纵观全球农业，大致经历了机械农业、数字农业、智慧农业的三大发展阶段，即将进入多技术融合、多因素驱动创新的“未来农业”时代。这几大发展阶段各有特征，分别从不同的方向推动了农业生产力提高、农业效率提升、农业信息利用能力和相关要素创新应用能力。

农业机械化是解放人类的一次革命。农业机械化伴随着工业革命而产生，大型农用机械代替人工，成为了规模化种植的主要动力。传统农业的蜕变是从农业机械化开始的，农业机械化又是从美国、加拿大、英国、法国等国家开始的。美国从1910年代开始农业机械化布局，到1940年代，基本已经实现了主要作物、主要农业区域的全面机械化，英国、法国农业机械化启动时间稍晚，也在1950年代基本完成了农业机械化。我国直到2013年前后，才基本完成了主要农业大区的农业机械化。

智慧农业领域的关键技术包括农业传感器、动植物生长信息模型、动植物表型研究、农业智能机器人、动植物表型关键技术、农业专用芯片开发等，以这些技术为基础，产生了丰富的应用，对种植和畜牧业生产进行革新。

数字农业掌握了农业生产的一般规律。这一概念由美国科学院和工程院在1997年提出，数字农业即农业数字化，是利用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。具体来说，是将遥感、地理信息系统、全球定位系统、物联网、智能装备等现代信息技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机结合，对农业的结构、要素、过程与管理进行二进制及模型化表达，构建以数字化、网络化、自动化等为特征的计算机管理和应用系统，辅助农业生产科学决策、调控与管理。数字农业使得数字技术与农业各环节深度有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式，促进农业资源空间上的优化配置和时间上的合理利用，提高农业生产效率和降低生产成本，实现农业绿色发展和可持续发展具有重要意义。

智慧农业是技术革新农业的集中体现。智慧农业是机械化农业、数字农业的融合和扩大，智慧农业的关键技术是物联网技术，应用环节在农业的全周期，包括生产、经营、管理、服务、产品流通和消费等环节。智慧农业的核心目标是实现农业全过程的智能化，其实质是数据驱动。围绕“数据”的核心主线，智慧农业的核心研究领域包括感知、传输、分析、控制、应用等5个方面。

技术融合创新开启未来农业时代。未来农业，是以生物技术、数字化技术、新材料和智能制造技术为纽带，对农业、食物系统进行的全方位、全周期的变革。具体应用方面，包括大田种植领域的遥感监测、病虫害远程诊断、水稻智能催芽、农机精准作业;设施农业方面的温室环境自动监测与控制、水肥药智能管理;禽畜养殖方面的精准饲喂、发情监测、自动挤奶等;水产养殖方面的水体监控、饵料自动投喂等;也包括食品生产的原料、流程、工艺方面的革新。

比如农机精准作业，郑文钟等人的研究显示，自20世纪90年代中期，美国将卫星导航系统安装在农业机械上，从而开启了农业机械高科技、高性能、智能化的先河。目前欧、美、日等发达国家农业不仅已基本实现全面机械化，而且智能化农机应用也具有相当高的水平。与传统的功能性农机相比，智能农机拥有功能多样化、通用性强、作业效率高、安全可靠等优点。在主要的应用方向上，囊括了智能化收获机械、智能化喷药机械、智能化施肥机械、智能化灌溉机械、智能化播种机械、智能化设施农业装备、农业机器人等。这些方向中较为前沿的是农业机器人，在许多国家已经有成熟的应用，比如施肥机器人、种植采摘机器人、挤奶机器人、放牧机器人等。

各国均重视对未来农业的布局，并根据自身的资源禀赋、行业基础、科技能力等，发展出了不同的未来农业布局路径。其中，美国是机械化农业的典型代表，德国是将先进工业体系引入农业的典型代表，以色列是特种种植、精准控制方面的典型代表，中国则需博采众长，发展适宜我国独特产业环境和产业基础的未来农业之路。

以数字化为核心，串联农业全要素创新

数字化技术是未来农业的核心，以数字化技术为纽带，串联生物技术、新材料技术、智能制造等技术，联合打造全周期、全方位、全产业链的创新生态圈。展望未来，农业全过程都将被数字化，生物技术和信息技术结合带来育种的数字化，植保、动保、肥料等农业投入品研发、功能的数字化;物联网、大数据、人工智能结合带来生产流程的数字化，互联网带来流通和消费的数字化等。

这其中，物联网及其高度关联的大数据技术发展较快，并被寄予厚望。我们首先来看农业物联网，农业物联网架构可分为三层:感知层、传输层和应用层。感知层是采用各种传感器来获取动植物以及环境的各类信息，是物联网识别物体、采集信息的来源;传输层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息;应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。

《全国物联网发展报告》显示，进入21世纪以来，美国和欧洲的一些发达国家相继开展了农业领域的物联网应用研究示范，实现了物联网在农业生产、资源利用、农产品流通、农产品质量安全监控等领域的实践与推广，形成了一批良好的产业化应用模式，推动了相关新兴产业的快速发展。我国在农业领域的物联网应用研究也取得了实质性进展，通过农业资源与环境监测、农业生产、农产品流通等环节的信息实时感知获取、传输共享与无缝交互等实现农业产前科学合理布局规划、产中精细管理与精准作业、产后高效快捷流通与质量安全溯源等目标。

