动力机械指代替人力、畜力，为各种农机与设施提供原动力的机械，其应用提高农机作业效率、增强自然灾害抵制力、减少人工劳动量，最终表现为显著提升劳动生产率及产量。

大田精准作业机械主要分为土壤耕作机械、播种机械、田间管理作业装备、精准灌溉装备、联合收获机、农业废弃物收集装备等。以国产农机的耕作深度控制为例，较多采用耕整机械力调节和位置调节方法（见图 1），实质为机械与液压系统的简单结合，在实际作业过程中出现了阻力不恒定、无法实时监测等问题；为了实现耕作深度的精准控制 , 未来将采用基于机电液一体化技术的电子耕深控制系统。

工厂化农业指在相对可控的生长环境下，采用工业化生产方式为农业生物（植物、动物、微生物）提供适宜的生长环境，以提升农业产量、品质与效益，促进农业生产方式的集约、高效与可持续发展；具有均衡生产（实现周年性、全天候、反季节生产）、产出效率高（规模化生产程度高、土地产出率高、劳动生产率高、资源利用率高）、产品价值高（质量安全性高、商品化程度高、市场适应能力高）等显著特征。

农产品产地初加工装备主要分为粮食干燥装备、生鲜农产品预冷保鲜装备、农产品品质无损检测分级装备，相应装备从机械化逐渐向智能化、自动化发展。

我国农业信息技术研究起步稍晚，发展经历可分为：萌芽期（20 世纪 70 年代末—80 年代初）、成长期（20 世纪 80—90 年代）、成熟期（21 世纪初—2010 年前后）、4.0时代（2011 年以后）。经过 40 多年的发展，农业信息领域形成了相对完整的技术体系。

作物表型信息获取技术主要利用传感设备、无线通信、数据库、大数据分析等自动化平台装备及信息化技术手段，系统、高效地获取作物多尺度性状（组织 – 器官 – 植株 – 群体）等表型信息，包含从基因与环境相互作用形成的作物表型原始数据、作物表型性状元数据到生物学知识的全集数据。根据实验环境的差异，表型信息获取技术分为室内、室外两类：前者对各类环境因素进行精确调控，严格控制生长箱或温室中的作物的生长条件，能够在复杂实验条件下对作物生长发育进行精确分级模拟与针对性研究，有着后者难以复制的优势。

农业智能知识服务技术以农业知识为内容，通过智能化方式将分散的农业知识与数据组织起来，利用知识共享与综合辅助决策模型，为广大用户提供个性化精准服务，缓解农业生产经营中存在的资源利用低效、水肥施用过量、专家数量短缺、知识传播受限等问题。完整、规范、准确地描述农业知识，以本体知识图谱等方式存储农业知识的数据及关系，实现农业知识的实时、高效重用及共享。

农业生产智慧管理涉及多部门、多领域、多学科，系统性与复杂性突出，按照产业领域可分为作物生产智慧化、畜禽养殖智慧化、水产养殖智慧化。作物生产智慧管理技术指在掌握土地资源、作物群体变异情况的条件下，根据田间各个操作单元的具体情况，精准调整各项管理措施及各项物资投入量，追求经济效益最优的同时降低农业生产带来的环境风险；具体分为精准施肥、精准灌溉、精准施药、农情会商、决策指挥等方向。这其中，物联网技术基于智能装备协同运作来实现农业生产信息的实时感知与传输，大数据、云计算用于农业生产信息的数字化存储、分析及运算处理，AI 技术用于在海量数据中挖掘知识并对农业生产中的问题进行分析、判断以提供决策支持。

农产品智慧流通主要涉及流通环境信息获取技术、农产品品质感知技术、农产品运输与配送路径优化技术。流通环境信息获取旨在农产品冷链流通过程尤其是长距离运输过程中，严格控制食品的温度、湿度、光照、空气含氧量、乙烯含量、硫化氢含量等环境参数；针对单一温区、单一产品的配送冷藏车，经由传感器完成运输车内环境信息的实时采集、传输及存储。

以卫星定位、智能控制、物联网、移动互联网、大数据等信息技术为核心的智能农业装备技术是未来农机装备发展的趋势和主流。我国农机装备技术走过了机械替代人力、畜力阶段，产品综合水平取得长足进展，但相比农业农机强国还有不小的差距。随着信息技术发展及其运用深化，我国传统农业生产正在向现代农业转变，传统农机必将朝着与新一代信息技术深度融合的智能农业装备方向发展。

农业绿色可持续发展是守住绿水青山、建设美丽中国的担当之举，对保障永续发展具有重大意义。以绿色生态为导向的农业永续发展科技创新体系的全面构建，在激活农业发展内生动力的同时，将推动农业生态系统有效修复，产地环境更加清洁、绿色供给能力显著增长、资源利用效率改善提升。

