陈媛媛，游 炯，幸泽峰，胡华浪，梅国涛，石智峰，刘海启※

（1.农业农村部耕地利用遥感重点实验室/农业农村部规划设计研究院，北京 100121；2.潍柴雷沃重工股份有限公司，潍坊 260000）

0 引 言

近年来，中国农业生产取得了巨大成就，粮食连年丰收。但仍存在对土地性状认识不清、水肥药等要素投入较多、水土资源短缺、生态系统失衡等多重问题。在全球粮食供需趋紧的背景下，中国农业转型升级面临两方面的挑战，一是满足人口增长和消费结构升级需求，需要利用有限的农业资源生产更多优质粮食；二是满足绿色、可持续发展要求，把农业生产对生态系统的负面影响降到最低，以应对中国土地资源退化、地下水超采、环境污染等问题。在信息化、智能化快速发展的时代背景下，集成遥感、地理信息、导航、大数据、决策分析等技术于一体的精准农业能够根据水土资源的时空差异性，结合作物需求，精确、有针对性的投入生产要素[1]，是一种节约成本与资源、保护环境、高产优质的农业生产方式[2]，自提出以来在国际上得到普遍认可，尤其是近几年，精准农业成为各国农业工作者研究和追逐的热点[3-4]，是中国农业顺应时代，应对当前挑战的必然选择。

精准农业的实施过程主要是用定位系统获取准确的位置信息，用遥感技术监测土壤湿度、作物生长状况等信息[5]，用地理信息系统构建空间信息数据库，并分析农业要素的空间差异特征，用诊断系统依据实时的作物生长状况做出预测和诊断，农民远程指挥装有定位信号的智能化农机，实现精准播种、灌溉、施肥、施药等生产过程的自动控制[1,6-7]。信息获取是精准农业的基础[8]，信息处理分析是关键[9]，信息管理是核心[10-11]，田间变量作业是目标[12]，万物互联是保障[13]。

近些年，世界各国也提出了数字农业、智慧农业等新型农业形态，这些概念均体现了以遥感、通信、人工智能等为代表的信息技术与数控农机等工业技术的融合，又各有侧重。数字农业强调数据对农业生产、经营、管理以及销售等环节的基础支撑和可视化作用，是实现精准农业的前提；精准农业强调时空上非均匀化变量管理，根据分区单元的不同调整投入量，实现农业生产过程的精准管控，以较少的投入获得同等或更高的产出；智慧农业是现代农业的高级阶段，旨在实现农业生产经营、加工销售等全过程各个环节都由信息流把控和智能配置，生产者、销售者和消费者之间信息透明，是技术高度融合、全程无人操作的农业形态[14]。

目前中国农业生产已基本实现了机械化，正在努力推进自动化，随着乡村振兴工作的全面推进，中国农业迎来了前所未有的高质量发展新机遇，精准农业已开始起步，但尚未形成完备的技术、服务体系，还不能大规模推广应用[15]。鉴于此，本文以世界精准农业发展方向为引领，旨在立足国情，审视国内精准农业发展现状，厘清前进方向。瞄准世界精准农业发展较好的主要发达国家和地区，重点分析不同国家和地区的精准农业发展概况，提炼其成功经验；并从中国的初步探索、具备条件、薄弱环节等层面剖析中国精准农业发展现状；最后针对中国的薄弱环节，借鉴国际经验，提出中国精准农业今后的发展建议。

1 主要发达国家和地区精准农业发展概况

美国是世界第一强国，农业的发展处于世界领先地位，最早提出精准农业思想并开展实践，发展了规模化的精准农业[16]。日本过去传统的分散小农经营状况与中国现有农业经营状况类似，日本脱离耕地零碎化的实践对中国农业向集约经营转变具有借鉴意义，且日本农业在20世纪70年代以后发展很快，是集约型精准农业的代表[17-18]。欧盟是国际舞台的重要力量，农业现代化水平世界领先，在共同农业政策框架支持下，智慧农业是欧盟各国农业的发展方向，目前正在积极发展数字技术[19-20]。以色列农业堪称奇迹，不断创新的农业节水技术推动精准农业的发展，对水土资源匮乏的中国来说，以色列的先进农业技术越发重要[21]。因此，综合考虑中国农业发展需求和他国农业特点，选择精准农业发展较为典型的美国、日本、欧盟和以色列，重点研究其精准农业发展状况，简要阐述英国、加拿大等国的精准农业现状。

