數(shù)字農業(yè)是將數(shù)字化信息作為農業(yè)新的生產要素，用數(shù)字信息技術對農業(yè)對象、環(huán)境和全過程進行可視化表達、數(shù)字化設計、信息化管理的新興農業(yè)發(fā)展形態(tài)，是數(shù)字經(jīng)濟范疇下用數(shù)字化重組方式對傳統(tǒng)產業(yè)進行變革和升級的典型應用之一。

傳統(tǒng)農業(yè)和數(shù)字農業(yè)的核心因素對比

從“人”到“數(shù)據(jù)”的關鍵決策因素轉換。傳統(tǒng)農業(yè)主要包括養(yǎng)殖產業(yè)鏈和種植產業(yè)鏈等，其中的環(huán)節(jié)有育種、灌溉、施肥、飼養(yǎng)、疾病防治、運輸和銷售等，均是以“人”為核心，主要是依靠過去積累的經(jīng)驗或手藝來進行判斷決策和執(zhí)行，這也導致了整體生產環(huán)節(jié)效率低、波動性大、農作物或農產品質量無法控制等問題。而在數(shù)字農業(yè)模式中，通過數(shù)字化設備比如田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機航拍等，以實時“數(shù)據(jù)”為核心來幫助生產決策的管控和精準實施，并通過海量數(shù)據(jù)和人工智能對設備的預防性維護、智能物流、多樣化風險管理手段進行數(shù)據(jù)和技術支持，進而大幅提升農業(yè)產業(yè)鏈運營效率并優(yōu)化資源配置效率等。

一、數(shù)字農業(yè)如何解決痛點？

1、物聯(lián)網(wǎng)——海量農業(yè)數(shù)據(jù)實時獲取，奠定農業(yè)數(shù)字化基礎農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的重要應用領域，是數(shù)字農業(yè)中數(shù)據(jù)的主要來源。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已被歐洲列為物聯(lián)網(wǎng)18 個重要發(fā)展方向之一，同時也是我國物聯(lián)網(wǎng)9 大領域重點示范工程之一。

物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)領域應用范圍廣泛，基于物聯(lián)網(wǎng)的農業(yè)解決方案，通過實時收集并分析現(xiàn)場數(shù)據(jù)及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業(yè)、智能灌溉、智能溫室等多種基于物聯(lián)網(wǎng)的應用將推動農業(yè)流程改進。物聯(lián)網(wǎng)科技可用于解決農業(yè)領域特有問題，打造基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農場，實現(xiàn)作物質量和產量雙豐收。

物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)領域應用廣泛

農業(yè)領域有著豐富的連接需求，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場潛力巨大。華為技術數(shù)據(jù)顯示，全球智能水表、智能路燈、智慧停車、智慧農業(yè)、財產跟蹤、智慧家居分別有 7.5 億、1.9 億、2400萬、1.5 億、2.1 億、1.1 億的連接需求，由此帶來的市場空間十分可觀。根據(jù)華為的預測，到2020 年，物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)領域的潛在市場規(guī)模有望由2015 年的137 億美元增長至268億美元，年復合增長率達 14.3%。其中美國的市場份額最大并且已經(jīng)進入成熟期，亞太地按照物聯(lián)網(wǎng)技術在農業(yè)領域中的不同應用，劃分為如下幾類：

物聯(lián)網(wǎng)是農業(yè)數(shù)據(jù)的主要來源之一

1、精準農業(yè)：作為一種農業(yè)管理方式，精準農業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)技術及信息和通信技術，實現(xiàn)優(yōu)化產量、保存資源的效果。精準農業(yè)需要獲取有關農田、土壤和空氣狀況的實時數(shù)據(jù)，在保護環(huán)境的同時確保收益和可持續(xù)性。

2、可變速率技術（VRT）：VRT 是一種能夠幫助生產者改變作物投入速率的技術。它將變速控制系統(tǒng)與應用設備相結合，在精準的時間、地點投放輸入，因地制宜，確保每塊農田獲得最適宜的投放量。

3、智能灌溉：提升灌溉效率、減少水源浪費的需求日益擴大。通過部署可持續(xù)高效灌溉系統(tǒng)以保護水資源的這種方式愈來愈受到重視。基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉對空氣濕度、土壤濕度、溫度、光照度等參數(shù)進行測量，由此精確計算出灌溉用水需求量。經(jīng)驗證，該機制可有效提高灌溉效率。

4、農業(yè)無人機：無人機有著豐富的農業(yè)應用，可用于監(jiān)測作物健康、農業(yè)拍照（以促進作物健康生長為目的）、可變速率應用、牲畜管理等。無人機可以低成本監(jiān)視大面積區(qū)域，搭載傳感器可輕易采集大量數(shù)據(jù)。

