国外智慧农业发展历程
世界各国农业发展历程基本是：从以体力和畜力劳动为主农业1.0阶段，到以农业机械为主要生产工具的农业2.0阶段，再到以农业生产全程自动化装备支撑的农业3.0阶段，最后达到以无人化为主要特征，以物联网、大数据、云计算和人工智能为主要技术支撑的全要素、全链条、全产业、全区域的智能农业阶段，即农业4.0阶段。世界范围内，智慧农业领域的创新发展方兴未艾。发达国家在此方面的研究和应用更是早于我国，目前已根据自身的技术优势和其农业生产特点开创了不同的智慧农业发展模式，并取得了阶段性成果，充分发挥了智慧农业高效率、高收益的特征。
第一阶段：萌芽期20世纪70年代末，以美国为代表的欧美国家率先开始了农业信息化的应用研究，专家系统开始在农业领域萌芽。采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程度上代替农业专家，对于提高作物产量、改善品质、提高农业管理的智能化决策水平具有重要意义。美国Illinois大学开发了第一个专家系统：大豆病害诊断专家系统。
最初开发的系统主要是面向农作物的病虫害诊断，20世纪80年代中期至80年代末，农业专家系统从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析决策、生态环境、农产品市场销售管理等。在相继开发的专家系统中，最成功的是美国农业部农业研究服务中心作物模拟所研发的棉花管理专家系统，能为农场提供灌溉、施肥、使用脱叶剂和棉桃开裂的最佳方案。
第二阶段：快速发展期20世纪90年代，人工智能在农业中的应用进入快速发展期。专家系统领域涌现许多成果，计算机视觉技术在农业中取得较大进展。在农产品分级、农产品加工、植物生长监测、农作物病虫害检测、农业机器人等方向均涌现了大量研究成果。
第三阶段：规模应用期21世纪，国外发达国家农业生产的智慧化已进入规模应用期。美国大农场对物联网设备技术的采用率高达80%。有100余个农业电子信息收集点为全美农业经营提供最新的农资交易信息和农业科研信息。在智能灌溉方面，通过无线传感器网络收集土壤成分数据及其他环境要素来减少水的浪费；利用物联网技术监测农作物病虫害等信息，帮助农场主及时采取应对措施；农业机械安装自动导航、传感设备，方便操作及信息获取、进行决策；粮仓自动化管理，可远程管理玉米、种子等散装货物库存。预计到2020年，美国平均每个农场将拥有50台物联网连接设备。
另外，采摘机器人在日本、美国、荷兰等国家已有初步应用。计算机视觉技术用于品种分类鉴别取得更大进展，计算机视觉水果分级自动化系统已应用于实际生产[1]。农业无人机已应用在农田植被数据监测、农田土壤分析及规划、农田喷洒等多个方面[1]。在日本，人工光植物工厂被用于蔬菜的商业化生产，每年每单位面积销售量大约是露地生产的100倍，截止2012年12月，日本商业化运营的植物工厂已经超过120家。
我国智慧农业现状
发达国家的农业实践表明，智慧农业是农业发展进程中的必然趋势。我国智慧农业呈现良好的发展势头，但整体上还属于现代农业发展的概念导入期和产业链逐步形成阶段。
第一阶段：萌芽期
20世纪80年代，我国农业专家系统开始起步，虽起步较晚，但发展很快，主要包括施肥专家咨询系统、栽培管理专家系统等，涉及作物栽培、品种选择、育种、病虫害防治、生产管理、节水灌溉、农产品评价等方面。
第二阶段：快速发展期
1996~2005年间，我国系统开展了以农业专家系统为核心的智能化农业信息技术应用示范工程。全国共研发出5个农业智能系统开发平台，超过70个应用框架，超过200个本地化农业专家系统，涉及粮食、果树、蔬菜、畜牧、水产等不同农业领域，形成了我国特有的电脑农业，全面推动了我国农业智能信息技术的应用与发展。
第三阶段：规模应用期
我国将计算机视觉技术应用于水果等的检测分级虽相对较晚，但由于借鉴了国外的研究成果，发展速度较快。自2008年无锡汉和第一架植保无人机面试以来，我国农业无人机行业如雨后春笋般发展起来，主要应用于土壤湿度监测、农田喷洒、植被覆盖度的监测等方向。
2009年感知中国目标提出后，农业物联网和无人机开始迅速发展。物联网、移动互联、大数据、云计算、空间信息技术、智能装备技术开始进行深入融合。我国农业农村信息化已经由起步阶段进入快速推进阶段，农业高产、优质、高效、生态、安全的要求更加迫切，农业生产方式逐渐向集约化生产、产业化经营、社会化服务、市场化运作、信息化管理转变，这些变化都迫切需要现代信息技术的支撑。农业信息技术的应用将从单项技术应用向综合集成技术应用过渡，以农业物联网为代表的信息技术将为农业农村信息化的发展带来强劲的推动力。
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