智慧农业的发展

智慧农业的发展（精选6篇）

智慧农业的发展 第1篇

宁波智慧农业发展对策研究

任丽娟

张要杰

摘要：智慧农业是农业发展方式的一次深刻变革，对智慧宁波建设具有重要意义。宁波智慧城市建设三年多来，智慧农业发展虽然取得了一定的进步，但总体上仍处于初级阶段，需要进一步从资金、技术、人才等方面加大政策扶持力度，着力建设与智慧城市匹配的智慧农业生产运营体系，推进农业发展方式转型升级。

关键词：智慧农业；农业发展方式 中图分类号： F3 文献标识码：A 作为全国首批智慧城市建设试点城市，宁波已经走在了全国智慧农业发展的前列，未来前景可观。但在推进过程中也出现了诸多问题。高起点、高标准规划建设智慧农业，对实现宁波农业发展方式的战略转型意义重大。

一、宁波发展智慧农业的重大意义

（一）智慧农业是宁波智慧城市建设的重要组成部分

宁波作为长三角区域中心城市，又是首批智慧城市建设试点之一，其智慧农业的发展水平带有更广泛的代表性，其建设成就具有更广泛的影响力，不仅可以进一步提升宁波城市形象，塑造城市品质，也是进一步加快对内对外开放合作的重要支点。

（二）智慧农业是构建宁波现代产业体系的重要环节

目前宁波市正处于产业结构优化升级的重要发展阶段。作为利用现代信息、物联网等技术手段对传统农业进行全方位改造升级的智慧农业，不仅可以创造出巨大的产出，而且可以引致一系列关联产业的发展，特别是相关的第三产业的迅猛发展，从而进一步优化提升宁波市的产业结构，打造更加现代化的产业体系。

（三）智慧农业是推动宁波农业发展方式转型、提升农业竞争力的战略需要 在工业化、城镇化进程进一步加速的背景下，智慧农业的提出与广泛应用将从根本上改变传统农业的弱质特性，推动农业发展方式真正意义上实现现代化。宁波作为沿海发达地区，工业化、城镇化处于中后期阶段，在智慧农业的发展上抢占制高点，从而全面提升农业竞争力，既有可行性，又有必要性。

（四）智慧农业是实现宁波农民长期可持续增收的重要保证

作为沿海发达地区的宁波拥有发展智慧农业天然的技术、资本、人才、市场和制度优势。因此，不失时机地发展智慧农业，加速推进农业现代化进程，是彻底解决“三农”问题，实现农民可持续增收，最终推动城乡经济社会一体化的重要保证。

二、宁波智慧农业发展中存在的主要问题

目前，宁波智慧农业建设已取得初步成效，但与真正的“智慧”相比还有巨大的差距，仍存在以下问题。

（一）智慧农业发展缺乏整体规划 从具体的实施情况看，基地建设、项目落实、资金筹集仍然存在某种程度的脱节现象，农业各个产业链各环节之间缺乏有效衔接，产业融合推进速度较为缓慢，智慧化程度还不高，特别是在农业电子商务、农产品数字物流配送、网络营销上应用面不广，发展不快。其主要原因在于缺乏一个从中长期角度进行整体谋篇布局的战略性规划。

（二）智慧农业技术尚不够完善

在农业信息采集方面，用于农业生态环境和动植物生长监测的传感设备种类不全，功能不完善，精确度和灵敏度不高，体积大小不合适。在农业自动化控制方面，远程调控设备自动化程度还不高。在农业智能化决策支持方面，数字化模型，智能专家系统大都没有建立完整，且缺乏统一的标准，使计算机分析缺乏参照。此外，物联网感知节点上数据高效传输及功耗问题有待攻关。

（三）高成本制约智慧农业发展

发展智慧农业需要投入巨额的资金。但是，由于农业物联网相关监控设备和技术研发时间比较长，投入成本较高，短期内难以获得预期经济效益，因此国内设备和技术提供商往往是望而却步。另一方面，进口设备价格比较昂贵，只能适用于一些高价值的农产品使用，对大多数本身价值不高的农产品来说,增加的成本相比之下显得过高。限制了智慧农业的发展。