1.1 美 国

20世纪80年代，美国农场面临过度依赖化肥农药提高单产却导致土地退化、环境污染等问题，Johnson等农学家发现，即使在农田小区域内，不同生育期、不同空间位置的作物生长环境明显不同，首次提出“处方农作”概念[22]。之后的90年代，美国进行了土壤传导性、土壤元素测定、电磁感应等技术的研究[23]。进入21世纪，信息感知、无线传输、自动控制等技术的发展，以及全球定位系统（Global Positioning System, GPS）向民间开放，促使美国精准农业快速发展，至今已形成了相对成熟、可推广普及的精准农业模式，并成为全球精准农业的引领者[24]。

美国精准农业的发展首先得益于平坦肥沃的规模农场，农场平均规模约1.75 km2[25]。技术是精准农业发展的核心，美国突出的精准农业技术体现在以下 3点：一是精准导航与自动驾驶系统。美国联邦航空管理局建设的广域增强系统可为农业提供分米级免费信号服务。针对厘米级精度的应用，主要通过电台、移动通信链路和卫星通信链路 3种方式提供实时动态差分信号。凯斯纽荷兰等农机具企业生产的拖拉机、大型收割机等农机普遍安装了基于 GPS、视觉导航等技术的自动驾驶系统，有些先进农机可以根据作业场景提前进行路径规划[14]。二是信息获取与变量作业。农业研究局建立了全球独有的植物表型高通量测量系统和成像系统，全天候获取测量区域内所有作物的全方位表型数据和长势数据，建立作物光谱识别、预测模型，以利用无人机、卫星等遥感系统制作变量处方图[13,26]。三是农机检验检测环节。在持续高温的天气下，选择坚硬的土质环境建立农机检验测试场，采集测试数据，对农机的功能、性能、部件等进行全面评估[27]。

美国健全的农业政策为精准农业的发展提供多层支持与保护。一是农业信贷体系。政府为农场主提供信贷担保，帮助农场主顺利获得农业贷款；成立农业信贷总局，联合一些信贷企业和金融机构，为农民购置先进农机提供专项优惠贷款[28]。二是立法加强教育、科研与推广应用。美国新农业法草案明确表示支持在高校中开展对青年人农业新知识、新技术和应用能力的教育；支持农业产业信息和技术转让的研究和推广。美国农业部根据国家战略重点和农业发展需求的变化，每隔两年左右调整和制定新的农业研究计划，并向国会申请经费支持，既保证研究工作的系统性，又注重解决农业生产所面临的问题与挑战[19]。

精准农业全套技术体系在美国已经市场化，约翰迪尔公司的“绿色之星”、凯斯纽荷兰公司的“先进农业”等系统是技术集成的先驱，为农场主提供配套设备及技术服务，80%以上的农场采用了GPS自动导航、物联网、变量作业等精准农业技术[14,29]。

1.2 日 本

日本人稠地狭，过去以分散的小农经济为主，但目前有力地推动了农业生产向集约化、适度规模化经营的转变，在此基础上发展精准农业。早在20世纪70年代，日本就进行了土地规整与建设。通过修订限制农地流转与集中的各项规定，政府逐步放松对土地的严格管制，主要包括承认多种形式的农地流转、放宽农地租赁的审核与管理、对长期出租或出卖小地块的农户给予财政奖励等。政府出资运行的农业合作组织、非营利性的民间法人组织等管理服务机构在促进农地流转、保障流转方向、规定利润分配等方面发挥了重要作用[19,30]。在规模化整理土地的基础上，日本政府积极完善农田基础设施，如修建上水排水设施、田间道路、通信等设施，2004年，日本将农业物联网建设列入政府计划，截至2014年，超过50%的农户使用了农业物联网设施[31-32]。

