智慧农业为何需要算法创新? 智慧农业的全面普及，还要走多长的路?
随着新一代信息技术在农业领域快速广泛应用，以及农业人工智能技术发展，以智慧农业为表现形态的“农业4.0”时代已经到来。以农业智能装备、北斗农机自动导航驾驶、无人农场、高通量植物表型平台等代表的智慧农业，正日益成为最活跃的农业生产力。作为智慧农业的核心环节，“算法”基于数据挖掘技术，对农业数据进行分析和处理，将提取的有效信息用以支撑农业预警、控制、决策和管理，达到提高资源利用率、降低成本、提高生产效率和产品质量、改善生态环境的目的。可以说，智能化决策系统背后的算法创新正日益成为智慧农业重点。
智慧农业建设与算法创新紧密同步
智慧农业的发展，始终以数据、算法和算力为核心要素，以算法创新实现现代信息技术带来的“海量数据”与以物理计算硬件平台为支撑的“天量计算”有效结合，形成农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制。从天空地一体农业观测、生产控制可视的“信息算法推进”阶段，到农业管理智能感知、智能控制的“跨学科融合算法驱动”阶段，再到农业产业数据联通、机器学习的“人工智能推进算法创新”阶段，算法的创新程度决定了农业的智慧程度。当前，智慧农业算法创新呈现出三个特点：一是融合性。体现为现代生物技术与生物大数据的融合，通过利用生物信息学分析方法，解析基因组、转录组、代谢组等多组学数据，加速形成透明计算、移动边缘计算、雾计算和微云等新的算法，实现农业生物精准选种育种和生产供应及时跟踪追溯。二是自主性。智慧农业算法立足于神经网络，进行深度学习和强化学习。借助农业大数据平台以及与人类交互协作，算法技术能够持续学习和训练，从而更加智能和自主。在智慧农业中体现在多组学整合、基因挖掘、病虫害诊断等领域。三是应用性。随着农业物联网区域试验工程、数字乡村试点工程等大批工程的落地，我国智慧农业算法创新由“强基础”转向“重应用”。智慧农业以应用场景驱动为导向对算法创新进行集智攻关，将更多数据用于算法分析和建模，形成农业科研院校、农机生产商、信息化企业、网络服务商等各主体相互借力的创新发展联合体，推动算法性能不断提高、应用质效不断增强，更好适应智慧农业发展需求。
智慧农业算法创新面临多重现实挑战
尽管我国智慧农业建设取得重要进展，逐步进入快速发展和集成创新阶段，但受限于算法创新有效供给不足、技术适配度不够等影响，智慧农业发展极易产生算法“梗阻”和“堵点”。
算法技术不优，据全国县域农业农村信息化发展水平评价报告数据显示，我国农业生产信息化水平仅为22.5%，主要依赖相对易于推广的信息技术，而更为核心的算法技术应用则研发不足甚至滞后。例如，监测土壤、气候、植物生长等数据帮助农民及时作出作物管理决策的物联网算法，分析气象、土壤、市场等多方面数据为农民提供种植品种、播种时间、价格预测等决策建议的大数据算法，分析作物生长状态、环境因素等数据，对可能出现的病虫害、生长问题进行预警和干预的人工智能算法，实现农产品溯源和质量追踪的区块链算法等，导致智慧农业创新的技术内核不够。
算法适配度不足，我国近年来在支撑农业智能决策控制的模型和算法取得了长足进步，但因传感器技术整体基础较为薄弱、传感器准确性不高、稳定性不强，目前大部分核心元件供应主要依靠进口，导致我国开发的算法与软件，兼容性和适用性均面临问题。例如，在大田种植作业条件与国外较为相似的北方地区，传感器技术发挥稳定，算法能正确解析实测数据从而进行准确预测；但在南方地区，算法就可能因识别不了传感器提供的大量失真数据，从而形成农业生产销售建议误判。
