數(shù)字農(nóng)業(yè)是將數(shù)字化信息作為農(nóng)業(yè)新的生產(chǎn)要素，用數(shù)字信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)對象、環(huán)境和全過程進(jìn)行可視化表達(dá)、數(shù)字化設(shè)計、信息化管理的新興農(nóng)業(yè)發(fā)展形態(tài)，是數(shù)字經(jīng)濟范疇下用數(shù)字化重組方式對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行變革和升級的典型應(yīng)用之一。

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)的核心因素對比

從“人”到“數(shù)據(jù)”的關(guān)鍵決策因素轉(zhuǎn)換。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主要包括養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)鏈和種植產(chǎn)業(yè)鏈等，其中的環(huán)節(jié)有育種、灌溉、施肥、飼養(yǎng)、疾病防治、運輸和銷售等，均是以“人”為核心，主要是依靠過去積累的經(jīng)驗或手藝來進(jìn)行判斷決策和執(zhí)行，這也導(dǎo)致了整體生產(chǎn)環(huán)節(jié)效率低、波動性大、農(nóng)作物或農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量無法控制等問題。而在數(shù)字農(nóng)業(yè)模式中，通過數(shù)字化設(shè)備比如田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機航拍等，以實時“數(shù)據(jù)”為核心來幫助生產(chǎn)決策的管控和精準(zhǔn)實施，并通過海量數(shù)據(jù)和人工智能對設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)、智能物流、多樣化風(fēng)險管理手段進(jìn)行數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，進(jìn)而大幅提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈運營效率并優(yōu)化資源配置效率等。

一、數(shù)字農(nóng)業(yè)如何解決痛點？

1、物聯(lián)網(wǎng)——海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)實時獲取，奠定農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，是數(shù)字農(nóng)業(yè)中數(shù)據(jù)的主要來源。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已被歐洲列為物聯(lián)網(wǎng)18 個重要發(fā)展方向之一，同時也是我國物聯(lián)網(wǎng)9 大領(lǐng)域重點示范工程之一。

物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用范圍廣泛，基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)解決方案，通過實時收集并分析現(xiàn)場數(shù)據(jù)及部署指揮機制的方式，達(dá)到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的?？勺兯俾省⒕珳?zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能灌溉、智能溫室等多種基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將推動農(nóng)業(yè)流程改進(jìn)。物聯(lián)網(wǎng)科技可用于解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域特有問題，打造基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)場，實現(xiàn)作物質(zhì)量和產(chǎn)量雙豐收。

物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛

農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有著豐富的連接需求，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場潛力巨大。華為技術(shù)數(shù)據(jù)顯示，全球智能水表、智能路燈、智慧停車、智慧農(nóng)業(yè)、財產(chǎn)跟蹤、智慧家居分別有 7.5 億、1.9 億、2400萬、1.5 億、2.1 億、1.1 億的連接需求，由此帶來的市場空間十分可觀。根據(jù)華為的預(yù)測，到2020 年，物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的潛在市場規(guī)模有望由2015 年的137 億美元增長至268億美元，年復(fù)合增長率達(dá) 14.3%。其中美國的市場份額最大并且已經(jīng)進(jìn)入成熟期，亞太地按照物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的不同應(yīng)用，劃分為如下幾類：

物聯(lián)網(wǎng)是農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的主要來源之一

1、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)：作為一種農(nóng)業(yè)管理方式，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及信息和通信技術(shù)，實現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)量、保存資源的效果。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)需要獲取有關(guān)農(nóng)田、土壤和空氣狀況的實時數(shù)據(jù)，在保護(hù)環(huán)境的同時確保收益和可持續(xù)性。

2、可變速率技術(shù)（VRT）：VRT 是一種能夠幫助生產(chǎn)者改變作物投入速率的技術(shù)。它將變速控制系統(tǒng)與應(yīng)用設(shè)備相結(jié)合，在精準(zhǔn)的時間、地點投放輸入，因地制宜，確保每塊農(nóng)田獲得最適宜的投放量。

