5G、AI、大数据、云计算、IoT等数字技术让农业作物监测、精细化育种和环境资源按需分配成为现实，农业不再“靠天”吃饭，我们正在进入智慧农业时代。
精准农业是源上世纪自90年代美国的一种现代农业生产系统，适合美国中西部地区大农场式的生产方式。
比如，在美国伊利诺伊州的一个农场主罗德尼·席林和父亲，两人经营着约7900亩农田。现在，由于父亲年迈退休，田地里的活儿都靠罗德尼自己上阵，即便在农忙时节，他也可以完全依靠农场的大型农业设备去完成收割任务。
当然，“智慧农业”概念的内涵更加丰富，技术手段也更加丰富，应用场景也更多样。智慧农业不仅局限于农业种植的管理，而且着眼于整个农业的生产体系、能源利用、可持续生态发展等方面，通过先进信息通信技术，将整个农业系统推进到一个更高级的发展形态。
智慧农业可以让农业生产环境具有智能感知、智能决策、在线专家指导等作用，可以提高农业生产效益、解决农产品供需矛盾，消除农村地区贫困等重要价值。
进入21世纪，我国智慧农业进入高速发展期。随着农业劳动力向二三产业转移，人口老龄化加速，农业劳动力出现结构性短缺。以自动化机械、智能机器人为代表的新技术在农业领域的应用，标志着智慧农业进入大规模应用期。
近些年，我国各项农业政策中先后多次提及重视智慧农业的建设和发展，未来5年，计划将我国农业农村信息化总体水平提升至50%。
与此同时，随着人工智能、云计算、物联网技术的日趋成熟，5G网络部署的逐渐完善，超大规模无线传感器监测的不断发展，农业生产与农产品供销正变得越来越信息化、智能化、数字化。
5G技术，对于农业的信息化来说是全局式的创新推动。5G技术，首先将直接推动农业传感器的连接种类和数据的技术升级，种植、畜牧、果蔬、水产养殖等领域的物联网设备将成熟落地。
云计算作为一种提供海量云端计算资源、超大存储空间和超强计算能力的新型计算模式，将为农业物联网的海量数据计算中发挥巨大价值。同时随着物联网数据的爆炸，边缘计算作为云计算的补充，也将在网络边缘侧、更靠近数据源的设备侧提供实时、短周期的本地决策。
比如，在种植地，智能传感器无需请求中央服务器来决定给附近的植物浇水或添加肥料的时间和用量，它们可以自己执行相关任务，必要时再与主要的云平台同步。
以上我们看到，5G网络技术保证了农业大数据的实时、高效传输，物联网保证了农业大数据的完整收集，云计算、边缘计算提供了大数据分析处理的海量算力，而人工智能则提供了数据模型的智能分析、管理和决策，这些技术共同构成智慧农业的技术底座。
现在，我们能在哪些具体的领域或者案例中，看到智慧农业的真实面貌呢？
对于数字智能化技术的介绍，只是让我们看到智慧农业的轮廓，只有深入到智慧农业的应用场景当中，才能真正感受到智慧农业的丰富细节。
我们首先介绍智慧农业应用最大的两个场景：大田精准种植和大棚精准种植。
在大田精准种植当中，主要存在作业面积大、土地分布广、设备布线和供电困难等问题，结合5G网络和物联网，就可以根据不同地域的土壤类型、灌溉方式、农作物种类等进行不同设备配合，通过各种传感器和智能气象站，实现在线获取土壤墒情、养分、气象等信息，并实现墒情自动预报、灌溉智能决策及远程控制灌溉设备，最终达到精耕细作的目的。
比如，土壤墒情监测预警系统获取土壤墒情数据，通过将获取的现场实时墒情信息和标准墒情信息数据库中对应农作物的标准数据进行对比，从而达到监测预警墒情的目的。而对于大棚精准种植，更重要的是对于种植物生长环境、生长环节的精准把控和管理。
精准大棚种植主要体现在精准数据采集、云端智能水肥控制、智能农事管理、智能控制、数字农场平台等几个方向，可以作用在大棚种植的育苗、栽种、生长管理、收割、休耕等全流程环节当中，通过精准采集系统、云端智能水肥控制系统、智能农事管理系统、智能控制系统和终端等，可对大棚种植各环节的相关数据进行采集，为其科学化决策提供依据。
总体来说，智慧农业正在帮助各类农业生产场景朝着集约化、智慧化的方向发展。集约化将极大降低生产成本，提高农业生产收益，智慧化将推动整个生产流程数据感知、智能管理和全产业链智能决策，实现农业全场景的联接互通。
可以想见，在数字智能技术的赋能下，智慧农业将在未来描绘出崭新的农业新图景。
来源：智慧猪场
