农业农村部发布《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》
2023年建成的湖南省益阳市大通湖区再生稻无人农场利用智慧农业平台，能够实现水稻生产全程数据采集分析、农事指令智能决策和农机作业智能执行，可促进再生季发苗、提升再生稻产量与品质。图为工作人员在测产现场测量收割面积。 新华社记者 陈思汗 摄
中国发展改革报社记者 白雪
从近日成功上榜广东省智慧农业应用典型案例名单的“华发现代农业G-Lab全控工业温室项目管理平台”，到以“生产+科研”两种业态为主导、以智能连栋温室高效生产模式为核心、有效带动传统设施农业转型升级的北京市首农翠湖工场，再到集数据采集、数字传输网络、数据分析处理、数控农业机械于一体的重庆茶叶智慧化生产服务示范园区……这些案例无不体现了我国智慧农业的发展成果，通过对农业生产全过程的智能化管理，在提高农产品产量的同时也提升了品质。
近日，农业农村部发布《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》（以下简称《行动计划》），明确今后一段时期推进智慧农业的工作思路和重点任务，为我国农业转型升级和高质量发展绘制了宏伟蓝图。
《行动计划》为实现农业现代化提供具体路径
智慧农业集数据化分析、科学化调节、精细化管理等多方面优势于一体，符合可持续发展理念，对于改善农业产业整体发展质量、促进“高产优质”农业生产目标及提高农民群众生活幸福感而言，具有显著意义。
北京市社会科学院副研究员王鹏在接受本报记者采访时表示：“《行动计划》不仅明确了今后一段时期推进智慧农业的工作思路和重点任务，还为实现农业现代化提供了具体路径和措施。”
在推动农业科技创新方面，《行动计划》强调加快技术装备研发攻关，推动农业传感器、专用芯片、核心算法、农业机器人等关键核心技术研发。这将有助于提升我国农业技术装备的自主创新能力，打破国际技术壁垒，为农业现代化提供有力科技支撑。
在促进农业生产方式转变方面，《行动计划》明确通过智慧农业技术和模式的应用，可以实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和个性化服务。这将有助于改变传统粗放的农业生产方式，提高农业生产效率和质量。
在加强农业基础设施建设方面，《行动计划》提出全方位提升智慧农业应用水平，包括主要作物种植、设施种植、畜牧养殖、渔业生产等多个方面。这将有助于加强农业基础设施建设，提升农业生产的可持续性和稳定性。
在推动农业全产业链数字化改造方面，《行动计划》鼓励各地打造一批产业链数字化改造标杆，推动农业生产经营主体数字化改造。这将有助于提升农业全产业链的协作协同效率，推动农业产业提质增效。
推动传统农业向现代农业转变
据了解，近年来，农业农村部大力推进智慧农业建设，出台了系列政策措施，实施了系列重大项目，不断促进信息技术与农业产业各环节各领域融合应用，取得了阶段性成效。据农业农村部监测数据显示，2022年全国农业生产信息化率达到27.6%，为破解“谁来种地，怎么种地”提供了信息化解决方案，成为推动传统农业向现代农业转变的关键一招。
业内专家表示，目前，我国智慧农业依旧处于初级阶段，但是得益于社会环境的支持以及技术的不断提升，我国智慧农业行业正在不断发展，市场规模持续增长。据调研机构数据显示，2023年中国智慧农业行业市场规模达到713亿元，同比增长9.18%。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛在接受本报记者采访时表示，目前，我国在智慧农业技术发展方面取得了重要进展：“物联网技术在农业生产中的应用日益广泛，实现了对农田环境、作物生长状况等数据的实时监测和分析；大数据技术的应用提高了农业生产的精准度和决策水平；无人机、自动驾驶农机等智能化设备的推广应用提高了农业生产效率；电子商务平台的发展促进了农产品的销售和流通。”
“但不容忽视的是，智慧农业在发展过程中也面临着一些技术瓶颈和挑战，如数据安全和隐私保护、技术标准不统一等问题。”科转育成智慧农业平台联合创始人张晓兵告诉本报记者。
从国内智慧农业相关企业的区域分布情况来看，目前国内智慧农业企业主要分布在华东、华南和华北地区，东北地区、西北地区及西南地区受气候环境、地形地势以及经济发展水平的制约，在智慧农业企业分布方面占比相对较少。
为了确保智慧农业技术和模式能够真正适用于我国不同地区的农业生产实际情况，尤其是那些地形复杂、农业基础相对薄弱的地区，张晓兵告诉本报记者：“这就需要加强技术研发和推广，提高技术应用的针对性和适应性。同时，也需要加强农业信息化基础设施建设，提高农业信息化水平，为智慧农业发展提供必要的支撑。”
“推动多方合作也必不可少。”在王鹏看来，加强政府、企业、科研机构和农民之间的合作与交流，能够形成合力推动智慧农业发展。比如，政府可以提供政策支持和资金扶持，企业可以提供技术产品和服务，科研机构可以开展技术研发和创新，农民可以积极参与技术应用和推广。
与此同时，王鹏还提到，在智慧农业技术和模式推广过程中，要加强跟踪和评估工作，及时了解应用效果和问题反馈。根据评估结果对技术和模式进行不断优化和改进，确保其能够更好地适应当地农业生产实际。
人工智能应用前景广阔
通过在农业领域的深度应用，人工智能正在逐步改变传统的农业生产方式。未来的田间地头，将布满各种传感器，对土壤湿度、温度、养分含量和空气温度、湿度、二氧化碳浓度等多参数进行实时监测；机器人也将成为常态，它们能够自动完成播种、施肥、除草等一系列农事操作。通过深度学习算法，人工智能将能更精准地预测市场需求，优化农产品供应链，减少资源浪费。
随着人工智能技术的不断深入，智慧农业将迎来新一轮的发展机遇。通过智能化设备的高效运用，农业生产将更加自动化、智能化，有助于解决农业劳动力不足的问题，同时推动农业现代化进程。此外，数字化技术的普及应用，也将为农产品质量安全提供更为坚实的保障，实现从田间到餐桌的全程质量控制。
“人工智能大模型等新兴技术在智慧农业中的应用前景非常广阔。”张晓兵表示，这些技术可以提高农业生产的智能化和精细化水平，实现精准种植、精准施肥、精准灌溉等，从而提高农业生产效率和质量。
张晓兵认为，未来智慧农业的发展将朝着更加智能化、精细化、高效化的方向发展。
随着信息技术的发展和应用，智慧农业将更加注重数据分析和应用，实现农业生产的全过程数字化和智能化。同时，智慧农业也将更加注重绿色发展和可持续发展，实现生态保护和农业生产的高度融合。通过智能化手段提高资源利用效率，减少浪费和环境污染，推动农业绿色发展。这将进一步促进农业产业结构优化升级，提升农业综合竞争力。
此外，智慧农业也将更加注重产业融合和跨界合作，实现农业与其他产业的深度融合和协同发展。例如，农业与旅游业的融合、农业与电商的融合等，将形成新的农业产业形态和商业模式。这不仅能够促进农村经济发展，还能够带动相关产业链升级和转型。
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