背景：
近年来，我国在智慧农业发展方面开展了系列部署，实施了一批重大应用示范工程，农业专家系统、农业智能装备、北斗农机自动导航驾驶等智慧农业科技取得了突破。然而相比发达国家，因起步晚、基础薄弱，我国智慧农业研发应用水平整体呈落后态势；农业传感器、农业模型与核心算法等关键技术和产品受制于人，仍处于跟跑模仿阶段，落后先进国家 10~15 年；由于行业顶层设计缺失，各地区的智慧农业建设水平参差不齐。提高农业质量效益和竞争力，建设智慧农业，是国家发展的必然要求；进入新发展阶段后，智慧农业的高质量发展，亟需从战略层面进行系统谋划与科学布局。
现阶段关于智慧农业的研究较多关注概念解析、技术方法创新、技术产出效率测算、技术进展梳理、技术方案论证等方面，而从宏观角度入手，面向 2035 年我国智慧农业发展路线进行的前瞻性分析较为少见，尤其缺乏针对不同规模主体、不同产业类型的路径选择问题研究。
智慧农业发展需求分析
（一）提高农业生产效率与效益的需要
技术论证和应用实践都表明，实施智慧农业工程可实现农业大产业的精准布局、技术管控、提质增效，是解决农业生产效率低下问题的有效路径。例如，北京市小汤山国家精准农业研究示范基地的蔬菜无人农场，通过蔬菜规模化生产全生长周期的无人化管理，平均减少人工投入成本约 55%，分别减少水、肥、药施用量 25%、31%、70%。我国要跻身世界农业现代化国家第一梯队，唯有加快部署智慧农业，推动智能装备替代劳力，根本性地提高生产效率。
（二）提升农业资源利用效率的需要
人多、地少、各地资源禀赋不均衡、极端气候灾害频发，这是我国的基本农情 ，同时面临面源污染、疫病防控等压力。根据《2019 年中国土壤环境质量报告》，我国 1~3 等的优质耕地占比仅为 27%，基础地力贡献率约为 50%，均比农业发达国家低 20~30 个百分点。从资源利用率看，尽管近年来农业部门积极推进农业节肥节药行动，至 2020 年年底我国三大粮食作物的化肥、农药利用率已提高至 40% 以上，但相比农业发达国家仍有 20 个百分点的差距。此外，畜禽粪污综合利用率与农业发达国家也相差 20 个百分点以上。
（三）确保农产品质量安全的需要
随着生活方式、消费观念的转变，城乡居民对优质、绿色、安全、健康农产品的需求量进一步加大。因食品制造涉及生产、加工、流通、销售等多个环节 / 主体，受到投入品、环境、技术、经营主体机会主义行为等多种因素的制约，生产者、消费者、监管部门之间的信息不对称，导致农产品质量监管难度大、食品安全事件屡禁不止，公众对农产品缺乏信心。
根据《中国城市公共安全感调查报告（2019）》， 2019 年城市居民食品安全感指数仅为 0.497 2，约 66% 的受访者在过去 1 年中至少经历过 1 起食品安全事件，而反映食品事故违法信息的公开程度较低。确保国家食品安全，更好满足城乡居民多层次、个性化的食物需求，必须尽快构筑安全可控的农产品透明供应链，实施农产品质量安全的全程可追溯管控，确保舌尖上的安全。
（四）提升农产品市场竞争力的需要
在构建国内国际双循环的新发展格局背景下，发展智慧农业有利于提升我国农产品的市场竞争力，这是我国农业高质量发展的重要方面。亟需通过智慧农业技术来提升农业产业价值链，促进我国农业产业核心竞争力尽快接近农业发达国家水平。
另一方面是国内市场。在全面推进乡村振兴的过程中，促进小农户与现代农业衔接成为三农 工作的重点。小农户在我国农业经营中的占比依然较高，应充分发挥信息服务联农带农的作用，构建面向小农户的大数据智能服务体系，让亿万小农户与大市场有效对接；在巩固拓展脱贫攻坚成果的同时，有效衔接乡村振兴，畅通城乡经济循环，让小农户增收更有底气。
（五）实现农业科技自立自强的需要
近年来，我国实施了一批与智慧农业相关的科技项目和工程，推动北斗农机自动导航驾驶、植物工厂、无人机农业应用等技术方向达到或接近国际先进水平。但系统层面之外的一些关键核心技术仍受制于人，如高端农业环境传感、生命信息感知设备被美国、日本、德国等企业垄断，大马力高端智能装备较多依赖于进口，动植物生长模型与核心数据主要来自美国、以色列、荷兰、日本等。
