1 智慧農業總體框架

1.1 智慧農業內涵特征

目前，學術界對智慧農業尚未形成較為統一的概念內涵，已有研究主要從生產模式、技術集成體系、產業鏈、農業發展高級形態等視角進行界定（見表1）。綜合已有研究，本研究認為智慧農業是以信息和知識為核心，通過現代信息技術、工業裝備技術與現代農業生物技術等先進生產力要素深度融合而形成的數字化管理、智能化決策、自動化作業、精準化投入和網絡化服務的現代農業產業高級形態，是人類基于農業內在規律與環境條件，運用現代科技對農業系統的運行管控在感知理解、分析判斷、行動措施等方面能力的終極體現。基于智慧農業的概念界定，本研究認為智慧農業的具體特征主要體現在以下5個方面：一是以天、空、地一體化監測網絡為基礎，實現信息感知實時化、數字化；二是以人工智能模型算法為核心，實現農業決策科學化、最優化；三是以智能農機裝備為工具，實現農業生產無人化、智能化；四是以精密管控技術為手段，實現要素投入精準化、集約化；五是以大數據云平臺為依托，實現農業服務網絡化、個性化。

1.2 與相關概念的聯系與區別

智慧農業的發展離不開精準農業、數字農業、智能農業，本研究通過對相關概念進行辨析，明確智慧農業與其他三類的聯系與區別。精準農業是以“3S”技術，即地理信息系統（geographic information system，GIS）、全球定位系統（global position system，GPS）、遙感技術（remote sensing，RS）為核心，對農業生產進行定量決策、變量投入、定位實施的現代農業產業形態。數字農業是以數據資源為關鍵要素，通過應用大數據、物聯網、云計算等數字技術，實現農業生產、流通、消費等環節數字化的新型農業產業形態。智能農業是按照工業發展理念，以信息和知識為生產要素，以無人化智能應用為核心，實現農業生產全過程信息感知、定量決策、智能控制和工廠化生產的全新農業形態。

1.2.1 聯系

通過對精準農業、數字農業、智能農業與智慧農業概念的解析，可以看出上述四類概念存在緊密的聯系。其中，數字農業是農業數字化轉型所呈現的重要產業形態，是智慧農業的基礎。精準農業、智能農業則分別是智慧農業在農業精細化生產與無人化工廠化生產領域的主要場景表現。上述四類農業產業形態均是依據不同歷史時期面臨的不同形勢特點所作出的現代農業發展方式的客觀選擇，代表了現代農業在不同時期的工程科技應用特征，四者之間呈現相輔相成、相互促進的關系。

1.2.2 區別

數字農業、精準農業、智能農業與智慧農業之間存在明顯差別。其中，精準農業強調因農業空間信息變化而進行精細化投入管理，其關鍵特征在于農事操作的定位、定量、定時化，關鍵技術支撐在于“3S”技術；數字農業強調對農業的數字化決策管理，其關鍵特征在于農業全要素數字化表達，關鍵技術支撐在于物聯網感知、大數據、云計算等數字技術；智能農業強調機器裝備的智能化能力，其關鍵特征在于農業機械設備智能化、生產工廠化，關鍵技術支撐在于智能農機裝備、機器人等；智慧農業則強調人對農業系統的智慧化管控能力，其關鍵特征在于信息感知數字化、農業決策科學化與農機裝備智能化，關鍵技術支撐在于綜合信息感知系統、農業模型算法、智慧化平臺、智能農機裝備與機器人等。

1.3 智慧農業核心架構

結合內涵剖析，智慧農業的核心架構如圖1所示。在基礎要素方面，主要體現為信息、知識等新生產要素與勞動力、資本、技術、土地等傳統要素的融合；在關鍵技術方面，主要表現為現代信息技術、現代生物技術與工程裝備技術的融合，其共性支撐技術聚焦于農業傳感器與感知系統、決策模型與算法、智慧化平臺三大領域；在場景應用方面，“產前”主要包含智能育種，“產中”主要包含智慧農場、智能溫室、智慧牧場、智慧漁場等，“產后”主要包含農產品智能加工、智慧營銷、區塊鏈+質量溯源等，“產業鏈”層面主要包含農產品智慧倉儲物流、農業產業大腦等。智慧農業通過加速農業要素資源的優化配置與集約利用，推動農業高質量、高效率、高效益、可持續發展。

