现代农业新技术新名词释义手册

编写说明：本手册旨在为农业从业者、农业管理部门及相关领域人员提供现代农业新技术、新名词的系统性释义，内容涵盖人工智能与智能体、数据要素与数字基础设施、精准农业与智能农机、未来农业生产方式及网络安全等领域。手册力求概念准确、内容详实，可作为政策制定、技术推广和业务学习的参考工具。

目录

第一章政策与战略背景

1.1 农业新质生产力

1.2 智慧农业

1.3 数字乡村

1.4 《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》

第二章人工智能与农业智能体

2.1 人工智能（AI）与农业

2.2 大模型（Large Language Model, LLM）

2.3 农业领域大模型（農耕大模型、神农大模型等）

2.4 智能体（Agent）

2.5 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）

第三章数据要素与数字基础设施

3.1 数据要素

3.2 农业大数据

3.3 农业物联网

3.4 云计算与边缘计算

3.5 5G与农业

第四章精准农业与智能农机

4.1 北斗导航农业应用

4.2 智能农机

4.3 作业监控

4.4 变量作业技术

第五章未来农业生产方式

5.1 无人农场

5.2 植物工厂

5.3 表型识别与表型组学

5.4 数字孪生与农业

第六章农业网络安全

6.1 农业网络安全概述

6.2 智慧农业平台安全

6.3 农业物联网安全

6.4 数据安全与隐私保护

第一章 政策与战略背景

1.1 农业新质生产力

基本定义

农业新质生产力，是指以科技创新为核心驱动力，通过人工智能、大数据、物联网、生物技术等前沿技术与农业深度融合，实现农业生产要素的优化配置和生产方式的根本性变革，所形成的具有高科技、高效能、高质量特征的先进农业生产力形态。

政策演进

2026年中央一号文件明确提出，要“因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合，拓展无人机、物联网、机器人等应用场景，加快农业生物制造关键技术创新”。这标志着农业新质生产力从概念探讨进入实质性推进阶段。

核心内涵

农业新质生产力以“技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级”为基本内涵。其核心特征包括：一是驱动力从传统要素投入转向科技创新，政策重心从要素投入驱动转向以科技和制度创新为核心的内生发展模式；二是生产工具从传统农机具升级为智能装备和数字系统；三是劳动对象从土地、种子等传统要素扩展为包含数据在内的新型要素组合；四是生产方式从经验驱动转向数据驱动、精准决策。

实践意义

发展农业新质生产力是推进农业农村现代化的关键抓手，旨在推动大数据、人工智能等现代信息技术与农业生产经营深度融合，助力精准种植、智能养殖、数字营销，提升农业全产业链的智能化水平。

1.2 智慧农业

基本定义

智慧农业是以信息和知识为核心要素，综合运用物联网、大数据、人工智能、遥感、北斗导航等现代信息技术，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和个性化服务的全新农业生产方式。

政策框架

农业农村部印发的《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》提出了全方位提升智慧农业应用水平的七大重点任务：推进主要作物种植精准化、设施种植数字化、畜牧养殖智慧化、渔业生产智能化、育制种智能化、农业全产业链数字化和农业农村管理服务数字化。《指导意见》同时强调，要加力推进智慧农业技术创新和先行先试，加快建设智慧农业引领区，健全技术推广服务体系。

阶段目标

根据规划，到2026年底，智慧农业公共服务能力初步形成，农业生产信息化率达到30%以上；到2028年底提升至32%以上。展望2030年，国产化智慧农业技术装备要实现广泛应用，农业生产信息化率突破35%；2035年达到40%。

应用场景

智慧农业覆盖农业生产全链条，包括但不限于：作物种植精准化（精准播种、变量施肥、智能灌溉）、设施种植数字化（环境智能调控、水肥一体化）、畜牧养殖智慧化（个体识别、精准饲喂、健康监测）、渔业生产智能化（水质监测、智能投喂）以及农业全产业链数字化（溯源管理、产销对接）。