算法的数据支撑不够。当前，行业数据、社会数据、企业数据有效融合困难，造成针对农业大数据的深度挖掘和分析利用不充分，农业生产预测预警以及配置资源等核心功能还远未发挥。此外，农田气象、土壤墒情、耕地质量等农业数据采集监测终端应用少，导致智慧农业算法优化更多是在数理层面创新，对现实数据的利用效能不高、解析拟合不深。
实现智慧农业算法创新的有效途径
针对算法创新面临现实挑战，应秉持包容审慎的态度，有的放矢、精准施策，进一步加快我国农业产业数字化升级，推进数字技术与传统农业深度融合，从而提高农业效率，重构农业产业链，扎实推进智慧农业建设。
促进核心算法技术创新。智慧农业算法涉及物联网、数据科学和人工智能等前沿信息技术与生物科学、农业生产经营活动的融合，需要构建多元创新格局，健全协同创新体制机制。凝聚各类创新资源集聚，结合规模化农业生产相适应的智能技术，推动跨学科算法技术融合创新和集成整合，打破核心算法技术梗阻。鼓励数字化平台和农业企业等创新主体利用其对市场的先天敏感性，加速推进算法创新供需对接。
提升算法适配度。大力推动传感器技术研发机器制造工艺升级，持续提高传感器精度，实现传感器技术获取数据的真实性，形成对算法分析的有效数据支撑。将小农户嵌入到智慧农业算法创新体系中，通过为小农户提供智慧农业生产经营的算法技术来提升算法对多元化数据尤其是个性化数据的适配度。
强化算法创新的数据基础支撑。改善农村地区信息化水平，为智慧农业普及和算法技术创新创造基本硬件条件。加强智慧农业天空地一体化信息应用场景建设，提高数据获得及使用能力。运用区块链技术提高智慧农业产品可追溯性，创建区域数据集群合作，推进数据系统互联互通。数据共享过程中做好数据资源保密性和安全性工作，避免数据泄露和被破坏造成算法失真。
农业已进入数字智能化时代。现代信息、物联网、大数据等先进技术被应在农业生产、流通、营销的全过程，将农业生产和管理过程数字化、网络化、智能化。智慧农业将成为农业发展的必然选择，为农业发展注入新的活力和动力。本文主要介绍智慧农业的定义、应用案例和未来趋势。
智慧农业的概念和特点
智慧农业的定义和意义
智慧农业是利用现代科技手段，结合农业生产实际需求，通过收集、分析、利用和共享大量数据资源，实现农业生产全流程数字化、自动化和智能化管理，以提高农业生产效益、降低生产成本、减少对自然生态环境的影响，促进农业可持续发展和农村现代化的发展方向。它涉及领域包括精准农业、智能化装备、物联网技术、大数据分析、云计算、人工智能等，旨在推动传统农业向现代化、科技化转变，实现农业产业的高效、可持续发展。
智慧农业有着多方面的意义。首先，智慧农业使农业生产实现数字化，使得农业生产数据更加准确和及时，农民能够更好地进行生产决策和管理，提高生产效率和收益率。其次，智慧农业能够改善农业生产环境，提高农作物的产量和品质。通过数字化、自动化和智能化的农业生产方式，农业生产过程可以更好地控制和管理，减少农药和化肥的使用，降低环境污染和土壤侵蚀的风险。
此外，智慧农业还有助于促进可持续发展。通过智慧农业生产方式，可以更好地利用自然资源和减少对非可再生资源的依赖，从而减少可持续发展的压力。此外，智慧农业还能够加强农民与资本的联系，促进农业现代化和转型升级。
最后，智慧农业对于满足日益增长的食品需求和提高食品品质也具有重要的意义。智慧农业生产方式可以提高农作物的产量和品质，从而满足人们对于食品的需求，同时提高食品的质量和营养价值，促进人们健康饮食。
综上所述，智慧农业具有多方面的目的和意义，是推动农业现代化和可持续发展的重要途径。
智慧农业的特点
数据化管理：利用物联网、云计算、大数据等技术，实现农业生产信息化、数据化管理，实时监测农作物生长、病虫害情况、气象变化等数据。
