智慧农业为何需要算法创新? 智慧农业的全面普及，还要走多长的路?
发布于：2023-12-04 09:56
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随着新一代信息技术在农业领域快速广泛应用，以及农业人工智能技术发展，以智慧农业为表现形态的“农业4.0”时代已经到来。以农业智能装备、北斗农机自动导航驾驶、无人农场、高通量植物表型平台等代表的智慧农业，正日益成为最活跃的农业生产力。作为智慧农业的核心环节，“算法”基于数据挖掘技术，对农业数据进行分析和处理，将提取的有效信息用以支撑农业预警、控制、决策和管理，达到提高资源利用率、降低成本、提高生产效率和产品质量、改善生态环境的目的。可以说，智能化决策系统背后的算法创新正日益成为智慧农业重点。
智慧农业的概念和特点
智慧农业是利用现代科技手段，结合农业生产实际需求，通过收集、分析、利用和共享大量数据资源，实现农业生产全流程数字化、自动化和智能化管理，以提高农业生产效益、降低生产成本、减少对自然生态环境的影响，促进农业可持续发展和农村现代化的发展方向。它涉及领域包括精准农业、智能化装备、物联网技术、大数据分析、云计算、人工智能等，旨在推动传统农业向现代化、科技化转变，实现农业产业的高效、可持续发展。
智慧农业有着多方面的意义。首先，智慧农业使农业生产实现数字化，使得农业生产数据更加准确和及时，农民能够更好地进行生产决策和管理，提高生产效率和收益率。其次，智慧农业能够改善农业生产环境，提高农作物的产量和品质。通过数字化、自动化和智能化的农业生产方式，农业生产过程可以更好地控制和管理，减少农药和化肥的使用，降低环境污染和土壤侵蚀的风险。
此外，智慧农业还有助于促进可持续发展。通过智慧农业生产方式，可以更好地利用自然资源和减少对非可再生资源的依赖，从而减少可持续发展的压力。此外，智慧农业还能够加强农民与资本的联系，促进农业现代化和转型升级。
智慧农业建设与算法创新紧密同步
当前，智慧农业算法创新呈现出三个特点：
一是融合性。体现为现代生物技术与生物大数据的融合，通过利用生物信息学分析方法，解析基因组、转录组、代谢组等多组学数据，加速形成透明计算、移动边缘计算、雾计算和微云等新的算法，实现农业生物精准选种育种和生产供应及时跟踪追溯。
二是自主性。智慧农业算法立足于神经网络，进行深度学习和强化学习。借助农业大数据平台以及与人类交互协作，算法技术能够持续学习和训练，从而更加智能和自主。在智慧农业中体现在多组学整合、基因挖掘、病虫害诊断等领域。
三是应用性。随着农业物联网区域试验工程、数字乡村试点工程等大批工程的落地，我国智慧农业算法创新由“强基础”转向“重应用”。智慧农业以应用场景驱动为导向对算法创新进行集智攻关，将更多数据用于算法分析和建模，形成农业科研院校、农机生产商、信息化企业、网络服务商等各主体相互借力的创新发展联合体，推动算法性能不断提高、应用质效不断增强，更好适应智慧农业发展需求。
