数字农业、精准农业、智慧农业三者之间有什么区别和联系？

数字农业、精准农业、智慧农业三者之间有什么区别和联系？数字农业的概念大约在20年前首次提出。近年来，随着农村振兴战略的不断推进和数字技术与农村发展的不断融合，数字农业逐渐成为我国农村发展的热点话题。政府还出台了多项相关政策，大力推进数字农业的发展。数字农业通过数据、气象和卫星遥感，使人们对天和作物的简单了解，更好地感知作物的生长状况，及时预测天气和各种风险，减少农药和化肥的施用，打开农业的各个环节，从而产生更高效、更抗风险的农业整体解决方案。

精准农业是基于农业机械硬件的执行和 *** 作系统。它主要基于农业机械的单机硬件，配备检测设备和智能控制软件，实现精确 *** 作、变量控制（包括变量播种、变量施肥、变量喷雾等）、无人驾驶、最佳工作环境和场景适应。精准农业强调对（单体）设备和设施 *** 作的精确和智能控制，即硬件+软件。

精准农业是一套以信息技术为支撑的现代农业经营技术和管理的定位、定时和定量实施体系。它根据土壤性质和作物生长条件的空间差异调整作物的投入，即一方面了解田间土壤性质和生产力的空间变化，另一方面确定作物的生产目标，实现定位和定量精确田间管理。显然，实施精准农业不仅可以最大限度地提高农业的实际生产力，而且是实现优质、高产、低耗、环保可持续发展的有效途径。

智慧农业是农业生产的高级阶段。它融合了新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术。它是一个基于经验模型的专家决策系统，其核心是一个软件系统。智能农业强调智能决策系统，配备各种硬件设施和设备。它是系统+硬件。

依托部署在农业生产现场的各种传感器节点（环境温湿度、土壤湿度、二氧化碳、图像等）和无线通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析和专家在线指导，为农业生产提供精准种植、可视化管理和智能决策。

智能农业的决策模型和系统可以广泛应用于农业物联网和农业大数据领域。

然而，由于农业生产涉及的种类和品种繁多，生产过程漫长复杂，存在许多不可控制的因素和变量，数字农业从单点突破到全面进步和应用还需要一个长期的过程。当前，发展数字农业需要瞄准农业和农村现代化的主方向，以创新带动农业高质量发展，让农民有更多的收获感、幸福感和安全感。

创新技术的不断涌现，从根本上改变了传统农业的发展模式，通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术以及大数据技术等使我国农业从原来看天吃饭的传统农业模式转变为高产、高效、低耗、优质、生态和安全的智慧农业模式，随着物联网技术的不断发展，数据存储，全面感知，数据上云等方式使得智慧农业的传输网络进一步扩大，更进一步的进阶为互联网+智慧农业模式。

创新技术发展迅猛，智慧农业前景广阔

2018年，我国人工智能市场规模约为339亿元，较上年同比增长5629%，增速进一步加快。人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。人工智能技术的发展应用在互联网+智慧农业中，使得模型建立时间更短，预测结果更加准确。

2018年，我国物联网市场规模约为13603亿元，较上年增长1470%。随着国家支持政策的不断出台，国内物联网产业链和产业体系初步形成，产业规模快速增长。目前，中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟，通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平，下游应用不断拓展。

与工业互联网建设类似，互联网+智慧农业也可以应用物联网技术建设“农业互联网”，将物联网在互联网+智慧农业模式中应用程度进一步加深。

随着创新技术和农业科学的不断拓展和深入，互联网+智慧农业的发展也面临进一步的机遇与挑战，并呈现出多维发展态势。其中，创新技术发展及应用将是互联网+智慧农业发展的不竭动力。在支撑智慧农业发展的多项关键技术中，发展较快且具有广阔前景的主要有数据仓库技术、3S技术、模拟模型技术和人工智能技术；较为活跃的关键技术领域有农业资源管理、农情状态检测、农业过程模拟及决策支持系统等。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。

新一代信息技术在现代农业中的应用，能够有效提升农业生产效率、降低成本、提高农产品质量和安全性，促进农业可持续发展。下面是一些典型的应用场景：
物联网技术可以应用于农业环境监测、精准农业管理和智能化农业生产等方面。通过安装传感器和物联网终端设备，可以实时监测农田的温度、湿度、土壤水分和养分等信息，以便更好地掌握作物的生长情况，从而实现农业生产的精准化管理。
云计算技术可以帮助农业企业、农民和政府机构实现信息共享和资源整合。例如，通过云计算平台，可以实现农业数据的采集、存储和分析，为农民提供农业生产的科技服务，同时也能促进农业现代化。
大数据技术可以用于农业生产的决策分析和预测。通过收集和分析大量的农业数据，可以预测农产品市场需求、农作物生长状况和病虫害等信息，为农业生产提供科学的决策依据。
人工智能技术可以应用于农业机器人和智能化农机装备等方面。通过智能化的农业机器人和农机装备，可以实现农业生产的自动化、智能化和高效化，提高生产效率和降低人力成本。
总之，新一代信息技术的应用，能够帮助现代农业实现数字化、智能化、高效化和可持续化，促进农业的可持续发展。