1.3 数字乡村

基本定义

数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，以及农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程。数字乡村既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。

建设内容

数字乡村建设涵盖乡村信息基础设施升级、乡村数字经济培育、乡村数字治理能力提升、乡村信息惠民服务优化和乡村网络文化发展等多个维度。其核心目标是推动现代信息技术与农业农村经济社会深度融合，提升农业全产业链的智能化水平。

1.4 《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》

文件概要

《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》由农业农村部印发（农市发〔2024〕4号），于2024年10月23日正式发布，是为落实党中央、国务院关于发展智慧农业决策部署而制定的重要行动方案。

三大行动八项重点任务

行动计划部署“3大行动8项重点任务”：

智慧农业公共服务能力提升行动：打造国家农业农村大数据平台，构建统一的数据资源池和数据采集、汇聚治理、分析决策系统；共建农业农村用地“一张图”，为每块地建立数字档案；开发智慧农业基础模型，建立农业智能模型算法软件开源社区。

智慧农业重点领域应用拓展行动：推动主要作物大面积单产提升，培育一批智慧农场、智慧牧场、智慧渔场，推进全产业链数字化改造。

智慧农业示范带动行动：支持浙江先行先试，探索推广“伏羲农场”等未来应用场景。

阶段性目标

按“一年打基础、三年见成效、五年上台阶”分阶段推进。2024年全面启动；到2026年底智慧农业公共服务能力初步形成，农业生产信息化率达到30%以上；到2028年底公共服务能力大幅提升，农业生产信息化率达到32%以上。

第二章 人工智能与农业智能体

2.1 人工智能（AI）与农业

基本定义

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。在农业领域，AI技术的应用涵盖图像识别（病虫害诊断、杂草识别）、自然语言处理（农业知识问答、技术咨询）、预测分析（产量预测、病虫害预警）、智能决策（灌溉调度、施肥方案优化）以及自主控制（无人驾驶农机、采摘机器人）等多个方面。

政策要求

2026年中央一号文件明确提出“促进人工智能与农业发展相结合”，农业农村部进一步要求加强人工智能在农业农村领域应用，拓展无人机、物联网、机器人等应用场景，支持有条件的地区在智慧农业建设上先行先试，培育一批智慧农（牧、渔）场，推动建设一批智慧农业技术中心。

应用分类

按照技术路径，AI在农业中的应用主要分为以下几类：

机器视觉类：利用摄像头和图像识别算法实现作物病虫害识别、杂草检测、果蔬分级、动物行为监测等。

预测分析类：基于机器学习和深度学习模型，对气象灾害、病虫害暴发、产量等进行预测。

智能决策类：结合多源数据和优化算法，为灌溉、施肥、施药等农事操作提供最优方案。

自然语言处理类：通过对话系统实现农业技术智能问答和知识服务。

自主控制类：集成感知、决策、控制功能，实现农机自动驾驶和无人化作业。

2.2 大模型（Large Language Model, LLM）

基本定义

大模型，通常指基于大规模参数和数据训练的深度学习模型，具有强大的语言理解、图像分析、逻辑推理和多模态处理能力。在农业领域，大模型可实现复杂的场景理解、跨领域知识融合和智能化决策支持，是构建“农业大脑”的核心技术底座。

技术特点

大模型区别于传统模型的显著特征在于：参数规模大（通常在十亿级以上）、训练数据量巨大、多任务适应能力强。通用大模型经过针对性微调后，可适配农业领域的专业需求。模型从单纯的语言问答向多模态（同时处理图像、语音、文本、传感器数据等）方向发展，能够理解和分析农田遥感影像、作物照片、气象数据等多种类型的信息。

2.3 农业领域大模型

农业领域大模型是通用大模型在农业垂直领域的专业化应用。与通用大模型不同，农业大模型需要深度融合农业专业知识（农学、植保、土壤科学等）、农事生产规则和田间实际经验，以解决农业生产中的复杂决策问题。以下介绍国内两款具有代表性的农业大模型。