2 中國智慧農業關鍵技術與裝備研發應用現狀

2.1 智慧農業共性支撐技術研發

智慧農業的發展依賴于傳感器與感知系統、決策模型與算法、智慧化平臺等關鍵底層技術支撐。這些技術具有通用性，能夠服務于多種農業應用場景，構成智慧農業的技術底座。

2.1.1 傳感器與感知系統

傳感器與感知系統是智慧農業的數據基石，國內在該領域已取得一系列突破。一是農業傳感器技術研發進展顯著。在環境信息感知方面，針對空氣溫濕度、光照強度、CO2等氣體濃度、土壤溫濕度等關鍵環境指標，已實現相關感知器件的深度研究與產品國產化替代。由國家農業信息化工程技術研究中心研制的土壤養分傳感器“知土”已達到國際先進水平；在動植物生命信息感知方面，作物領域聚集于表型、葉綠素、重金屬脅迫等專用傳感器研發，植物柔性傳感器成為近年研究熱點。動物領域則持續推進智能耳標、可穿戴設備的迭代升級，并在動物采食、運動等行為以及體溫、體重等生態感知技術上成果顯著；在農產品品質感知方面，國內相關研究起步較晚，但近年基于近紅外光譜、高光譜技術的農產品內外部品質傳感器研究進展迅速，電子鼻、電子舌等模擬人類感官的品質感知技術成果涌現；在農機感知方面，已有研究主要集中于農機工況與作業感知領域，集成多傳感器的農機作業智能監測終端達到國際先進水平。二是自主國產農業衛星遙感技術體系已形成。資源1-3號衛星、高分系列遙感衛星、吉林一號等小衛星的成功發射為農業大尺度遙感研究提供支撐。目前，國內農業衛星遙感技術研發主要集中于耕地等資源調查、農作物長勢監測與估產、農業災害監測等關鍵領域。三是農業無人機遙感技術達到國際領先。依托中國在全球多旋翼無人機技術的主導地位，農業無人機在“田塊-農場”精細尺度遙感應用中開始發揮重要作用。已有研發重點集中在中小尺度的農作物估產與長勢診斷、病蟲害監測等領域。例如，大疆研發的農業遙感無人機搭載高分辨率可見光與多光譜相機，可高效識別田間作物長勢、缺苗、雜草分布、倒伏等情況。

2.1.2 決策模型與算法

決策模型與算法是智慧農業的核心大腦，國內針對模型算法的研究持續深化。一是農業基礎算法優化不斷深入。算法是發掘農業數據價值的關鍵，其研究重點主要集中于支持向量機、決策樹等機器學習算法，卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer等深度學習算法，以及遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等進化算法的優化與融合。并基于算法創新開展了動植物基因組選擇、土壤養分測定、農作物產量評估、農作物病蟲害識別、動物聲音識別、農機視覺導航等諸多研究，以有效提升農業評估識別的精度與效率。二是動植物模型向多因子系統耦合發展。其中，作物模型主要涵蓋對作物生育期進程、干物質生產與分配、產量形成、品質形成等的模擬，并由僅關注作物生理形態的單一模型，逐步向包含作物、氣候、土壤、水文、病蟲害等多因子耦合的綜合模型演變。動物模型則著力于建立遺傳基因、性別、營養水平、環境條件等參數與動物體重體尺、產仔數等生長繁育性狀之間一般性規律關聯的生長模型。三是農業人工智能（artificial intelligence，AI）大模型開發處于起步探索階段。隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能興起，國內高校院所開始探索推動農業AI大模型的開源。例如，北京市農林科學院研發的“農科小智2.0”，能夠初步實現農業病蟲害診斷、農技咨詢問答、農產品市場行情、農產品電商智能客服等多種語義理解和交互服務。

2.1.3 智慧化平臺

智慧化平臺是智慧農業的關鍵載體，國內研究主要聚焦于平臺架構設計、數據存儲管理與知識集成應用等核心方向。一是平臺架構設計持續深化。國內研究普遍遵循分層解耦理念，設計涵蓋資源層、服務層、應用層和用戶層的智慧農業平臺架構，并明確各層核心功能與技術支撐。數字孿生平臺架構成為重要研究方向。例如，郭大方等基于物理實體、虛擬模型、連接、孿生數據和服務五維模型，提出“云-霧-邊-端”協同的數字孿生平臺架構及其運行機制。二是平臺數據存儲管理技術穩健發展。數據存儲技術研究從早期側重于MySQL、Oracle等關系型數據庫，向適應時空數據、流數據、非結構化數據需求的農業非關系型數據庫，分布式數據存儲系統，時序數據庫，圖數據庫演進。數據管理技術研究則聚焦農業元數據管理、數據倉庫構建、主數據管理和數據血緣分析等技術領域[69]。例如，韓家琪等建立了以農作物估產為主題的空間多維數據倉庫框架，并闡述了農業異質數據的提取、轉換、清洗與裝載方法。三是基于知識圖譜的平臺知識集成應用研究成為熱點。國內針對農業知識圖譜本體建模、信息抽取、知識融合、知識加工等關鍵技術持續突破，并著重探索將知識圖譜深度嵌入智慧農業平臺架構、服務平臺涉農信息檢索、智能問答交互、個性化推薦服務[74-75]以及專家診斷決策，驅使平臺從數據管理向知識服務躍遷。