在农业人员组织方式上，组建农业共同体，鼓励共同经营[17]。一是将懂技术、管理、经营的农户组建为农业经营团体，主要负责组织广大农民群体学习农业经营、管理的先进信息技术。二是将从事精准农业技术研发、推广等的企业组建为农业技术团体，主要负责提供、宣传和推广精准农业技术和设备[33]。三是出台“人与农地计划”、《农业经营基础强化法》等政策法规，培育适度规模经营的新型经营主体，对专业从事农业生产的新型经营主体给与资金、技术服务的支持[17]。

立足农田面积相对小的特点，日本致力于攻克具有较高灵敏度和准确性的小型作业机器和无人机植保。目前已研发出能够采集土壤水量和肥量的六足机器人、水稻变量施肥机、采用三维视觉系统的采摘机器人[34]、撒播水稻出苗数检测装置等，多台小型机器可以根据计算机传达的信息协同工作[35]。20世纪90年代初，日本政府就鼓励推广无人机在稻田植保中的应用，经过30年的发展，无人机功能也从早期的喷洒向基于成像技术的生产态势分析、基于垂下光源吸引和高压电技术的杀虫领域扩展。自动精准导航、避障和飞行稳定性控制等技术在无人机应用中相对较为成熟[36]。

近年来，数字技术的发展推动了日本农业大数据平台的建设。在“农林水产业创造技术”项目支持下，自2014年开始，政府每年给予中央财政支持，通过政府与企业合作研究与建设，历时 5年多，日本全国性农业数据公共平台正式上线运行。平台汇集的土壤、气象、生长预测、农机作业等数据叠加到农场管理系统，在推行变量精准施肥、提高农机智能化水平和机器人作业等方面发挥了成效[10]。为让农户更好的访问、使用数据，日本政府也重视在农户中普及计算机应用，开设培训班，教农户信息技术的使用；面对从业人口普遍老龄化问题，鼓励企业开发适用于中老年人的专用界面[37]。

1.3 欧 盟

近年来，欧盟发达国家正积极推动机械农业向数字农业转变，从而推动精准农业的发展。2017年，德国投入超过50亿欧元，由大型企业、科研单位牵头研究攻关与信息感知和调控、云平台等技术相关的软件系统、硬件装备等[35]。德国数字农业的解决方案是：每块地的地理位置、土壤特性、作物信息、实时天气等数据上传到云端，运用大数据、人工智能等技术进行处理，并做出诊断和处方，然后将云端提取的指令信息发送给配有接收信号的大型农业机械，控制农机进行作业[20]。德国Gut Derenburg农场是一家有着 190余年历史的家庭农场，2000年前后农场配备了能够实时测产制图的收割机，进一步掌握了产量的空间差异，于是农场决定逐步实施精准农业应用项目。以精准灌溉为例，其典型做法是将空间数据和土壤类型、土壤田间持水量等属性数据叠加，得到可用田间持水量空间分布图，结合降水量和作物需水规律等数据，分析作物缺水状况，进行空间分区，针对不同分区采取有针对性的措施[38]。

法国近些年农业信息化发展较快，由政府、社会组织、企业及经营者共同推进，积极打造集开发应用、市场咨询、法律政策保障、战略支持等于一体的农业大数据体系，目前已建成完备的农业信息数据库。政府定期公布农产品产量、流通等信息，根据市场供需情况提供种植、销售等建议；社会组织为农户提供法律、技术、管理等方面的咨询服务，在农机推广、农民教育与培训等方面也发挥着重要作用；企业根据新型经营主体的需求，提供基于现代信息技术和物联网技术的个性化服务；经营者依法填报自己的农业生产经营信息[18,35]。

在意大利，政府推动、企业参与，共同出资组建精准农业商业化运营公司，开展导航位置服务、设备研发、技术咨询、用户指导等业务[39]。意大利伦巴第大区大农场基于遥感、导航等空间信息技术，采用智能化农机装备自动控制系统，也实施了精准农业项目[39-40]。目前，欧盟正着力解决一些小型农场的水利、宽带设施等问题，加强成员国创新合作，扩大精准农业的推广应用[41]。