（四）商业模式有待进一步探索

目前从物联网示范应用情况看主要是依靠各种渠道的政府资金进行支撑。今后大面积的推广必须引入市场机制。远程农业专家诊断系统等物联网技术在一些发达国家已得到商用，但在我国商用的案例很少。目前宁波智慧农业多数项目的市场盈利状况并不是很好，市场开发明显不足，缺乏符合我国国情的商业模式借鉴。

（五）存在人才匮乏、部门分割现象 智慧农业是知识和技术密集型产业，需要强大的人才支撑，但目前宁波市农业管理部门、生产经营主体、农业企业以及大中专院校普遍缺乏农业生产经营管理和电子信息化复合型的人才。

三、相关政策建议

（一）制订智慧农业战略规划，开展顶层设计 智慧农业是一个长期的综合性系统工程，应详细制定智慧农业发展规划，一是宁波市智慧农业发展的总体规划；二是各县（市、区）智慧农业发展的实施规划；三是各乡镇的智慧农业项目布局规划。确定具体建设目标和任务，制定相应扶持政策，并建立稳定的专项资金筹措及投入机制。

（二）加大研发力度，加快智慧农业技术创新步伐

在充分发挥政府财政资金引导作用的前提下，积极创造条件引导民间资金投入智慧农业相关技术研发，或通过政府购买的形式，对开展智慧农业技术研发的企业予以支持。可组建专门的技术力量，充分利用科研院所和企业的研发团队（小组），开发应用于智慧农业的专项或共性技术。政府应在税费减免、企业注册、风险担保等方面给予研发企业一定的优惠和扶持，并提供充分的知识产权保护。

（三）创新体制机制，为智慧农业发展创造制度环境 在农地的经营规模上，应跳出原有框框，加快推进小规模家庭经营向种养大户、合作社、家庭农场、农业公司等法人（自然人）经营转型，推动农地流转，创造智慧农业发展的规模经济基础。在农地经营的期限上，也应进一步解放思想，赋予农业经营者长久的经营权限，不必再汲汲于特定的承包期限，使智慧农业的发展获得永续经营的制度基础。在城镇化策略上，应进一步放开落户限制，加快推进“市民化”进程，为愿意留在农村、经营农业的农民创造更好的经营条件。

（四）建立试点示范，稳步推进智慧农业向更深层次发展

智慧农业建设是一个十分漫长的过程。要突出重点，把那些实力较强的农业企业、合作社、家庭农场等作为探索发展智慧农业的主体，试点示范，稳步推进。应结合宁波市传统特色农业产业布局和发展前景，合理规划、重点建设一批应用示范区。同时积极探索有效的商业模式，在智慧农业物流发展上，应加快拓展和利用电子商务网络销售平台和农产品电子物流等渠道，建立宁波市名优农产品销售网上旗舰店及智能化物流配送中心。

（五）构建智慧农业人才储备体系，开展人力资源培训 应坚持引进与培养相结合的原则。短期内，应以引进人才和充分挖掘现有人才潜力为主，特别是农业专业与电子信息技术专业的复合型人才。中长期，应把培养本土人才作为智慧农业建设的重中之重。操作上，可依托在甬高校，开设相关专业，设置专门学院，坚持应用型人才与研究型人才并重的原则。也可采取与国外大学联合培养、出国进修等方式，加快推进相关人才建设与储备。同时，应着力培养培训职业农民，引导大学毕业生、农村优秀青年投入到智慧农业发展项目中去，改变目前农业发展的老龄化局面。

参考文献：

［1］彭程：基于物联网技术的智慧农业发展策略研究[J]，西安邮电学院学报，2012（3）。［2］周国民：浅议智慧农业[J]，农业网络信息，2009（10）。

［3］中共宁波市委 宁波市人民政府：关于建设智慧城市的决定（甬党〔2010〕14号），2010年11月。

作者简介：任丽娟，宁波工程学院经济与管理学院教授，主要研究方向：三农问题、贸易

张要杰，宁波工程学院副研究员，主要研究方向：农村发展理论与政策

项目名称：宁波智慧农业发展对策研究（项目编号:2013WT12）宁波市智慧城市规划标准发展研究院项目

智慧农业的发展 第2篇

政策方面：

我国政府部门高度重视我国农业的发展，先后出台了《农业科技发展“十二五”规划》、《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》 全国农垦农产品、《 质量追溯体系建设发展规划（2011-2015）》等政策，全力支持“十二五”期间我国农业的发展。