2.2 智慧農業場景應用

在現代信息技術支撐下，國內智能育種、智慧農場、智能溫室、智慧牧場、智慧漁場、農產品智慧供應鏈等智慧農業場景應用不斷加速拓展深化，為農業轉型升級提供強大動能。

2.2.1 智能育種

人工智能與基因編輯等前沿科技的深度融合，推動了育種范式向數字化智能化方向轉型。例如，國家玉米改良中心、華中農業大學等單位合作研發了基于機器學習的全基因組選擇模型“CropGBM工具箱”，為作物基因組智能設計育種提供一站式解決方案。中國農業科學院與阿里巴巴達摩院聯合研發的智慧育種平臺，融合了大算力、人工智能算法及高性能云架構，實現海量多源育種數據的標準化管理與深度挖掘，并利用大模型技術優化親本選配與品種潛力預測，數據處理能力居于國際前沿[78]。國家農業信息化工程技術研究中心研發的“金種子”系列平臺已形成差異化育種服務模式，主要涵蓋針對大規模商業育種需求的“企業平臺”、適配中小型團隊的“云平臺”以及服務區試體系的“品種試驗平臺”，育種服務范圍已覆蓋水稻、玉米、小麥、大豆、油菜、棉花及蔬菜等主要農作物。

2.2.2 智慧農場

國內智慧農場技術體系逐步完善，并在多個地區開展試點示范，初步實現“機器換人”。例如，由國家農業信息化工程技術研究中心設計建設的吉林公主嶺玉米智慧農場，實現了玉米耕、種、管、收全程無人化作業，畝均增產2%，節省人工成本30%以上；在河北滄州、北京昌平等地建設的甘藍、白蘿卜、辣椒等露地蔬菜無人農場，技術覆蓋整地、起壟、移栽、施肥、施藥、收獲等10個環節，整體作業軌跡精度控制在2 cm以內，移栽和收獲效率達到人工的10倍以上，采收破損率小于5%。華南農業大學研發團隊在全國15個省建成30個無人農場，其中廣州大吉沙島無人智慧農場已連續開展8季水稻（早中晚）和3季冬種蔬菜的無人化生產。中國科學院在內蒙古、安徽、河北、湖北等多個省份布局伏羲農場建設試點，推動土地監測、數據采集、指揮中心、智能農機裝備等功能模塊的集成應用。

2.2.3 智能溫室

中國設施農業智能化水平顯著提升，在溫室環境智能調控設備、高效灌溉系統、水肥一體機等核心裝備方面已基本實現國產化替代，高端智能溫室建設進程加快。例如，由國家農業信息化工程技術研究中心研發的多源蓄熱型裝配式柔性日光溫室，通過配備“空氣-水源-土壤”聯合主動蓄放熱系統和專用環境控制器等，實現北方地區室內外溫差超過27 ℃，土地利用率提升10%、能耗降低15%，該技術體系已在北京設施農業中熟化應用。首農集團建成京津冀單體最大的智能連棟溫室“翠湖智慧農業創新工場”，智能溫室面積達21萬m2，廣泛集成應用溫室環境智能控制、水肥藥精準調控及番茄采收、噴霧、授粉機器人等智能化裝備，勞動生產率較傳統設施提升3倍，化學農藥施用量減少25%，顯著提高了資源利用效率和作業精準度。

