庆祝！《智慧农业（中英文）》文章被引用100次

今天，小编的日常浏览知识网突然亮了，发现我们杂志上有一篇文章被“三位数”引用了。是本刊主编赵春江院士撰写的《智慧农业发展现状与战略目标研究》。

，这是《智慧农业（中英文）》自2019年发表以来第一篇在CNKI上被引用100次的文章。同时也是我们期刊中下载量最多的文章，更多在一个平台上下载超过 3,000 次。此外，我们期刊有4篇被引用超过20次的稿件。

知网资料

这些数据是大家对我们期刊文章质量的肯定，是期刊坚持高标准、高标准的结果。创刊两年多来，该刊被评为中国农林核心期刊，同时被Scopus、DOAJ、UPD、Researcher、SOCOLAR、OALib、GoOA、中国学术期刊网络出版图书馆、中国科技期刊数据库、中国核心期刊（精选） 该数据库、国家科技学术期刊开放平台、巨星期刊域出版平台、中国科技论文在线被收录在国内外主要专业数据库。

非常感谢作者、专家和读者对本刊的厚爱和支持！

欢迎各位老师踊跃投稿，近期征集内容如下：

农产品快速无损检测

基于近红外、荧光、太赫兹、机器视觉、激光、电子鼻等技术，食品、果蔬、畜禽产品、水产品、重金属无损快速检测技术研发及设备开发含量、病害、农药残留等。

作物生长和环境监测

作物生长监测技术、作物生长环境（土壤、天气）监测技术、植物病虫害和杂草诊断、传感器和田间无线传感器网络等。

智慧畜牧关键技术与装备

畜禽养殖环境监测与智能控制、畜禽生理生长信息智能感知、畜禽行为识别与分析、精准饲养管理技术、畜禽疫病防控技术、畜禽产品质量安全溯源、兽药信息管理系统、智慧畜牧管理平台、智能养殖设备等。

最后，让我们一起阅读本文的全文。

报价格式：

赵春江。智慧农业发展现状及战略目标研究J．智慧农业, 2019, 1(1): 1-7.

赵春江。智慧农业发展战略目标现状与建议J. 智慧农业, 2019, 1(1): 1-7.

智慧农业发展现状及战略目标研究

摘要：随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，以智慧农业为形式的农业智能化革命已经到来。智慧农业是农业信息化从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。它对农业发展具有里程碑意义，已成为世界现代农业发展的趋势。分析日本、欧盟、英国、加拿大、美国等国家和地区发展智慧农业的政策措施和发展规划，从1.0分析中国农业发展to 4.0 智慧农业的历史和近年来的发展现状。围绕发展过程中的各种问题和需求，突破智慧农业核心技术，实现农业“机器代替人力”、“计算机代替人脑”、“自主技术代替进口”三大转型，阐述了提高农业生产智能化、智能化水平。网络化运营，加快信息服务普及，降低应用成本，为农民提供物美价廉、用得上的个性化精准信息服务，大幅提升农业生产效率、效益和效益，引领现代农业发展战略目标。最后，

关键词：智慧农业；数字化; 联网; 智能生产；精准信息服务；农业4.0; 农业物联网；农业人工智能

1 简介

人类社会经历了农业革命、工业革命，正在经历智能革命。具体到农业领域，农业本身的发展经历了以矮化品种为代表的第一次绿色革命，以及以转基因动植物为核心的第二次绿色革命。随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，农业第一次绿色革命、第三次革命——农业智能化革命已经到来。农业智能化革命的核心要素是信息化、装备化和智能化，其表现形式是智慧农业。

智慧农业以信息和知识为核心要素。通过互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与农业的深度融合，实现农业信息感知、量化决策、智能控制、精准投资、个性化。全新的农业综合服务生产方式，是农业信息化从数字化到网络化再到智能化发展的高级阶段。现代农业的三大科技要素是：品种是核心，设施设备是支撑，信息技术是提高质量水平的手段。

