了種植、噴藥、施肥、收割等工作的高效精準。這樣羅德尼坐在駕駛室里只需要偶爾盯著機器正常運轉即可，工作方式遠遠超出了我們對于傳統農民的想象。
這類以規模化、機械化為特征的精準農業方式，也已經在我國少數糧食主產區和大型國有農場實現，但并不適合那些更加多樣化、高附加值的瓜果蔬菜等精細種植類型。因此，精準農業的種類也在逐步豐富，比如走集約化、高產值的溫室種植路線，有走精細化人工管理的生態種植園等；同樣，精準農業的內涵也在豐富，隨著新型傳感器、物聯網、人工智能、大數據等技術的應用，精準農業正在向智慧農業邁進。
當然，“智慧農業”概念的內涵更加豐富，技術手段也更加豐富，應用場景也更多樣。智慧農業不僅局限于農業種植的管理，而且著眼于整個農業的生產體系、能源利用、可持續生態發展等方面，通過先進信息通信技術，將整個農業系統推進到一個更高級的發展形態。
智慧農業包含哪些特征和作用呢？
智慧農業最核心特征就是擁有一個以智能數據為中心的服務平臺。通過云計算、傳感網等多種技術在農業生產中的綜合應用，可使信息收集更完備、信息感知更透徹、數據資源更集中，從而使農業信息更廣泛地互通和達到更智能化的控制，使農業生產更具有智慧性。比如，在前端可以為農產品種植、管理和采摘等提供數據采集、可視化管理和智能決策，在終端可以為農產品提供食品溯源、農業信息展示，也可以衍生出農業生態旅游服務等內容。
智慧農業可以讓農業生產環境具有智能感知、智能決策、在線專家指導等作用，可以提高農業生產效益、解決農產品供需矛盾，消除農村地區貧困等重要價值。
進入21世紀，我國智慧農業進入高速發展期。隨著農業勞動力向二三產業轉移，人口老齡化加速，農業勞動力出現結構性短缺。以自動化機械、智能機器人為代表的新技術在農業領域的應用，標志著智慧農業進入大規模應用期。
近些年，我國各項農業政策中先后多次提及重視智慧農業的建設和發展，未來5年，計劃將我國農業農村信息化總體水平提升至50%。與此同時，隨著人工 智能、云計算、物聯網技術的日趨成熟，5G網絡部署的逐漸完善，超大規模無線傳感器監測的不斷發展，農業生產與農產品供銷正變得越來越信息化、智能化、數字化。
而我們多次提到的這些新技術，又是如何在智慧農業系統中發揮作用的呢？
5G、IoT、云計算、AI，支撐智慧農業的技術底座
2019年6月，工信部向國內三家電信運營商和中國廣電發放了5G牌照，標志著我國正式進入5G時代。5G技術，對于農業的信息化來說是全局式的創新推動。
5G技術，首先將直接推動農業傳感器的聯接種類和數據的技術升級，種植、畜牧、果蔬、水產養殖等領域的物聯網設備將成熟落地。
其次，實時網絡聯接保證農業機械、無人機等植保作業的精準控制和數據實時傳輸、分析。
再次，5G網絡保證智能化技術在種植、養殖過程中的廣泛應用。
最后，5G和AI的共同作用可以使得農產品銷售變得更加智能和便捷。
云計算作為一種提供海量云端計算資源、超大存儲空間和超強計算能力的新型計算模式，將為農業物聯網的海量數據計算中發揮巨大價值。同時隨著物聯網數據的爆炸，邊緣計算作為云計算的補充，也將在網絡邊緣側、更靠近數據源的設備側提供實時、短周期的本地決策。比如，在種植地，智能傳感器無需請求中央服務器來決定給附近的植物澆水或添加肥料的時間和用量，它們可以自己執行相關任務，必要時再與主要的云平臺同步。
相較于云計算，邊緣計算距離用戶更近、在邊緣節點完成數據處理和分析的效率更高。由于數據在邊端分散分布，可以更有效保護網絡，增強數據安全性。另外，由于邊緣計算完成了部分的數據處理，可以減少設備響應時間和設備到云端的數據流量，與云計算形成協同服務。
由于農業大數據的基礎建設，各國越來越重視人工智能技術在挖掘農業大數據上的規律和模型的價值。
比如，針對農作物生長過程，智能化設備可以完成實時監測預警、水肥一體自動灌溉、病蟲害防治和災情評估等，從而為提升農業生產力、抵御災害風險，為發展高效的智慧農業提供了技術支撐。
再比如，在蔬菜大棚種植場景，人工智能可以實現對棚內溫濕度、光照和二氧化碳濃度等環境情況來控制補光時間，并檢查農作物是否有病蟲害，提醒工作人員進行補光、補水等操作。在智能灌溉場景，實現模型驅動型、時間計劃型和環境驅動型等多種灌溉模式。
在近兩年非常火熱的AI養豬案例中，養豬場可以通過人工智能對生豬的生長情況和疾病預防、種豬繁殖等進行不間斷的監測和預防。比如引入豬臉識別，及時發現母豬的發情和生病情況，實時監控，智能發現擠壓豬仔等情況，從而有效提高生豬存活率，出欄率。人工智能的引入，實現了整個養豬過程的少人化和經營過程的智能化、科學化管理。
以上我們看到，5G網絡技術保證了農業大數據的實時、高效傳輸，物聯網保證了農業大數據的完整收集，云計算、邊緣計算提供了大數據分析處理的海量算力，而人工智能則提供了數據模型的智能分析、管理和決策，這些技術共同構成智慧農業的技術底座。