目前，我国农业系统主要采用地面调查统计、定点观测、农业遥感监测等方式，“天空地”一体化监测技术框架初步构建并投入应用。然而，传感器实时性、自动监测设备应用水平不高，无法实现包括生产、流通、服务在内的农业全产业链快速监测；农业生产数字化水平仅为 18.6%，自主研发的农业传感器应用数量不到世界的 10%。与农业强国应用、国内其他行业相比，农业生态系统监测的基础设施薄弱、手段单一，监测结果的实时性、精准性不足；缺乏全方位、立体式的监测评估网络，难以支撑以生态目标为导向的全产业链、全要素资源优化配置。

落实农业大数据国家战略，构建国家农业大数据中心，包括农业大数据采集网络、农业大数据存储平台、农业大数据处理平台、农业大数据综合分析平台。优化顶层设计，实行统一标准、分布存储、集中管控、合理开放，汇集全局性、区域性、专业性（优先种植业、养殖业、农机、种业、耕地、科教、典型农产品）大数据。建设基于大数据的“一张图”，涵盖农业生产要素、环境要素、产业布局等。开展基于农业大数据的创新应用，融合农业部门的三次产业，提高生产调度、决策、管理、服务能力。

智能农机技术以卫星导航应用为核心，整合了传感器、大数据、决策支持等功能，因而需要从智能传感器、智能导航、精准化作业、运营管理等方面开展研究。

农业信息服务主要依托智能化技术手段，为农业供应链（含生产、存储、运输、销售）提供高质量的信息服务能力，提升农业生产效率和市场竞争力；是促进农业供给侧改革的重要途径、实现农业可持续发展的战略选择。我国农业信息服务迈入了智慧农业信息服务的初级阶段，仍存在数据共享程度与数据分析挖掘能力不足、信息服务供需不匹配、资源配置不合理等现象，因而基于信息的可靠传输、对信息的深入分析来开展农业生产性服务，需求强烈。开展基于新一代信息技术的农业信息服务工程建设，推动大数据技术与农业生产性服务的深度融合，以数据创新应用引导农业生产、提供精准服务。

相比发达国家，我国冷链物流体系发展起步较晚，在冷链物流管理运营方式、法律法规监管体制及基础硬件设施等方面还存在不足与隐患，如冷链断链、环境温湿度波动或分布不均、冷链流通过程不透明等现象，导致采后苹果在冷链流通过程中（即采后预冷、运输、贮藏及销售环节）的损失率高达 15%~25%。冷链各环节制冷条件操控不当或各环节之间缺乏无缝交接保障（即断链），都将影响果品所需适宜低温高湿环境的稳定性，从而影响冷链流通中通风箱体内风场、温度场及湿度场的均匀性及稳定性分布，导致果品品质下降。因此，明确冷链环境温湿度波动与果品品质劣变互作机理，对改善冷链各环节环境温湿度分布均匀性及保障果品品质安全具有重要意义。

长期以来，我国农业科技投入强度偏低、结构不合理，建议进一步加大现代智慧农业科技投入规模，优化科技投入结构。农业科技创新因其公益性、排他性，产生的社会效益大于私人收益；为了克服“搭便车”问题，需要在新的市场条件下，发挥政府的引导作用，合理加大对现代智慧农业科技创新、转化、推广的财政支持力度。建议成立现代智慧农业科技创新重大专项基金，用于扶持农业生产前沿技术科技攻关，支持发挥农业重大科研成果的技术带动与示范作用。国际经验表明，私人研发投资与公共研发投资具有互补性；建议制定相关激励措施，引导社会组织、农业企业积极开展现代智慧农业科技创新研究，从而形成稳定的农业科技投入机制及多元化的投资格局。

“产学研”创新联盟是知识经济背景下农业生产方式的重要组织形式，有利于不同创新主体的优势互补、资源协同，拉长创新价值链，构建现代智慧农业的核心竞争力和创新能力。建议科研院所、高校、管理部门协同参与，突出农业企业的主体作用，重构我国现代农业科技创新体系，通过创新价值链发挥预设效用、形成协同合作关系；在金融、财政、税收等方面给予配套政策支持，完善联盟内不同创新主体的利益分配机制，加快农业产业结构的转型升级，激发农业科技创新体系动力；进一步实施科技兴农战略，加大农业科研人才培养，培育新型农民群体，构建多样化的人才激励机制，提高人力资本储备并给予充足支持。

农业科技创新具有不确定性和风险，我国农业科技创新不足的原因之一即农业科技创新动力缺失。建议剖析现代智慧农业发展特点，针对性完善农业科技创新激励政策体系。保持合理的政府采购支持力度，尤其是扶持现代智慧农业重大创新成果。鼓励多元化投入主体参与现代智慧农业创新活动，激发农业科技投入积极性，支持农业从业者积极运用创新成果，同步加强农业知识产权保护。引导民间资本进入并深度参与农业企业创新活动，提高企业创新的抵御风险能力。建设农业科技成果转化平台，丰富信息交流渠道，降低市场信息不对称，利于现代智慧农业的科技成果转化与商业化、产业化。完善农业科技考核评价体系，统筹评价农业科研成果的学术价值、应用可行性、产业适用性；推动农业科技链与农业产业链的有机结合，以共享科技超额产出的形式激发科研人员积极性。

内容来源：中国工程科学

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