什么是智慧农业？

尽管新技术和新工具早已成为农场管理和粮食生产不可或缺的一部分，但仍有一些紧迫的问题推动着当今智能农业技术的开发和采用。其中最主要的是粮食安全：根据国际货币基金组织的数据，到 2050 年，粮食产量必须增加 70%，才能跟上全球人口增长的步伐。¹

气候变化正加剧粮食安全危机，导致农作物减产，并危及灌溉用水等自然资源的可用性。除了要应对气候问题，农业部门还面临着化肥等投入成本上升、商品价格波动和监管要求不断提高带来的盈利挑战。

“通过智慧农业，我们可以更好地适应气候变化带来的不确定性，减轻环境影响，提高农业生产的抗灾能力。”

- 国际标准化组织²

早期的农业实践主要依靠利用人力、牲畜和简单工具。农业技术的一些显著进步包括：1701 年发明了播种机，提高了播种效率；19 世纪出现的蒸汽牵引发动机，为谷物脱粒提供动力；20 世纪初出现了燃油拖拉机。

农业机械的引入大大减少了农业中对体力劳动的需求，而数据收集和分析使农民能够提高他们的作物和牲畜的产出。这种方法被称为精准农业或精准耕作，始于 20 世纪 80 年代初，由也被称为“精准农业之父”的 Pierre Robert 博士创立。他研究了田地的不同区域如何需要不同数量的资源才能使作物生长得最好。他的研究促成了在田地中差异化施用资源的耕作系统的诞生。³

20 世纪 90 年代，随着数字作物产量监测仪的问世和基于卫星的全球定位系统 (GPS) 日益广泛的应用，农业企业技术取得了更大的进步。通过将产量数据与 GPS 相结合，农民可以绘制产量图，在收获时实时获取有关作物特性和质量的重要信息。后来，GPS 技术带来了另一个重大突破：自动化。自动驾驶拖拉机诞生于农业设备公司 John Deere 与 NASA 在 21 世纪初期的合作。

先进技术正在彻底改变各种农业综合企业的农业生产，为当今的现代农业提供动力。

农业部门和技术提供商可以利用智能农业技术和创新，帮助创造更美好的农业未来。以下是通过智能农业实现全球农场生产率优化的几个例子：

在美国德克萨斯州，与智能手机应用程序相连的传感器正在收集有关土壤状况的实时信息，包括土壤湿度。该应用程序将这些信息与包括天气预报在内的其他数据相结合，进行人工智能分析，从而提出灌溉建议。这些建议被发送到农民的移动设备上，帮助他们有效地调配水资源，使受干旱和气候变化影响地区的作物生长得更好。

美国加利福尼亚州也非常重视水资源的高效利用，一家酒厂采用了基于云的工具，从天气预报、卫星图像以及传感器中采集信息，测量葡萄树的压力。数据分析可生成针对每株葡萄藤的灌溉建议。应用该工具后，产量已增至 26%，同时用水量减少 16%。

在哈萨克斯坦阿拉木图地区，占地五公顷的“智能温室”设施配备了物联网技术和人工智能。这些技术监控温室内的状况，并在必要时自动调整温度、光线、湿度和灌溉水平，为作物生长创造最佳环境。⁴

在英国，研究人员将传感器安装在奶牛场的牛身上，以跟踪它们的活动，包括所走的步数以及进食和躺卧的时间。由于更活跃的牛通常表现得更积极，这些信息可帮助牧场主确定是否有必要采取干预措施，即改变动物的环境以提高它们的满意度，这往往会提高产奶量。⁵