5、智能溫室：智能溫室可持續(xù)監(jiān)測氣溫、空氣濕度、光照、土壤濕度等氣候狀況， 將作物種植過程中的人工干預降到最低。上述氣候狀況的改變會觸發(fā)自動反應。在對氣候變化進行分析評估后，溫室會自動執(zhí)行糾錯功能，使各氣候狀況維持在最適宜作物生長的水平。

6、收成監(jiān)測：收成監(jiān)測機制可對影響農業(yè)收成的各方面因素進行監(jiān)測，包括谷物質量流量、水量、收成總量等，監(jiān)測得到的實時數(shù)據(jù)可幫助農場主形成決策。該機制有助于縮減成本、提高產量。

7、農業(yè)管理系統(tǒng)（FMS）：FMS 借助傳感器及跟蹤裝置為農場主及其他利益相關方提供數(shù)據(jù)收集與管理服務。收集到的數(shù)據(jù) 經(jīng)過存儲與分析，為復雜決策提供支撐。此外，F(xiàn)MS 還可用于辨識農業(yè)數(shù)據(jù)分析最佳實踐與軟件交付模型。它的優(yōu)點還包括：提供可靠的金融數(shù)據(jù)和生產數(shù)據(jù)管理、提升與天氣或突發(fā)事件相關的風險緩釋能力。

8、土壤監(jiān)測系統(tǒng)：土壤監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)助農場主跟蹤并改善土壤質量，防止土壤惡化。系統(tǒng)可對一系列物理、化學、生物指標（如土質、持水力、吸收率等）進行監(jiān)測，降低土壤侵蝕、密化、鹽化、酸化、以及受危害土壤質量的有毒物質污染等風險。

9、精準牲畜飼養(yǎng)：精準牲畜飼養(yǎng)可對牲畜的繁殖、健康、精神等狀況進行實時監(jiān)測，確保收益最大化。農場主可利用先進科技實施持續(xù)監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測結果做出利于提高牲畜健康狀況的決策。

智慧農業(yè)市場規(guī)模預測（2015-2020年，億美元，%）

二、大數(shù)據(jù)與人工智能——生產經(jīng)營決策“數(shù)字化”，全面提升生產效率

萬物互聯(lián)在推動海量設備接入的同時，也將在云端生成海量數(shù)據(jù)。而挖掘這些由物聯(lián)網(wǎng)產生的大數(shù)據(jù)中隱藏信息的方法就是利用人工智能。物聯(lián)網(wǎng)最核心的商業(yè)價值就是將這些海量的數(shù)據(jù)進行智能化的分析、處理，從而生成基于不同商業(yè)模式的各類應用。

基于人工智能對中國經(jīng)濟整體影響的模擬分析，并結合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，埃森哲分析人工智能對中國15 個行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟影響。研究顯示，制造業(yè)、農林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將成為從人工智能應用中獲益最多的三個行業(yè)。到2035 年，人工智能將推動這三大行業(yè)的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。

人工智能在農業(yè)領域的應用潛力巨大。機器學習所具備的通過使用大數(shù)據(jù)集來優(yōu)化單個或一系列關鍵目標的能力很適合用來解決農業(yè)生產中的作物產量、疾病預防和成本效益等問題：

在種植領域，人工智能有望提高糧食產量、減少資源浪費。機器學習技術可以被用來分析來自無人機和衛(wèi)星的圖像、氣象數(shù)據(jù)、土壤樣本和濕度傳感器的數(shù)據(jù)，并幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。在精準農業(yè)中的各個環(huán)節(jié)中，機器學習都能發(fā)揮重要的作用，從而提高糧食的產量。

在養(yǎng)殖領域，利用人工智能可以有效降低疾病造成的損失。在一項學術研究中，研究人員收集和分析雞的聲音，并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別算法后，研究人員能夠正確地識別出感染了致命疾病的雞，其中發(fā)病 2 天的雞的識別準確率為66 %，而發(fā)病8 天的雞的識別準確率為 100 %。正確診斷牲畜所患疾病并盡早在損失發(fā)生之前進行治療可以消除由疾病導致的損失。據(jù)行業(yè)專家估計，挽回的損失可達20 億美元。