1.4 以色列

以色列位于西亚沙漠地带，面对降雨稀少、土壤贫瘠、地表水分布不均的自然环境，以色列政府一方面积极修建农田水利设施，另一方面高度重视农业技术，尤其是节水技术研究，每年资助上亿美元用于农业技术研发与推广，农业科研经费GDP占比居世界前列。目前发展了以节水灌溉、水肥一体化和温室技术为代表的精准农业，创造了“沙漠里的奇迹”[42]。

20世纪中期开始，以色列政府主导全国范围内兴修水利，旨在将北部天然水源引入到南部缺水地区，将地下水组织、连接成网络状。密布的输水管道根据水质的不同被漆成不同的颜色，黑色、白色、紫色管内分别是废水、可直接饮用水和再循环利用水[43]。在此基础上借助发达的物联网、咸水淡化、废水循环利用等技术积极发展节水灌溉。

滴灌与喷灌是以色列节水灌溉的代表方式，超过90%的灌溉采用了节水灌溉技术，水资源利用率居世界之首。世界知名企业耐特菲姆公司50多年来，一直致力于节水技术及产品的创新，先后开发出 100多种滴灌器，推出多套滴灌系统和对应产品[21]。农业数据的采集和积累进一步推动滴灌用水量精准化发展，数字化管理平台根据传感器采集的土壤特性及作物生长信息实时跟踪农田状况，结合嵌入的作物模型决定灌溉时间和灌溉量，目前 80%的地区使用了基于实时数据的灌溉策略[35,43]。在滴灌技术的基础上，以色列还积极发展水溶肥料及相关技术，根据传感器记录的环境数据，施肥罐里溶解的氮、钾等肥料，经自动操作平台分配后，借助管道和压力准确、均匀地输送到植物根部，一些先进的系统可测量每个植株的压力水平，以此确定水肥输送时间和停止输送时间，实现了节水节肥、精准灌溉与施肥一体化[44-45]。20世纪70年代，以色列开始发展温室大棚，大棚里配备滴灌系统，滴头插入基质中，通过压力输送进行水肥供应。温室里还安装了光照、温度等传感器，控制系统读取传感器的数据，自动升降挡板和帘子，从而保证植物所需的光照和通透性[46]。目前温室内从播种到收获全部实现了智能化生产与控制[42]。

1.5 其他国家

英国2013年启动了“农业技术战略”，每年投入4.5亿英镑用于农业科技研发与创新，利用大数据和信息技术升级农业，建立了国家精准农业研究中心，致力于智能农机、导航、精准作业等方面的研究。一些农场建有田间交通管理系统，可以优化田间农机行走路线和作业幅宽，误差能够控制在厘米级[47]。通过集定位、自动导航、传感识别、卫星监测、电子制图、智能机械等技术于一体，英国可以实现精准作业及变量施肥施药。目前，英国约有 16%的农场采用了精准变量施肥及用药技术。政府重视对农户新技能、新知识的培训与教育推动了精准农业的发展，农民培训是唯一可以得到政府资助的培训项目，英国目前有200多个农业培训网点和2 000所农场职业教育学校[48]。

在加拿大，土壤格网取样、田间制图、喷头自动控制等技术在阿尔伯塔省、魁北克省的一些农场也开展了实践应用[49]，精准施氮肥、变量灌溉技术的研究与试验表明，变量作业技术在不降低作物产量的情况下，可以节省水肥投入[50]。根据圭尔夫大学对 144名受访者关于精准农业技术使用情况的调查，自动导航技术应用最为普遍，约87%的耕地面积应用了此技术，使用变量施肥、卫星影像处方图、变量喷洒等技术的耕地面积比例分别为28%、16%和10%[49]。