農耕大模型1.0

由中国农业科学院农业资源与农业区划研究所发布，中国工程院院士唐华俊领衔攻关完成，是我国首个服务于高标准农田建设监测监管、耕地保护和质量提升等领域的多模态大模型。

技术架构：该模型首创了“通识大模型+领域知识+垂直工具链”的协同智能体架构。以先进基础大模型为“总调度脑”，深度灌注了海量、多源的耕地时空数据与专业规则，并集成了数十个针对田块分割、设施识别、作物分类、长势反演、工程质检等细分场景的专用“垂直模型”，形成了既能理解复杂指令、又能精准调度专业工具执行的“智能体集群”。

三大智能体核心功能：

动态推演与风险预警智能体：从“变化监测”升级为“趋势预测与归因”，自动检测耕地利用的时空变化，基于历史规律与多源数据融合对变化趋势进行推演，对潜在风险进行早期预警。

智能诊断与决策支持智能体：从“工程核查”升级为“健康诊断与优化决策”，对农田基础设施进行“健康诊断”，评估工程性能的衰减状态，生成个性化养护方案。管理者获得的不仅是一张设施清单图，而是一份设施健康体检报告。

处方生成与动态优化智能体：从“固定方案”升级为“自适应调控与动态优化”，基于实时影像与传感器数据生成灌溉、施肥等农事处方，并结合天气预测、作物生长模型进行滚动优化。在昆山示范中，该模型可根据天气状况动态调整施肥时机与方式，预测养分缺失风险并提前规划干预。

数据基础：汇聚了涵盖卫星遥感、无人机、物联网、地面调查在内的PB级时空数据，通过创新的智能标注策略、任务导向的模型微调与动态工具链调度技术，确保模型在专业场景下的高精度、高稳健性。

神农大模型3.0

由中国农业大学信息与电气工程学院副教授王耀君团队研发，2025年发布3.0版本，同步推出了拥有36个专业智能体的“神农大模型智能体平台”。

版本演进：从1.0版本的知识问答功能，到2.0版本升级多模态功能，再到3.0版本实现了算力缩小同时关键任务性能提升。

实际应用效果：在沈阳沈北新区3000亩玉米生产基地的示范中，AI大脑可根据气候、光照、土壤、病虫害监测等多维数据自动提醒病害预防时机，生成种植管理方案建议。结果显示，种植成本从每亩约480元降至不足400元，节水节肥效果显著。在水培蔬菜大棚中，联合水肥一体机操作，一个年轻人可同时管理4个蔬菜大棚。在黑龙江哈尔滨的智慧农业示范基地，村民通过“农业病虫害防治智能体”小程序，扫一扫即可识别庄稼上的病虫害种类、用药方案及预防措施。

2.4 智能体（Agent）

基本定义

智能体（Agent）是指能够感知环境、进行推理决策并自主采取行动以实现特定目标的软件实体或系统。与传统的规则式程序不同，智能体具有一定的自主性和适应性，能够根据环境变化调整行为策略。在农业大模型体系下，智能体通常指嵌入专业知识和工具的AI代理，能够完成特定细分任务。

技术架构

在农业应用场景中，智能体通常采用“通识大模型+领域知识+垂直工具链”的协同架构。以農耕大模型1.0为代表，其核心创新正在于将数十个针对田块分割、设施识别、作物分类、长势反演、工程质检等细分场景的专用模型集成为一个“智能体集群”，由基础大模型作为“总调度脑”对各类智能体进行统一调度。神农大模型则推出了拥有36个专业智能体的智能体平台，覆盖多类农业子任务。

与传统软件的对比

智能体与传统农业信息系统的关键区别在于：传统系统遵循“如果-那么”的固定规则执行任务，而智能体能够理解复杂指令、调用专业工具、在多场景间自主切换并生成创造性解决方案。这种能力使得智能体可以应对农业生产中大量非标准化的、需要综合研判的场景——例如，根据天气、土壤、作物长势和市场价格等多维度因素，动态生成最优田管方案。

