智慧农业的创新发展路径：科技赋能农业新质生产力
一、引言
本文基于曹冰雪、李鸿飞、赵春江、李瑾等学者在《智慧农业（中英文）》2024年第4期发表的《智慧农业科技创新引领农业新质生产力发展路径》这一重要研究成果展开深入探讨。随着全球新一代信息技术与农业的深度融合，世界农业正在经历以数字技术为核心的第三次革命。研究表明，智慧农业科技作为农业领域的新技术革命，具备"高科技、高效能、高质量、可持续"的内在特征，已成为推进农业新质生产力发展的重要内核与引擎。
在中国经济和社会高质量发展战略要求的背景下，农业新质生产力是以数字科技、生物科技、现代工程科技等高水平科技创新为引领，通过科技与改革的双轮驱动，实现农业生产力系统各要素的改造升级与深度融合的先进生产力质态。本研究通过系统分析智慧农业科技创新的现实基础、内在逻辑与发展路径，旨在为行业提供前瞻性的发展思路。
二、智慧农业科技创新的发展现状
2.1 关键领域的技术突破
根据研究论文的系统分析，中国在智慧农业关键技术创新领域已取得显著进展。在智能育种方面，"表型+基因型+环境型"的智能育种已迈入快车道。研究显示，国家农业信息化工程技术研究中心等科研团队自主研发的作物高通量表型平台和配套表型参数解析软件，已成功应用于玉米、小麦育种的表型性状解析。隆平高科、首农食品集团等种业龙头企业通过应用智能育种决策工具，使新品种选育效率提升20%以上。
在农业信息感知技术领域，天、空、地一体化的技术体系逐渐成熟。中国科学院CropWatch团队建立的全球农情遥感速报系统，能够在4种空间尺度、4种时间分辨率下，对农业气象、作物长势、作物产量等14个指标进行遥感观测。国内研发的新一代土壤成分快速检测系统"知土"，能够在10分钟内完成土壤主要养分、重金属及其他多种微量元素的快速测量，并已在山东、广东等地广泛应用。
2.2 技术应用的成效评估
研究数据显示，智能农机装备的创制成果丰硕。基于北斗导航的国产智能农机装备快速发展，国家农业信息化工程技术研究中心创制的农机自动驾驶系统已实现落地转化与广泛应用。据农业农村部统计，2021年中国大田种植信息化率已超过21.8%，其中小麦、稻谷和玉米三大粮食作物分别达39.6%、37.7%和26.9%。
在畜禽养殖领域，调研数据显示国内新建规模化养殖场应用环境控制设备的比例达到90%，其中国产化率超过50%。小龙潜行、普立兹等企业与科研院所合作，在畜禽智能饲喂、穿戴、称重等设备研制方面取得重要突破。
三、智慧农业推动新质生产力发展的内在逻辑
3.1 要素创新：数据驱动的新型生产要素
研究表明，智慧农业科技创新能够促进数据要素这一新型生产要素的生成与集聚。与传统生产要素不同，数据要素具有可复制性强、迭代速度快、复用价值高等特点，能够显著提高信息传递效率，大幅降低个体信息获取成本。通过将数据要素与资本、人力、土地、技术等其他生产要素有机结合，能够激发传统生产要素创新活力，提高要素配置效率。
3.2 技术创新：多技术融合的协同效应
论文指出，智慧农业技术创新主要体现在五个方面：加快农业信息感知数字化、助力农业管理决策科学化、推动农业装备控制智能化、提升农业要素投入精准化、促进农业信息服务个性化。这种全方位的技术创新体系为农业新质生产力发展提供持续动力。
3.3 场景创新：多元化应用场景的拓展
研究显示，智慧农业科技创新成果的落地转化催生了种业4.0、无人农场、智能温室、智慧牧（渔）场等新型农业场景。其中，北京爱科农公司基于大数据与自研作物模型构建的智慧种植决策系统，可向农户提供地块基础地力、田间环境、作物长势等农事决策服务，服务已覆盖全国10个省（区），帮助农户节肥节药20%。
四、面临的主要挑战与制约因素
4.1 政策与制度层面的障碍