最新发布的《全国农业农村信息化发展″十二五″规划》(以下简称《规划》)透露，物联 网技术有望在农业部确定的 200 个国家级现代农业示范区获得农业部和财政部资金补贴。并先行先试重点开展 3G、物联网、传感网、机器人等现代信息技术在该区域的先行先试，推进资源管理、农情监测预警、农机调度等信息化的试验示范工作，完善运营机制与模式。

据悉，按照 《规划》 要求，今后五年，农业农村信息化总体水平将从现在的 20%提高到 35%，基本完成农业农村信息化从起步阶段向快速推进阶段的过渡。

具体指标包括： 农业生产信息 化整体水平翻两番，达到 12%；农业经营信息化整体水平翻两番，达到 20%；农业管理信息化整体水平达到 60%；农业服务信息化整体水平达到 50%等。

党的十六大以来，中央财政以科学发展观为指导，认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，积极调整支出结构，不断加大投

入力度，为赢得“三农”发展黄金期做出了重要贡献。2003-2012年，中央财政“三农”投入累计超过6万亿元(2012年数据为年初预算数，下同)。总量上，中央财政“三农”投入从2144亿元增加到12286.6亿元，翻了两番还要多；速度上，中央财政“三农”投入年均增长21%，高于同期财政支出年均增长4.5个百分点；比重上，中央财政“三农”投入占财政支出的比重从13.7%提高到19.2%，达到将近五分之一。从千亿到万亿，数量级跨越的背后，是中央财政“三农”投入稳定增长保障机制的逐步形成完善。

三农直通车综合报道：[2012年11月1日]

近日，中央财政提前下达2013年现代农业生产发展资金预算指标69.3亿元，用来提高地方现代农业生产发展资金预算编制的完整性，促进预算支出进度。

财政部要求各地切实做好预算编制、指标安排、项目前期准备等相关工作，在确保符合政策和制度规定的前提下，待2013年预算开始后，即可按程序拨付使用提前下达资金，并按照有关规定编制项目实施方案报财政部备案。现代农业生产发展资金实行“中央宏观指导、地方自主选项”的管理模式，将具体项目的立项权、审批权完全赋予地方，由各地因地制宜，自主选择扶持的主导产业和支持的关键环节，提高资金使用效益。

2008-2012年，中央财政累计安排拨付现代农业生产发展资金381亿元，有效促进了优势特色主导产业加快发展和转型升级，加快了农业现代化步伐，提高了农业综合生产能力，保障了粮食等主要农产品供给，带动农民增收致富。

国家拨款5亿发展物联网智慧农业获资助

2012-11-13新疆兴农网

11月8日，据来自工业和信息化部的官方消息显示，工信部与财政部在本周公示了总金额约为5亿元的2012物联网发展专项资金拟支持项目。其中，农业在支持范围内。

此次入围的项目包括八项技术研发与五大智能领域共计149项，其中技术研发包括超高频和微波RFID芯片，微型和智能传感器，无线传感器网络自组网技术，低功耗无线传感器节点产品，物联网数据传输中间件，图像视频智能分析和识别，面向行业应用海量数据的数据挖掘，物联网安全等级保护和安全测评。五大智能领域包括工业、农业、物流、交通、医疗。

智慧农业的发展 第3篇

1 政策支持发展“智慧农业”

农业部《国家农业科技发展十二五规划》要求, 加快推进物联网技术在现代农业上的应用, 根据《全国农村信息化发展十二五规划》、《江苏省物联网产业发展规划》以及省农委《关于大力推进农业信息化发展和切实保障信息安全的实施意见》文件精神, 都提出了“智慧农业”发展规划和意见, 设施农业物联网技术推广应用面积占20%以上, 生产效益提高10%以上。

2 行业内在特点需要发展“智慧农业”

