中国农业研究服务

政策丨技术丨设备丨服务

中国农业社会化综合研究与服务平台

清晨五点，山东寿光的李建国像往常一样走进蔬菜大棚。但今天的他手里拿着的不是锄头，而是一个平板电脑。屏幕上，土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度等数据实时跳动。轻点几下，智能灌溉系统开始工作，无人机准备起飞巡查作物长势。这位种了三十多年地的老农民笑着说：“现在我是在‘指挥’这些机器帮我种菜。”

这正是中国工程院院士、农业信息化专家赵春江所描述的数字农业图景：“数字农业不是要用机器完全替代人，而是要用技术增强人的能力，让农民成为农业数据的掌控者和决策者。”

数字农业≠无人农业

在许多人的想象中，数字农业等同于全自动化的“无人农场”：机器人播种、无人机施肥、人工智能决策。然而，赵春江院士指出，这实际上是对数字农业的根本误解。

“技术应当是延伸农民感官和能力的工具，而不是取代他们的角色。”赵春江强调。在河南的一片智慧麦田里，农民王师傅的经历印证了这一观点。安装了物联网传感器后，他发现自己能够“看见”土壤深处的水分流动，“感知”到作物微妙的生长变化。这些曾经只能凭经验猜测的信息，现在以数据形式直观呈现。

“以前看庄稼长势，全凭一双眼睛几十年积累的感觉。现在好了，数据告诉我哪片地缺氮，哪片地有虫害迹象。”王师傅说，“机器给了我‘超能力’，但什么时候浇水、施什么肥，还是我说了算。”

从“靠天吃饭”到“知天而作”

数字农业的核心转变在于，将农业生产从经验驱动转变为数据驱动。

在黑龙江农垦区，大型农场已经实现了从播种到收获的全链条数据化管理。卫星遥感监测作物长势，气象数据分析预测天气变化，市场数据指导种植决策。但农场负责人刘经理特别指出：“所有这些技术最终都要通过人的判断来发挥作用。系统会提示可能的风险，但如何应对、何时应对，还是需要经验丰富的农业专家和农民共同决定。”

赵春江院士团队开发的一款农业决策支持系统，正体现了这一理念。系统不会自动下发指令，而是为农民提供多种情景模拟和决策建议。比如，当预测到未来一周有连续阴雨时，系统会提示：“根据历史数据，这种情况下提前三天喷洒防病药剂可减少损失约30%，但需额外成本每亩15元。同时，推迟收割至雨季后可提高品质，但可能错过最佳市场价格窗口。”

“最终按哪个方案执行，由农民自己权衡决定。”赵春江解释说，“系统的价值在于让决策基于全面信息而非盲目猜测。”

数据新农具：当古老技艺遇上现代科技

在浙江茶区，数字技术正在帮助传承数百年的制茶工艺实现精准化。物联网传感器监测茶园微气候，大数据分析确定最佳采摘时间，但炒茶的温度控制、手法运用仍然依赖老师傅的技艺。

“技术不能替代人的手感，但它能告诉我今天采摘的茶叶含水量比昨天高2%，所以炒制时需要调整温度和时间。”制茶大师陈师傅说，“这就好像给传统手艺配上了一副高科技眼镜。”

类似的融合正在全国各地发生。在新疆棉田，无人机巡查帮助农民快速发现病虫害，但施药方案仍需人工确定；在四川果园，智能分拣线按大小、色泽、糖度自动分级水果，但果树修剪、嫁接仍需要经验丰富的果农操作。

“数字农业不是一场机器取代人的革命，而是一次人机协作的进化。”赵春江如此定义这场变革。

培养“数字新农人”：乡村振兴的关键

实现赵春江院士描绘的愿景，关键在于培养能够驾驭数据的“数字新农人”。

在江苏南京，一群平均年龄28岁的年轻人成立了“智慧农业服务队”，他们不是直接下地干农活，而是帮助当地农民理解和运用各种数字农业工具。队长小张说：“我们的角色像是‘农业技术翻译’，把复杂的传感器数据、卫星图像转化为农民能理解的田间管理建议。”

赵春江强调，数字农业时代需要三类人才：懂农业的技术专家、懂技术的农业专家，以及能够连接这两者的“桥梁人才”。为此，中国农业大学、西北农林科技大学等多所高校已经开设了“智慧农业”专业，培养既懂农艺又通数据的复合型人才。

同时，针对现有农民的数字化培训也在广泛开展。在农业农村部推动下，各地建立了数字农业示范点，让农民亲身体验技术如何增强他们的能力。湖北一位参加培训的老农感慨：“我原以为这些高科技我们玩不转，现在发现它们其实就像智能手表，用习惯了就离不开了。”

数字农业的中国路径

与欧美大规模农场偏向高度自动化的数字农业模式不同，中国正在探索一条符合国情的特色路径。

“中国农业以小农户为主体，地形气候多样，作物种类丰富，这决定了我们的数字农业必须更加灵活、更加注重人力与技术的结合。”赵春江指出。

在中国特色的数字农业体系中，出现了许多创新模式：

• 共享数字农业服务平台：多家小农户共同使用一套智能设备，分摊成本；

• 合作社+数字技术：农民合作社引入数据管理系统，实现规模化效益；

• 社会化农业技术服务：专业公司提供按需的数字农业服务，农民按使用付费。

在河北一个村庄，五户菜农共同投资建设了一套智能温室系统，通过手机应用共享数据、协调生产计划。“我们单独谁也承担不起全套设备，但合起来就能用上最好的技术。”村民代表说。

挑战与前景：让技术真正为农所用

尽管前景广阔，但数字农业在中国的发展仍面临挑战：农村网络基础设施不均衡、农民数字技能不足、适合小农户的数字农业解决方案缺乏、数据安全和隐私保护问题等。

赵春江院士团队正在研究更符合中国农村实际的技术方案，如低功耗物联网设备、离线人工智能决策模型、基于北斗卫星的简易导航系统等。“技术必须适应农业，而不是让农业适应技术。”他强调。

未来，随着5G、人工智能、区块链等技术与农业的深度融合，农民将拥有更强大的数据能力。赵春江描绘了这样一个场景：农民通过增强现实设备，可以直接“看到”作物需水情况；区块链技术让每一粒米的生长过程可追溯；人工智能助手提供24小时作物咨询服务......

“但无论技术如何进步，土地的主人永远是农民。”赵春江总结道，“数字农业的最终目标，不是建造无人农场，而是培养能够掌控数据、做出更明智决策的新时代农民。当老农能够像使用锄头一样熟练地运用数据，当田野里既回荡着传统的农谚又流动着现代的数据，我们才能真正实现农业的现代化转型。”

夜幕降临，李建国查看完当天的种植数据分析报告，在平板电脑上规划明天的农事安排。窗外，无人机正在自动充电，为明天的巡查做准备。这位“数字农民”微笑着关掉屏幕，他知道，技术没有夺走他的田地，而是给了他一双洞察土地奥秘的“慧眼”。在这片古老而又年轻的土地上，一场静悄悄的革命正在生根发芽——不是机器取代人，而是技术赋能人，让千年农耕智慧在数字时代焕发新生。

戳下面的原文阅读，了解更多