作者：郭劍鋒（中國科學院科技戰略咨詢研究院智庫建設研究部部長、研究員）

　　當前春播進度已超五分之一，從湖北襄陽播種施肥一體機大顯身手，到國內首個類腦智慧農業黑科技僅用一臺田間“小貨車”就實現了對臨安雷筍種植的10分鐘內“測土+種植方案智能生成”等，智慧農業落地生根的新氣象隨處可見。

　　我國智慧農業起步較晚，但發展勢頭強勁，近年來規模屢創新高，應用不斷普及。據統計，2023年我國智慧農業行業市場規模達到713億元，同比增長9.18%。數據顯示，近5年我國農業機器人需求量保持38.6%的增長率。截至2022年底，全國無人農場項目數量超百個，涉及22個省份，建設面積超過30萬畝，其中超萬畝的大型無人農場10余個。

　　黨的十八大以來，圍繞建設農業強國目標，中央和地方持續推出加快和支持智慧農業發展的政策舉措。2018年印發的《農業綠色發展技術導則（2018—2030年）》，全面系統地提出智慧農業發展的主要任務，包括推廣應用數字農業智能管理技術、智慧農業生產技術及模式、智慧設施農業技術等。此后，2020年我國智慧農業相關企業注冊數量迅速增加至3396家。近期印發的《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗有力有效推進鄉村全面振興的意見》指出，持續實施數字鄉村發展行動，發展智慧農業。同時，鼓勵有條件的省份統籌建設區域性大數據平臺。大力發展智慧農業，為強化智慧農業高質量發展夯實數據基礎指明方向。

　　不過，與農業強國的要求相比，我國當前的發展仍存在一定差距。最直接的表現是智能技術普及率仍然較低，比如，目前我國智能化高端農機仍不到農機總體規模的10%。一些關鍵設備和技術主要依靠進口，許多前沿技術還只限于局部點狀應用，設備、技術可靠性、適用性有待提升。智能技術應用成本仍較高，智能水平提升必需的基礎設施和條件薄弱，對環境和生物多樣性保護等問題考慮不足。因此，需進一步加大投入和推進力度，完善基礎條件和機制，科學統籌引導實踐，助推我國向農業強國轉變。

　　保障智慧農業長期效益。為實現智慧農業的長期健康發展，需同時考慮技術創新、教育培訓、信息共享與環境保護等方面。應持續引入先進技術，提高農業生產的智能化水平；加強對農民的技術培訓，確保其能夠掌握和應用新技術。加強農業物聯網及各類終端的建設，健全數據共享機制，筑牢智慧農業創新和應用基礎；兼顧保護農業生態環境，確保智慧農業的長期效益與環境和諧共存。

　　提高農業智能技術應用效率。推動人工智能與農業融合，要利用好農業的季節性特點，統籌引導相關應用實踐。春季重點是做好智能土壤分析和種植規劃、精準灌溉和施肥、病蟲害智能監控與風險管理，以及規模化智能機械作業。夏季重點是強化無人機和遙感技術應用，監測作物健康狀態，結合人工智能分析，對生長情況和潛在病蟲害進行預警和干預。還可利用智能技術，根據作物實際需求和氣象數據推廣智能灌溉技術。秋季重點是通過智能收割設備和機器人，實現作物的精準和高效收獲。同時，發展智能預測產量和分析質量技術，推演市場供需。冬季重點是對一年的農業數據匯總和分析，評估智能技術應用效果，為下一年的種植安排提供科學的數據支持。冬季也是開展智慧農業技術更新和農民培訓的最佳時期。

　　提升智慧農產品認可度。應系統布局、科學施力。通過教育和宣傳，提高消費者對智慧農業的認知，普及其對食品質量和環境可持續性的貢獻。開發專門的產品認證和標簽，如“智慧農業認證”，幫助消費者識別相關產品。增加透明度，比如運用區塊鏈技術追蹤食品來源，讓消費者可以方便了解食品生產全過程，提升其市場認可度。針對特定群體精準營銷，制定合理的價格策略，通過體驗店和農場參觀增加消費者體驗，有效促進智慧農業產品市場化。