100亿人如何养活自己？

智慧农业就是指人类通过将信息技术应用到栽培作物或者饲养动物的过程当中，更高效地取得食物和原材料的过程。

与精准农业不同，精准农业强调的是基于特定地理位置的变量率作业，而智慧农业不但强调位置，更强调的是数据的变量率、对周围环境的感知和对即时事件的决策，它是开启未来农业的一把钥匙。

整个智慧农业的运作过程，就像人类躯体一样，简单地分为三个部分，有视觉、触觉等感知部分，也有大脑这样运算、智能决策部分，又有手脚用于去施展自己的行为部分。几个部分缺一不可，互相传输信息供其他部分协同处理。

基于云的智慧农业事件和数据管理(wolfert et al., 2014)

传感器和物联网——智能感知和监测

传感器和物联网，极大地提高了人类对现实情况的感知能力，能够第一时间获取大数据，用于分析和制定决策，并很大程度上可以做到无人值守。无论是气象站，土壤传感器，还是光谱相机，为行业数字化提供了数据来源。

物联网在农业技术方面的主要应用领域包括精准农作物种植、牲畜监测和管理、室内养殖和水产养殖等。主要是通过物体的联网、远程控制、预测性维护和预测性诊断来提高整个农业的效率，降低成本。

这个领域的实践者很多，例如大量利用物联网技术建立的植物工厂或蔬菜种植大棚，正在源源不断地生产蔬菜，并且能够周年往复生产，利用物联网调控环境温湿度、光照、营养液配比等，利用数据来驱动更好的生产管理。

Sentera公司的光谱相机产品及数据分析平台，为大田农业提供了作物营养诊断、病虫害诊断的快速数据获取方案。麦飞科技也在这方面做出了努力，推出了独特的“麦氏探针”和智能化种植体系，提高了遥感数据获取、精准施药的效率和智能化水平。

Sentera公司的光谱数据平台

Sentera公司的光谱相机

CropX是一家智能灌溉企业，通过其独特的物联网水分传感器和灌溉控制器，以及智能化的算法，帮助农民更高效的管理灌溉，用更少的水生产更多的粮食。

CropX公司的土壤水分监测设备

同样，利用各种传感器做墒情监测、病原检测、杂草监测、营养诊断、长势评估以及产量预测等，这些技术对传统农业进行了变革，大大的提升了生产效率和生产管理水平，同时也部分实现了节本、提质、增效的目的。

人工智能——智能分析、规划和决策

人工智能，能够极大地提高决策速度和准确度，实现快速、精准、智能的决策，达到提高土地生产率和劳动生产率的目的。人工智能就是应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

在农业领域，可以通过水分传感器及时感知土壤墒情并指导灌溉；可以通过摄像机来识别病虫害；可以通过遥感影像辅助作物营养诊断和制定施肥策略；可以通过全球定位系统和导航技术让农机在田野里自主作业；可以通过农产品历史价格数据来做价格的监测预警，可以综合考虑作物、环境、人类活动等因素进行决策等。

当前，农业领域需要智能化决策的使用场景无处不在，结合人工智能技术建立的智能决策支持系统，帮助农民更高效的决策单位面积土地在一定时间范围内的产出率，这将成为未来的主要研发和应用方向。

人工智能在农业领域相应的科技公司有很多。Gamaya公司利用无人机上的摄像机来捕捉农民田地的光谱图，通过利用人工智能算法对这些数据进行分析，将光谱数据转换为可操作的处方图，提醒农民注意田地的改变情况并且给出预测结果，农民可以利用这些信息降低成本、减少化肥和水资源的使用的同时还能种植更多的作物。

Agrilyst是一家用SaaS（软件即服务，Software as a Service）和数据分析来改善室内农业的公司，其软件可以从植入温室的传感器处抓取数据，获得农作物生长情况等数据，帮助经营方提升管理效率。

CropMetrics是一家专注于精准灌溉管理的农业企业，它的产品和服务包括VRI优化（可变速率灌溉），土壤湿度探测，虚拟优化器PRO等。VRI（可变速率灌溉）优化可以使得那些具有地形或土壤变异性的农田的灌溉盈利能力达到最大化，进一步提高产量以及资源的利用率。

Gamaya公司的服务

同样，利用语音数据做自然语言理解，利用视觉和光谱数据做农业“四情”（墒情、苗情、病虫情及灾情）的定性和定量分析，利用GPS、陀螺仪数据做动物行为监测、农机调度等等，在整个农业信息化、数字化领域都离不开人工智能技术。