現在，我們能在哪些具體的領域或者案例中，看到智慧農業的真實面貌呢？
精準種植、智能養殖、自動農機，親眼可見的智慧農業場景
對于數字智能化技術的介紹，只是讓我們看到智慧農業的輪廓，只有深入到智慧農業的應用場景當中，才能真正感受到智慧農業的豐富細節。
我們首先介紹智慧農業應用最大的兩個場景：大田精準種植和大棚精準種植。
在大田精準種植當中，主要存在作業面積大、土地分布廣、設備布線和供電困難等問題，結合5G網絡和物聯網，就可以根據不同地域的土壤類型、灌溉方式、農作物種類等進行不同設備配合，通過各種傳感器和智能氣象站，實現在線獲取土壤墑情、養分、氣象等信息，并實現墑情自動預報、灌溉智能決策及遠程控制灌溉設備，最終達到精耕細作的目的。
比如，土壤墑情監測預警系統獲取土壤墑情數據，通過將獲取的現場實時墑情信息和標準墑情信息數據庫中對應農作物的標準數據進行對比，從而達到監測預警墑情的目的。
（《5G賦能行業應用于創新》，圖6-5：墑情（旱情）監測預警系統）
而大田的水肥智能決策系統，則解決了傳統種植過程中灌水施肥量盲目性嚴重，造成水肥灌溉量不精準、資源大量浪費、作業強度大和過量施肥帶來土壤嚴重污染的痛點，這一決策模型從而可以提供輸入大田農作物的最優水肥比例，配合精準的水肥一體化技術進行水肥灌溉，從而更有效地利用水和肥料，節約成本的同時獲得更好的施肥效果。
而對于大棚精準種植，更重要的是對于種植物生長環境、生長環節的精準把控和管理。
精準大棚種植主要體現在精準數據采集、云端智能水肥控制、智能農事管理、智能控制、數字農場平臺等幾個方向，可以作用在大棚種植的育苗、栽種、生長管理、收割、休耕等全流程環節當中，通過精準采集系統、云端智能水肥控制系統、智能農事管理系統、智能控制系統和終端等，可對大棚種植各環節的相關數據進行采集，為其科學化決策提供依據。
智慧農業的另外一大應用場景就是畜牧水產養殖。最典型的智慧畜牧養殖系統就是奶牛、生豬和雞場養殖。
這里我們仍然以生豬為例。一套生豬精準飼喂系統，需要實現對生豬的數量盤點、體重估測、運動軌跡跟蹤、轉圈出欄監控及異常情況預警等，因此需要應用到以下智能監測技術，包括視頻監控的智能身份識別，監測每頭豬的身份、運動軌跡、發情期和健康狀況，整體環境檢測還要包括豬舍異常監測、存欄出欄數量盤點、飼養人員行為監控等。而生豬精準飼喂系統通過上述功能，可對生豬進行科學化的飼養和全面嚴格的管理，確保生豬的品質。
國內領先的農牧產品企業新希望六合，與中國移動共同開發的5G智慧養豬平臺，就通過在養殖場的邊端部署，建立了智能影像識別的系統，通過專門優化的AI算法，可以快速高效準確地實現對生豬各項生理特征的識別。另外，以機器視覺分析技術為基礎，結合5G高帶寬能力將圖像數據上傳至MEC（移動邊緣計算）側，并通過部署在MEC的AI平臺實現生豬盤點、測重、測膘、體溫等功能。
第三大類，也是我國在智慧農業上重點發力的應用場景就是智能農機。借助5G、北斗衛星定位、物聯網、自動駕駛等技術，智能農機可以實現厘米級地理位置定位與測速、基于5G的無線傳輸，以及高清視頻采集、存儲與實時傳輸，還有高精度地圖API（應用程序編程接口）、氣象服務API、作業規劃與管理云平臺API等。
2019年5月，我國中科院研發的超級拖拉機1號，已經在萬畝基地實現了無人駕駛的測試，利用衛星導航的智能網聯技術，只需要三四個人員，就可以指揮20臺智能拖拉機，完成所有耕地、播種、澆水、打藥等作業。相當于，我國在智能農業機械的制造和應用上正邁入全球先進行列。
總體來說，智慧農業正在幫助各類農業生產場景朝著集約化、智慧化的方向發展。集約化將極大降低生產成本，提高農業生產收益，智慧化將推動整個生產流程是數據感知、智能管理和全產業鏈智能決策，實現農業全場景的聯接互通。
現在，我國正處于從傳統農業向智慧農業快速轉型的過程當中，但是需要看到智慧農業的發展仍然面臨諸多挑戰。
先從現狀來看，許多地區存在基礎設施薄弱、地區發展不均衡、農村技術、管理人才短缺等現實問題；在新技術應用上，還存在著投入建設成本高、專用設備特別是專用芯片匱乏、配套設施不完善等問題，而在農業大數據的準確性收集、信息共享和信息利用上面存在效率不高、應用質量差等問題。
這些問題有賴于國家、地方政府、科技企業以及農業相關產業的高度重視和投入，比如政府應加強智慧農業的基礎設施建設，在網絡、交通、電力等方面實現配套。農業研發機構加強智能農業技術研發和相關成果的落地轉化。相關技術企業加強適應智慧農業的技術人才的培養，提高一線農業生產者運用智能設備的能力。
智慧農業或者我國整個農業的現代化發展，對于已經遠離鄉土、身居城市的我們，是一種很少感知和關注的領域。于我而言，也更多是對智慧農業的輪廓和運行機制做一些皮毛介紹。
未來，我更希望的是能夠在越來越多的地區、越來越多的媒體，看到我們的家鄉都能有各種各樣的智慧農業的景象出現。而這些案例，更值得被我們記錄。
