人民日报：加强“区块链+农业”等前沿技术的先进布局

原标题：“智慧农业：促进农业现代化的高质量发展（探索和了解新知识）”

智慧农业被认为是继植物育种和遗传革命之后的又一新农业革命，它将彻底改变现代农业生产管理模式和管理模式，使农业进入数字化，网络化，智能化发展阶段。智慧农业是数字技术创新的新场景。技术创新与农业的深度融合不仅将为农业发展带来新的动力，还将引发数字技术，数据科学，人工智能和区块链等技术创新。

智慧农业是农业信息化发展的**阶段，是未来农业发展的必然方向

人类社会正在经历一场信息革命。信息技术代表了当今先进生产力的发展方向，并具有强大的推动力，渗透性和扩散性。自21世纪以来，人类进入了以Internet为中心的信息技术时代。随着新一代信息技术的飞速发展，农业信息化正从传统的数字化和网络化向智能化和高端化方向发展。全球农业发展已进入智能农业发展的新阶段。智能农业以信息知识为核心，将遥感网络，传感器网络，大数据，互联网，云计算，人工智能，智能设备，智能机器人等现代信息技术深入应用于农业生产，加工，运营，管理与服务等整个产业链环节，实现**种植，互联网销售，智能决策和社会服务，形成以数字化，自动化，**，智能为基本特征的现代农业发展形式。

中国***第十九次全国代表大会的报告指出：“我们必须坚持农业和农村发展的优先重点，按照工业的一般要求建立和完善城乡一体化发展机制和政策体系。繁荣，生态宜居，农村文明，有效治理和富裕的生活，并加速促进农业和农村现代化。”

智慧农业是农业信息化发展的**阶段，是一种崭新的农业发展理念。它与诸如计算机农业，数字农业和精确农业之类的农业信息化发展模相关并与之不同。计算机农业，数字农业和精确农业将关键信息技术应用于农业生产过程，以提高农业生产效率和效益。智慧农业不仅要通过农业生产过程，而且要包括农业管理，农业管理，农业服务等各个环节，实现所有要素，所有链条，所有行业，所有地区的智慧。农业信息化发展模式。不同。智慧农业的内涵和扩展范围更广，涉及的理论，技术，系统和设备更加全面和复杂。

我国目前正处于从传统农业向现代农业过渡的关键时期。农业发展面临新的挑战，例如农产品价格的“上限”上限和“底层”生产成本的上升。农业资源和环境制约，农业生产结构不平衡，农业发展质量和效率低下等新问题日益突出。迫切需要加快农业发展方式的转变。广泛的发展转向精细管理和科学决策的发展模式，走高产，产品安全，资源节约，环境友好的农业现代化道路。农业信息化已成为引领我国现代农业发展，创新农业管理服务，解决农业发展问题的必然选择。

“十三五”纲要，2016年以来每年“中央一号文件”，“新一代人工智能发展计划”，“数字化农村发展战略纲要”，“数字农业与农村发展计划”（2019年至2025年） ）等已为农业数字化和智能化发展做出了顶层设计和系统规划。智慧农业的发展是实施中国“四个同时”国家战略，加快农业发展方式转变的迫切需要。促进农业现代化，促进信息化与农业现代化的深度融合，促进整个农业产业链的转升级，优化资源配置和科学管理，有效提高农业生产经营效率，提高农业生产效率。农业生态环境意义重大致力于数字中国的建设，实施农村振兴战略以及促进高质量农业发展。

智慧农业的关键是数据，它需要解决数据采集，处理和应用的三个主要问题。

数据是基本的战略资源，数字经济是现代经济发展的新动力。党的十九届四中全会首先提出，要把数据作为生产要素参加收入分配。数据作为新的生产要素从输入阶段到输出和分发阶段。智慧农业的目标是实现农业全过程的智能，这实质上是数据驱动的。关于“数据”的关键生产要素，智能农业的组成包括数据采集，数据处理和分析，数据应用服务等关键技术，设备和集成系统，以实现从数据到知识再到决策的转变。 。每个环节都有其关键的理论和技术方法体系。这些理论和技术方法高度集成，形成了完整的智能农业系统。

