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我国继“农业芯片”生物育种、“农业生产命根子”耕地保护与利用发展战略之后，提出智慧农业作为农业发展的战略（新方面）。主要是解决智慧化操作问题，解决今后农业生产没有人愿意进行实地生产的问题。农业农村部在2024年10月颁布了《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》，这个指导意见明确要求：到2030年，在智慧农业方面要取得重要进展，在农业信息化率发展方面，要提高到35%左右。随后农业农村部又发布了《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，提出了在公共服务能力的提升、重点领域应用拓展以及示范带动三个方面要实行大的行动。
国家农业生产当中重要的一个计划，就是国家新一轮千亿斤粮食增产计划。过去的千亿斤粮食增产计划完成，主要是通过新品种的选育与普及、高产高效的丰产模式创建，以及中低产田改造、高标准农田建设、水肥高效利用及病虫害绿色防治减损等技术方面实现。现在如果我们再用过去的技术来推进这些方面、挖掘增长潜力的话，潜力是已经有限了。所以我们必须要开发新的增产源，特别是要通过新质生产力来解决。我们现在发展的智慧农业这个技术体系，正是新质生产力的体现之一。因此智慧农业为国家新一轮的千亿斤粮食增产计划，会提供增产的潜力来源。
从美国来看，目前代表着智慧农业大数据积累和算法模型发展的世界领先水平。特别是大家都知道的约翰·迪尔特大型农机制造公司，他们目前农机上已经搭载了超过300个传感器，采集农田特别是土壤当中的信息数据。公司通过向世界100多个国家卖农机，带上这些传感器，在这100多个国家收集农田的数据信息，开展大数据模型的演算，来验证智慧农业的效果，所以发展非常快。在美国，也有一些农场跟约翰·迪尔进行合作，实现了4个人就能管理3万亩的大型农场，效率提高得非常快。
对于我们国家来讲，东北地区的情景特别像美国的情况，幅员特别辽阔，可以借鉴美国的模式来发展智慧农业，实行大型农机具智能化操作；对于黄淮海地区，周边的工业特别发达，情景更像德国，可以借鉴德国的模式，并在德国模式的基础上进行发展；对于南方丘陵山区，耕地破碎化比较严重，更像日本的形式，我们可以采取日本的方式来发展智慧农业；而对于西北地区，干旱、缺水、盐碱化，我们可以采用以色列的节水和盐碱防控的技术来发展智慧化模式。
智慧农业主要包括感知、分析、决策和执行四个核心的板块。在感知方面主要是包括传感技术、互联网-物联网技术，以及数据平台建设技术为核心的信息采集关键技术。而在分析方面，主要是以大数据技术、云计算技术为核心的数据分析关键技术。在决策系统方面，主要是以机器学习、图像识别、模型、算法等为核心的人工智能决策系统技术。在执行过程方面，主要是以自动控制技术、无人技术等为核心的智能化装备技术，以及在这个过程中需要解决的，包括土壤养分信息采集技术、机器人等方面的技术。
在这里我要介绍中国科学院有组织的科研，在智慧农业方面做出的最新工作。在中国科学院先导专项以及国家重大专项的引导下，我们集合了全院高新技术、信息技术和农业科技等多个研究所的力量，以建智慧农业型“伏羲农场”为目标，打通我国智慧农业自主可控的全产业链技术、数据、算法模型的核心壁垒。通过农业传感器技术，将涉及农业生产的“水土气生”信息精准地测量和采集，实现对农业生产数据的实时快速处理。基于“伏羲农场”积累的农业本底数据，构建多种农业算法模型，针对种植前、种植中、种植后开展全程种植决策和处方图自主生成。依托智能农机体系，应用无人化新能源智能农机装备，集成无人驾驶、路径规划、自动避障、作业质量监控等功能，实现精准变量作业，全面打造以“绿色、智能、节本、增效、提质、增量”为目标的农业生产模式，解决未来“谁来种地”“怎么种地”的问题。
我在湖北十堰智能农机生产基地，已经看到了中国科学院研发的鸿鹄智能（农机），而且即将实现批量化生产。这些农机覆盖了从70到400马力的动力系列，集成了多种传感器，并采用电能作为动力系统。但这些仅是一个开端，美国农机可以有上百个传感器采集生产全链条的多种数据，我们智能农机还有很大的差距。所以今后我们还要在这个方面进行大发展，让智能农机具有思想，能够精确进行农事作业，也就进一步赋能“伏羲农场”的信息源泉。
我们国家在这个方面要进行大力发展。主要的原因还是土壤信息采集成本极其贵。现在加拿大研发了一个基于伽马能谱的土壤信息采集系统。我们也正在发展这方面的技术。通过伽马能谱仪的开发，实现包括土壤养分在内的二三十种土壤性质在短时间内就能获取，这就解决了我们一个最大的难题，就是土壤信息获取的问题。过去我们通过采集样本，带到实验室进行分析，不仅劳动力（需求）很大，而且分析成本也很高。所以伽马能谱仪如果能开发成功，（会）解决长期困扰我们的大难题，能实现智慧农业的田间操作，特别是（解决）变量施肥、变量施药这些问题。中国科学院正在有组织地科研攻克包括土壤养分在内的土壤信息快速采集技术。如果这个能实现的话，将为我们智慧农业做出大贡献。