智慧农业是新一代信息技术与农业决策、生产、流通交易等深度融合的新型农业生产模式与综合解决方案，通过对人、机、物等的全面连接，一方面对农业生产进行全流程跟踪式监测、管理，以数据驱动技术流、资金流、人才流、物资流，实现更为高端化、智能化、绿色化的农业产品的种、管、采收、储存、加工等。
01 智慧农业的基本概念
智慧农业是新一代信息技术与农业决策、生产、流通交易等深度融合的新型农业生产模式与综合解决方案（详见图1），通过对人、机、物等的全面连接，一方面对农业生产进行全流程跟踪式监测、管理，以数据驱动技术流、资金流、人才流、物资流，实现更为高端化、智能化、绿色化的农业产品的种、管、采收、储存、加工等；另一方面打通供需连接渠道，打造快速、高效、精准的农业产销生态系统，重塑农业与消费者之间双向互动关系，构建起覆盖农业全产业链、全价值链的全新生产和服务体系。
智慧农业不是新一代信息技术在农业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延，它既是农业数字化、网络化、智能化转型的具象化、系统化呈现，同时也是一种新业态、新产业，将重塑生产形态、供应链和产业链，在推动农业提质、增效、降本、绿色、安全发展等方面蕴含着巨大潜力。
02 核心逻辑：数字孪生与定制化生产
智慧农业是农业产业数字化的具体形态。数字化发展是以新一代信息技术（NextGenerationICT）1的研发应用为基础支撑，以实现产业全流程数字化、网络化、智能化为目的的技术范式革新2。数字化发展需要具备一个由硬件与软件所共同构筑的，集“感知、传输、计算、存储、应用”等为一体的“闭环”。通过“闭环”的不断迭代与升级，产业发展逐步数字孪生（DigitalTwin），以及定制化生产迈进。
（1）控制论、闭环、反馈与智慧农业
1948年诺伯特·维纳（NorbertWiener）的代表性著作《控制论》出版，成为一个时代开启的标志。维纳将这本书的副标题取为“关于在动物和机器中控制与通信的科学”，指出无论是机器还是动物，一切能够适应周围环境变化，具备自主决策能力的“智能”系统都包含有信息提取、信息传输、信息处理、信息存储和信息利用等环节，而闭环和反馈在整个系统中占据基础性地位（所谓的“智能”行为不过是这套机制运作的外在表现）。控制论以高度抽象的方式揭示了包括生物、机器、经济社会等在内的一切简单或复杂系统在面对不断变化的周边环境与不确定性时自主运行的本质规律。
在新一代信息技术大范围普及的今天，信息的主要表现形式与承载主体就是存储在各类电子计算机中的二进制数据。实现有效控制的前提——对信息的有效组织，本质上就是对承载信息的数据进行采集、传输、分析与利用。在数据大量增长、数据来源和种类多样化、数据快速生成、数据质量有待提升、数据价值密度不高的时代背景下，解决好“数据从物理世界中来，到物理世界去”的问题是实现“智能”的关键。无论是一台智能农机，还是一间智能大棚，或是一个智能农场，构建有效的信息流，消除不确定性，快速做出最优决策的重点都是打造一个完整的数据闭环。
完整、准确的数据采集是闭环的起点。对于一个系统而言，其所处的外部环境复杂多变，自身运行状态也会时刻改变，如果不能够及时、准确地掌握外部环境情况和内部运行状态，就难以提取出有效信息，减小不确定性。目前能够采集温度、湿度、气压等多物理量的传感器已开始广泛应用，让系统获取的数据量更大、质更优。
网络为数据在闭环中流动提供管道。智能行为实现的前提是构建闭环，实现反馈控制，需要系统中各个部分相互连接、相互沟通、相互交流。与动物的神经系统相似，网络为数据采集交互、分析处理和反馈执行联通可靠通道，是“大闭环”各部分连接的纽带。5G等新一代网络技术是系统内各部分互联互通和无缝集成的关键技术支撑。