1.6 成功经验

世界精准农业的发展在不同国家和地区各具特点，以美国为代表的规模化精准农业利用优越的自然条件，以高度发达的信息技术引领大农场发展；以日本为代表的集约型精准农业以解决人多地少矛盾为出发点，在耕地规模化整理的基础上，通过组建农业共同体实现共同经营，设备研发以小型灵活设备的开发与协同作业为主；欧盟在共同农业政策的引导下，以数字技术推动精准农业发展；以色列克服自然条件不足，是节水农业和设施农业成效显著国家的代表。深入剖析主要发达国家和地区精准农业发展领先的原因，不难看出，以下几点对于推动精准农业的发展至关重要。

1）政府引导是关键。以上各国政府非常重视精准农业的发展，在政策制定、资金投入、基础建设等方面发挥了引领、统筹作用。政策制定方面，纷纷出台支持农业发展的战略计划[14,51]，美国建立了完善的农业政策法规体系及由农业部牵头、所属各级农业部门协同参与的信息采集、审核、发布体系[52]；2021－2027年的欧盟共同农业政策将重点关注支持数字农业、精准农业的发展。资金投入方面，美国20世纪90年代以来，每年拨款15亿美元用于农业数据网络建设、数据的采集与发布等[35]；日本自2015年启动基于智能农机和信息技术的“农林水产业创造技术”研究计划以来，累积投入近 500亿日元用于农业可视化、智慧农业专题等的研究及农业集约化生产的激励[53]；欧盟提供3000万欧元以改变农业农村地区宽带滞后、设备老化等问题，推动农业数字化、精细化发展[35]。基础建设方面，日本、以色列等国为改善农业生产条件，由政府主导，在全国范围内组织开展农业工程建设，有力改善了农业生产条件[37,54]。

2）信息化建设是基础。美国经历20世纪90年代的“信息高速公路”计划，农业领域已建成世界上最大的信息网络，连接美国农业部、州农业署、高校、企业及农场主[52]。日本在经过土地规整后，着力推进信息平台建设，也建成了以国家为主体的农业信息系统，集数据采集、互联共享、挖掘、服务于一体[10]，并健全相关制度，在对数据进行分类管理的基础上，明确共享主体、有偿使用权责、数据交易等规定；欧盟成立了物联网创新联盟，旨在对农业基础设施进行数字化升级。

3）科技支撑是核心。美国从事作物模型、物联网、智能控制、机器人等农业科技研发与服务的公司就有上百家，在多项技术集成、精准变量作业控制方面领先。基于标准总线接口，自动驾驶系统可以根据需要配置精准变量施肥、喷药的控制系统，实现基于智能导航的变量作业[55]。21世纪30年代，美国将围绕系统认知分析、精准动态感知、数据科学等领域不断创新农业技术。日本、德国突破了带有导航的平地控制及其配套作业装备、基于电子控制的精量播种等技术，研发了用于智能平地、精量播种的设备[35]。日本的“农林水产业创造技术”研究计划、“农业创新研究战略”、欧盟的“农业生产力与可持续的欧洲创新伙伴关系计划”，重点研究对地观测、通信、共享规则等国际前沿和竞争性科技问题。以色列的海水淡化、污水处理、滴灌精量控制等技术处于世界领先地位[21]。这些先进科技的进步推动了精准农业的发展。

4）新型农民培育是保障。美国及法、德等欧盟成员国的农业经营者多是经过准入制度考核，有资格证书且定期参加培训学习的职业农民。美国的职业农民培育体系由学历教育和技能培训构成，公立大学、农学院为主的高校和社区大学等机构共同承担农民教育任务，采用课堂理论知识和田间动手实践相结合的方式培育新型职业农民。对职业农民的教育分为初、中、高三等，构建了相应的考核与认证机制[56]。欧盟的“青年农场主”等人才战略聚焦于涉农高素质专业人才的培育，通过职业教育、大学课堂、培训等方式拓宽新型农民的知识水平，增强他们的实践操作、经营管理等技能[35]。日本定期给予涉农培训学校补贴，以不断完善培训机制和农业人才培训系统。以色列的高中教育就设立了农业课程，普及国民的农业知识教育。政府每年会根据各地农业和农民实际情况，开设免费的短期农业科技培训班，除讲授最新的科技知识外，还重视解决农民生产过程中遇到的实际问题[57]。