3、智能灌溉：提升灌溉效率、減少水源浪費的需求日益擴大。通過部署可持續(xù)高效灌溉系統(tǒng)以保護(hù)水資源的這種方式愈來愈受到重視?；谖锫?lián)網(wǎng)的智能灌溉對空氣濕度、土壤濕度、溫度、光照度等參數(shù)進(jìn)行測量，由此精確計算出灌溉用水需求量。經(jīng)驗證，該機制可有效提高灌溉效率。

4、農(nóng)業(yè)無人機：無人機有著豐富的農(nóng)業(yè)應(yīng)用，可用于監(jiān)測作物健康、農(nóng)業(yè)拍照（以促進(jìn)作物健康生長為目的）、可變速率應(yīng)用、牲畜管理等。無人機可以低成本監(jiān)視大面積區(qū)域，搭載傳感器可輕易采集大量數(shù)據(jù)。

5、智能溫室：智能溫室可持續(xù)監(jiān)測氣溫、空氣濕度、光照、土壤濕度等氣候狀況， 將作物種植過程中的人工干預(yù)降到最低。上述氣候狀況的改變會觸發(fā)自動反應(yīng)。在對氣候變化進(jìn)行分析評估后，溫室會自動執(zhí)行糾錯功能，使各氣候狀況維持在最適宜作物生長的水平。

6、收成監(jiān)測：收成監(jiān)測機制可對影響農(nóng)業(yè)收成的各方面因素進(jìn)行監(jiān)測，包括谷物質(zhì)量流量、水量、收成總量等，監(jiān)測得到的實時數(shù)據(jù)可幫助農(nóng)場主形成決策。該機制有助于縮減成本、提高產(chǎn)量。

7、農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)（FMS）：FMS 借助傳感器及跟蹤裝置為農(nóng)場主及其他利益相關(guān)方提供數(shù)據(jù)收集與管理服務(wù)。收集到的數(shù)據(jù) 經(jīng)過存儲與分析，為復(fù)雜決策提供支撐。此外，F(xiàn)MS 還可用于辨識農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析最佳實踐與軟件交付模型。它的優(yōu)點還包括：提供可靠的金融數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理、提升與天氣或突發(fā)事件相關(guān)的風(fēng)險緩釋能力。

8、土壤監(jiān)測系統(tǒng)：土壤監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)助農(nóng)場主跟蹤并改善土壤質(zhì)量，防止土壤惡化。系統(tǒng)可對一系列物理、化學(xué)、生物指標(biāo)（如土質(zhì)、持水力、吸收率等）進(jìn)行監(jiān)測，降低土壤侵蝕、密化、鹽化、酸化、以及受危害土壤質(zhì)量的有毒物質(zhì)污染等風(fēng)險。

9、精準(zhǔn)牲畜飼養(yǎng)：精準(zhǔn)牲畜飼養(yǎng)可對牲畜的繁殖、健康、精神等狀況進(jìn)行實時監(jiān)測，確保收益最大化。農(nóng)場主可利用先進(jìn)科技實施持續(xù)監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果做出利于提高牲畜健康狀況的決策。

智慧農(nóng)業(yè)市場規(guī)模預(yù)測（2015-2020年，億美元，%）

二、大數(shù)據(jù)與人工智能——生產(chǎn)經(jīng)營決策“數(shù)字化”，全面提升生產(chǎn)效率

萬物互聯(lián)在推動海量設(shè)備接入的同時，也將在云端生成海量數(shù)據(jù)。而挖掘這些由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中隱藏信息的方法就是利用人工智能。物聯(lián)網(wǎng)最核心的商業(yè)價值就是將這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的分析、處理，從而生成基于不同商業(yè)模式的各類應(yīng)用。

基于人工智能對中國經(jīng)濟整體影響的模擬分析，并結(jié)合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，埃森哲分析人工智能對中國15 個行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟影響。研究顯示，制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將成為從人工智能應(yīng)用中獲益最多的三個行業(yè)。到2035 年，人工智能將推動這三大行業(yè)的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。