数据采集是智能农业的基础。通过**感知和数据采集技术创新，构建“天地”农业和农村综合信息采集技术体系，开展数据采集，输入，汇总，应用，管理技术研究，提高原始数据采集和处理能力，解决“数据来自何处以及如何解决这个基本问题。重点是促进满足农业和农村需求的专业遥感卫星的发展，突破无人机农业应用的通用关键技术，克服制造业用于农业生产环境和动植物生理信号的特殊传感器，并实现重要农业地区和牧区的资源，环境，生产和管理，管理，服务和其他跨区域，全要素，多层次的数据收集农业和农村大数据机的研究与开发管理平台，突破“中心化+分布式”农业和农村资源与资产整合的云架构，数据安全等关键技术。

数据处理分析是支持。开展数据挖矿和智能诊断技术创新，构建农业大数据智能处理与分析技术体系，加强人工智能，虚拟现实，区块链+农业，大数据认知分析等前沿技术的先进布局，解决“如何处理数据的“分析”关键是进行技术研究，整合农艺知识和模，计算机视觉，深度学习等方法，开发专有模和算法，用于动植物生产的监测，识别，诊断，模拟和调节，实现农业生产的所有要素和过程的数字化，智能诊断；围绕农村数字服务，加强农业和农村数据资源的挖矿，智能检索，智能匹配和深度学习等技术研发，以满足农民的全面信息需求便捷的服务和电子商务。

数据应用服务是关键。通过精确的管控和技术创新，构建具有数据功能的农业和农村智能决策与管理技术系统，加快行业管理和服务流程的数字化转，解决“数据如何服务”的问题。重点是加强农业和农村专有软件和信息系统的集成和整合，环境智能控制系统的研发，农产品质量和冷链物流技术的快速检测以及农产品的可靠可追溯性；加强智能设备的自主研发能力，打造一批感知，智能控制，自主运行等农业智能设备，重点关注农业机器人，数控喷涂，智能检测，智能处理等技术突破；智能采摘，果蔬产品分类和分类；研究和开发数字农业标准和法规，建立数据标准和数据访问标准规范，例如与服务，硬件和软件的接口。

智能农业是一个复杂的系统应用程序，需要多个部门，领域和学科的交叉和整合

从应用领域的角度来看，智能农业技术，平台和设备已广泛应用于种植，育种，加工和流通，形成智能农田，智能牧场，智能养鱼场，智能果园，智能植物工厂等不同领域，农产品加工智能车间，新工业发展形式，如农产品绿色智能供应链。针对不同的应用主体，形成了不同的智能农业发展模式和路径。例如，小农的智能农业应用主要基于信息技能培训，技术托管和设备共享服务，电子商务平台以及小智能终端应用。新商业实体，例如家庭农场，农业企业和合作社，主要中心化在提高生产效率，增加产品附加值和整个产业链的智能化转等应用上。同时，围绕不同地区的行业类和特点，形成了不同的智能农业应用模式。例如，在我国东北，大田间**种植是主要支柱，东南沿海地区以智能渔业和智能物流的发展为基础，西南山区以智能特色农业的发展为基础。

智能农业是一个复杂的软件和硬件系统应用程序。通过**数字技术和设备的全面应用，它可以自动，准确，高效地收集，提取和处理农业大数据，以便各种数据“岛”可以相互通信。借助图像和视频识别，诸如深度学习和数据挖矿之类的人工智能方法可以快速获取各种信息和知识，并实现高质量，高效，生态友好的优质农业发展。

智慧农业作为技术密集农业创新体系，需要技术，平台和生态的综合发展。具体而言，它不仅需要新的基础架构（如5G，人工智能和数据中心）的支持，还需要在信息技术，数据科学，农业科学和设备科学方面进行基础研究和理论突破。智慧农业未来发展的重要驱动力来自农业信息技术，农学和农业机械的高度有机整合，并依赖于数字技术与农业科学，资源与环境科学，基因组学，农业经济学的交叉整合。和社会科学。只有科学地了解动植物生产，水和土地资源与环境之间的复杂关系和生态联系，才能将大量农业数据转化为知识和决策；只有结合分子信息（例如个体动物的基因组学和微生物组），只有强大的机器学习，深度学习和数据挖矿技术才能在实现以数据为基础的农业目标中发挥重要作用。此外，要促进智能农业技术创新，必须注意跨学科，跨行业的知识交流和技术整合，注重复合农业人才的培养。

（作者是中国农业科学院院长，中国工程院院士）