“我国正处在传统农业向现代农业转型升级的关键阶段，也就是将要进入农业4.0阶段——智慧农业。”2016年12月，在国家智慧农业科技创新联盟成立大会上，中国工程院院士、中国农业科学院院长、联盟理事长唐华俊指出，以信息技术助推农业的转型升级，智慧农业扮演着非常重要的角色。
2016年是开启农业农村信息化新征程的一年。由此，国家智慧农业科技创新联盟（以下简称智慧农业联盟）迈入了信息化与农业现代化形成历史性交汇的重大机遇期。
顶层设计：规划智慧农业蓝图
智慧农业就是更好地利用物联网、大数据、云计算、智能控制等现代信息技术，在农业生产的各个环节实现精准化种植、互联网销售、智能化决策和社会化服务，实现全程智能化管理。
唐华俊强调，2030年，智慧农业产业或将达到2万亿~3万亿元的规模。要想把握住智慧农业的巨大市场契机，首先要掌握关键核心技术，包括信息采集、分析、应用相关的一些技术和平台建设；实现互联网、物联网、大数据的深度融合，并在生产中得到更好的应用。
他表示，这些都“迫切需要尽快加强智慧农业相关技术的联合攻关、技术创新，包括系统集成和标准规范，为我们国家农业的发展提供更好、更多、更强有力的科技支撑”。
智慧农业联盟正是在国家农业科技创新联盟大背景下，响应国家农业信息化建设需求，而成立的一个整合多方面、多层次优势科研、教学、企业资源的专业联盟。联盟由国家级、省级、地市级科研单位、高等院校和相关企业等128家理事单位组成，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所为理事长单位。
联盟秘书长、资源区划所所长杨鹏研究员介绍，联盟将集聚全国智慧农业科研、产业优势资源和力量，瞄准产业或区域发展中的重大关键科技问题，秉持大联合大协作的精神，合力打造目标聚焦、任务明确、团队协同、资源共享的智慧农业科技创新平台，促进智慧农业理论、技术、系统集成、智能装备等原始创新、协同创新和成果转化应用创新，实现创新驱动现代农业发展的战略目标。
“联盟的成立可以推动农业产业链改造升级，由人工走向智能，实现农业与二、三产业交叉渗透、融合发展，提升农业竞争力，并实现农业精细化、高效化、绿色化发展。”杨鹏说。
2017-2018年，智慧农业联盟作为主要编写单位参与农业农村部《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》编写工作，服务国家智慧农业宏观战略和决策。该规划为我国全面建设天空地数字农业观测系统、开展农业资源和权属调查、开展农业生产过程动态监测、构建天空地数字农业管理系统、强化科技创新与人才支撑描绘了值得期许的蓝图。
技术支撑：助力农业“知天而作”
“种子是农业的芯片，农田则是农业的母版。”在中国科学院院士周成虎看来，中国农业的智慧大脑正在形成。发展新技术，实现对每一块农田的精准测量和动态监测，构建地块级农田大数据，促进智慧农业科技创新发展，已经触手可及。
“农业信息的获取进入‘天空地海网’动态立体时代。”周成虎说，亿级互联的地面传感网，获取了海量的农情数据；高低轨、光学与微波组合的综合对地系统，组成全球覆盖的农情观测天网。
农业遥感传统上服务于农作物生长状态监测、农作物种植面积监测与估算、农作物单产监测、灾害监测及损失评估、农作物产量估算、粮食供需平衡与安全预警等。随着物联网、云计算、大数据、深度学习等技术的不断进步，国际上已经开始将农业遥感技术应用于生态农业、订单农业、绿色农业的快速发展；我国也将农业遥感的服务范围扩展到承包地确权登记、耕地质量监测与保育，以及农业补贴支撑等方面。
中国农科院智慧农业创新团队首席科学家吴文斌研究员介绍，智慧农业联盟已经突破了天空地一体化农业智能感知与诊断的关键技术。围绕农业产业中最薄弱的大田种植开展联合攻关，利用卫星遥感、无人机、物联网、互联网等观测数据，通过空间定位和配准、尺度转换、数据融合等技术实现天空地一体化农田信息的智能感知，构建了大田种植智慧农业关键技术框架体系，让农民在俯仰之时、方寸之间，便可对农作物种植结构分布情况、病虫害情况及处置方案、作物长势分析和产量估算等信息了然于胸。
2017年5月25日，在中国农科院六十周年院庆成果展示中，联盟联合研发的“车载天空地一体化农情监测与分析平台”获得时任国务院副总理汪洋的高度评价。
此外，智慧农业联盟还研发了一批数据驱动的智能作业装备：田间数据服务一体机，自带作业支撑数据，驱动农机智能变量作业；农机自动驾驶系统、智能水肥机、无人喷药机器人、无人除草机器人、跟随搬运机器人等智能作业装备，实现了大田和果园生产作业的数字化、智能化、精准化与无人化。
唐华俊表示，智慧农业是数字中国建设的重要内容。加快发展智慧农业，推进农业、农村全方位全过程的数字化、网络化、智能化改造，将有利于促进生产节约、要素优化配置、供求交对接、治理精准高效，有利于推动农业农村发展的质量变革、效率变革和动力变革，更好服务于我国乡村振兴战略和农业农村现代化发展。