精准农业：通过分析农田土壤、作物营养需求等信息，采用精准施肥、精准灌溉、精准喷药等技术，提高作物产量、降低生产成本。
智慧农机：应用无人驾驶、自动化等技术，提高农机作业效率和农民劳动生产力。例如智能收割机、自动驾驶拖拉机等。
绿色生产：采用无污染、无化学农药、无公害的生产方式，保护环境、提高产品质量和附加值。例如有机农业、生态农业等。
农业供应链管理：建立数字化、智能化的农业供应链平台，实现农产品的全程跟踪、溯源管理，提高农产品质量和食品安全。
定制化服务：根据农民和市场需求，提供农业生产咨询、技术培训、产品销售等一系列定制化服务，帮助农民实现增收致富。
智慧农业中物联网技术的应用
农业物联网的基本概念和原理
农业物联网技术利用物联网技术对农业生产过程中的各个环节进行实时监测和控制，为农业生产提供可靠数据支持，以提高农业生产效益和资源利用效率，实现智能化农业。
农业物联网技术的基本原理包括传感器和执行器技术、通信网络技术、数据处理与分析技术和应用系统集成技术。
传感器和执行器技术是农业物联网技术的重要基础，通过传感器可以读取农业生产过程中的各种数据，如土壤温度、湿度、PH值等，执行器可以实现根据实时数据调节控制农业生产设备，如水肥一体化自动控制系统。
通信网络技术是保障农业物联网实现的关键技术，农业物联网的通信网络包括有线网络、无线网络和卫星网络，实现从传感器到数据中心的数据传输。
数据处理与分析技术是农业物联网实现高效决策的核心技术，通过对农业生产过程中的大量数据进行分析处理，可以提供实时决策支持，以更好地把握农业生产的方向和策略。
应用系统集成技术是农业物联网的集成利用技术，将上述技术整合在一起，建立一个完整的农业物联网系统，为农业生产提供全方位的实时监测和控制，并实现智能化管理。
物联网技术在智慧农业中的应用
智慧农业中物联网技术的应用主要涉及以下几个方面：
农业环境数据监测：利用各种传感器收集农田的环境数据，如土壤温度、湿度、光照强度、空气质量等，通过物联网技术将这些数据上传至云端，并进行分析，为农民提供科学的种植建议。
农田设施管理：通过物联网技术连接各种设施，如喷灌设备、温室、养殖场等，实现智能控制，精确地控制温度、湿度、灌溉量等，提高农业生产效率，并降低能耗。
农产品追溯：采用物联网技术实现农产品的追溯管理。通过对农产品产地、生产过程进行实时、持续的监测和记录，在农产品流通、销售过程中，保证农产品的质量和安全，并帮助消费者了解农产品的来源和质量。
农业机械监控：利用物联网技术对农业机械进行实时监控，对机械的状态进行预测和维护，防止机械出现故障，降低维修成本，保证生产的顺利进行。
智能养殖管理：通过物联网技术监测养殖场的环境数据，掌握动物的健康状况，根据数据分析，提供科学的饲养方案，提高养殖效益。
总之，物联网技术在智慧农业中应用的范围非常广泛，可以帮助农民实现精准种植、高效养殖、科学管理，并提高产出和效益。
智慧农业中物联网技术的应用案例
农产品溯源系统
物联网技术在智慧农业领域的应用非常广泛，例如在农产品溯源系统中，物联网技术可以通过各种传感器、标签、读卡器等设备，实现对于农产品生长、采摘、运输、加工、销售等全过程的实时监控和记录。
以柠檬为例，通过物联网技术的应用，可以记录并追溯种植、施肥、浇水、采摘、运输、销售等所有环节的信息，并通过区块链等技术，保证信息的真实性和透明性，从而确保消费者对于食品安全的利益得到保障。
在这个过程中，通过物联网技术的应用，可以实现多个层面的监控和管理，例如：
- 土壤温度、湿度、酸碱度、养分等各种环境因素的实时监测和调节，以保证优质果品的生长。