2 中国精准农业发展概况

2.1 初步探索

20世纪末，中国科研工作者开始关注精准农业。1998年，中国农业大学率先开展了精准农业相关技术研究试验，成立了国内首个“精细农业研究中心”，在土壤水分监测、产量测定、定位管理等方面取得了初步研究进展[23]。近些年，学者们的研究探索主要集中在以下几方面：信息获取方面，吴炳方、黄文江、刘海启等专家团队一直致力于天空地一体化的信息感知与获取技术，通过数理模型推算土壤墒情、作物长势、受损程度、种植面积等信息[58-60]。空间分区方面，赵明明基于无人机和高分一号影像的空间变化，研究农田管理分区[61]；陈世超等从地形因子和土壤属性角度，研究如何划分农田管理分区[62]。系统设计与变量控制方面，汪小旵等结合模糊比例-积分-微分控制技术，以江苏盐城黄海农场为试验区，研究设计冬小麦实时变量追肥机控制系统[63]；Wang等基于移动通信技术，设计了水肥智能控制系统[64]；吴文斌团队在成都天府童村农场应用智能水肥灌溉系统，开启了国内无人化农场的先驱[65]。此外，大数据分析、云计算、人工智能等技术与农业的渗透融合也加快了研究步伐[66-67]。

开展研究探索的同时，中国也注重精准农业工程的示范应用。1999年，北京小汤山精准农业示范基地引进装有美国高精度无线电导航定位系统、能够自动生成产量空间分布图的谷物联合收割机，是国内第一个精准农业技术研究示范基地[68]。新疆生产建设兵团1999年在大面积田块中开展机械整地、精量播种、膜下滴灌、摘锭采棉等新工艺，目前在大面积棉田中应用较为成功，经济及生态效益明显[69]。2014年，在国家发改委专项资金资助下，黑龙江哈尔滨开展自主知识产权创新应用，实施了基于国产北斗导航卫星定位系统的精准农业综合应用示范项目，部署北斗连续运行参考站，研制开发基于云端的农业数据平台[33]。

2.2 具备条件

中国精准农业发展至今，逐渐积累成果，目前已具备了一些精准农业进一步发展的条件。从空间信息技术来看，中国构建了相对成熟的具有自主知识产权的北斗导航系统，采用该系统的农业机械定位精度高，已成功付诸应用。在新疆，多处农机站安装了北斗卫星定位信号，应用北斗导航系统的无人驾驶拖拉机有近6 000台，自走式植保机实现了农机和信息的协同发展[69]。高分一号至高分十二号等高分系列卫星成功发射，高分六号卫星具有独特的农作物识别波段，是中国首颗农业应用卫星，在农业信息监测中发挥了重要作用。

从空间数据来看，已建成全国家庭承包地土地确权、粮食生产功能区和重要农产品生产保护区等基础数据库，高标准农田建设及上图入库、家庭农场调查入库等工作正在加快推进，这些数据是中国精准农业发展的底层支撑。

从感知设备应用来看，土壤温湿度、太阳光照等传感器、采摘等机器人已在部分农田和设施园艺中推广应用[70]。国家农业信息化工程技术研究中心领先中国智能农业装备设备的研发，在全国布设了远程墒情监测站[71]。基于低空传感器的无人机植保，尤其是基于实时感知的无人机喷药等作业方式也逐渐被农场主、涉农企业采用。

从发展环境看，近年来，国家颁布了一系列政策文件，鼓励农业生产信息化、精准化发展，为中国精准农业的发展创造了战略条件。在农村土地三权分置等政策的引领下，中国耕地流转面积在逐步增长，国家对家庭农场、合作社等集体组织、社会化经营单位等新型经营主体给予支持。致力于农业先进技术研发和服务的企业快速成长，极飞科技公司已与日本拜耳公司签署合作协议，推动定制化的农业植保服务落地实施[35]；华源节水公司学习以色列先进的滴灌、喷灌技术，生产的卷盘式喷灌机、智能水肥喷灌系统已投入使用[72-73]。农业生产呈现积极变革态势。