2.2.4 智慧牧場

中國畜禽養殖領域智能化技術應用取得顯著進展，智能環控、電子標識、精準飼喂等關鍵核心技術基本實現自主可控，奶牛、生豬及家禽等產業智慧牧場建設處于領先地位。例如，京東與吉林精氣神公司合作建設的智慧豬場，融合三維機器視覺、聲紋識別、巡檢與飼喂機器人等，實現了環境調控、飼喂管理、健康診斷、糞污清理全流程智能化，有效替代了傳統人工養殖模式。伊利敕勒川智慧生態牧場集成了全混合日糧（total mixed ration，TMR）智能飼喂系統、牛群健康智能監測系統、糞污無害化處理系統及智能無人擠奶機器人，基本達成了奶牛養殖全環節無人化智慧化運行。福建光陽蛋業股份有限公司則創新性構建了全球首個家禽深度學習模型，并首創蛋雞“1+3”養殖運營模式，即3棟雞舍配置1個飼養員加3臺養雞機器人，人工效能提升30%，產蛋率提高1.0%～1.5%，機器人對死雞、弱雞/絕產雞識別準確率分別達99%與90%。

2.2.5 智慧漁場

中國智慧漁業發展雖在水環境傳感器、魚類生長調控模型及水產專用機器人等關鍵技術上存在短板，但近年產業化應用進展迅速，已布局建成一批智慧漁場。例如，福建連江縣已部署11個深遠海智能化養殖平臺，總養殖水體近18萬m3，年產量約1800 t、產值超2億元。其中“乾動1號”平臺，搭載視頻監控、水質監測、自動投喂與起捕裝備，僅需2～3名操作人員即可管理數萬尾深海魚，大幅降低人力投入。江蘇南通龍洋水產有限公司探索的水產工廠化智慧養殖模式，通過系統配置水質在線監測、智能投喂與增氧控制、魚病遠程診斷等設備，實現年養殖存池量提升64%，養殖周期縮短22%，人工效能提升35%，水循環利用率達93%。

2.2.6 農產品智慧供應鏈

農產品智慧供應鏈建設作為一項復雜的系統工程，整體尚處于初期探索階段，但在農產品采后處理、質量追溯及智慧儲運等關鍵環節形成突破與應用示范。例如，江西綠萌科技股份有限公司開發的基于機器視覺與高光譜技術的果蔬采后智能分選裝備，可實現對橙子、蘋果、獼猴桃等50余種果蔬品種的無損檢測，技術指標達到國際領先水平，產品已銷往32個國家和地區。山東濰坊“區塊鏈+韭菜”項目通過構建區塊鏈管理溯源平臺，完整記錄存儲韭菜全產業鏈數據，賦予每批產品唯一區塊鏈數字“身份證”，確保產品全程可追溯，并有效倒逼生產環節標準化綠色化轉型，已實現試點基地水肥藥綜合施用量節省10%以上，勞動力成本降低15%，頭茬春韭售價提升50%。阿里農產品智慧產地倉則通過部署以AI算法為核心的“倉庫大腦”與生鮮農產品智能分選設備，將農產品分選效率提升至人工作業的124倍，整體分揀儲運效率較傳統倉提高10倍。

3 中國智慧農業發展面臨的挑戰

盡管中國智慧農業發展已取得顯著成效，但在關鍵技術攻關、成果轉化及產業化、基礎支撐體系等方面仍存在諸多問題。

3.1 關鍵技術“卡脖子”、技術集成性不足

1）基礎模型算法研究支撐不足。國內農業模型算法等基礎研究起步較晚，過度依賴國外開源算法與軟件，尚未形成有影響力的農業人工智能開源軟件庫。動植物生理生態模型算法的準確性和泛化能力不足，部分已構建的模型算法難以適應各種復雜的農業應用場景，導致對農業數據的高效處理和深度知識挖掘能力受限，整體處于技術“跟跑”階段。

2）高端專用傳感器、機器人等國產化替代任務艱巨。目前，中國農業感知環節仍依賴傳統人工或低端設備，農業表型信息獲取設備整體處于技術追隨地位，國產農業傳感器穩定性和數據分辨率有待提升，高端專用傳感器對外依存度仍達80%以上。農業智能控制與農業機器人關鍵技術及核心零部件主要依賴進口，在負載動力換擋、無級變速、視覺系統、柔性執行器件等領域研發薄弱，大型大馬力高端智能農機裝備、丘陵山區適用小型智能農機裝備研發滯后。

3）基于多學科的技術集成不夠。由于農業固有的生物性、分散性、多樣性與復雜性特點，在其數字化智能化發展中，對跨學科技術綜合集成需求大。但國內現有智慧農業領域的科學研究對農學、計算機科學、農業工程、環境科學、生命科學、管理學等多學科知識融合不足；雖然技術的點上突破較多，但是圍繞農業全產業鏈的技術集成研究難度高、創新成果少，缺乏可規模化推廣的綜合性智慧農業解決方案，導致智慧農業的整體技術優勢未能充分發揮。