随着农业进入数字化时代，智慧农业成为传统农业强国抢占农业科技制高点的重要方向。我国应掌握发展主动权，注重并保持科技自立自强，围绕智慧农业高质量发展涉及的短板核心关键技术，开展集中攻关与示范应用，推动自主可控，提高国产核心产品的市场竞争力，为农业农村现代化提供有力保障。
我国智慧农业重点发展任务
（一）部署农业领域新基建，打牢智慧农业基础
推进农业农村领域新基建工作，建设泛在、先进、开放、共享的农业新型信息基础设施体系。加快 5G 网络、数据中心、仓储保鲜冷链物流等新型基础设施建设，升级国家农业农村大数据中心，形成农业大数据标准化技术和数据交换机制。开展农业大数据的深度应用，建立农业大数据智能关键技术体系；构建全新的农业知识图谱，促进数据信息转化为实际价值，实现农业信息服务精准化、智能化。
（二）推进生产数字化转型，批量建设智慧农场
发展天、空、地多尺度农业资源环境信息获取网络、农业资源环境信息感知技术系统，构建多时相、多维度、高精度的农业资源环境信息获取系统与智能服务平台，支持农业资源环境监测与信息服务能力提升。攻克大田、园艺作物传感器瓶颈技术，加快数字农情建设，形成智能温室设施建设运行集成技术体系。针对规模化农田、温室大棚推广种植环境监测控制、水肥药精准施用、土壤作物智慧管理等技术装备，批量建设无人化（或少人化）农场植物工厂。
（三）建设透明供应链，构筑质量安全防线
构建农产品供应链智能化生态，研发农产品采后处理加工与冷链智能设备，革新农产品供应链运行模式以显著提升效率。发展清洁能源驱动的智能设备关键技术、冷库智慧控制技术，推动农产品冷链行业转型升级。在农产品供应链管理中应用区块链、大数据、AI 技术，对农资、生产、加工、储藏、运输等农产品全产业链的诸多环节信息进行全面监管，构建农产品供应链的数字孪生能力，提升农产品质量安全追根溯源水平 。探索利用数据联盟链方式来构建新型供应链协作网络，降低供应链的信任成本，支持农产品供应链朝着绿色、智能、高效、开放方向发展。
（四）加快技术产业化进程，壮大智慧农业产业
紧跟世界智慧农业科技发展趋势，以推动重大产业项目培育为依托，平衡潜在技术需求、产业增长潜力、产品竞争力、技术带动引领性 。聚焦农业智能装备制造、农业传感器与测控终端设计及制造、农业软件与新兴信息服务业 3 类重点创新领域，实施智慧农业相关技术产业培育工程，促进智慧农业创新链、产业链精准对接，使得三农发展更好获益于智慧农业科技及其产品。提高 AI、 5G、边缘计算、新型人机交互等信息技术在智慧农机、农业传感器、农业软件开发中的应用成熟度，提升智慧农业软硬件产品的支撑能力。发展农业智能生产作业装备、农业智能作业机器人等重点智能农机装备，实现适应性好、性价比高、可智能决策的新一代农业传感器的标准化、产业化，构建农业软件产业生态、产业集群。
（五）突出绿色生态理念，助力碳达峰与碳中和
应对碳达峰、碳中和的目标要求，以绿色生态为主线，应用数字技术赋能绿色农业，实现高标准的化肥、畜禽养殖碳排放；建设绿色智慧农业示范区，引领绿色农业高能效、高质量发展。实施耕地保护的智慧化转型，推广应用高效节水灌溉技术，提高农业水土资源利用效率。探索基于大数据驱动与多组学融合的动植物生长发育精准调控、环境变化智能应激，建立适应气候变化的现代智慧生态农业生产体系，实现精准种植养殖，减少农业系统碳排放。推动智慧型生态保护建设，建立智慧生态保护与修复示范区，实现生态环境动态监测预警与智能监管。
中国智慧农业的发展一定是体系化发展，需要政府、企业联动，除了政策之外，还需要给予足够大的发展空间,并且不断地扶持初创型智慧农业公司，帮助智慧农业公司解决资金、人才等方面的难题。智慧农业模式未来可期，但道路也必将坎坷不平...
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