人工智能縮短農業(yè)研發(fā)進程。人工智能技術可以用于提高糧食產量、降低損失，但這并不是其發(fā)揮作用的唯一領域。在實驗室和研究中心，機器學習算法能夠幫助培育更好的植物基因，創(chuàng)造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，并且開發(fā)更多的農產品。實際上，人工智能在這些領域的介入更加成熟，因為這一領域的數(shù)據(jù)更加豐富，數(shù)據(jù)獲取的速度也更快。根據(jù)2016 年Philips McDougall 的分析，將一種新的作物保護產品推向市場需要11年的發(fā)現(xiàn)和發(fā)展時間，分析16 萬份化合物，每個產品商業(yè)化支出超過2.8 億美元。在新農化產品的開發(fā)中，整個行業(yè)每年的花費超過26 億美元。而人工智能的采用可以提高這一過程的效率。

以孟山都的玉米育種為例。在將玉米雜交品種投入市場之前，孟山都對其進行了多年的評估，從發(fā)現(xiàn)到商業(yè)化，這個過程可能需要8 年時間。玉米育種通常被比作“草堆中撈針”，這是個擁有32000 個基因的大草堆，代表了幾代繁殖者面臨的搜索難題。從歷史上來看，一個育種項目每年可以從成千上萬可用選項中選出大約500 種組合進行試驗。這種選擇受到與管理現(xiàn)場測試程序相關的后勤和成本的限制。

為了減少這些限制，孟山都的AI 研究人員開發(fā)了一種算法，能夠評估育種決策，并預測哪一個雜交品種將在試驗的第一年表現(xiàn)出最佳的性能。這個算法正被過去15 年的分子標記和現(xiàn)場試驗信息進行訓練。這種算法可以優(yōu)化育種過程，使育種者能夠更快地把他們最好的想法投入到大規(guī)模的實地試驗中。這一算法不僅加快了育種過程，而且與傳統(tǒng)方法相比，還使孟山都將其玉米育種管道規(guī)模提高5 倍。育種者可以利用AI 工具完成更多的工作。

三、數(shù)字農業(yè)應用方向與各國發(fā)展現(xiàn)狀

全球數(shù)字農業(yè)規(guī)模已超千億人民幣，細分領域倍速發(fā)展。智慧農業(yè)是數(shù)字農業(yè)中一種具體的綜合應用形式，可在較大程度上反應數(shù)字農業(yè)的整體發(fā)展情況。按應用劃分，從體量上來看，精準農業(yè)（含種植與養(yǎng)殖）、監(jiān)測（含收成監(jiān)測與土壤監(jiān)測）、農業(yè)無人機三領域是智慧農業(yè)中發(fā)展較為領先的方向，2020 年預測規(guī)模分別在45.85 億美元、22.15 億美元、和11.79 億美元；從發(fā)展速度上來看，智能灌溉、智能溫室、農業(yè)無人機領域發(fā)展較快，5 年CAGR (復合年均增長率）分別達到37.60%、33.28%、32.66%。

以應用劃分的潛在市場規(guī)模（百萬美元）

從數(shù)字農業(yè)領先國家的情況來看，各國均重視發(fā)展農業(yè)技術，同時因地制宜，各自開發(fā)出適合自身的數(shù)字農業(yè)成長路線。以美國為例，梳理數(shù)字農業(yè)在不同國家如何助力農業(yè)提升產業(yè)效率。

美國：優(yōu)質自然稟賦與先進技術奠定數(shù)字農業(yè)全球領先地位。美國是世界上農業(yè)最發(fā)達的國家，美國農業(yè)經(jīng)營模式主要以大型農場經(jīng)營為主，農業(yè)高度發(fā)達，機械化程度高，主要有畜牧業(yè)和種植業(yè)兩大部分。最早提出精準農業(yè)概念，農業(yè)率先進入數(shù)字化時代。20 世紀80 年代初，美國便提出了精準農業(yè)的概念和設想。智能中央計算機灌溉控制系統(tǒng)于80 年代就被應用于溫室控制和管理。此后，計算機控制與管理系統(tǒng)可控范圍、靈活程度逐漸提高。美國41.6%的家庭農場、46.8%的奶牛場和52%的年輕農場主通過計算機進行網(wǎng)絡信息聯(lián)絡，有專業(yè)的農業(yè)技術服務組織將農業(yè)信息提供給農民，服務于農業(yè)生產管理和精細化耕作。

農業(yè)技術的進步是推動美農業(yè)生產力提高的主要力量。現(xiàn)在，美國農場因為技術的進步，包括傳感器、設備、機器和信息技術，現(xiàn)在的運營模式與幾十年前存在較大差異。今天的農業(yè)通常使用復雜的技術，如機器人，溫度和濕度傳感器，航拍圖像和GPS 技術。這些先進的設備和機器人系統(tǒng)使農業(yè)效率得以提高，在成本幾乎不變的情況使企業(yè)收入持續(xù)增長，更高效的同時也更安全、更環(huán)保。

