全国“十四五”规划纲要提出“加快发展智慧农业，推进农业生产经营和管理服务数字化改造”，2024年10月23日农业农村部推出《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》为智慧农业发展保驾护航。智慧农业的发展是一个融合技术革新、产业转型与可持续发展的系统性过程。以下是其关键发展阶段和路径，从基础支撑到深度智能化，最终实现农业生态系统的全面升级：

一、技术基础构建阶段
1. 物联网（IoT）与传感器网络   物联网作为智慧农业的核心支撑技术，通过传感器、通信网络、智能设备的无缝协同，实现农业生产全要素、全流程的数字化感知、互联与智能控制。通过部署土壤湿度、温度、光照、病虫害监测等传感器，实现农田环境数据实时采集与传输（如气象站、无人机遥感）。  
2. 农业大数据平台  整合农业生产、管理、销售等多个环节的数据，建立云端数据库，支持数据存储与分析。这些数据既包括农田里各类传感器收集到的土壤湿度、温度、养分含量等环境信息，也涵盖气象部门提供的气象数据，如风速、风向、降雨量等。此外，还有农作物的生长状况、病虫害发生情况，以及农产品在市场上需求趋势等数据。3. 基础设施升级   农村5G网络覆盖： 为农业现代化、农村产业升级赋能，打通农村经济社会发展信息“大动脉”。如福建移动加快乡村地区新一代信息基础设施建设，投入超6亿元在农村区域建设5G基站超2万站，实现全省行政村5G覆盖率、信息化应用覆盖率超90%，为广大农村用户提供了优质网络服务。 农田水利设施智能化改造：如安装智能灌溉系统，基于土壤水分传感器和气象数据（如蒸发量、降水预测）通过AI算法计算出最优灌溉量，华北小麦产区应用后节水40%，单产提高12%。
二、精准农业技术应用阶段
1. 精准种植与养殖   精准施肥/播种：通过无人机定期航拍农田，采用多光谱影像分析作物长势，自动生成“施肥处方图”，切实提高化肥利用率。采用无人机还可以实现病虫害精准喷药、作物长势实时监测等功能。通过自动驾驶拖拉机搭载GPS和作业传感器，实现播种效率提升。 畜牧养殖：个体健康监测（可穿戴设备）、自动饲喂系统等。如奶牛佩戴智能项圈，可实时监测体温、活动量、反刍次数，发情识别准确率大幅提升，从而提高配种效率；猪场安装自动饲喂料线，分为储料系统、输料系统和落料系统，操作简单，一人可管理控制多栋猪舍。
2. 智能装备普及   无人农机：自动驾驶拖拉机、收获机器人。如采摘机器人配备先进的传感器和摄像头，能够准确地识别农作物的成熟度，判断出最佳的采摘时机。通过智能算法和灵活的机械臂，可以轻柔而精准地采摘果实，避免了人工采摘可能造成的损伤，同时还能大幅提高采摘效率。
3. AI决策支持   病虫害图像识别（手机APP拍照诊断）：由中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所研发的“虫脸识别”技术已在安徽、江西等6省市推广应用。这项技术目前可以精准识别数十种常见害虫，助力田间植物保护测报人员和种田大户判断田间病虫害发生程度，对我国农业病虫害的防治，起到了巨大作用。   产量预测模型：通过集成先进的数据分析技术和机器学习算法，提供关于作物生长、病虫害发生、气候变化等方面的精准预测。例如利用智慧农业精准预测模型预测即将到来的干旱季节对作物产量的影响。通过分析历史气候数据、土壤湿度和作物生长周期，预测出特定地区的作物产量，生产主体可及时调整了灌溉策略，减少损失，保障了农产品的稳定供应。
三、全产业链智能化阶段