农业转型升级迫切需要以“智慧农业”为支撑。农业是第一产业, 是传统产业和基础性产业, 基础薄弱, 技术含量偏低, 缺乏工业技术渗透、支撑来提升和武装农业产业, 同时面临着大量农村人口外出务工导致从业劳动力缺乏的形势, 但是, 农业行业却承担着事关国计民生的粮食安全重任和党的十八大报告提出的“农业现代化、信息化”四化同步发展, 以及农业现代化工程、苏南现代化建设示范区和农业千亿工程的重任, 农业迫切需求将现代信息化、智能化技术渗透到传统农业中, 发展“智慧农业”, 促进农业产业转型升级。

3 周边发展形势迫使发展“智慧农业”

3.1 无锡、苏州等市

无锡市发布了智能农业发展“十二五”规划, 规划期为2011年-2015年, 并建成我国首个智能农业示范区无锡率先应用智能农业物联网, 建设感知农业基地, 推进感知农业示范工程建设, 积极开展农业物联网产业研制, 创建国家级感知农业示范区。通过推进智能农业建设, 将该市建设成为全国一流的现代高效精准农业核心创新区、科研成果转化区、产业规模化发展集聚区、应用示范先导区, 将该市现代高效农业发展成为集技术创新、产业化和市场应用为一体的较为完整的产业体系, 使无锡现代农业成为应用物联网核心和关键技术、产业规模化发展和广泛应用的先导市、示范市, 促进无锡农业向精准、安全低碳、环保、高效的现代农业方向快速发展。

3.2 淮安市

早在几年前就已启动“智慧农业”建设, 2013年已经建成省级“智慧农业”示范园———苏嘴物联网智慧农业示范园, 该项目已成为该市今后农业信息化、产业化复制推广积累经验, 也为信息化与农业现代化协同融合发展, 辐射带动了周边县区农户发展现代农业, 摸索出新的发展方向。

3.3 盐城市

2011年提出“智慧农业”建设, 盐城市从政策、资金、人才、服务等方面给予倾斜, 不断加大扶持力度, 开展政企联动, 倾力打造“智慧盐城”。重点将实施农村信息化“兴农”工程等一批信息化基础设施项目, 建设“智慧农业”等一批信息化工程。

3.4 徐州市

2012年启动物联网产业建设, 围绕“智能农业”、智能交通、智能医疗等重点领域的示范工程正在推进, 徐州贾汪“丰硕农业设施蔬菜物联网监测系统”已在紫庄镇万亩良田开展应用, 加快实现对作物温湿度、光照、土壤、病虫害等的实时采集和智能远程控制。

3.5 宿迁市

以培育、发展物联网产业为契机, 加快推进“感知宿迁”建设, 构建智慧城市的发展环境, 形成基于海量信息和智能分析、处理的经济发展和社会管理新模式, 面向未来构建一种崭新的智能城市形态。加快感知技术在农业、制造业和服务业等领域的应用, 实现产业升级, 实现从一般农业向感知农业的转型升级。

3.6 常州市

推进农村信息化基础设施建设和农村科技综合信息服务体系建设。近年来, 该市投入大量的人力与物力进行农村信息化推广示范工作, 初步建成了覆盖全市的农业信息网络。采用电话、电视、电脑及短信等多种形式为“三农”提供服务, 取得了较好的成效。

3.7 宜兴市

设立农业信息化专项资金, 每年财政拨款资金300万元用于发展智能农业为主的农业信息化。

4 镇江市“智慧农业”发展现状

(1) 市县两级农业部门正按照部省要求有序推进。先后建成了一批信息化综合服务平台和商务平台, 推进了一批信息服务全覆盖工程, 建设了一批专家远程视频诊断平台、农业生产综合远程控制平台、12316热线、农业短信服务平台、镇江优质农产品营销平台、乡镇智能化体验中心等。

(2) 全市已经建有智慧农业试验点17个, 产业类型涉及蔬菜水果种植、畜禽养殖、花卉苗木、水产养殖等领域, 镇江的农业物联网在全省有位置、有影响, 比如丹阳市康乐农牧有限公司智能化养猪、江苏花王园艺股份有限公司智能化种植、江苏长顺农牧有限公司智能化养鸡、镇江科华渔业发展有限公司智能化养鱼、江苏润州超群花卉有限公司智能化种植花卉等等。