2 全球智慧农业发展现状

智慧农业已成为当今世界现代农业发展的一大趋势。世界许多发达国家和地区的政府和组织相继启动智慧农业发展规划。2014年，日本启动实施“跨部门战略创新促进计划（SIP）”，2015年推出“基于“智能机械+现代信息”技术的下一代农林渔业创造技术。 . 2017年10月12日，欧洲农业机械协会（CEMA）召开峰会，指出在信息化背景下智慧农业，农业数字化技术革命即将来临，而欧洲农业未来的发展方向是基于现代信息技术和先进的农业机械。以设备应用为特征的农业4.0（Farming 4.0）——智能农业；国家精准农业中心（NCPF）支持欧盟FP7计划下一步，未来农场智能农业项目正在实施，正在开发用于除草作业的除草机器人，而不是使用化学农药。目前，已在100英亩的土地上实现了从播种到收获的机器人农业。加拿大联邦政府预测和规划组织（政策Horizo??ns Canada）在其报告“MetaScan 3：新兴技术（MetaScan 3：新兴技术）”中指出，土壤和作物传感器，牲畜生物识别技术、变速收割控制、农业机器人、机械化农场网络、封闭生态系统、垂直（工厂）农业等技术将在未来5到10年内进入生产应用，改变传统农业。美国经历了机械化、杂交、化学化、生物技术之后，正在走向智慧农业。到 2020 年，美国的每个农场将平均有 50 台设备连接到物联网。杂交、化学、生物技术之后，正在走向智慧农业。到 2020 年，美国的每个农场将平均有 50 台设备连接到物联网。杂交、化学、生物技术之后，正在走向智慧农业。到 2020 年，美国的每个农场将平均有 50 台设备连接到物联网。

据国际咨询机构研究与市场（Research and Market）预测，到2025年，全球智慧农业市值将达到30美元0.1亿美元。增长最快的地区是亚太地区（中国和印度），2017-2025年复合年增长率（CAGR）达到11.5%。主要内容包括田间精准农业、智慧畜牧、智慧渔业、智慧温室。主要技术包括遥感和传感器技术、农业大数据。以及云计算服务技术、智能农业装备（如无人机、机器人）等。

3 中国智慧农业发展现状及存在问题

近年来，在政府的大力支持下，我国智慧农业发展迅速。农村网络基础设施建设得到加强。2017年底，全国行政村宽带接入比例达到96%，农村网民规模达到2.11亿，城乡网民比例2.81 ,“互联网+现代农业”行动成效显着。截至2018年7月，全国21个省市开展了8大农产品大数据试点。通过完善监测预警体系，每日发布农产品批发价格指数，每月发布19种农产品和5种产品的市场供需报告。供需平衡表实现了用数据管理服务指导产销；以山东、河南为代表的全国18个省市实施了全省信息进村入户制度，全国1/3的行政村（约2个0.4万个村）建立一农信息社，农村综合信息服务能力不断提升；广东、浙江等14个省市开展农业电子商务试点，电子商务在428个国家级贫困县落地 精准扶贫试点和农村电子商务综合示范工程累计支持756个县。农村网络零售额已达25万亿元，农产品电子商务达3000亿大关。