3.2 科技成果轉化、產業化與場景熟化滯后

1）科技成果落地轉化難度大。國內高校及科研院所在智慧農業領域的研究普遍以項目導向為主，相關科研活動缺乏產業需求的有效牽引，導致大量科研成果處于“高枝青果”狀態，與實際應用脫節。且國內農業科技成果轉化機制不健全，針對智慧農業相關技術產品中試、熟化的專業性平臺支持不足，缺乏必要裝備條件與技術服務，導致科研與推廣、成果與市場之間的互動性不強、聯動效果不足。

2）數智產業鏈生態不健全。與發達國家相比，國內農業傳感器、智能農機裝備、農業軟件與信息服務等產業化布局起步較晚，產業鏈上下游協作不夠緊密、企業整體競爭力較弱，關鍵部件與整機制造的工藝技術水平與國際先進存在差距。同時，高水平的農業科技成果推廣服務平臺和中介服務機構嚴重短缺，面向新型農業經營主體與小農戶的信息技術產品推廣、運維與服務體系尤為薄弱，不利于智慧農業技術成果的產業化應用。 3）應用場景集成性和可持續性面臨嚴峻挑戰。智慧農業技術綜合性強、門檻高，相關場景建設通常需要較長建設周期和重資本投入。當前國內已建成的應用場景多數處于“點狀”示范階段，場景的系統性、集成性不夠。更為關鍵的是，吸引村集體經濟組織、新型農業經營主體及社會資本等多元力量參與投資建設的長效盈利機制尚不清晰，普遍缺乏成熟的商業模式和運營經驗積累，智慧農業“盆景”難以轉變為“風景”。

3.3 政策、數據、人才等基礎支撐體系不健全

1）政策保障體系有待完善。數據是智慧農業發展的基礎要素，但國內在涉農數據要素確權、流通與交易等方面的管理規范還不健全。同時，支撐人工智能等前沿技術與農業深度融合的專項政策體系未充分建立，針對人工智能倫理規范、國家安全及公平競爭等方面風險管控缺乏制度約束。財政投入機制也亟需優化，當前對智慧農業這一前瞻技術依賴型產業的資金支持強度不足，缺乏長周期、穩定性資金保障。

2）數據資源基礎薄弱且共享困難。中國涉農數據采集體系仍不健全，農村地區互聯網普及率為69.2%，與城鎮差距達15.7%，千兆光纖、5G網絡等信息基礎設施尚未實現田間地頭全覆蓋，加之復雜農業環境中傳感設備穩定性不足、天空地多源異構數據時空融合難度大等技術瓶頸，“數從何來”仍是根本挑戰。同時，由于數據權屬界定不清、安全標準缺位，政府、企業與農戶之間跨主體數據共享機制缺失，“數據孤島”現象嚴重，極大制約農業全鏈條數據整合應用。 3）專業人才匱乏、農民數字素養不高。受互聯網行業虹吸效應，以及農業領域人才引進機制不完善、人才培養體系不健全等影響，智慧農業專業人才基數小、流動性高，人才缺口嚴峻。同時，占農業經營主體主力的農民群體整體數字素養偏低，對新技術的認知接受慢，“不敢用、不善用”問題普遍存在，成為智慧農業技術落地應用的關鍵瓶頸。

4 中國智慧農業發展展望與路徑

在中國推進農業高質高效、綠色低碳發展的目標導向下，智慧農業正迎來前所未有的戰略發展機遇期。通過農業數據的深化應用和人工智能技術的加速融入，智慧農業將不僅追求操作的精準性，更致力于通過數據分析與智能決策實現高效、綠色、可持續生產。面向未來，中國智慧農業發展將聚焦五大戰略方向：

1）低成本高精度農業信息感知。重點突破復雜農業環境下的微小型、高可靠、低功耗智能傳感技術，研發面向土壤特性、動植物生命信息、農產品品質以及農機作業狀態的原創性感知裝備，構建覆蓋廣泛、易用穩定、成本適宜的信息感知體系。

2）農業人工智能。聚焦智能識別、分析預測、自主控制等領域，結合中國不同區域和不同類型農業特點，加快農業人工智能模型算法、智能農機裝備與農業機器人的自主研發，打造基于AI算力與算法的“農業超級大腦”，全面推動“數據換人”“機器換人”。