典型示范：技术产品“接地气”
黑龙江省哈尔滨市七星农场，一台身高不足1米的黄色三角型机器人，在长势茂盛的玉米试验田里穿行自如，实现在线环境识别与监测，并能自行规划路径、智能避障。这台机器人就是由中国农科院智慧农业团队研发的农业智能感知机器人。另一边，第十四管理区的大豆地里，一台安装了GPS导航系统的智能播种机正在进行播种，可实现每穴播量、株距、行距、深浅度一致。同时，GPS导航系统还将运用在水田插秧中，实现标准种植，加速今后农业无人作业的步伐。
从2016年开始，黑龙江七星农场便与联盟副理事单位北京合众思壮科技股份有限公司进行合作，共同推进农业物联网的建设与发展。该公司董事长郭信平表示，在合众思壮的支持下，七星农场建立了农业综合数据处理中心，搭建了大田作物生长信息管理、农场综合业务管理、信息推送服务3个平台，提升了政府和企业智慧农业服务管理水平。2018年9月，习近平总书记考察了七星农场物联网建设。
2019年，成都市新都区泰兴镇四川省农业科学院新都现代农业科技创新示范园，桔园内，农情无人机起飞。科研人员根据无人机传回的数据解析地块信息，了解果园面积、地形，果树数量、位置、树冠大小、长势，以及杂草分布等生产信息。接着，“果园侦察兵”智能巡田机器人出动了，代替人类走进果园感受作物的细微变化。智能设备收集的数据很快传递到“智慧农业大脑”——农业大数据挖掘与服务平台中。这个“大脑”包括天空地一体化农情信息处理一体机、智慧农业大数据挖掘与可视化系统、云边端一体化田间服务一体机，具有数据管理与可视化云边端协同计算的深度人工智能算力。它经过智能分析判断，向果园智能作业装备发出正确的操作指令。一台红色的无人喷药机器人根据处方图走起来了，在有病虫害发生的地方，它停下喷药，既可以提升农药利用效率，又能避免作业人员农药中毒情况发生……
吴文斌介绍，这套“无人化智慧果园”核心技术体系，实现了田间地头“一键式”数据诊断与分析、无人喷药机器人等作业装备的智能管控，可广泛用于苹果、柑橘、梨等园艺作物生产的精准管理。这是我国农业科研在智慧农业领域的一项最新成果。“该系统可以作为‘无人化农场’的核心技术，推动未来农业生产数字化、作业无人化和装备智能化发展。”
近两年，智慧农业联盟联合相关企业分别在黑龙江哈尔滨、四川成都举办了2次数字农业技术集成示范观摩现场会，600多人参加观摩。哈尔滨观摩会主要面向规模化大田种植，而成都观摩会主要面向精细化果园管理。现场会展示的数字农业技术、装备、系统非常“接地气”，将互联网、大数据、人工智能同农业领域深度融合，实现了实验室里高大上的科研成果转化为农民实用的技术产品。
机制创新：提升农业竞争力
农业信息技术面对的都是生命体，与生物技术的交叉融合是新趋势。面对这项复杂而系统的工程，智慧农业联盟必须加快体制机制创新。
杨鹏介绍，智慧农业联盟建立了科技创新与成果转化双轮驱动机制。
一方面，科技创新横向到边。联盟联合科研院校、企业，围绕农业产业中最薄弱的大田种植智慧农业开展联合攻关，集成天空地一体化的智能感知技术与装备、农业生产智能诊断技术与平台、农田智能和自主作业系统三大部分，构建了大田种植智慧农业关键技术框架体系，形成了适合中国大田的天空地数字农业发展示范模式。
在农业智能感知方向，主要联合黑龙江农科院、四川农科院、北京农科院等单位，开展天空地一体化感知技术和数据处理与融合技术研究；在农业智能诊断方向，主要联合山东农科院、深圳大学、西北农林大学等单位，开展图视识别与深度学习算法、数字模型与虚拟现实技术研究；在农业智能决策方向，联合农机化所、合众思壮、慧农科技等单位，开展大数据云平台技术和精准作业技术研究。
另一方面，成果转化纵向到底。智慧农业关键技术成果从国家到省、市、县，纵向逐级转化。在国家层面，以国家数字农业示范工程建设项目为支撑，建设国家数字农业创新中心，开展智慧农业关键技术创新与集成；在省级层面，选择黑龙江省农业科学院国家现代农业示范区、四川省农业科学院现代农业科技创新示范园2 个示范点，进行东北大田规模化种植数字农业和西南大田精细化种植数字农业技术标准化组装、集成；在市、县级层面，已在山东烟台、湖南华容、四川三台、陕西洛川等地区，围绕大田种植、果园等产业进行智慧农业技术成果转化，实现成果转化600万元。
在产学研协同创新机制上，智慧农业联盟也有突破。中国农科院副院长梅旭荣介绍，2019年，智慧农业联盟瞄准山东省智慧农业发展和应用的迫切需求，聚焦苹果和蔬菜两个产业，组织两院7个研究所的9个创新团队协同创新。运用遥感、物联网、人工智能、大数据、机器视觉、数字模型和智能控制等现代信息技术理论和技术方法，以苹果和设施蔬菜生产“精准感知-智能诊断-智能作业”为主线进行关键技术和系统集成协同创新，形成了山东智慧果园、智慧菜园发展的标准技术模式。
在一切都可以数据化的世界，在一切数据都可以业务化的时代，农业信息化、农业大数据正在成为现代农业科技的核心组成部分。
来源：中国农业科学院科技管理局