“十三五”期间，农业农村部在全国9个省市开展农业物联网区域试点，形成了426个降本增效农业互联网。物联网产品技术和应用模型。围绕设施温室智能化管理的需求，自主研发了设施农作物环境信息传感器、多回路智能控制器、节水灌溉控制器、水肥一体化等多项技术产品。将对提高我国温室智能化管理水平起到一定的作用。发挥了重要作用。我国在精准农业关键技术上取得重要突破，建立了天地一体化作物氮素信息快速获取技术体系，可实现省、县、农场、田间不同空间尺度的作物氮素信息获取。在作物生育期的不同时间尺度上。营养监测；研制的基于北斗自动导航和测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要作用。开发的农机深松作业监控系统，解决了人工检查作业区域和质量的难题。区域应用。建立了天地一体化作物氮素信息快速获取技术体系，可实现省、县、农场、田间不同空间尺度和作物生育期不同时间尺度的作物氮素信息。营养监测；研制的基于北斗自动导航和测控技术的农业机械智慧农业，在新疆棉花精准种植中发挥了重要作用。开发的农机深松作业监控系统，解决了人工检查作业区域和质量的难题。区域应用。建立了天地一体化作物氮素信息快速获取技术体系，可实现省、县、农场、田间不同空间尺度和作物生育期不同时间尺度的作物氮素信息。营养监测；研制的基于北斗自动导航和测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要作用。开发的农机深松作业监控系统，解决了人工检查作业区域和质量的难题。区域应用。研制的基于北斗自动导航和测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要作用。开发的农机深松作业监控系统，解决了人工检查作业区域和质量的难题。区域应用。研制的基于北斗自动导航和测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要作用。开发的农机深松作业监控系统，解决了人工检查作业区域和质量的难题。区域应用。

在取得了很多成果的同时，也要明确，我国智慧农业还缺乏基础研究和技术积累，总体技术水平落后发达国家15至20年。具体来说，我国智慧农业不仅面临技术“短板”问题，还面临整体技术水平较低的“短桶”问题。

目前，制约我国智慧农业发展的短板技术有三：一是农业专用传感器落后。我国自主研发的农业传感器数量不到全球的10%，稳定性较差；二是动植物模型和智能决策准确性低。很多时候是时序控制而不是按需决策控制；三是缺乏智能化、精准化的作业设备，作业质量较差。在应用推广方面，全国各省市都开展了智慧农业应用试点建设，但大多处于“盆景”状态，缺乏智慧农业规模化应用的“景观”。

智慧农业具有多学科交叉显着的特点。由于农业具有生物学特性，将信息技术直接应用到农业领域往往无法有效解决问题。有必要开展基于农业生物特征（Ag-informatics）的农业信息交叉研究，揭示基本原理。但目前国家自然科学基金委仅在国家自然科学基金学科目录中作物一级学科下设立作物信息学，不支持与生物信息学相对应的农业信息学作为学科. 因此，国家对智慧农业基础研究的支持需要不断加大。

4 我国智慧农业发展的目标任务

4.1 国家战略需求分析

当前，我国农业发展面临“谁种地、怎么种地”的重大问题，面临质量低下、效率低下、国际竞争力不强等多重挑战。现代信息技术为我国农业现代化发展提供了前所未有的新动能，成为我国农业提质增效的新途径。我国农业经历了传统农业（农业1.0）、生化农业（农业2.0））、机械化农业（农业3.后@>0），要进一步转变农业生产方式，

党中央、国务院印发支持智慧农业发展系列政策文件：《中华人民共和国国民经济和社会发展“十三五”规划纲要》第20章指出要“加强农业与信息化融合，发展智慧农业”；2016年8月，“十三五”国家科技创新规划对智慧农业发展提出明确任务；《全国农业现代化规划（2016-2020年）》提出实施“智慧农业引领工程”；2018年 2008年2月，“

4.2 智慧农业战略目标

结合智慧农业的技术特点和我国现代农业发展的战略需求，我国未来10年智慧农业发展的战略目标是：瞄准农业现代化和乡村振兴战略的重大需求，突破智慧农业核心技术、卡颈技术和短板技术，实现农业“机器代替人力”、“计算机代替人脑”、“自主技术代替进口”三大转型智能农业生产和网络化管理，加快信息服务普及，降低应用成本，为农民提供有用的、负担得起的、用好个性化、精准化的信息服务，将大大提高农业生产的效率、效益和效益，引领现代农业发展。

4.3 关键任务

在战略目标的指引下，按照“聚焦重点、补短板、优劣势”的思路，未来智慧农业8个重点发展任务如下。

（1）研发具有自主知识产权的农业传感器。传感器是智慧农业的核心技术。高端传感器的核心部件（如激光器、光栅等）制约着智能农业的发展具有自主知识产权的土壤养分（氮）传感器、土壤重金属传感器、农药残留传感器、作物养分与病害传感器、动物病毒传感器、农产品质量传感器等的研发。

