专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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大数据、物联网、人工智能等，新兴科技，正持续的更改着人们的生产制造和生活，农业也持续向智能化方位发展趋势。聪慧农业的提起和发展趋势，针对我国乡村振兴发展战略的进一步执行，有着很大的功效。简单点来说，聪慧农业便是将大数据技术，应用到传统式农业中去，应用感应器和手机软件，根据移动应用平台或是计算机服务平台，对农业生产制造开展 *** 纵，使传统式农业更具备聪慧。但这一切，针对普通百姓而言，选购一套聪慧农业机器设备的成本费用是非常高的，一般必须几十万，乃至几百万。

聪慧农业资金投入，是一般农民所不可以经受的，进入智能化农业的最初中级级的表达形式，应当是以互联网推广逐渐。先干预互联网技术，随后掌握网络平台，并逐渐掌握一些聪慧农业的机器设备，在数据共享中，进一步贴近聪慧农业。高些的说便是“新科技”，切切实实的说便是可以将人从繁杂工作中摆脱的智能化方式专用工具。聪慧农业是移动互联、物联网、大数据、云计算技术、室内空间信息科技与精密机械制造等新一代信息科技与当代农业结合的物质，是信息科技、农业技术性与设备技术性对地区农业网络资源、生产制造、销售市场的再次提升配备，是当代农业发展趋势的一种业态创新。

聪慧农业可以协助不断创新“粗放经营”的农业生产模式。互联网技术，5G和大数据在农业行业的运用将有利于农业信息化管理的深层次，推动农业自主创新，转型发展与更新。尤其是依靠5G高速信息道路，可以收集很多的农业数据信息，开展智能化系统管理决策与管理方法，从而解决传统式生产制造的缺点，提升农业生产率和产品质量。

一般的村民最先在政治上是一大制约 聪慧农业的前提是物联网 包含 监管、土壤检测、水质检验、地区天气趋势，智能化肥水机器设备 温控设备 农业种植全过程的所有数据库查询等一系列的资金分配。300亩土地资源上下土地资源要健全着一整套的管理体系价钱大致在40-60万。次之是营销推广的方法 做为一个平常的农户怎么才能耗费较低的价位开展合理有效的营销推广 花如此高的成本费做农业到头来 商品质优价廉或是卖不掉那农业便是一个无底深潭。栽种类目的挑选 选定的类目 我觉得应该是高价钱或是优质的商品 有一定的行业前景 那才算是有意思的。

物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

智慧农业，其实就是将一些智能化的设备，在农业中应用，让农业种植更加简单和方便。举例来说
比如灌溉和施肥
传统的灌溉都是凭经验决定灌溉时间，灌溉水量。智慧农业种植中，对于灌溉是通过传感器决定的，通过土壤湿度传感器可以实时监测土壤中水分信息，当土壤中的水分低于标准值，系统就自动打开灌溉系统，当土壤水分达到标准值，系统就自动关闭灌溉系统。
对于施肥也是一样，通过土壤氮磷钾传感器监测土壤养分数据，档土壤中缺氮肥了，就给土壤施氮肥，土壤缺钾肥了，就给土壤施钾肥，整个施肥都是自动化的，通过这样有实时的数据支撑，可以在保证土壤养分的前提下，最大限度的节约化肥和灌溉水！
无论是灌溉还是施肥，智慧农业通过传感器监测土壤环境状况，土壤状况的数据，可以直接在后台电脑端展现，使用者可以在电脑端、手机上及时看到土壤水分、氮磷钾等数据信息，通过对于数据的分析，对于种植也有重要的意义。
然而智慧农业不单是对于农业灌溉和施肥的控制，还包括监测害虫、杀虫、监测苗情、除草、自动收割等，完全替代了传统的人工，种植者通过手机和电脑，就能实时看到农作物的情况，实现智能化和自动化的管理。

基于Zigbee技术的智慧农业解决方案
基于Zigbee技术的智慧农业解决方案，成本低廉，是一般人都能负担的价格；控制更简单，让每一位刚接触的人都能轻松使用；功耗更低、组网更方便、网络更健壮，给您带来高科技的全新感受。您的温室大棚规模越大，基于Zigbee技术的智慧农业解决方案在使用中，要准确及时地 *** 控所有设备，最值得关注的应该就是网络信号的稳定性。鉴于温室大棚的网络覆盖区域比较广泛，我们贴心为您呈现物联无线中继器！智慧农业能有效连接物联Internet通信网关和超出物联Internet通信网关有效控制区域的其它Zigbee网络设备，实现中继组网，扩大覆盖区域，并传输网关的控制命令到相关网络设备，达到预期传输和控制的效果。基于先进的Zigbee技术，物联无线中继器无需接入网线，就可自行中继组网，扩散网络信号，让您的网络灵活顺畅运行，保障您的所有设备正常运行。