2.5 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）

基本定义

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司推出的一项开放标准协议，旨在为AI系统（特别是大语言模型和智能体）提供一种统一、安全的方式连接到外部数据源和工具。MCP的出现解决了传统AI应用中需要为每个系统单独开发定制化集成的难题，为AI智能体与各类农业信息系统之间的互联互通提供了标准化通道。

技术原理

MCP采用客户端-服务器架构。AI应用程序（如Claude Desktop、Cursor、VS Code等）作为MCP客户端，外部系统通过MCP服务器暴露其功能接口。AI智能体可以通过MCP自动发现可用的数据源和工具，理解其功能描述，并调用相应的API完成具体操作，无需针对每个系统编写定制化的集成代码。

农业应用场景

在农业领域，MCP的应用正在快速兴起。以Leaf公司推出的Leaf MCP Server为例，该系统将农业统一API封装为MCP服务器，AI智能体可以通过自然语言交互方式直接查询农田运营数据，例如询问“最近一次种植作业中使用了什么杂交品种”“当时的土壤温度是多少”，智能体即可自动调用相关API返回结果。

另一个典型应用是DSSAT（农业技术转让决策支持系统）的MCP集成，该系统专门服务于作物建模场景，允许AI智能体通过MCP协议调用复杂的作物生长模拟模型，生成产量预测和风险评估。

行业意义

MCP的推广意义重大。在传统架构下，农业信息系统高度碎片化，不同厂商的设备、平台和数据难以互通。MCP提供了一种打破“数据孤岛”的技术路径：通过统一的协议标准，AI智能体可以无缝连接不同的农业数据源和工具，实现跨平台、跨厂商的协同工作。这使得农业生产各环节的数据可以被有机整合，为全局优化决策奠定技术基础。

第三章 数据要素与数字基础设施

3.1 数据要素

基本定义

数据要素是指以数据形式存在、能够参与社会生产经营活动并为使用者或所有者带来价值的生产要素。党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素，与土地、劳动力、资本、技术并列。在农业领域，数据要素包括气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场行情数据、遥感影像数据、农机作业数据等，是驱动智慧农业发展的核心资源。

政策框架

财政部自2025年1月1日至2026年12月31日开展数据资产全过程管理试点，涵盖编制数据资产台账、开展数据资产登记、完善授权运营机制、健全收益分配机制、规范推进交易流通等环节。各地也在积极探索农业数据确权与流通。以山东潍坊为例，该市规范数据产权登记与认定流程，明确数据权属、使用范围与流转规则，推动涉农数据可确权、可流通、可赋权，激活农业数据要素市场活力。

四川省发布的《四川省“数据要素×”重点工作方案（2025—2026年）》针对现代农业提出：推进农业数据融通利用，构建一体化数据采集机制，完善省级农业农村大数据平台，推动农业农村相关业务信息平台数据对接。

数据资产入表

随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，农业企业可将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，列入资产负债表。这一制度创新为农业数据的价值实现提供了会计基础，也推动了行业对数据规范化采集、治理和资产化管理的重视。

3.2 农业大数据

基本定义

农业大数据是指运用大数据技术理念和方法，对农业全产业链产生的海量、多源、异构数据进行采集、存储、处理、分析和应用的数据体系。农业大数据具有典型的“5V”特征：体量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性要求高（Veracity）。

数据来源

农业大数据的数据来源极为丰富，主要包括：

遥感数据：卫星遥感、航空遥感和无人机影像，用于地块识别、作物分类、长势反演、灾害评估等。

物联网数据：田间传感器采集的土壤温湿度、养分、气象因子（温光水气）等环境数据。

作业数据：农机作业过程中记录的耕深、面积、油耗、轨迹等机载数据。

生物数据：作物品种基因型数据、表型数据、动物体征和健康数据等。

市场数据：农产品价格、供需信息、物流流通数据。

管理数据：土地确权、承包经营权、农业补贴、保险等政务和经营管理数据。

平台建设

国家层面正加快推进农业农村大数据平台建设，构建统一的数据资源池和数据采集、汇聚治理、分析决策系统，打造农业农村数据管理服务中枢。在应用层面，“空—天—地”一体化的多模态数据资源池已开始建设：以某企业的无人化智慧农场多模态数据集为例，日均处理物联网数据10GB，数据可用率超95%，已构建作物长势分析、生育期识别、病虫草分析、变量处方图等20余种农业智能算法。