（2）开发大载荷农用无人机植保系统。包括研发高端无人机导航和剖面飞控平台和有效载荷200公斤以上的作业设备，专注于野外环境感知和自主作业避障技术，开发大载荷自主控制农业植保无人机平台和精准施药技术与装备。

（3）智能拖拉机的发展。目前我国大马力高端智能拖拉机主要依赖进口。高性能农机传感器芯片、智能终端、控制器局域网（CAN）总线的开发基于国际标准的技术控制模块，攻克拖拉机自动驾驶技术，包括农机导航陀螺加速度传感器、全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）板卡、ARM（Advanced RISC Machines）芯片、角度传感器、电动转向轮马达和底座增强技术。

（4）农业机器人研发。研发一批能承受高劳动强度、适应恶劣作业环境、完成高质量作业的农业机器人。如嫁接机器人、除草机器人、授粉机器人、农药喷洒机器人、设施温室电动作业机器人等。

（5）解决农业大数据来源问题。前1公里信息是智慧农业发展的最大瓶颈。建立高效低成本的天地信息采集系统，积极发展特色农业卫星，协调利用高分卫星等国际卫星资源，解决农业大数据源问题。

（6）发展农业人工智能。充分利用新一代人工智能发展的历史机遇，积极发展农业人工智能。重点发展农业大数据智能研究，深度利用学习建立农业知识图谱，实现农作物病虫害及个体动物智能识别诊断，智能语音精准信息服务系统研究等。

（7） 开展集成应用示范。推广智慧农场（大田精准作业）、智慧植物工厂、智慧牧场、智慧渔业、智慧果园、农业智慧信息服务、典型农业机器人、智慧农产品加工车间、智慧物流等综合应用示范。

（8）提升智慧农业产业。通过研发农业智能材料、农业传感器与仪器、智能农业机械装备、农业智能机器人、农业集团智能搜索引擎、农业智能语音服务机器人、农业技术推广智能工具Box、农业软件智能重构工具产品，开发农业装备智能生产线、农业商业智能、农业综合信息智能服务、农业机械智能调度与运维管理、农产品质量安全智能监管、农业资源智能监管，农业形势监测与智能咨询、农产品监测预警系统平台等，提升农业智能化水平。

5 未来发展的政策建议

完善的政策保障是行业快速发展的关键。我国的智慧农业还处于起步阶段。建议政府在以下五个方面制定相应的政策措施，促进智慧农业快速发展。

（1）加强政府支持。统筹各类政府资源，给予行业从业者大量政府资源支持。围绕重点地区和重点行业实施一批重大智慧农业项目，加强研究和应用示范智慧农业关键技术，总结经验，建立可复制、可扩展的模式。

（2） 制定相关资金补贴政策。鉴于农业的社会福利性、生态区域性、高度分散性和个性化，智慧农业的推广不能像工业那样大规模复制，因此实施成本为建议相关部门对比农机购置补贴政策，对智能农技产品和应用主体给予政策性财政补贴，减免农村上网费和农民移动通信费等。数据传输费用。

（3）加强技术标准建设。依托联盟、协会等团体和组织，快速建立包括数据标准、产品标准、市场准入标准等在内的团体标准，积极推进国家和行业标准，建立国家和行业认可的第三方产品和技术检测平台。

（4）开放数据共享。农业数据具有分散、孤立的特点，建议政府部门加强农业数据的收集和整合，在一定范围内开放相关数据，建立共享机制对于进入国内市场的外国公司的产品，需要提供数据接口标准。

（5）加强人才队伍建设。为培养农业、信息等多学科交叉人才，建议教育机构在高校研究生课程中开设智慧农业相关课程，鼓励信息人才进入农业领域开展相关科研及应用推广； 积极开展技术培训，打造懂技术会议运作的智慧农业推广团队。

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