#2

趋势一：成本降低

一套智慧农业设备至少几十万或者上百万。一个农民全年的收入或许也就这么点钱。因此，低成本的智慧农业设备将会成为更多农民伯伯的喜爱——换而言之，低成本将是智慧农业的趋势之一。

趋势二：简易操作

智慧农业的根本是服务农业、服务农民，而不是让农民觉得折腾人，所以易操作、易学的智能设备将会在农村走俏——这是智慧农业发展的必然趋势。

趋势三：专家参与生产

专家们会参与生产，这是智慧农业为传统农业带来的一大改变。

农民朋友们可以把不懂的问题和种植、养殖过程中遇到的难题通过网络发给专家，让专家来帮助分析。

趋势四：协作加强

智慧农业将会让分工更加明确。农民干好自己的事情，把其他的事情交给专业的人干——当然，这里的协作、反馈将会更加频繁。

趋势五：可视化占主流

如今，消费者都想买放心的农产品，这种“放心”包括了解这些蔬菜何时播种、何时收获、用了哪些农药，乃至通过视频的方式去了解这些农产品的生长过程。所以，未来农业或者说智慧农业将少不了可视化这一趋势。

趋势六：垂直智慧农业成为发展方向

随着发展，未来会有更多智慧农业的垂直细分行业产生。智慧农业将会更加精准地服务于农业、农村、农民。

趋势七：整合性的智慧农业

不可否认智慧农业的深度、宽度都会有其他行业的影子，比如互联网、云计算、都市农业、农旅融合，所以智慧农业的发展少不了“整合”二字。

趋势八：营销类的智慧农业

农产品销售一直是制约农业发展的一大问题，能帮助卖产品一切手段都是农民所欢迎的。智慧农业就是要为解放生产力、提高效率，让产品卖的更快、农民更快的致富。这也是智慧农业的重要发展之路之一。

趋势九：“门外汉”越来越多

智慧农业本就是个高科技、高精尖的行业，没有一定的知识储备，是很难高效做好智慧农业的。

现阶段我国从事智慧农业的都是科技公司、IT精英。这些“精英新农人们”——往往离技术很近，但离农业太远，要想设计出符合农民伯伯的智能设备，还要广泛深入的了解农业需求，认真学习农业。

趋势十：智慧农业终究会被超越

随着土地资源等资源变得越来越紧俏，种植、养殖甚至不再仅仅只在地球上展开，人们不断将目光投向太空，梦想在其他星球上开展农业生产。

科学技术一直在不断发展进步，那些我们现在难以想象的假设或许在不久的将来就成了习以为常的可能。

农业从传统到现代，必将逐步发展到运用物联网、云计算、精准技术的智慧农业阶段，实现最佳的资源利用和最少的成本投入，达到农作物生产、运输和销售的智能化管理水平——这需要很长一段时间。

现阶段我们要做的就是充分推广并利用智慧农业做好眼前的事情，保护环境、降低污染、解放劳动力，让智慧农业点亮城市与生活，让我们的子孙后代在这美丽的星球上繁衍生息，共同打造美好家园。

近两年，5G、人工智能（AI）、边缘计算等新技术已经逐渐普及，并在影响一个延续数千年的传统行业-农业。阿里巴巴达摩院曾发布了 "2021年十大技术趋势"，其中之一就是农业正在进入数据智能时代。

新技术让农业作物监测、精细化育种、环境资源按需配置成为现实。农业不再靠天吃饭，我国农业正在进行数字化、智能化转型，即将进入智慧农业的时代。

#3

精准农业是上世纪90年代起源于美国的一种现代农业生产体系，借助智能化的农业机械设备，自动播种、喷药、施肥和收割，工作效率远超传统农民，能进一步降低成本。

但对于不适合机械化规模种植的地区、以及一些高附加值瓜果蔬菜等，就需要更加细分的方式。而随着人工智能、边缘计算等新技术的跨领域应用，精准农业的类型也逐渐丰富起来，向智慧农业迈进。

#4

5G技术首先将直接推动农业传感器的连接类型和数据的技术升级，种植业、畜牧业、果蔬业、水产养殖业等领域的物联网设备将得到成熟应用。

网络连接能够对农业机械进行精确控制和实时数据传输。同时，边缘计算作为云计算的补充，与人工智能（AI）一起在网络边缘侧和更接近数据源的设备侧提供实时、高效的本地决策。

例如，在种植大棚中的边缘AI计算机，不需要由云端决定何时浇水、浇多少水，边缘AI计算机可以自行判断执行相关任务，必要时再与云平台同步。

与云计算相比，边缘计算更接近用户，在边缘节点完成数据处理和分析的效率更高。由于数据分布在边缘，网络可以得到更有效的保护，数据的安全性可以得到加强。

此外，用边缘计算完成部分数据处理，可以缩短命令的响应时间，减少从设备到云的数据流量，与云计算形成协同服务。

边缘AI技术用于农作物的生长过程，可以完成实时监测预警、水肥一体化自动灌溉、病虫害防治和灾害评估等，提高农业生产力。

至此， 5G保证农业大数据的实时高效传输，边缘计算为数据分析和处理提供算力，人工智能提供数据模型的智能分析、管理和决策，这些共同构成了智慧农业的技术基础，为发展高效智慧农业提供技术支撑。

#5

介绍两个比较有代表性的农业场景：温室大棚与活猪饲养。

温室大棚场景中重要的是对植物的生长环境和生长环节进行精确的控制和管理。体现在利用数据采集、水肥控制、智能管理、数字农场平台等技术，对育苗、种植、生长管理、收获、休耕等种植环节进行管理。

在棚内部署边缘AI计算机，通过传感采集设备获取关键指标数据，智能判断，控制水肥系统进行灌溉施肥，天幕系统控制光照，视觉采集监控农作物生长状态。并定期将相关数据同步到云端的农业管理系统，为其科学决策提供依据。

另一个领域，智能畜牧业，应用最多的是奶牛场、猪场和鸡场。养猪场精准饲养系统需要实现猪的数量统计、体重估算、运动轨迹跟踪、屠宰监控和异常情况预警等功能。

借助边缘计算机应用监控技术，包括智能识别，对每头猪的身份、运动轨迹、发情期和健康状况进行监控，智能检测挤压仔猪等，从而有效提高活猪的成活率和出栏率。边缘AI实现了整个养猪过程的人性化和操作过程的智能化、科学化管理。

基于机器视觉分析技术，管理者随时掌握各区域情况与分析历史记录，做出更适合、全面的决断。

如今，传统农业生产场景正在向集约化、智能化方向发展。集约化将大大降低生产成本，提高生产收益；智能化将促进整个生产过程的数据感知、智能管理和全产业链的智能决策，实现农业场景的互联互通。

同时，通过新的科技手段，从源头上对肉菜的生产、流通做到可追溯，从田间到餐桌，保障“菜篮子”的品质与安全，助力我国农业的现代化升级。