智慧农业
1.新产品、新技术蓬勃发展
现代信息技术正在广泛应用于农业生产的各个环节和领域，新产品、新技术、新模式层出不穷。农业数字化转型加速推进，传统农业加速向智能农业转型。病虫害和灾害监测智能识别系统，耕作、种植、收获智能机器人等应运而生。
特别是自动化采收设备、农业传感器（环境监测、动植物生命体征监测）、监控摄像机、病虫害监测预警、水肥一体化等产品得到广泛应用。
在作物轮作休耕监管、动植物病虫害远程诊断、农机精准作业、无人机喷洒、精准饲养、长江禁渔等方面取得显著成效。
2. 无人或稀少的农场正在兴起
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，为无人农场或小规模农场的发展提供了基础条件。
其中，综合利用大数据、物联网、智能控制软件、灌溉设备等打造的“互联网+农业灌溉管理系统”，已实现“万亩农场，一键管理”的案例。
3.大数据建设初见成效
数据是分析和预测的基础，大数据在农业中的应用将进一步推动智慧农业的发展。
4.市场主体成为新生力量
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，企业积极投入、农户和新型农业经营主体广泛参与的共建格局正在形成，市场主体正在成为智慧农业建设的重要力量。
智慧农业的十大趋势
趋势一：降低成本
一套智能农业设备至少要几十万、上百万，一个农民一年的收入可能也就这么多，所以低成本的智能农业设备会成为更多农民的最爱，也就是说低成本会是智能农业的趋势之一。
趋势二：操作简便
智慧农业的本质是服务农业、服务农民，而不是让农民省心。因此，操作简单、易学的智能设备在农村会受到青睐，这是智慧农业发展的必然趋势。
趋势三：专家参与生产
专家参与生产，这是智慧农业给传统农业带来的一大变革。
农民可以通过网络向专家提出自己不明白的问题、种植、养殖过程中遇到的问题，请专家帮忙分析。
趋势四：加强协作
智慧农业会让分工更加明确，农民做好自己的工作，其他的事情交给专业的人去做，当然这里的协作和反馈也会更加频繁。
趋势五：可视化成为主流
如今，消费者希望买到安全的农产品。这个“安全”包括知道这些蔬菜什么时候种下、什么时候收获、用了什么农药，甚至可以通过视频了解这些农产品的生长过程。换言之，智慧农业必然包含可视化的趋势。
趋势六：垂直智慧农业成为发展方向
随着发展，未来智慧农业将出现更多垂直细分行业，智慧农业将更加精准地服务“三农”。
趋势七：综合智能农业
不可否认，智慧农业的深度和广度都会受到其他产业的影响，比如互联网、云计算、都市农业、农旅融合等，所以智慧农业的发展离不开一个“融合”字。
趋势八：营销型智慧农业
农产品卖不出去一直是制约农业发展的一大难题，任何能够帮助卖出产品的手段都受到农民的欢迎，智慧农业就是为了解放生产力，提高效率，让产品更快卖出去，让农民更快致富，这也是智慧农业的重要发展路径之一。
趋势九：外行越来越多
智慧农业是一个高技术、高精尖的行业，如果没有一定的知识储备全球智慧农业，智慧农业很难高效开展。
目前我国从事智慧农业的都是科技公司和IT精英，这些“精英新农人”往往离技术很近却离农业太远，要想设计出适合农民的智能设备，还需要对农业需求有广泛深入的了解，认真研究农业。
趋势十：智慧农业终将被超越
随着土地等资源日渐稀缺，种植养殖已不再局限于地球，人们不断将目光投向太空，梦想着在其他星球上开展农业生产。
科学技术在不断发展进步，那些我们现在难以想象的假设，在不久的将来，可能会变得司空见惯。
农业从传统向现代发展，必然会逐步发展进入智慧农业阶段，利用物联网、云计算、精准技术，实现资源利用率最优、成本投入最小，达到农作物生产、运输、销售等环节智能化管理的水平——这还需要很长的时间。