人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大。機器學(xué)習(xí)所具備的通過使用大數(shù)據(jù)集來優(yōu)化單個或一系列關(guān)鍵目標(biāo)的能力很適合用來解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作物產(chǎn)量、疾病預(yù)防和成本效益等問題：

在種植領(lǐng)域，人工智能有望提高糧食產(chǎn)量、減少資源浪費。機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以被用來分析來自無人機和衛(wèi)星的圖像、氣象數(shù)據(jù)、土壤樣本和濕度傳感器的數(shù)據(jù)，并幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的各個環(huán)節(jié)中，機器學(xué)習(xí)都能發(fā)揮重要的作用，從而提高糧食的產(chǎn)量。

在養(yǎng)殖領(lǐng)域，利用人工智能可以有效降低疾病造成的損失。在一項學(xué)術(shù)研究中，研究人員收集和分析雞的聲音，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別算法后，研究人員能夠正確地識別出感染了致命疾病的雞，其中發(fā)病 2 天的雞的識別準(zhǔn)確率為66 %，而發(fā)病8 天的雞的識別準(zhǔn)確率為 100 %。正確診斷牲畜所患疾病并盡早在損失發(fā)生之前進(jìn)行治療可以消除由疾病導(dǎo)致的損失。據(jù)行業(yè)專家估計，挽回的損失可達(dá)20 億美元。

人工智能縮短農(nóng)業(yè)研發(fā)進(jìn)程。人工智能技術(shù)可以用于提高糧食產(chǎn)量、降低損失，但這并不是其發(fā)揮作用的唯一領(lǐng)域。在實驗室和研究中心，機器學(xué)習(xí)算法能夠幫助培育更好的植物基因，創(chuàng)造更安全、更高效的農(nóng)作物保護(hù)產(chǎn)品和化肥，并且開發(fā)更多的農(nóng)產(chǎn)品。實際上，人工智能在這些領(lǐng)域的介入更加成熟，因為這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)更加豐富，數(shù)據(jù)獲取的速度也更快。根據(jù)2016 年P(guān)hilips McDougall 的分析，將一種新的作物保護(hù)產(chǎn)品推向市場需要11年的發(fā)現(xiàn)和發(fā)展時間，分析16 萬份化合物，每個產(chǎn)品商業(yè)化支出超過2.8 億美元。在新農(nóng)化產(chǎn)品的開發(fā)中，整個行業(yè)每年的花費超過26 億美元。而人工智能的采用可以提高這一過程的效率。

以孟山都的玉米育種為例。在將玉米雜交品種投入市場之前，孟山都對其進(jìn)行了多年的評估，從發(fā)現(xiàn)到商業(yè)化，這個過程可能需要8 年時間。玉米育種通常被比作“草堆中撈針”，這是個擁有32000 個基因的大草堆，代表了幾代繁殖者面臨的搜索難題。從歷史上來看，一個育種項目每年可以從成千上萬可用選項中選出大約500 種組合進(jìn)行試驗。這種選擇受到與管理現(xiàn)場測試程序相關(guān)的后勤和成本的限制。

為了減少這些限制，孟山都的AI 研究人員開發(fā)了一種算法，能夠評估育種決策，并預(yù)測哪一個雜交品種將在試驗的第一年表現(xiàn)出最佳的性能。這個算法正被過去15 年的分子標(biāo)記和現(xiàn)場試驗信息進(jìn)行訓(xùn)練。這種算法可以優(yōu)化育種過程，使育種者能夠更快地把他們最好的想法投入到大規(guī)模的實地試驗中。這一算法不僅加快了育種過程，而且與傳統(tǒng)方法相比，還使孟山都將其玉米育種管道規(guī)模提高5 倍。育種者可以利用AI 工具完成更多的工作。