自动化装备——智能执行

在农业一线人口老龄化，劳动力短缺的大背景下，农业自动化装备、机器人以及精准导航技术和自动化技术得到了快速发展。例如机器人或智能农机，能够极大地解放人类双手，实现节本、提质和增效。

国外的AMERICAN ROBOTICS和国内的云圣智能，都看好无人机这一市场，并很早布局，这两家企业主要做的就是无人机的全程作业自动化，相信在不远的将来，大疆创新、极飞等企业的植保无人机，完全可以完全自主地进行田间作物监测和农药喷洒，在执行层面更加智能。

大疆创新公司的无人植保机

随着这一领域的快速发展，以前由人类做的工作，据说2050年将有一半都将被机器所取代，因为机器在单一领域的存储容量、运算速度都比人类强很多。约翰迪尔（John Deere & Co.）、凯斯纽荷兰工业（CNH Industrial N.V.）、爱科（AGCO Corporation）等农机企业，都在自动化的道路上逐渐深耕。

约翰迪尔公司的智能化农机

Abundant Robotics公司主打苹果采摘机器人，利用像真空吸尘器的结构把苹果从树上吸下来，采摘苹果的速度达到平均1个/秒，实现7*24小时不间断的工作，极大的提升了工作效率。

Abundant Robotics公司的苹果采摘机器人

法国机器人公司Naio Technologies旨在帮助农民完成除草任务，并最大限度地消除农药和化学品的使用，该公司推出的自主机器人可以帮助农场主在蔬菜农场进行机械除草和收割。

Naio Technologies公司的除草机器人

EcoRobotix公司主打田间除草机器人，通过机器视觉技术，可以准确识别出杂草，通过机械手臂对杂草进行除草剂喷洒，使除草剂使用量比传统方式减少了20倍，并可以高精度、完全自主地作业。据该公司负责人称，通过使用该机器人，可以为农场主节约30%的相关费用。

EcoRobotix公司的除草机器人

当然，为了提高感知、决策和执行效率，更好地满足业务场景的需要，以上三个部分很大程度上早已你中有我，我中有你。

面对100亿人口压力，智慧农业从业人员的重要目标是找到合适的应用场景和打造出刚需的产品，来提升产业的效率，改善用户的体验，为农业产业创造真正的价值。

数据，如同食物一样重要

随着物联网的快速发展，通过数据收集和分析带来的市场逐渐爆发出来，特别是农场领域，是各大IT和云服务公司的主要争夺目标。

农场的投入产出结构中，特别依赖于在操作效率和流程上的提升所带来的产量提高、风险降低或者创造更大的收益。这在大规模的种植领域，特别是一个微小的改变或调整都能够对生产带来很大影响。

如同人类每日要进食一样，智慧农业的运作过程需要的是数据。数据如同食物一样，推动着整个智慧农业的发展。

田间环境及气象数据、作物生长数据、农事操作等数据，通过网络传输到云端，云端的信息化应用整合了决策支持技术，经过运算，输出有效的指导信息供农民或自动化装备使用。包括灌溉指导、虫害种群动态、作物营养情况等。

智慧农业领域的大数据的范畴已经完全的超越了农业生产，正在影响整个食物供应链，大数据常常被用于提供预测性的农事操作，实现驱动即时的农事操作决策，以及重塑商业模式。

产前的种植规划、产中的农事指导和产后的物流销售网络，都离不开大数据的技术。特别是气象和气候变化数据、农业保险和金融数据、遥感大数据，这三个领域数据体量巨大，实践者众多。

FarmLogs是一家利用大数据技术监测农作物生长的智慧农业公司，它们的产品能帮助农场主跟踪各种指标，例如热量的累积、降水，以及土壤组成成分等，通过遥感影像服务于广大种植户。

AgDNA同样也是一家利用大数据来服务精准农业的企业，其产品整合了精准种植数据、物联网和人工智能技术，以达到帮助商业种植者增加利润的目标。

John Deere（约翰迪尔）公司通过Web大数据平台聚合土壤传感器等物联网设备的数据、其他农场的数据以及能够帮助农民优化生产计划和生产效率的数据，通过平台为更多的农场主服务。

人多、地少的现状决定了未来农业必须尽可能地精耕细作、大力发展智慧农业，最大限度的提高土地生产率和劳动生产率。在通往智慧农业的道路上，不仅仅重视产量和品质的提升，更多的是要注重全局资源配置、科学技术和人力均衡投入带来的效益的提高。

相信随着物联网 传感器技术的发展、人工智能以及自动化机器人技术的快速应用，结合数据处理、挖掘和决策技术，带来土地生产率和劳动生产率的大幅度提升，实现对传统农业的深度变革，未来一定能够解决人类粮食危机。