2.3 薄弱环节

虽然中国已具备一些精准农业进一步发展的基础，尤其在大中型拖拉机自动驾驶、位置精准方面取得的进步尤为明显，但由于中国长期处于小农经济状态，生产要素较为分散，技术研发水平还相对落后，精准农业目前主要处于萌芽阶段，尚缺乏完备的技术、装备、实施、推广、服务体系，作业量精准还未实现。主要的薄弱环节可以归结为以下几点：

1）土地分散，农田配套设施及信息平台建设不完善。目前中国耕地还以家庭承包为主，零散化现象普遍，户均耕地面积小，且一户的耕地又分为好几个田块，非常不利于精准农业的开展实施；只有少量大规模农场安置了农田信息采集设备、铺设了灌溉用的水管网络、电力设施等，大部分农田还不具备现代农业基础设施条件；目前中国涉农信息平台或网站有 4万多个，各平台之间信息不互通，存在重复建设、内容不全等现象[74]，数据整合程度与标准化程度低。

2）农业信息获取时空不连续。卫星遥感是获取时空信息的主要来源，通过特定的物理或经验模型转换，可为精准农业提供具有时空变化信息的处方图。目前中国自主运行的卫星数据在农业领域的可使用率较低，仅有高分六号卫星是农业应用为主的卫星。地面农用传感器是时空信息的重要辅助源及卫星数据的验证手段，目前中国农业智能传感器大多还需要进口，特别是芯片等核心材料，自主研发的农用传感器在稳定性、可靠性等方面与国外还存在一定差距[75]。考虑到中国地域辽阔、种植制度复杂多样，现有卫星数据及地面传感设备尚不能满足获取时空连续农业信息的要求，农业资源“一张图”建设难以推动。

3）可推广的自动变量作业系统及装备缺乏。随着中国天空地遥感技术的发展，基于空间信息技术生产的处方图难以落地发挥作用，主要原因在于不同技术之间存在是否兼容或可移植的问题。处方图分区单元与地面分区单元和农机设备位置的匹配、处方图识别、远程控制、作业量自动调节等技术融合还未打通，且一些高端智能化设备装备主要依赖进口，如何与处方图及控制系统结合也存在困难。已有的一些智能控制系统有的停留在信息传送与显示层面，有的能够实现作业位置精准，尚未能实现基于处方底图的自动控制变量作业。探测技术与机电一体化的集成是中国精准农业发展的另一短板。

4）高素质农业人才不足。当前，农村年轻劳动力进城打工趋势明显，农业从业者以五六十岁以上的中老年人为主，整体文化水平偏低，对新知识、新设备的理解掌握能力偏弱，懂得并运用新型农业生产技术的人才尤为缺乏。

3 中国精准农业发展建议

针对当前中国精准农业发展中的薄弱环节，立足中国国情，借鉴国际经验，中国需从以下几方面加快推进精准农业发展步伐：

3.1 强化政府组织领导作用

充分发挥政府在制度制定、基础建设、资金支持等方面的统筹、保障和协调作用。建立国家农业发展统筹协同机制，统一决策，上下联动，各级政府部门、科研机构、企业、市场等多方参与体紧密协作，形成规模化的发展体系，避免不同单位各自推动，相互脱节；统筹规划全国农业基础设施、全国农业基础信息云平台、农业核心技术攻关等重大项目；政府对规模经营主体给予财政补贴等支持外，还需考虑贷款贴息、动员企业等方式吸引社会资金投入精准农业建设。各地政府在中央顶层规划框架下，立足本区域农业特点，引领做好科技攻关，促进相关研究应用落地，探索适合本区域的精准农业模式。

3.2 加强基础设施和信息化建设

基础设施和信息化是精准农业得以落地实施的基础，也是中国近期农业发展要关注的重点，可以从以下3方面入手：

1）适度扩大耕地规模。结合高标准农田建设项目和土地流转措施，综合考虑各地区的地形起伏、耕地聚集度等因素，对耕地规模化整理潜力做出评价，优先在潜力大的地区平整耕地，合理划分归并田块，逐步推动中国耕地规模化，有序指导农业共同经营。