  编者语：

  随着我国乡村振兴战略的深入推行，智慧农业得到进一步的普及和应用。那么什么是智慧农业？大力发展智慧农业，会把农民这个职业消灭掉吗？
  正文：

  在社会主义新时代，随着国家现代化程度的不断加深，互联网+、农业+等新经济形态，及以物联网、大数据、云计算等为核心的智慧农业生产模式得以不断推广应用。

  所谓智慧农业，是智慧经济形态在农业中的具体表现，运用传感器和软件通过智能化平台对农业生产进行科学控制，具有精准感知、控制与决策管理等功用。广义的智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等。

  纵观全球，智慧农业已成为现代农业发展的重要趋势。目前，世界多个发达国家和地区相继推出了智慧农业发展计划，并取得了不俗的成绩。

  日本：2004年，日本将农业物联网列入 计划。截至2014年，全日本已有一半以上农户选择使用农业物联网技术。预计2020年，农作物出口额有望增长至1万亿日元，农业物联网市场规模将达580亿至600亿日元，农用机器人的市场规模将达到50亿日元，农业云端计算技术的运用占农业市场的75%。

  英国：2013年，英国 制定和启动了“农业技术战略”，该战略高度重视利用大数据和信息技术提升农业生产效率，建立以“农业信息技术和可持续发展指标中心”为基础的一系列农业创新中心。农民可根据自身需求，向 、农业社会化服务组织、企业等市场主体获取免费或有偿的信息服务。

  法国：法国农业部在2017年建立一个大数据收集的门户网站，该项目由法国农业科学与环境研究院院长让马克·布尔尼嘉尔负责。布尔尼嘉尔院长表示，大数据将颠覆目前法国农业的生产方式，为农民带来更多机会，改变农民与银行、保险公司、农业互助合作社等利益相关者之间的关系。目前每天有成百上千的农业相关数据出现在互联网上，如何有效地甄别有利于农业发展的数据是目前面临的挑战，这也将成为很好的创业机会。

  美国：20世纪80年代，美国率先提出“精确农业”的构想并在此后多年的实践中成为“精确农业”绩效最好的国家，这为“智慧农业”奠定了良好的发展基础。目前，美国大型农场(销售额50万美元以上)均使用产量监控器，并辅之以GPS、耕种区域地图、耕种作物种类和植物种羣信息等，这些信息实时传输给软件系统，经过系统分析，做出实时判断，在未收获作物之前形成产量报告，有助于对农作物合理定价。

  中国工程院院士赵春江在一次报告中指出，近年来中国农村网络基础设施建设得到加强，2017年底，全国行政村通宽带的比例达到96%，农村网民规模达到211亿，城乡网民比例为28:1，“互联网+现代农业”行动取得了显著成效。截止到2018年7月，全国21个省市开展了8种主要农产品大数据的试点，通过完善监测预警体系，每日发布农产品批发价格指数，每月发布19种农产品市场供需报告和5种产品供需平衡表，实现了用数据管理服务，引导产销；以山东、河南等为代表的全国18个省市开展了整省建制的信息进村入户工程，全国1/3的行政村（约204万个村）建立了益农信息社，农村信息综合服务能力不断提升；广东、浙江等14个省市开展了农业电子商务试点，在428个国家级贫困县开展电商精准扶贫试点，电子商务进农村综合示范工程已累计支持了756个县，农村网络零售额达到了125万亿元人民币，农产品电商迈向3000亿元大关。“十三五”期间，农业农村部在全国9个省市开展农业物联网工程区域试点，形成了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。

  可见中国对智慧农业的扶持力度之大及中国智慧农业的发展势头之好。因此有人提出智慧农业和人工智能的发展是否会使农民失业。

  对此，农缤的技术中心的负责人表示，“智慧农业和人工智能的发展既会让农民失业，也不会让农民失业。”

  之所以会这样说，该负责人解释道，“智慧农业和人工智能的发展会让农业对传统农民的依赖程度减少，但对新农民的需求程度会增加。以前农民务农可能不需要懂太多技术，但是现在，如果要 *** 作好一个机器、维护好一个系统，就需要你懂相关的技术，有相关的知识储备。如果不懂，那也得指导该通过哪个渠道去安装、运营和维护设备。其实智慧农业和人工智能不是要消灭农民这个职业，而是在推动农民这个职业升级改造，可能会使得农民数量减少，但农民绝对不会真的消失。”

  

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