5 建议

智慧农业：农业发展的未来 第4篇

The agricultural sector is going to face enormous challenges in order to feed the 9.6 billion people that the FAO1） predicts are going to inhabit the planet by 2050： Food production must increase by 70% by 2050， and this has to be achieved in spite of the limited availability of arable2） lands， the increasing need for fresh water （agriculture consumes 70 per cent of the world’s fresh water supply） and other less predictable factors， such as the impact of climate change， which， according to a recent report by the UN could lead， among other things3）， to changes to seasonal events in the life cycle of plant and animals.

One way to address these issues and increase the quality and quantity of agricultural production is using sensing technology to make farms more “intelligent” and more connected through the so-called “precision agriculture” also known as “smart farming.”

It’s something that’s already happening， as corporations and farm offices collect vast amounts of information from crop yields， soil-mapping， fertiliser applications， weather data， machinery， and animal health. In a subset of smart farming， Precision Livestock Farming （PLF）， sensors are used for monitoring and early detection of reproduction events and health disorders in animals.

Typical monitored data are the body temperature， the animal activity， tissues4） resistivity5）， pulse and the GPS position. SMS6） alerts can be sent to the breeder based on predefined events， say， if a cow is ready for reproduction.

The European Union has sponsored several projects on the topic during the Seventh Framework Programme7） and， now， during Horizon 20208）. The currently running EU-PLF project， for instance， is designed to look at the feasibility of bringing proven and cost-effective Precision Livestock Farming tools from the lab to the farm.

Several private companies are also starting to be active in this field， such as Anemon （Switzerland）， eCow （UK）， Connected Cow （Medria Technologies and Deutsche Telekom）. Smart fishing is at initial stage with some projects in Europe， South Korea， North America and Japan.

“Precision agriculture is not new. The agricultural vehicle manufacturers （John Deere， CNH Global， Claas and others） have been involved in this segment for some time. Initially， it was about position technologies （GNSS9）） mainly， but it is becoming more complex moving towards the idea of a connected harvester，” Beecham Research’s principal analyst， Saverio Romeo tells me.

Romeo is the co-author of a report called “Towards Smart Farming—Agriculture Embracing the IoT10） Vision” published in January， 2015 by Beecham and focused on exploring how agricultural operations are changing through the Internet of Things.

The aim of the agriculture sector is to optimize processes and uses of resources and efficient use of existing arable land. The Internet of Things can enable all that. It can increase production， but it can also increase the level of quality of agriculture.

“I would like to highlight the fact，” Romeo says， “that the aim should not be ‘industrializing’ agriculture， but making agriculture more efficient， sustainable and of high quality. We should not look for revolutions. We should look for re-interpretation of the farming practices through use of data-centric technologies. And this re-interpretation should be placed also within a new vision of rural areas.”

That is to say that smart rural areas should not come out of the blue11） and live in a void， but be connected with smart agri-food industry， smart tourism and other activities that move in rural areas and around agriculture.

Although the cost of smart farming is still high for any but the largest farms （this， by the way， helps explain why the USA， with its vast territories， is at the forefront of this new paradigm）， this doesn’t mean precision agriculture can’t be done in small places. Actually， there are quite a few applications in small-field farming too. In vineyards for instance. “Sensors are installed in various location in the fields in order to have data about the soil and the plants and then this data are used to prevent diseases such as the peronospora12），” Romeo says.

Helpful and sought after13） as it might be， smart farming has still to overcome many hurdles before it becomes more widespread. “One is that the agricultural sector is extremely low margin14）. Therefore， investments in innovation are difficult，” the researcher says. Then there’s also what we might call an “image problem，” that is causing a hemorrhage15） of labour. “Being a farmer is not cool because agriculture is perceived as something that belong to history， to the grandfathers，” Romeo tells me.