现阶段，我们需要做的是充分推广和利用智慧农业，做好眼前的事情，保护环境、减少污染、解放劳动力，让智慧农业点亮城市和生活，让我们的子孙后代能够在这个美丽的星球上繁衍生息，共同建设更加美好的家园。
近两年，5G、人工智能（AI）、边缘计算等新技术逐渐普及，正在影响一个延续千年的传统行业——农业，阿里巴巴达摩院发布了《2021年十大技术趋势》，其中一条就是农业正在进入数据智能时代。
新技术使得农作物监测、精准育种、按需配置环境资源成为可能，农业不再依赖天气，我国农业正在进行数字化、智能化转型，即将进入智慧农业时代。
从精准农业到智慧农业
精准农业是20世纪90年代起源于美国的一种现代农业生产体系，利用智能化的农业机械设备自动完成播种、喷药、施肥和收割等作业，工作效率远超传统农民，并可进一步降低成本。
但对于不适合大规模机械化种植的地区，以及一些高附加值的果蔬，则需要更加细分化，随着人工智能、边缘计算等新技术的跨领域应用，精准农业的类型正在逐步丰富，向智慧农业迈进。
5G+AI+边缘计算助力智慧农业
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、水产养殖等领域的物联网设备将得到成熟应用。
网络互联互通实现了农机的精准控制和数据的实时传输，同时，边缘计算作为云计算的补充，与人工智能（AI）一起，在网络边缘和更靠近数据源头的设备端提供实时、高效的本地决策。
例如温室里的边缘AI计算机，不需要云端来决定何时浇水、浇多少水，边缘AI计算机可以自行判断并执行相关任务，并在必要时与云端平台进行同步。
相比云计算，边缘计算更加贴近用户，数据的处理分析在边缘节点更高效地完成，数据分布在边缘，可以更有效地保护网络，提升数据安全性。
此外，利用边缘计算完成部分数据处理，可以缩短命令的响应时间，减少从设备到云端的数据流，并与云计算形成协同服务。
利用边缘AI技术在农作物生长过程中完成实时监测预警、水肥一体化自动灌溉、病虫害防治、灾情评估等，从而提高农业生产力。
此时，5G保证了农业大数据的实时高效传输，边缘计算为数据分析处理提供了算力，人工智能提供了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，为高效智慧农业的发展提供了坚实的基础，为农业提供了技术支撑。
智慧农业场景应用
这里有两个具有代表性的农业场景：温室大棚和养猪场。
在温室场景中，对植物的生长环境和生长环节进行精准控制和管理十分重要，这体现在利用数据采集、水肥调控、智能管理、数字农场平台等技术对幼苗培育、种植、生长管理、采收、休耕等种植阶段进行管理。
在温室内部署边缘AI计算机，通过传感采集设备获取关键指标数据全球智慧农业，进行智能判断，控制水肥系统进行灌溉施肥，通过大棚系统控制光照，通过视觉采集监测作物的生长状况。并定期将相关数据同步到云端农业管理系统，为科学决策提供依据。
另一个领域是智慧畜牧，应用最为广泛的是奶牛场、养猪场和养鸡场。养猪场的精准饲养系统需要实现猪只计数、体重估算、运动轨迹跟踪、屠宰监控、异常情况预警等功能。
借助智能识别等边缘计算机应用监控技术，可以对每头猪的身份、运动轨迹、发情期、健康状况进行监控，智能检测仔猪挤奶情况，有效提高生猪成活率、出栏率，实现整个养猪过程的人性化、作业过程管理的智能化、科学化。
基于机器视觉分析技术，管理者可以随时掌握各个区域的情况，并分析历史记录，从而做出更为合适、全面的决策。
如今，传统农业生产场景正向集约化、智能化发展，集约化将大幅降低生产成本、提高生产效益；智能化将推动整个生产过程的数据感知、智能管理和智能决策，实现农业场景的互联互通。
同时通过新科技手段，实现肉、蔬菜生产、流通从源头、从田间到餐桌全程追溯，确保“菜篮子”质量安全，助力我国农业现代化升级。
结尾
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