1. 生产管理升级   智慧温室/植物工厂：集成物联网、云计算、大数据等先进技术，实现对温室内部全环境调控（光温水气肥自动化）。包括对温度、湿度、光照度及CO2浓度等环境参数实时监测与精准调控。 区块链溯源：从田间到餐桌的全程数据记录，确保了农产品从生产到销售全流程信息的真实性和完整性，为消费者提供了可靠的溯源依据，增强消费者信任。 
2. 供应链优化   智能仓储：温湿度监控、自动化分拣等。如自动化仓库管理系统利用先进的自动化设备、信息技术和人工智能，来完成货物的分类、分拣、存储和配送等工作。    物流调度：基于需求预测进行冷链运输路径优化，通过“仓储布局智能化+算法模型动态化+设备作业自动化”的三维协同，结合冷链行业特性定制策略，最终实现效率的跨越式提升。  
3. 市场对接智能化   大数据分析：预测市场需求，指导生产计划。采集农产品的销售数据、价格走势、消费者需求等信息，进行实时监测和分析，从而得出市场预测报告（包括需求预测、生产预测、流通预测、价格预测和国际市场预测）。这些预测结果可以帮助农业从业者能够掌握市场变化规律，及时调整种植计划，以满足市场需求，减少生产的盲目性，提高农产品的销售效益。  电商直播：通过直播平台销售农产品，拓展销售渠道，提升当地农产品的知名度和销量，有助于农产品品牌打造。
四、农业组织与经营模式变革
1. 平台化服务模式   智慧农业技术集成平台（SaaS平台）：为中小农场提供远程监控、农事管理工具等支持，以模块化、可定制的形式为农业从业者提供全链条智能服务，降低农业技术使用门槛，实现农业资源的集约化管理和生产决策的科学化。   农机共享平台：无人机、收割机等农机通过租赁、预约、调度等方式提供给农户，实现农机高效利用，降低农户使用成本并提升农业生产效率。  
2. 新型农业主体   科技农场：专业团队运营，高资本与技术密集型。从智慧水利灌溉到人工智能病虫害监测，从变量施肥到作物生长环境实时调控，每一个环节都实现高度的自动化与智能化，物联网、大数据等尖端科技在农业生产中得到应用，极大地减少了人员依赖，提高了农业生产效率。 合作社升级：集体采购智能设备，统一数据管理。  
3. 政策与金融创新   政府补贴智能设备采购，建设示范园区：围绕主导产业选择具备一定规模、相对集中连片的区域，购置国产化智慧农业相关设施设备，开发集成管理平台，建立贯通信息采集、分析决策、作业控制、智慧管理等各环节的智慧农业集成应用体系。   “农业保险+遥感数据”：按实际灾害快速定损理赔。如湖北省珈和科技依托“遥感+AI”技术，携手国寿财险湖南省分公司在湖南省耒阳市成功落地首批农业保险精准承保理赔试点项目。
五、可持续发展与未来方向
1. 绿色智慧农业    碳足迹监测：精准量化农业碳排放，支持低碳认证。如泰安市建设国内首个肉鸭全产业链碳足迹核算体系。  
2. 前沿技术融合   基因编辑+大数据：定制化育种（抗逆、高产品种）。如长沙百奥云数据科技研发出育种软件——百奥云智能育种平台。 农业元宇宙：虚拟农场模拟种植策略，培训新农人。如辽宁农职院建立现代畜牧业虚拟仿真创新应用联盟，合理利用VR、AR、MR、多人协同等现代化信息技术，创建出集“理论认识+虚拟训练+技能训练”于一体的教学和实训有效路径，形成了“互联网+教学”的智慧教育体系。 
结论
智慧农业的核心在于以数据驱动替代经验驱动，最终目标不仅是提升效率，更是构建资源节约、环境友好、韧性强健的现代农业体系。需结合土地规模、经济水平与技术禀赋，选择差异化推进路径，但底层逻辑始终是：技术为人服务，让农业更精准、更轻松、更可持续。

文章来源：新地标规划研究院