四、鄉(xiāng)村振興+5G 時代來臨，我國數(shù)字農業(yè)機會幾何？

數(shù)字農業(yè)發(fā)展相對滯后，數(shù)字化轉型才剛開始農業(yè)數(shù)字化相對滯后是當前我國農業(yè)發(fā)展的大背景。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2019 年）》，2018 年，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到31.3 萬億元，按可比口徑計算，名義增長20.9%，占GDF 比重的34.8%。三產中，我國農業(yè)數(shù)字經(jīng)濟占農業(yè)整體比重的平均值為7.30%，而工業(yè)為18.30%，服務業(yè)為35.90%。與工業(yè)和服務業(yè)相比，農業(yè)不僅數(shù)字化水平處于相對較低位置，數(shù)字化速度也相對較慢。農業(yè)各細分行業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟占比程度從高到低依次為林產品、漁產品、農產品、畜牧產品，均低于大多數(shù)服務業(yè)和工業(yè)行業(yè)，可見三產中，農業(yè)存在較大數(shù)字化提升空間。

2018年農業(yè)各細分行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟比重（%，億元）

五、技術提升產業(yè)效率，新興技術不斷進步，應用成本下降

1、技術成熟度提升帶來部署成本不斷下降。相比10 年前，全球物聯(lián)網(wǎng)處理器價格下降98%，傳感器價格下降54%，帶寬價格下降97%，成本的降低為農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模部署提供了基礎。

2、聯(lián)網(wǎng)技術不斷突破。聯(lián)網(wǎng)技術是物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)興起的重要條件，在全球范圍內低功率廣域網(wǎng)（LPWAN）技術快速興起并逐步商用，面向物聯(lián)網(wǎng)廣覆蓋、低時延場景的5G 技術標準化進程加速，同時工業(yè)以太網(wǎng)、LTE-V、短距離通信技術等相關通信技術也取得顯著進展。

3、數(shù)據(jù)處理技術與能力有明顯提升。隨著大數(shù)據(jù)整體技術體系的基本形成，信息提取、知識表現(xiàn)、機器學習等人工智能研究方法和應用技術發(fā)展迅速。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能在數(shù)字農業(yè)升級中的應用能夠有效釋放農業(yè)產業(yè)龐大數(shù)據(jù)的潛在價值。

4、產業(yè)生態(tài)構建所需的關鍵能力加速成熟。云計算的成熟、開源軟件等有效降低了企業(yè)構建生態(tài)的門檻，推動全球范圍內農業(yè)數(shù)字化的興起和農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的進步。

當前智慧農業(yè)主要使用的物聯(lián)網(wǎng)通信技術

5、 5G 賦能已有技術，全方位提升數(shù)字農業(yè)效率

具體到數(shù)字農業(yè)，5G 將提升的是數(shù)字農業(yè)價值鏈中移動網(wǎng)絡環(huán)節(jié)效率，聯(lián)動前后環(huán)節(jié)適配技術升級迭代。由于智慧農業(yè)價值鏈與數(shù)字農業(yè)類似，若5G 商用落地，前環(huán)節(jié)中的裝置/設備制造商、聯(lián)網(wǎng)供應商，后環(huán)節(jié)中的聯(lián)網(wǎng)平臺、應用供應商、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)集成商和外包供應商、終端用戶等眾多參與方將受益來自移動網(wǎng)絡環(huán)節(jié)的技術革新。這些參與方可分為供應商和個人消費者兩大類，而目前在農業(yè)相關領域中，無論是B 端還是C 端均有較多需求未被滿足。

根據(jù)華為對終端用戶的痛點分析，目前在通信技術方面，60％以上的農場主認為低覆蓋范圍和高投資成本是數(shù)字農業(yè)相關技術必須解決的主要難題。其次，還有部署周期長、帶寬、高時延等問題需要解決。同時，報告對農場主的投資意愿進行了統(tǒng)計，70%以上的農場主愿意投資有助于提高生產力和利潤的先進技術。5G 商用落地有望大幅改善當前數(shù)字農業(yè)中因信息技術導致的痛點，同時由于終端用戶對改善現(xiàn)狀具有較高投資意愿，5G+智慧農業(yè)有望在5G 大生態(tài)萬億市場中占有一席之地。

以上數(shù)據(jù)來源于：中國農業(yè)科學院，華為技術公司，天風證券等

本文轉載自中國工控網(wǎng)（www.gongkong.com）,版權歸中國工控網(wǎng)所有。

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