3.3 农业物联网

基本定义

农业物联网（Agricultural Internet of Things, AIoT）是将传感器、智能终端、通信网络等技术部署在农业生产环境中，实现对土壤、气象、作物生长、动物体征等多维信息的全面感知、可靠传输和智能处理的技术体系。农业物联网是智慧农业的“感知神经系统”，为精准决策提供数据基础。

系统架构

农业物联网通常分为三层架构：

感知层：由各类传感器（土壤温湿度、氮磷钾、pH值、二氧化碳、光照强度等）、摄像头、无人机、卫星遥感等组成，负责采集原始数据。

网络层：通过4G/5G、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi等通信技术，将感知层采集的数据传输至数据处理平台。

应用层：对数据进行存储、分析和可视化，支持灌溉控制、施肥决策、病虫害预警等应用场景。

典型应用

以中国电信温州分公司为龙港市构建的智慧农业体系为例，该体系依托物联网、5G与云计算技术，全域部署土壤温湿度、氮磷钾、pH值、二氧化碳及气象站等高精度传感器，集成水肥一体化灌溉系统、土壤墒情监测站、虫情监测系统、小型气象站、智能摄像头，形成闭环生态监控体系。系统根据作物需求自动执行灌溉、施肥、环境调控与绿色防控，预计实现节水20%以上、化肥减量15%以上。

在广西全州县的油菜种植示范基地，通过物联网传感器实时监测苗情、墒情、病虫情和灾情，农户通过手机APP即可接收系统推送的个性化田管方案，并可远程控制水肥一体化设备执行灌溉、施肥等作业，实现“指尖上的管理”。据统计，该模式实现农药使用量减少35%，作业效率提升8倍，油菜抗倒伏能力增强20%，菌核病防治效果达到92%以上。

3.4 云计算与边缘计算

基本定义

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络按需提供可配置计算资源（网络、服务器、存储、应用和服务）的模式，用户无需自建数据中心即可使用强大的计算和存储能力。在农业领域，云计算为海量农业数据的存储、处理和分析提供了灵活的算力支撑。

边缘计算（Edge Computing）是指在靠近数据源头的网络边缘侧，提供计算、存储、网络等服务的分布式计算架构。在农业场景中，边缘计算节点通常部署在田间或农场服务器上，对传感器数据、图像数据进行本地预处理和实时响应，降低数据传输延迟和对网络带宽的依赖。

农业应用

在实际部署中，云计算与边缘计算协同工作：边缘端负责实时数据采集、预处理和即时决策（如灌溉阀门的自动开关、农机避障控制），云端负责长周期数据存储、复杂模型训练和全局优化调度。例如，黑龙江联通为张小牛家庭农场定制的“牧云智链”智慧牧场系统，采用“IPv6+5G+边缘计算”架构，通过边缘网关进行数据预处理，将牛只体征、环境参数、空间数据经压缩优化后以≤50ms时延传输至数字孪生引擎。

3.5 5G与农业

基本定义

5G（第五代移动通信技术）具有高速率、低时延、大连接三大特性，为智慧农业的规模化部署提供了关键的网络基础设施支撑。5G网络可以支持农田中大规模传感器节点的实时连接、高清视频的实时回传、远程操控指令的低延迟下达等应用需求。

农业应用场景

5G+无人机：实现无人机植保作业的远程遥控和高清图像实时回传，支持精准施药和长势监测。

5G+智能大棚：依托智能物联网设备，通过5G网络加密传输温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等数据至监控平台，客户可通过手机App或PC端实现精准决策。