There are also a number of concerns about the role of giant companies such as DuPont16）， John Deere and Monsanto17） that raise questions： for example， data ownership. Who is the owner of soil sensing data？ Monsanto or the farmer？ And if it is Monsanto （or another company）， what does it do with that？ One answer could be price discrimination： Data on the soil or on the water could be used by biotech giants to charge farmers a different amount for the same product or service.

Access to real time information about harvesting， planting and yields could also help corporations predict the property value of farms better than anyone else and have unparalleled insight into the commodities market.

Another problem that could slow down IoT in agriculture is the issue of communicating with farmers， who could often not understand the technicalities. “If we tell them that you can do this and that with IoT， they will not understand. The language of the IoT industry has to change dramatically，” Romeo says， “Here， we need a revolution.”

Analysts， however， are positive that in the end this and other barriers will be cancelled.

“It will require some time， also， because the agriculture does not have the same pace of other sectors because of its nature. But， we will be there because we need it. And allow me this， because agriculture will return to be cool.”

联合国粮食及农业组织（FAO）预测，到2050年，地球上居住的人口将达到96亿。要养活这些人口，农业部门将面临巨大的挑战：到2050年，粮食产量必须增长70%，这一增长比率必须得实现，尽管可用耕地有限，淡水需求将增加（农业消耗了全球淡水供给的70%），其他难以预测的因素也会发生，比如根据联合国近期发布的报告，气候变化连同其他因素所产生的影响可能会改变动植物生命周期中的季节性活动。

要解决这些问题并提高农业生产的质量与产量，一个方法就是通过所谓的“精准农业”（也称为“智慧农业”），运用传感技术使农场变得更加“智能化”和互联化。

人们已经开始这样做了，一些公司和农场办公室针对粮食产量、土壤分布图、施肥情况、天气数据、机械装置以及动物健康情况收集了大量信息。在智慧农业的一个细分类别—精准畜牧业中，传感器被用来监测和及早发现动物的繁育行为和健康问题。

具有代表性的监测数据包括体温、动物活动、动物组织的电阻率、脉搏和GPS定位。基于预设的事件（比如当一头母牛准备好生小牛时），系统能向饲养员发送短信提示。

欧盟已经在其第七框架计划以及目前的“地平线2020”计划中资助了关于这一主题的几个项目。比如现在正在进行的欧洲精准畜牧业项目，它的设计目的是为了研究将可靠且划算的精准畜牧业工具从实验室推向农场的可行性。

有几家私营公司也开始活跃于这一领域，比如，瑞士的阿内蒙公司、英国的电子牛公司以及梅德罗尔科技公司与德国电信公司合办的互联牛公司 。智慧渔业还处于起步阶段，在欧洲、韩国、北美和日本有一些相关项目。

“精准农业并不是一个新概念。农用机械制造商（约翰·迪尔公司、凯斯纽荷兰全球公司、科乐收公司以及其他公司）进军这一领域已经有些时间了。最初，精准农业主要围绕定位技术（全球导航卫星系统），但后来有了互联收割机的想法，这个概念就变得更复杂了。”比彻姆研究公司的首席分析师萨韦里奥·罗密欧告诉我。

比彻姆研究公司在2015年1月份发布了一份标题为《走向智慧农业—农业拥抱物联网的愿景》的报告，罗密欧是报告的合著者。这份报告的焦点是探讨物联网手段正在使农业管理发生怎样的改变。

农业部门的目标是优化资源的加工和使用，并最大化地有效利用现有耕地。物联网能让所有这些成为可能。它不仅能够增加产量，还能提高农业的质量等级。

“我想强调一个事实，”罗密欧说，“那就是，我们的目标不应该是使农业‘产业化’，而是打造更加高效、可持续和优质的农业。我们不应该寻求剧烈的变革，而应该运用以数据为中心的技术对农业实践进行重新解读，这样的重新解读也应该放在对农村地区的全新愿景之下来进行。”

也就是说，智慧农村不应该是毫无征兆地出现，然后与世隔绝地存在。它应该与智慧农产品工业、智慧旅游业以及正向农村地区转移并围绕农业展开的其他活动相结合。

除了那些最大型的农场，智慧农业对于其他农场而言成本仍然较高（顺便说一下，这有助于解释为什么拥有广袤土地的美国走在这一新潮流的最前沿）。但是，这并不意味着精准农业不能在小地方实施。事实上，还真有不少在小型农场里应用的案例，例如在葡萄园里。“将传感器安装在田地里的不同地方以便收集土壤和植物的数据，而后这些数据可以用来预防诸如霜霉病之类的疾病。”罗密欧说。