科学、准确的数据分析是闭环核心。一个系统要实现基于数据闭环和反馈控制的智能行为，除了充分感知周围环境和自身状态以外，还需要对提取的信息进行分析和处理。对数据进行加工、分析和处理，为智能行为的实现提供决策依据。人工智能等技术的快速发展为实现更高层次的智能决策开辟了新路径。
精准、高效的执行是闭环的终点。系统的智能行为最终体现为一系列动作及其产生的积极效果。执行是在数据采集、传输、分析的基础上发出指令，做出行为，产生效果。
数字孪生是基于上述理论的高层次实践，其依托知识机理、仿真技术为物理实体在虚拟空间创建数字孪生体或者应用场景，模拟、反映物理世界的状态和行为。基于多维度的实时数据、历史数据，预测物理个体（系统）的未来状态，以实现物理上的组织性加强、精准性提升和不确定性缓解（卢阳光，2020；殷浩栋等，2020）。由于数字孪生在产品开发、监督和验证及应对突发情况等方面的显著成效，数字孪生逐渐在牲畜家禽养殖、作物种植、智能农场管理等农业领域得到了推广与应用。
智慧农业之所以能实现精准、高效、低碳的发展目标，就是将传统农业“靠天靠地靠简单劳动投入”的落后生产模式转变为“可感知、可控制、可预测”智能化生产模式。智慧农业根据各种类型的生产模型、系统规则与数据集合对农业知识进行数字固化，通过在虚拟空间建构物理对象（动植物、运动轨迹）的实时、精准数字化映射，面向增产、提质等应用需求，展开分析量化的预测和决策反馈，实现农业生产全流程的优化。正因如此，智慧农业需要系统化、全局性的发展方案，任何单一种类和单一环节的技术缺失都无法促成农业数字化转型。任何一个节点存在未连接的问题，整个闭环的数据感知、采集、传输和处理将难以有效实现，整个系统就难以实现“智能”运行。
（2）服务化延伸：智慧农业的增收逻辑
智慧农业可以通过对农业产业的服务化延伸实现增收增效，这源于新一代信息技术的三次产业融合拓展了农业的多功能性。新一代信息技术能够创新服务供给内容、改变服务供给方式（江小涓、罗立彬，2019）。在传统“人对人”“点对点”的生产过程当中，劳动力是主要的供给要素，难以引入新的技术和设备，缺乏规模经济。劳动生产率不仅长期保持不变（江小涓，2017），也很难对于其他产业产生技术的外溢效应。一些新兴、小众的服务由于相对高昂的获客成本和低频次的需求而难以存活。传统农业具有这个特点，内卷化现象较为常见，没有发挥出多元价值。
新一代信息技术与产业的融合使得产业发展愈发表现出显著的差异化、服务化和敏捷化。不同于一般意义上的效率提升，智慧农业在服务化方面的影响包括依托新一代信息技术的农业产业链的延伸、农耕文明传承、山水田园生活意境表达等。一方面通过更多样化的连接形式，重塑生产者与消费者之间的关系，不仅包括物质生产、实物销售，还有内容体验与服务享受等。智慧农业通过订单式作业、云上参与、视频直播等方式，让农业生产凭借“原生态”“定制化”“生活化”的标签，变现自然景观、文化价值、劳动凝聚等。另一方面新一代信息技术以更为低成本的数字化方式，消除物理隔阂、打通连接渠道，帮助以往难以单独存活的小众供需实现“线上规模化”，有效的将“长尾供需”转变为可以盈利获益的“大市场”。尤其是，中国是一个具有超大规模统一市场的国家，消费者众多、小众消费规模庞大，能够支持多种新模式新业态的发展壮大。如新一代信息技术能够帮助城市消费者以更便捷的方式参与耕种饲养，还能通过认养、认种的方式为农产品溢价买单。
本文节选自：中国信息通信研究院政策与经济研究所与中国人民大学智慧农业与数字乡村发展研究中心联合发布的《中国智慧农业发展研究报告——新一代信息技术助力乡村振兴》
