现代信息技术在农业中的应用分析

　　现代信息技术在农业中的应用分析
　　现代信息技术是以人工智能、量子信息、移动通信、物联网、区块链、大数据为代表的新一代信息技术通过和传统农业不断碰撞、交叉、融合，形成技术应用过程中的火花、成果和动能。我们要把握信息技术应用的基本边界，厘定技术应用的成熟度以及节奏火候，充分肯定信息技术在农业中的广阔应用前景。本节重点论述信息技术在农业中的应用需求、瓶颈和前景。
　　1 农业对信息技术的需求分析
　　现代信息技术正逐步深入农业全产业链各环节。在作物种植方面，结合卫星遥感、无人机和地面传感器等建立了天空地一体化的作物长势及环境信息感知技术体系，集成卫星定位导航、智能控制和数据挖掘等技术研发了嫁接、除草、采摘、搬运和分拣等不同功能的农业机器人，建立了精准施肥、病虫害监测预警和节水喷灌等系统，实现了农业生产智能控制、精细管理和精准溯源。在畜禽水产养殖方面，利用无线感知和智能控制技术，实现了畜禽水产生理特征、健康信息及养殖环境的实时监测和设备自动调控，结合精准识别、智能分析和自动控制等技术建立了精准饲喂、繁殖育种数字化管理、疫病监测预警和粪便自动清理等系统，提高了养殖的机械化、自动化和智能化水平。在经营流通环节，采用现代信息技术实现了互联网销售、购买和支付的一条龙服务。在管理和服务环节，通过农业大数据的开发和应用，建立了用于监测预警、决策指挥和监管追溯的综合化信息服务平台；通过网络媒介为政府、企业和农户提供最新的市场行情信息和先进的技术服务信息。
　　2 信息技术在农业应用中的瓶颈
　　如图1所示，信息技术在农业应用的四个阶段存在应用边界。
　　图1 信息技术的农业应用边界
　　Fig. 1 Agricultural application boundary of information technology
　　（1）农业物联网处于试点示范阶段，远没有达到大面积推广应用的程度。
　　从物联网技术本身来看，万物互联时代已经开启，随着感知技术的不断创新突破，全球物联网在某些行业进入实质性应用阶段，普遍应用于智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等方面。物联网一般分为感知层、传输层、应用层，在智慧城市、智能家居、智能电网、远程医疗、移动支付、产品溯源等领域应用。
　　从农业物联网技术来看，物联网技术正在与农业产业走向融合，设施农业信息技术应用较多，但总体基础研发薄弱，专用技术较少，应用成本较高，标准化程度不高，技术不够成熟，技术体系不甚完善，亟需研发成本低、小型化、实用型的农业物联网技术装备。在感知层，数据获取的精度、粒度不够；在应用层，数据智慧化处理程度较低，反馈控制链路亟需加强。
　　从农业物联网应用难点来看，当前最大的难点是高成本，严重制约了物联网技术的扩散速度。据中长期预测，农业物联网产业非常乐观，涉农的技术硬件最小单元包括感知节点、无人机以及连接的耕作设施，2023年将比2018年的15M翻3倍。
　　（2）农业大数据处在从研发到应用的过渡阶段。
　　全球普遍认为数据是重要的战略资源，数据研究是科技前沿的重大领域。大数据技术为AI技术提供核心算法，使科学研究已经进入数据密集型科学范式的时代。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，多数为非结构化数据；具有Volume、Velocity、Variety、Value和Veracity 5V特点：核心是＂数从哪里来，数到哪里去，中间如何来处理＂，实现从数据到信息、再到知识和智慧的升华。
　　从农业大数据技术本身来看，农业大数据的重要性得到了普遍认可，用数据指导农业生产、流通和消费是必然趋势，但目前农业历史数据资源整合较为困难，实时数据感知获取受到资金、技术、人才等诸多因素限制，大数据处理技术中的数据挖掘和智能分析有待进一步提升。农业大数据往往是说的多、做得少、用得更少，技术上总体处于研发阶段，从研发到应用任重道远。
　　从农业大数据应用难点来看，当前最大的难点是数据量不多、算法模型不精准。今后的重点任务是整合农产品产量、消费量、贸易量、库存量、成本收益值和价格等农业经济调控的六大核心数据，突破实时监测数据制约瓶颈，优化智慧决策算法。
　　（3）农业云计算和工业云计算基本同步，但农业自身还没发展到迫切使用云服务的程度。
　　云计算是分布式计算技术的一种，云服务目前有三种形式，即基础设施即服务IaaS、软件即服务SaaS、平台即服务PaaS。目前主要业务是云存储。近年来，云计算服务迅猛发展，可谓风起＂云＂涌，2018年全球公有云服务市场增长21%，阿里云营业收入增长101%，高达133.9亿元。云安全一直是公众话题，其关键技术涉及海量数据分布存储技术、海量数据管理技术、云计算平台管理技术等。
　　从农业云计算技术来看，数据获取、数据存储、数据处理和数据应用在＂云＂的硬件、软件和服务方面，农业云计算和其他领域云计算是没有差别的。由此可以判断，农业云计算和工业云计算基本同步。但由于农业数据量相对较小、数据化程度较低，云计算目前还不甚迫切。农业云计算应用最大的难点是应用需求少，相对较低的农业农村信息化水平制约了农业云计算的应用前景。
　　（4）人工智能技术方兴未艾，但技术方法还不成熟，仍处在技术探索阶段。