3）農業低空經濟。持續拓展基于無人機的低空農業應用，推動無人機播種、施肥施藥、作物與病蟲害監測、物流運輸、農田測繪、應急救援等多場景規?；涞兀嘤r業低空經濟新業態。

4）小尺度智慧農業。立足“大國小農”的國情農情，研發推廣適配小農生產的智能農機裝備，健全面向小農戶的農業信息服務和“訂單式”智慧農業服務，助力小農戶跨越數字鴻溝，共享智慧農業紅利。

5）“零碳”智慧農業。圍繞“雙碳”目標，推動綠色技術與智能技術裝備深度融合，依托物聯網、大數據、人工智能等手段，強化農業資源循環利用、污染監測治理、節能減排與生態修復，降低農業能耗與碳排放，增強農業碳匯能力，建成智能高效、綠色循環的農業系統。

為搶抓機遇、破解瓶頸，亟需整合政府、高校、科研機構、科技型企業、新型農業經營主體及農戶等多方力量協同推進，應將先進信息技術轉化為農業先進生產力，賦能農業高質量、可持續發展，具體建議如下：

1）發揮政府主導作用，夯實智慧農業制度框架與“數字底座”。完善智慧農業發展制度保障，建立適宜農業數據特點的標準體系，構建農業數據產權、流通、治理等制度體系，圍繞權益保護、安全義務、監督管理等領域加強農業人工智能立法。持續加大政府對智慧農業發展的政策扶持力度，推動設立智慧農業發展專項資金，對智慧農業平臺建設、場景打造、智能農機裝備購置等給予財稅政策優惠與購置補貼支持。以政策、項目為牽引，加速補齊農業網絡基礎設施短板，加快構建天空地一體化農業數據采集監測體系，推動建設農業大數據“資源池”與產業“智慧大腦”。

2）發揮高校、科研機構引領作用，大力推動智慧農業關鍵技術研發與高端人才引育。以實現高水平科技自立自強為目標，在國家層面統籌謀劃智慧農業高能級創新平臺建設，推動設立智慧農業國家科技重大專項、重點研發計劃，重點突破低成本、微型化、集成化農業傳感器技術，高通量表型分析技術，多模態生物特征識別技術；深化人機交互、類腦計算、AI+基因計算等前沿研究，迭代升級農業大數據算法模型，加速農業人工智能“小模型+大模型”研發；著重突破適應復雜農田環境的“一大一小”智能農機裝備、農業智能無人機集群及農業機器人關鍵共性技術；圍繞供應鏈協同發展需求，前瞻布局多溫區智控儲運、區塊鏈溯源、供應鏈數字孿生等技術研究。同時，加緊部署“新農科、新工科、新文科”建設，設立一批智慧農業新院所、新專業，推動多學科深度交叉融合與知識集成，強化既精通農業規律又掌握前沿智能技術的高端復合型人才引進與培養。

3）發揮科技型企業引擎作用，構建以市場為導向、可持續發展的智慧農業產業集群。立足產業集群發展理念，聚焦農業智能裝備制造、農業傳感器與測控終端設計制造、農業軟件與信息服務等新興領域，實施智慧農業產業集群培育工程，著力推動國家級智慧農業產業園區建設，引進培育一批具有全球競爭力的智慧農業科技型骨干企業，建成集中試熟化、仿真驗證、技術服務、金融法律服務等于一體的配套服務體系，推動智慧農業科技成果由“實驗室”走上“生產線”，加速智慧農業軟硬件產品的標準化與產業化，共同構建“創新鏈+產業鏈”雙向融合的智慧農業產業生態體系。

4）發揮新型農業經營主體與農戶主力作用，基于“場景+鏈式”思維加速智慧農業實踐應用。依托現代農業產業園、農業龍頭企業、農民合作社及農業社會化服務組織，推動智慧農場、智能溫室、智慧牧場、智慧漁場建設，促進農業全程智能化生產；推進農產品加工數智化轉型升級，強化農產品智能分級分選、無損檢測及分揀運輸等裝備應用；貫通從田間到餐桌的農產品智能冷鏈物流與區塊鏈溯源體系，實現農產品供應鏈智慧管理；建立一站式智慧農業服務平臺，面向小農戶推廣小型適農智能裝備與智慧生產托管服務，促進小農戶深度參與并共享“數字紅利”。

《農業工程學報》2025年第41卷第21期刊載了北京市農林科學院等單位曹冰雪、趙春江、李瑾與范貝貝的論文——“中國智慧農業技術發展現狀、挑戰與展望”。

來源：《農業工程學報》

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