 三、數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用方向與各國發(fā)展現(xiàn)狀

全球數(shù)字農(nóng)業(yè)規(guī)模已超千億人民幣，細(xì)分領(lǐng)域倍速發(fā)展。智慧農(nóng)業(yè)是數(shù)字農(nóng)業(yè)中一種具體的綜合應(yīng)用形式，可在較大程度上反應(yīng)數(shù)字農(nóng)業(yè)的整體發(fā)展情況。按應(yīng)用劃分，從體量上來看，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)（含種植與養(yǎng)殖）、監(jiān)測（含收成監(jiān)測與土壤監(jiān)測）、農(nóng)業(yè)無人機三領(lǐng)域是智慧農(nóng)業(yè)中發(fā)展較為領(lǐng)先的方向，2020 年預(yù)測規(guī)模分別在45.85 億美元、22.15 億美元、和11.79 億美元；從發(fā)展速度上來看，智能灌溉、智能溫室、農(nóng)業(yè)無人機領(lǐng)域發(fā)展較快，5 年CAGR (復(fù)合年均增長率）分別達(dá)到37.60%、33.28%、32.66%。

以應(yīng)用劃分的潛在市場規(guī)模（百萬美元）

從數(shù)字農(nóng)業(yè)領(lǐng)先國家的情況來看，各國均重視發(fā)展農(nóng)業(yè)技術(shù)，同時因地制宜，各自開發(fā)出適合自身的數(shù)字農(nóng)業(yè)成長路線。以美國為例，梳理數(shù)字農(nóng)業(yè)在不同國家如何助力農(nóng)業(yè)提升產(chǎn)業(yè)效率。

美國：優(yōu)質(zhì)自然稟賦與先進(jìn)技術(shù)奠定數(shù)字農(nóng)業(yè)全球領(lǐng)先地位。美國是世界上農(nóng)業(yè)最發(fā)達(dá)的國家，美國農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式主要以大型農(nóng)場經(jīng)營為主，農(nóng)業(yè)高度發(fā)達(dá)，機械化程度高，主要有畜牧業(yè)和種植業(yè)兩大部分。最早提出精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)概念，農(nóng)業(yè)率先進(jìn)入數(shù)字化時代。20 世紀(jì)80 年代初，美國便提出了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的概念和設(shè)想。智能中央計算機灌溉控制系統(tǒng)于80 年代就被應(yīng)用于溫室控制和管理。此后，計算機控制與管理系統(tǒng)可控范圍、靈活程度逐漸提高。美國41.6%的家庭農(nóng)場、46.8%的奶牛場和52%的年輕農(nóng)場主通過計算機進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息聯(lián)絡(luò)，有專業(yè)的農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)組織將農(nóng)業(yè)信息提供給農(nóng)民，服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和精細(xì)化耕作。

農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步是推動美農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提高的主要力量?，F(xiàn)在，美國農(nóng)場因為技術(shù)的進(jìn)步，包括傳感器、設(shè)備、機器和信息技術(shù)，現(xiàn)在的運營模式與幾十年前存在較大差異。今天的農(nóng)業(yè)通常使用復(fù)雜的技術(shù)，如機器人，溫度和濕度傳感器，航拍圖像和GPS 技術(shù)。這些先進(jìn)的設(shè)備和機器人系統(tǒng)使農(nóng)業(yè)效率得以提高，在成本幾乎不變的情況使企業(yè)收入持續(xù)增長，更高效的同時也更安全、更環(huán)保。

四、鄉(xiāng)村振興+5G 時代來臨，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)機會幾何？

數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展相對滯后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才剛開始農(nóng)業(yè)數(shù)字化相對滯后是當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的大背景。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2019 年）》，2018 年，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達(dá)到31.3 萬億元，按可比口徑計算，名義增長20.9%，占GDF 比重的34.8%。三產(chǎn)中，我國農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟占農(nóng)業(yè)整體比重的平均值為7.30%，而工業(yè)為18.30%，服務(wù)業(yè)為35.90%。與工業(yè)和服務(wù)業(yè)相比，農(nóng)業(yè)不僅數(shù)字化水平處于相對較低位置，數(shù)字化速度也相對較慢。農(nóng)業(yè)各細(xì)分行業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟占比程度從高到低依次為林產(chǎn)品、漁產(chǎn)品、農(nóng)產(chǎn)品、畜牧產(chǎn)品，均低于大多數(shù)服務(wù)業(yè)和工業(yè)行業(yè)，可見三產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)存在較大數(shù)字化提升空間。