虽说智慧农业可能会大有益处而且很受欢迎，但是在广泛普及之前还需要克服很多困难。“其一，农业是利润率很低的部门。因此，它很难获得创新投资。”这位研究员说。其次，还有我们所说的“形象问题”，这一因素导致劳动力大量流失。“做一个农民可不是一件多酷的事，因为农业被认为是属于历史和祖辈的行业。”罗密欧告诉我。

还有人对于像杜邦、约翰·迪尔和孟山都这样的公司巨头充当的角色表示诸多担忧，他们提出了许多问题，比如数据的所有权。谁才是土壤传感数据的所有者？是孟山都公司还是农民？如果所有者是孟山都公司（或者其他公司），它会用那些数据做什么呢？一种答案可能就是价格方面的差别待遇：生物技术巨头在出售同样的商品或者服务时，可以利用土壤或者水源的数据向农民收取不同的费用。

掌握收割、播种和产量的实时信息还可以帮助企业比其他任何人更好地预测农场的资产价值，并拥有对农产品市场无与伦比的洞察力。

另一个可能导致农业物联网发展缓慢的原因就是与农民的沟通问题，他们经常搞不懂专业术语。“如果我们告诉他们可以通过物联网干这干那，他们会听不懂。物联网产业的专门用语必须得有个大的改变，”罗密欧说，“在这个方面，我们需要进行一场变革。”

然而，分析人士很乐观地认为这个问题以及其他障碍终将被克服。

“这还需要一些时间，因为鉴于农业本身具有的属性，其发展无法与其他部门步调一致。但是，我们会成功的，因为我们需要智慧农业。请允许我这样说，因为农业将会重新变得酷起来。”

1.FAO： 联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization的缩写）

2.arable [??r?b（?）l] adj. 可耕的，适合耕种的

3.among other things：除……之外还有，与……一起

4.tissue [?t??u?] n. [生]组织

5.resistivity [r??z?s?t?v?ti] n. 电阻率，电阻系数

6.SMS：短信息服务（short message service）

7.Seventh Framework Programme：欧盟第七框架计划（简称FP7），这是欧盟官方投资的全球性科技合作开发计划，其研究以国际前沿和竞争性科技难点为主要内容，实施年限为2007年至2013年，总预算为505.21亿欧元。

8.Horizon 2020：“地平线2020”计划，欧盟于2014年初启动的总额为800亿欧元的研发创新框架计划，为期七年（2014～2020）。

9.GNSS： 全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System的缩写）

10.IoT：物联网（Internet of Things的缩写），利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物品等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。

11.out of the blue：出乎意料，突然

12.peronospora [p?r???n?sp?r?] n. 霜霉病

13.sought after：受欢迎的，很吃香的

14.margin [?mɑ?（r）d??n] n. 利润，盈利；利润率

15.hemorrhage [?hem（?）r?d?] n. 大量流损，大损失

16.DuPont：杜邦公司，一家以科研为基础的全球性企业，成立于1802年，业务涉及农业与食品、楼宇与建筑、通讯与交通、能源与生物应用科技等众多领域。

智慧农业的解释 第5篇

“智慧农业”能够有效改善农业生态环境。将农田、畜牧养殖场、水产养殖基地等生产单位和周边的生态环境视为整体，并通过对其物质交换和能量循环关系进行系统、精密运算，保障农业生产的生态环境在可承受范围内，如定量施肥不会造成土壤板结，经处理排放的畜禽粪便不会造成水和大气污染，反而能培肥地力等。

“智慧农业”能够显著提高农业生产经营效率。基于精准的农业传感器进行实时监测，利用云计算、数据挖掘等技术进行多层次分析，并将分析指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理。这种智能机械代替人的农业劳作，不仅解决了农业劳动力日益紧缺的问题，而且实现了农业生产高度规模化、集约化、工厂化，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力，使弱势的传统农业成为具有高效率的现代产业。