智慧农业是以智能化、信息化手段来升级改造传统农业，是农业发展的高级阶段。智慧农业的实现，需要以智慧农业物联网作为核心技术支撑。智慧农业物联网简单说来，可由智能数字采集系统，智慧农业大平台和智能数字控制系统三大部分组成。
智能数字采集系统由各类传感器、检测仪器、RFID、视觉终端、生物雷达、无线遥感以及各类通讯转换设备组成。广泛地应用于大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、农产品物流等各个领域。在线实时地采集各类生产、经营、管理、服务信息，实现农业大数据的监测、收集和最终形成。
作为智慧农业物联网的中枢，智慧农业大平台采用顶层设计、统一规划、综合运用互联网、云计算、大数据、空间GIS、人工智能等现代信息技术手段，建立农业大数据信息平台。通过智能化 *** 作终端，实现农业的自动化生产，可视化管理，最优化控制，全程化监管，智能化决策。为农业企业、公众消费者、政府部门、科研单位提供科学智能、诚信可靠、透明高效、持续创新的统一协作平台，全面提升面向“三农”问题的服务能力。
智能数字控制系统接收来自大平台的指令，可对无人机、机器人、温室环控设备、渔业养殖设施以及各类农机进行智能化控制。

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在未来几十年里，农业产业将比以往任何时候都更重要。根据联合国粮食和农业组织的数据， 2050年的粮食产量需要比2006年增加70%才能养活地球日益增长的人口。为了满足这种需求，农民和农业公司正在转向运用物联网的分析和更大的生产能力。

农业技术创新不是什么新鲜事。几百年前，人们用手持工具，工业革命带来了轧棉机，19世纪出现谷物升降机、化肥和第一台天然气动力的拖拉机。到世纪末，农民开始使用卫星来计划自己的工作。物联网将把农业推向新的高度。智能农业已经越来越普遍，因为有了农业机器人和传感器，农民和高科技农业正在标准化。物联网应用在未来几年将帮助农民满足世界粮食需求。

高科技农业：精准农业与智能农业

农民已经开始使用一些高科技的农业技术提高他们的日常工作效率。例如传感器可以让农民获得在地区的详细的地形和资源地图，土壤酸度和温度的变量。他们还可以利用天气预报来预测未来几天和几周的天气模式。

农民可以使用他们的智能手机远程监控他们的设备、农作物和牲畜，统计牲畜饲养和生产。他们甚至可以利用这项技术对农作物和牲畜进行预测。无人机已成为一个重要的工具来调查农民的土地和作物数据。JohnDeere（农业设备生产商）已经开始把拖拉机联网，创造了一个展示作物产量数据的方法。与无人车类似，该公司正在研发自动驾驶的拖拉机，这将释放农民的劳动力并进一步提高效率。

所有这些技术都有助于精确农业或精准农业，利用卫星图像和其他技术（如传感器）来观察和记录数据的目的是提高生产产量，同时最大限度地降低成本和节约资源。

农业的未来：物联网，农业传感器，农业无人机

智能农业和精准农业正在起飞，但它们可能只是农业世界更大规模使用技术的先驱。Business Insider的高级研究服务预测，农业中物联网设备安装将从2015年的3000万增加到2020年的7500万，达到20%的复合年增长率。

美国目前在物联网智能农业方面世界领先，每公顷（25亩）农田可以产生7340公斤的谷物（如小麦、水稻、玉米、大麦等），而全球平均水平是3851公斤谷物每公顷。

在未来几十年里，随着农场变得更加紧密，这种效率应该有更大的提高。OnFarm，一个农业物联网平台预计，农场在2050年平均每天要产生410万个数据点，而2014年只有190000个。

此外， OnFarm多次研究发现，农场的平均产量上升175%，能源成本下降7美元至13美元每英亩，灌溉用水量下降 8%。

鉴于物联网应用在农业中的所有好处，不难理解农民会越来越多地转向使用农业无人机和卫星。

近3年，伴随着传感器精度的提高,大数据、机器视觉、机器学习等领域的高速发展,智慧农业商业化的时间点已经来临,行业龙头和VC都在积极投资。根据中金公司智慧农业行业研究报告分析,预计到2020年,智慧农业的可及市场空间将超过800亿美元。其中以农业物联网应用的“精准农业”发展最为迅速。
“精准农业”主要是指:将传感器等硬件收集到的实时农作物、土壤、牲畜数据与天气、温度，湿度等环境数据相结合,利用分析软件对数据进行处理后,向农业用户提供更好的决策建议,达到节省资源、提高产量、降低风险等一系列目的。具体应用包括精准种植、精准灌溉、精准施肥、精准农药喷洒等。该部分在智慧农业中市场规模最大、商业化最成熟,根据MarketsAndMarkets预计，到2022年精准农业可及市场空间将超过200亿美元。
可根据个人或企业的种植园区或种植基地的实际情况，选择适合园区或基地本身的农业物联网解决方案，如果只是针对生产过程，可选农业远程智能监控房方案；如果针对农产品，可选择农产品溯源，如果需要综合考虑，可选择智慧农业云平台等方案，智慧农业解决方案提供商也会到实地进行考察，给出相关的建议。

在传统农业中，人们获取农田信息的方式都很有限，主要是通过人工测量，获取过程需要消耗大量的人力，而农业物联网通过使用无线传感器网络不仅可以有效降低人力消耗，还可以检测环境中的温度、相对湿度、光照强度、土壤养分、等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保障作物生长环境最优。

目前我国物联网产业规模保持高速增长态势，为农业物联网的应用推广奠定了基础。根据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示，我国物联网市场规模从2009年的1710亿元显著提升至2015年的7503亿元，预计2018年我国物联网行业市场规模可达到15万亿元。

同时，在政策方面，国家不断完善农业物联网领域的政策，加大农业物联网的支持。农业部发布的《全国农业可持续发展规划(2015-2030)》中提到，到2020年，农业科技进步贡献率达到60%以上，主要农作物耕种收综合机械化水平达到68%以上。2017年8月，国家发展改革委、财政部、农业部联合印发《关于加快发展农业生产性服务业的指导意见》提出，我国要进一步加大高标准农田等基础设施建设投入力度，鼓励各地加强集中育秧、粮食烘干、农机作业、预冷贮藏等配套服务设施建设，扩大对大数据等信息化设施建设的投资。

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