2018年農(nóng)業(yè)各細(xì)分行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟比重（%，億元）

五、技術(shù)提升產(chǎn)業(yè)效率，新興技術(shù)不斷進(jìn)步，應(yīng)用成本下降

1、技術(shù)成熟度提升帶來部署成本不斷下降。相比10 年前，全球物聯(lián)網(wǎng)處理器價格下降98%，傳感器價格下降54%，帶寬價格下降97%，成本的降低為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模部署提供了基礎(chǔ)。

2、聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷突破。聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)興起的重要條件，在全球范圍內(nèi)低功率廣域網(wǎng)（LPWAN）技術(shù)快速興起并逐步商用，面向物聯(lián)網(wǎng)廣覆蓋、低時延場景的5G 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加速，同時工業(yè)以太網(wǎng)、LTE-V、短距離通信技術(shù)等相關(guān)通信技術(shù)也取得顯著進(jìn)展。

3、數(shù)據(jù)處理技術(shù)與能力有明顯提升。隨著大數(shù)據(jù)整體技術(shù)體系的基本形成，信息提取、知識表現(xiàn)、機器學(xué)習(xí)等人工智能研究方法和應(yīng)用技術(shù)發(fā)展迅速。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能在數(shù)字農(nóng)業(yè)升級中的應(yīng)用能夠有效釋放農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)龐大數(shù)據(jù)的潛在價值。

4、產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建所需的關(guān)鍵能力加速成熟。云計算的成熟、開源軟件等有效降低了企業(yè)構(gòu)建生態(tài)的門檻，推動全球范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的興起和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的進(jìn)步。

當(dāng)前智慧農(nóng)業(yè)主要使用的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)

5、 5G 賦能已有技術(shù)，全方位提升數(shù)字農(nóng)業(yè)效率

具體到數(shù)字農(nóng)業(yè)，5G 將提升的是數(shù)字農(nóng)業(yè)價值鏈中移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)效率，聯(lián)動前后環(huán)節(jié)適配技術(shù)升級迭代。由于智慧農(nóng)業(yè)價值鏈與數(shù)字農(nóng)業(yè)類似，若5G 商用落地，前環(huán)節(jié)中的裝置/設(shè)備制造商、聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商，后環(huán)節(jié)中的聯(lián)網(wǎng)平臺、應(yīng)用供應(yīng)商、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)集成商和外包供應(yīng)商、終端用戶等眾多參與方將受益來自移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)的技術(shù)革新。這些參與方可分為供應(yīng)商和個人消費者兩大類，而目前在農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域中，無論是B 端還是C 端均有較多需求未被滿足。

根據(jù)華為對終端用戶的痛點分析，目前在通信技術(shù)方面，60％以上的農(nóng)場主認(rèn)為低覆蓋范圍和高投資成本是數(shù)字農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)必須解決的主要難題。其次，還有部署周期長、帶寬、高時延等問題需要解決。同時，報告對農(nóng)場主的投資意愿進(jìn)行了統(tǒng)計，70%以上的農(nóng)場主愿意投資有助于提高生產(chǎn)力和利潤的先進(jìn)技術(shù)。5G 商用落地有望大幅改善當(dāng)前數(shù)字農(nóng)業(yè)中因信息技術(shù)導(dǎo)致的痛點，同時由于終端用戶對改善現(xiàn)狀具有較高投資意愿，5G+智慧農(nóng)業(yè)有望在5G 大生態(tài)萬億市場中占有一席之地。

以上數(shù)據(jù)來源于：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院，華為技術(shù)公司，天風(fēng)證券等