2）构建农田基础设施网络。改造传统渠道为管道，铺设水管网络及配套的电力、通信等基础设施；建造新型软体集雨窖池，充分利用天然降水；全局规划，以尽量不影响耕作和土壤质地为前提，布设土壤墒情、养分、作物生长参数等信息传感器，形成以物联网为基础的信息感知网络，实时获取农田实际情况，辅佐卫星遥感信息。明确设施管理与养护的主体，定期对农田设施进行检查与维护。

3）打造全国统一的农业数据中心和信息平台。政企研多方合力，将多个零散的农业信息平台和数据库进行整合，借助云、网络安全、数据密集计算等技术，构建集全国土地确权、作物分布、市场供需、农业气象等数据于一体的全国农业云平台和相应的数据共享共建机制，统一标准、集中管理、整体维护，让数据安全有效流动，创造价值链。

3.3 聚焦核心技术研发

1）研究以遥感为代表的信息获取技术。围绕天地协同观测，完善卫星数据几何精校正模型，优化卫星姿态、波谱响应等参数设计，考虑多星协同组网，发展农业遥感卫星应用体系；加大农用传感器标定、信号处理与增强等技术的研究力度，自主开发高性能芯片，生产性能稳定、精度可靠的农业传感器。卫星应用体系和农业传感器网络协同应用，破解农业信息获取时空不连续难题。以高光谱、红边、短波红外、荧光等农业信息敏感波段为重点，研究对作物养分、长势、灾害、土壤墒情等信息的最敏感波段和最佳诊断模型，结合深度学习技术，实现目标信息快速提取。

2）加强技术集成研究。研究各项技术之间的兼容性、标准化、通用接口等问题，实现多样化技术之间的有效衔接；围绕基于数字底图的精准自动作业模式，突破具有标准总线接口的变量控制等技术，开发自主可控的技术组装、集成服务体系，使农业装备与遥感技术、定位系统、智能决策、无线传感网络技术、电子控制等技术深度融合与集成。

3.4 培养新型农业人才

人才是精准农业顺利实施并有序推进的保障[44,76]。相对传统农民，年轻的新型农业经营主体思维活跃，学习接触新思想新知识的意识较强，业务能力相对较高，因此，利用线上线下相结合的方式，先重点在年轻的新型经营主体中开展精准农业原理、实践操作、经营管理等方面的培训。鼓励农业院校开设精准农业相关专业，除设置理论课程外，也需加强到示范基地学习交流、操作、实习等实践环节，可通过全日制、成人教育、短期培训等方式储备人才。制定新型农民培育、青壮年农场创建等计划，鼓励更多的农户，尤其是青壮年以组建家庭农场、开办农业企业或合作社、建设农业示范园区等为起点，带动农业转型。

3.5 分区域试点示范

针对中国各地自然条件、农业生产状况不同的特点，探索不同的发展模式并开展试点示范。在东北平原地区，借鉴美国大农场式农业发展思路，结合新一代5G通信技术，对可利用的大型农机、设备进行智能化改造与调试，侧重以国产卫星为主的信息技术与智能农机等工艺技术及软硬件产品的集成与创新，重点发展基于信息整合的精准农业技术体系，可率先在国有农场、种植大户的田地开展示范。在华北地下水超采区，研究以色列等国的地下供水系统，铺设水网、电力等配套设施，结合中国已初步应用的一些智能灌溉系统，突破水质检测、水量调控等滴灌、喷灌环节的关键技术，重点发展节水灌溉、水肥一体化模式。在南方丘陵区，参考日本土地规模化实践做法，适度放宽中国土地流转限制，规模化土地，探索成立农业经营组织；技术上可先以自动化等单项技术的应用为主，分步推广。示范区域也需注重与传统农业生产方式的对比，从前期投入、长期收益、生态影响等方面进行评估，熟化后向传统农业从业者展示精准农业的投入产出比和实施方面性，推广适合地域特点的精准农业技术模式和典型范例。