- 采用智能灌溉和精细化管理，提高农作物利用水分率，减少浪费。
- 通过GPS、RFID等技术，对于李子的产地、生长过程、采摘、运输等进行精确追踪，从而保证其溯源可追溯。
- 通过区块链等技术，将产品信息记录在不可篡改的账本上，从而保证信息的真实性和透明性。
该系统的实施，为农产品的生产、流转和销售提供了更加安全、高效、可追溯的保障，同时也能有效地打击假冒伪劣食品和偷税漏税等不法行为。
农业精准灌溉系统
农业精准灌溉系统是物联网技术在智慧农业中的一种重要应用。该系统利用各种传感器和设备收集土壤湿度、气象条件和作物生长等数据，通过互联网连接到云平台，最终控制灌溉系统实现精准灌溉。
举个例子，比如在一个种植玉米的农田中，安装了多个土壤湿度传感器和气象站用来收集温度、湿度、风速等信息，并通过无线网络传输到云平台。在云平台上，通过数据分析和算法，可以判断出当前的土壤含水量和作物的水分需求，并通过控制灌溉系统中的执行器，实现精准的灌溉。
另外，农业精准灌溉系统还可以和其他技术结合使用，比如结合GPS定位技术，可以对不同区域的灌溉进行差异化管理，对耕地进行精准的划分和管理，最大限度地提高农业生产效率和水资源利用效率。
总之，物联网技术在智慧农业中的应用非常广泛，农业精准灌溉系统是其中的典型代表，其不仅可以提高农业生产效率，还可以减少对水资源的浪费，实现可持续发展。
农产品追溯系统
物联网技术在智慧农业中的应用非常广泛，其中最为典型的应用之一是农产品追溯系统。
农产品追溯系统是一种基于物联网技术的系统，可以对整个农产品供应链进行可追溯管理，从而确保农产品的质量和安全。
具体而言，系统通过在农田、农产品加工生产设备、物流等环节布置传感器设备，对农产品生产过程进行实时监控和数据采集。在数据采集的基础上，系统还可以进行数据分析和处理，生成全面、准确的农产品质量信息。
农产品追溯系统的应用在很多方面具有显著的优势。首先，系统可以通过实时监测和数据采集，帮助农民管理和调整农产品生产过程，提高农产品的质量和产量。其次，系统可以追溯成品到生产过程中的每一步，从而提高农产品质量和安全。
总之，农产品追溯系统是物联网技术在智慧农业中的重要应用之一，它可以更好地保障农产品的质量和安全，提高农产品产量和品质，为消费者提供更优质的农产品。
智慧农业中物联网技术的优势和挑战
优 势
智慧农业是将现代信息技术和农业相结合的一种新型农业生产方式，物联网技术是智慧农业最重要的支撑技术之一，其主要优势包括：
提高农业效率：物联网技术可以实时监控农田的水土情况、气象变化、植株生长状态等信息，帮助农民制定和调整作物种植计划，优化农业生产流程，并根据实际情况进行生产调整，从而提高农业生产效率。
提高农产品品质：物联网技术可以通过传感器检测、实时跟踪农产品的生长过程，控制养殖环境和农作物生长环境等方面的因素，保证产品的品质和安全。同时，物联网技术可以帮助农民及时发现农作物病虫害等植物疾病，提前采取相应的防治措施，降低了农药的使用和农产品受污染的风险。
降低生产成本：物联网技术可以调整农田肥水配比，进行精准作业，减少能源和化肥等资源的浪费，降低生产成本。同时，物联网技术还可以实现智能化设备管理，通过数据分析和智能控制，优化机器运转和维护，延长机器寿命，降低设备维修成本，提高经济效益。
实现智能农业管理：物联网技术可以通过传感器的实时监控和数据采集，帮助农民实现农业信息化管理，包括农作物种植管理、保护管理、收获管理等，减小人为因素的干扰并优化整个农业生产流程。
综上所述，物联网技术在智慧农业中的应用具有多重优势，可大大提高农业生产效率、品质、降低成本，并实现农业智能化管理，促进智慧农业的发展。
挑 战