　　从人工智能技术本身来看，最近一个时期，AI成为网络热词和民众舆论话题。AI是一门极富挑战性的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉的前沿学科，研究领域主要包括知识表示、自动推理和搜索方法、语言识别、图像识别、机器学习和知识获取、知识处理系统、机器人、自动程序设计等方面。2017年7月，中国颁布《新一代人工智能发展规划》，计划在2030年前成为世界AI领军者，并创造1500亿美元价值。
　　农业生境多变、环境复杂、品种多样、标准化程度低，对人工智能技术提出了更高的要求。而农业又是弱质产业，投入报酬较低，因此，目前农业人工智能研发人力、财力投入不足，缺乏利益驱动，如采摘机器人还在实验室孵化。而长远来看，农业人工智能前景广阔、未来美好，可以有效解决＂谁来种地＂的问题。
　　农业人工智能应用最大的难点是投入少、研究进展慢、应用仅仅是点上突破。当前农业人工智能要聚焦无人机喷药、自动播种、产量预测等关键领域。
　　（5）新技术应用的制约性。
　　新技术应用的制约性主要体现在成本效益制约、应用场景制约、技术普适与专用制约三点。
　　农业成本收益较低，粮食每亩年收入不到1000元，养殖虽然收入相对较高，但也难以和第二、三产业相比。信息技术作为高科技产业，价格相对较高，一个普通的温湿度传感器就高达几十元甚至上百元，而农业信息系统研发则动辄几十万元。这种高投入制约了农业信息技术的发展，即成本效益制约。
　　在玉米、水稻、小麦、棉花等大宗农作物的田间地头安装传感器、控制器等信息技术装备，往往受到供电、网络因素制约；在畜禽养殖、设施蔬菜等现代化生产基地安装物联网设备，常常受到空间因素制约；随着农作物或饲养动物的生长发育，生产基地的信号传输容易受到阻碍，即应用场景制约。
　　目前农业领域的信息技术，往往直接来自于工业领域或计算机技术本身，没有经过农业的再生产、再加工、再熟化、再上升，以普适性技术为主，农业专用信息技术或装备还没有根本形成。针对盐碱地种植、海水淡水养殖、气象极值环境感知、设施农业环境控制等领域，迫切需要农业信息化的专业技术装备，即技术普适与专用制约。
　　3 信息技术在农业应用的三个阶段
　　回顾世界科技革命发展历史，展望信息技术、生物技术发展前景，信息技术在农业中的应用将会经历相对而言的初步融合、基本融合、全面融合三个阶段，跨越2025年、2035年两个时间节点（图2）。
　　图2 信息技术发展的农业应用前景
　　Fig. 2 Agricultural application prospects of information technology development
　　着眼于未来发展，信息技术在农业中将呈现泛在化的态势，无处不在、无时不在，全面渗透交叉于农业的全要素、全过程、全系统，＂你中有我、我中有你＂，以物联网、大数据、人工智能等为代表的新兴科技，将显著提升农业信息化水平，并推动农业信息学科走向成熟。
　　初步融合阶段。当前，中国正处于这一阶段，预计将持续至2025年。信息技术与农业时而结合、时而分离，结合不紧密，没有形成统一体，学科建设处于探索起步阶段。这一阶段，信息技术发展迅速，农业应用的最大特色是点多面少，涌现出许多农业信息化典型企业、单项技术；园区多、示范多、典型多，但没有形成真正的生产合力；带动少、辐射少、落地少，信息技术面上普及没有展开。针对大田大宗农作物一般具有技术上基本可行、而经济基本不可行的特点。如许多地方建立的物联网示范基地，大多是做样子、摆架子，很难解决实际问题，同时成本较高，普通农民用不上、用不起。
　　基本融合阶段。这一阶段，中国预计将从2025年持续至2035年。信息技术与农业的结合较为紧密，基本保持同步发展，加快形成统一体，学科建设处于快速成长阶段。在该阶段信息技术将迅猛提速，农业应用的最大特色是全面普及，信息技术扩散速度加快，集成技术、配套技术将会不断涌现，并且迅速转化为劳动生产力。农业人工智能将迅速崛起，农业智慧大脑将领航远行，农业机器人将大面积代替人力劳作。信息技术不仅在技术上可行，而且在经济上也可行，普通农民能够用得上、用得起、用得好。
　　全面融合阶段。这一阶段，中国预计从2035年开始。＂天空地＂真正走向一体化、＂人机物＂真正实现深度融合，信息技术与农业成为统一体，信息化与农业现代化同步发展，农业信息学科建设处于完善上升阶段。
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　　温馨提示：本文节选自《智慧农业》2019年第1卷第4期。点击文末＂阅读原文＂可直达期刊官网免费阅读、下载。
　　本文节选自：
　　孔繁涛, 朱孟帅, 孙坦. 现代信息技术在农业领域的应用分析与建议——互联网企业进军农业引发的思考[J]. 智慧农业, 2019, 1(4): 31-41.
　　KONG Fantao, ZHU Mengshuai, SUN Tan. Application analysis and suggestions of modern inform
　　ation technology in agriculture: Thoughts on Internet enterprises entering agriculture[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(4): 31-41.
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