智慧农业大棚 第6篇

高校物联网实训系统-智慧农业大棚

农业物联网是现代物联网技术的发展成果之一。它是将先进的传感、通信和数据处理等物联网技术应用于农业领域，构建智能农业系统，是解决农业发展中遇到的各种问题的有效方法之一。物联网智能农业大致分为3个层次，即感知层、网络层和应用层。感知层主要实现农业生态环境的感知、作物的状态感知和动植物的质量检测等；网络层主要实现感知层所获得信息到应用层的传输；应用层首先通过数据清洗和融合、模式识别等手段形成最终数据，然后提供给生态环境监测系统、生长监控系统、追溯系统等使用。

智能农业做为物联网技术应用的一个重要方面，是各个高校学习和研究的重点。但是由于农业生产环境的特殊背景，并不是每一个学校都有合适的场地和产品来完成这方面的研究。为了解决这个问题，东谷软件公司设计了EV-SHNP-02型智慧农业实训系统来满足学校的教学和科研使用要求。本方案在学校教室内或者户外，建设一套高标准，高技术的智能农业大棚系统，在此智能大棚有限的空间内集中体现了物联网智能农业的3个层次，即感知层、网络层和应用层。系统融合了多种信息技术，拥有很好的演示效果。大棚内装配有多种传感器和执行器，可支持50寸触控一体机或智能手机上的App程序和WEB应用进行统一的控制和管理。东谷软件的智能农业大棚实训系统不仅可以作为物联网工程专业《物联网软件设计》课程的实验平台，还可以用作老师和学生对智能农业进行研究的科研平台。

物联网技术在农作物种植中的应用，具体指的是利用现代电子技术、自动化控制技术、计算机及网络技术相结合。通过部署在农作物中的的传感器节点，组建感器网络，采集农作物生长过程中最为密切相关的空气温度、空气湿度、土壤水分、土壤温度、土壤PH值、光照、风速、风向、CO2等环境参数，并通过网络实时传输至远程中心服务器，中心服务器接收存储数据，结合对应的诊断知识模型对数据解析处理，以达到分布式监测，集中式管理。农业管理员、农业专家通过手机或者手持终端就可以及时掌握农作物的生长情况，及时发现农作物的生长病症，及时采取有效的控制措施。

空气温度、空气湿度、土壤温湿度、土壤PH值等是农作物种植中至关重要的环境参数，每个条件都影响着农作物的生长状况以及品质。传统的人为判断的种植模式存在效率低，无具体量化数值作为依据。因此，在农作物种植中难免会出现一些误差，另外还需大量人工和时间来处理，往往不能及时有效地察觉生产过程中的问题。

由东谷软件公司研发的智慧农业物联网实训系统，在农作物不同的区域内架设各类传感器，主要检测农作物生产过程中的环境参数如空气温度、空气湿度、土壤水分、土壤温度、土壤PH值、光照、风速、风向、CO2等多种环境参数。

由农业物联网沙盘构成的智慧农业物联网实训系统为高校物联网专业提供了一套智慧农业物联网实训系统，基于本实训平台，在硬件网络层面展现了物联网的基本组成和系统拓扑，在农业物联网软件层面，实现了数据的采集，存储，分析及展现等基本软件开发的核心要素。

该农作物物联网系统可以根据用户需求，对环境因素进行自动采集和智能化管理农业种植提供科学依据，形成农作物环境监控物联网，最大限度得营造舒适的农作物生长环境，降低运营成本，提高生产量，增加劳动效益。农业物联网技术在农业种植领域的应用，使农作物环境的监控管理不再受到时空局限，智能化的种植方式令人耳目一新。

系统特点：

1、标准的物联网体系架构。从采集，传输，存储，分析，展现，都采用实际的系统模型。非普通的电气联动沙盘可比；

2、所有传感器均为智慧农业现场真实传感器。包括：空气温度传感器，空气湿度传感器，二氧化碳传感器，光照传感器，土壤温湿度传感器，土壤PH传感器，风速传感器，风向传感器及视频摄像机等；

3、提供所有系统代码，及详细设计文档。