我国在大田种植方面，重点面向于对农田资源环境信息、农田小气候、土壤肥力、土壤含水量、土壤温度、农作物长势、病虫草害、农机作业情况等信息的全面感知，通过对采集信息的分析决策来指导灌溉量、施肥量的精准调节，实现作物高产高效栽培与病虫草害综合防治及产后农机指挥调度等。例如，国家农业信息化工程技术研究中心研发了基于GNSS、GIS和GPRS等技术的农业作业机械远程监控指挥调度系统，有效避免了农机盲目调度、极大地优化了农机资源的调配。

种植物联网及智慧农业也是潜在规模最大、创业创新资源集聚的领域。华为XLabs的研究预测，到2020年，智慧农业的潜在市场规模有望由2015年的137亿美元增长至268亿美元，年复合增长率达14.3%。这里所指的智慧农业主要包含精准农业、精准牲畜饲养、收成监测、土壤检测、农业无人机、农业管理系统、智能温室等。到2025年，用于牲畜、农作物和环境监测的传感器出货量将达到数十亿，市场前景广阔。

华为X Labs按照物联网技术在农业领域中的不同应用，划分为如下几类:

精准农业:作为一种农业管理方式，精准农业利用物联网技术及信息和通信技术，实现优化产量、保存资源的效果。精准农业需要获取有关农田、土壤和空气状况的实时数据，在保护环境的同时确保收益和可持续性。

可变速率技术(VRT):VRT是一种能够帮助生产者改变作物投入速率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合，在精准的时间、地点投放输入，因地制宜，确保每块农田获得最适宜的投放量。智能灌溉:提升灌溉效率、减少水源浪费的需求日益扩大。通过部署可持续高效灌溉系统以保护水资源的这种方式愈来愈受到重视。基于物联网的智能灌溉对空气湿度、土壤湿度、温度、光照度等参数进行测量，由此精确计算出灌溉用水需求量。经验证，该机制可有效提高灌溉效率。农业无人机:无人机有着丰富的农业应用，可用于监测作物健康、农业拍照(以促进作物健康生长为目的)、可变速率应用、牲畜管理等。无人机可以低成本监视大面积区域，搭载传感器可轻易采集大量数据。智能温室:智能温室可持续监测气温、空气湿度、光照、土壤湿度等气候状况，将作物种植过程中的人工干预降到最低。上述气候状况的改变会触发自动反应。在对气候变化进行分析评估后，温室会自动执行纠错功能，使各气候状况维持在最适宜作物生长的水平。收成监测:收成监测机制可对影响农业收成的各方面因素进行监测，包括谷物质量流量、水量、收成总量等，监测得到的实时数据可帮助农场主形成决策。该机制有助于缩减成本、提高产量。农业管理系统(FMS):FMS借助传感器及跟踪装置为农场主及其他利益相关方提供数据收集与管理服务。收集到的数据经过存储与分析，为复杂决策提供支撑。此外，FMS还可用于辨识农业数据分析最佳实践与软件交付模型。它的优点还包括:提供可靠的金融数据和生产数据管理、提升与天气或突发事件相关的风险缓释能力。土壤监测系统:土壤监测系统协助农场主跟踪并改善土壤质量，防止土壤恶化。系统可对一系列物理、化学、生物指标(如土质、持水力、吸收率等)进行监测，降低土壤侵蚀、密化、盐化、酸化、以及受危害土壤质量的有毒物质污染等风险。精准牲畜饲养:精准牲畜饲养可对牲畜的繁殖、健康、精神等状况进行实时监测，确保收益最大化。农场主可利用先进科技实施持续监测，并根据监测结果做出利于提高牲畜健康状况的决策。

报告同时指出，智慧农业可以优化种子、肥料、杀虫剂、人力等农业资源配置，降低农业机械的燃料消耗和维护成本，从而大幅削减运营成本。通过加深对当地环境状况的了解，采取有针对性的播种，就可以利用同等资源获得更多产出。改善农业经营对农场主甚至整个社会都是有益的，因为智慧农业不仅可以增加粮食产量，从整体上拉低粮食价格，而且有利于保护环境和资源。

通过物联网获得农业各个阶段的数据，可以建立植物和动物生长模型，结合机器学习、人工智能等技术，可以将经验论、非标准化的农业变为有清晰模型、因素可控的生产方式。当然，从大数据应用到人工智能还需要很长的一段路要走，因为人工智能需要大量结构化数据饲喂和培养，但是当前无论在数据源、数据收集方式还是数据处理能力方面，农业大数据尚不十分完善。

人工智能在农业领域亦有广阔的应用前景，包括农业病虫害图像识别、动物行为分析、农产品无损检测、农业专家系统、农业机器人、精准作业技术等。以专家系统为例，其包括作物生产决策系统、作物病害诊断专家系统、水产养殖管理专家系统、动物健康养殖管理专家系统、多民族语言农业生产管理专家系统等。