研究指出，中国智慧农业科技创新政策体系不够健全。数据显示，中国农业科技投入在科技总投入的占比由2001年的6.8%下降至2022年的1.37%。2022年农副食品加工业与食品制造业科技投入分别仅占整体制造业科技投入的1.86%与0.9%，县域农业农村信息化建设的财政投入仅占全国农林水事务财政支出的1.4%。
4.2 技术与产业层面的瓶颈
论文分析显示，中国在智慧农业关键技术领域仍面临"卡点、堵点、断点"。农业专用传感器难以有效满足生产需求，其中高端农业环境和动植物生命信息感知设备对外依存度达80%以上。农业机器人核心部件、高端智能化精准作业装备主要依赖欧美等发达国家，在负载动力换挡、无级变速、视觉系统等领域研发薄弱。
4.3 人才与支撑体系的缺口
研究表明，中国智慧农业领域人才短板突出。数据显示，智慧农业人才缺口接近1100万。同时，科技创新支撑体系不够完备，智慧农业科技创新平台以省部级为主，"国字号"、区域性的重大科创平台数量较为缺乏。标准化发展滞后，截至2022年仅北京、上海等4个省（市）农业地方标准更新率超过10%。
五、发展路径与战略建议
5.1 科技创新平台的构建
研究建议，应以平台建设为抓手，建设高能级智慧农业科创平台。通过布局智慧农业高能级创新平台建设项目，支持高校、科研院所、创新型龙头企业以独立建设或合作共建的方式推进平台建设，打造在国内国际具有重要影响力的智慧农业科技创新高地。
5.2 关键技术的突破方向
论文提出，要加强智慧农业基础研究攻关，推动跨学科的算法技术融合创新，着力突破人机交互、类脑计算等难题。重点推动农业高端专用传感器研发，研制一批具有自主知识产权的传感器设备，推进适用性强的智能农机装备研制。
5.3 应用场景的打造策略
研究建议，应加快种业"4.0"建设，推动少人/无人农场建设，推进智能温室试点示范，着力推进智慧牧场建设，开展智慧渔场建设。通过打造多元化的应用场景，推动智慧农业科技落地转化与产业化。
5.4 人才体系的培育方案
论文提出，要引进一批智慧农业高层次领军型人才，加强多学科复合型人才培养，组建智慧农业PI团队，构建良好的智慧农业高端人才引育环境。通过这些措施，为农业新质生产力发展提供坚实智力支撑。
六、结论与展望
6.1 核心观点总结
基于该研究的系统分析，智慧农业科技创新通过要素创新、技术创新、场景创新、主体创新与价值创新，正在深刻改变传统农业的发展模式。然而，当前仍面临政策体系不健全、关键技术存在卡点、科创成果转化难度大、支撑体系不够完备等重大挑战。通过建设高能级科创平台、突破高精尖技术产品、打造高水平应用场景、培育高层次创新人才的"四高"路径，将有效推动农业新质生产力发展。
6.2 个人观点与讨论议题
基于对该研究的深入分析，笔者认为，在推进智慧农业发展的过程中，需要特别注重技术创新与产业需求的紧密结合。智慧农业的发展不仅要追求技术的前沿性，更要关注技术的实用性和可推广性。同时，应当建立更加完善的数据治理体系，确保数据要素的价值得到充分发挥。
在此，我们提出几个值得深入探讨的问题：
- 在智慧农业推进过程中，如何平衡技术先进性与实用性的关系？是应该追求顶尖技术突破，还是优先解决产业实际需求？
- 数据作为新的农业生产要素，其所有权、使用权和收益权应该如何界定？如何在保障数据安全的前提下充分发挥数据价值？
- 在全球化背景下，中国智慧农业应该选择自主创新还是国际合作的发展路径？如何在国际竞争中确立自身的优势地位？
- 智慧农业的发展如何兼顾效率与公平，确保小农户也能从技术进步中受益？
这些问题的深入探讨，将有助于我们在推进智慧农业发展的过程中，更好地把握方向，实现技术创新与产业发展的良性互动，最终推动中国农业实现高质量发展。