智慧农业中，物联网技术面临以下挑战：
适应性：农业作业环境复杂多变，物联网技术需要具备高强度的适应性，能够在不同的环境中稳定运行，同时还要能够和其他农业设施、设备进行无缝连接和协同操作。
成本：物联网技术的成本是智慧农业中的一大挑战。由于农业户外作业环境严苛，设备需要具备高度耐用性和防水防尘等特点，因此芯片和通信模块等高端技术也需要相应提高，导致价格昂贵。
安全：物联网技术与云计算密切相关，通过长距离的信号传输，将设备信息上传到云端，再由后台分析帮助农户决策。然而，这也面临着信息安全泄露和恶意操作风险，需要安全保障措施实施。
数据整合：物联网技术能够收集大量的数据，不同类型的设备产生的数据格式、数据结构都不同，这则需要对数据进行整合和分析的有效性问题。
兼容性：智慧农业中，很多设备和技术来自不同的厂商，因此兼容性成为一个重要问题。各设备之间的通信须保证设备之间的平稳交互，避免出现故障。
未来展望和总结
未来展望
随着物联网技术的不断发展，智慧农业将迎来更广阔的发展前景。未来一些可能的发展趋势包括：
传感器网络技术：传感器是智慧农业中的核心技术之一，它可以实时采集农业生产过程中的环境温度、湿度、土壤温度等数据，帮助农民准确判断作物生长的状态。未来，随着传感器网络技术的发展，将可以将多个传感器节点连接成一个大规模的传感器网络，实现对农业生产过程的全方位监测和管理。
无人机技术：无人机技术可以对农田进行高效、准确的遥感探测、测绘和施肥等操作。未来，无人机将成为智慧农业的重要工具，可以实现对农田的三维立体监测和管理，提高农业生产效率。
大数据技术：随着物联网技术的普及和传感器的广泛应用，将产生海量的数据。大数据技术可以帮助农民更加全面、准确的掌握农业生产状况，更好地进行决策。未来，大数据技术将成为智慧农业的又一核心技术。
精准农业技术：精准农业技术是一种农业生产新模式，它通过利用物联网技术实现对农业生产过程中的环境、作物、肥料等要素的精准控制和管理，从而实现农业生产的高效、高产、高质。未来，精准农业技术将成为农业生产的主要方向。
总之，未来物联网技术在智慧农业领域的应用前景十分广阔，可以帮助农民实现农业生产的高质量、高效、可持续发展。
总 结
本文的研究内容是探讨智慧农业的概念、技术和应用。文章介绍了智慧农业的概念，即通过信息技术手段和大数据分析等技术手段来提高农业的生产效率和降低环境风险。文章列举了智慧农业的技术手段，包括物联网、云计算、传感器、人工智能等。
文章详细介绍了这些技术的应用，例如利用传感器监测作物的生长状况和土壤的质量，智能灌溉系统优化水资源利用等。最后，文章总结了智慧农业的优势和未来发展方向，并指出这种新型农业生产模式对于实现农业可持续发展和保障粮食安全具有重要意义。
文章的结论是智慧农业作为一种新型农业生产模式，具有许多优势，例如提高生产效率、降低环境风险、提升作物品质等。文章指出，未来智慧农业技术将更加成熟，应用领域将更加广泛，可以为实现农业可持续发展和保障粮食安全做出更大的贡献。文章鼓励政府和企业加强对智慧农业的投资和支持，以推动智慧农业技术的快速发展和普及。
参考文献：
徐冯娟，杨建国，梁军，等. 智慧农业发展对信息技术与农业生产的影响及应用（综述）[J]. 信息技术与农业发展，2016，26(2)：53-58.
顾亮. 智慧农业助力提升农业品质[J]. 农村技术指导，2017， (8)：24-25.
张宗祥. 农业科技的发展路径与展望——以"大数据+智慧农业"为重点[J]. 农业技术经济，2017，(3)：42-46.
谢永生. 智能农业的技术支撑及其发展前景[J]. 农村经济，2018，(3)：25-26.