5G+农机远程操控：支持对无人驾驶拖拉机、收割机的远程实时监控和指令下达。

山东省青岛市在麦收中通过北斗导航与智慧农业平台结合，可同时对上百台农机实现统一调度与协同管理，搭载北斗导航系统的收获机、打捆机、播种机组成“流水线”，收麦、脱粒、播种一气呵成，效率大幅提升。

第四章 精准农业与智能农机

4.1 北斗导航农业应用

基本定义

北斗导航农业应用是指利用中国自主研发的北斗卫星导航系统提供的高精度定位、导航和授时服务，支撑农业机械自动驾驶、作业路径规划、精准作业和作业质量评估等场景的技术体系。北斗系统在农业领域可实现厘米级定位精度，是精准农业的核心基础设施之一。

技术原理

北斗农业导航系统通过接收北斗卫星信号，结合地基增强系统（RTK差分定位技术），将定位精度从米级提升至厘米级。系统由北斗卫星信号接收天线、导航控制器、液压转向系统（或电动方向盘）和显示终端等组成，安装在拖拉机、收割机、插秧机等农机上，实现自动驾驶和精准作业。

典型应用

在上海浦东智慧农场中，搭载北斗定位、远程遥控、自动驾驶系统的拖拉机与收割机，通过高精度北斗导航与多源感知系统，实现了厘米级路径跟踪、自动避障、精准作业及数据采集分析，为农田精细管理提供核心依据。

在河北涞水县，无人驾驶拖拉机融合物联网、大数据与北斗导航技术，只需提前导入田间地图、选取点位打点，北斗导航系统即可实现厘米级定位，确保拖拉机沿规划路径精准作业，可完成自动调头、自动耕地、自动播种，无需人工现场干预。机身搭载的监控设备还能实时回传耕深、面积、油耗等数据至智慧农场管理平台。

在北大荒集团七星农场，自主研发的北斗导航自动驾驶农机系统配套变量施肥机、智能播种机、无人植保机等装备，作业效率较传统农机提升40%以上，化肥利用率提高30%-35%，农药利用率提高10%-20%。

4.2 智能农机

基本定义

智能农机是指集成了传感器、自动控制系统、北斗导航定位、通信模块和决策算法等先进技术，能够部分或完全替代人工操作，实现自主感知、自主决策、自主作业的农业机械。智能农机是智慧农业从概念走向落地的关键装备载体，也是实现无人农场和精准农业的核心硬件基础。

技术组成

智能农机的核心技术组件包括：

定位导航系统：北斗/GNSS高精度定位，支持厘米级路径规划和自动驾驶。

环境感知系统：激光雷达、毫米波雷达、多光谱相机、超声波传感器等，用于障碍物检测、作物行识别和地形感知。

作业执行系统：电控液压转向、变量喷洒、精准播种等执行机构。

通信与监控系统：5G/4G通信模块，支持远程监控和作业数据实时回传。

典型装备

北斗智能果园综合管理机：采用模块化设计，搭载“北斗导航+惯性导航+激光雷达+双目相机”多源融合控制系统，集成打药、施肥、割草、运输、采收平台等多项功能，支持多场景快速切换，具备自动避障、远程监控等功能，能够良好适配山区丘陵地形，实现果园作业全流程智能化、电动化。

无人驾驶拖拉机：以“智牛”为代表的无人驾驶拖拉机采用5G技术，搭载北斗系统，装备360度全景摄像头和毫米波激光雷达，具备精准定位和自动避障能力。

4.3 作业监控

基本定义

作业监控是指利用物联网终端设备、北斗定位系统和传感器技术，对农机在田间作业过程中的关键参数（位置、轨迹、速度、耕深、播种量、施药量、油耗等）进行实时采集、传输和分析的管理技术。作业监控是实现农机作业质量可量化、可追溯、可考核的核心手段。

技术组成

作业监控系统通常由以下部分构成：

作业监控终端：安装在农机上的智能终端设备，集成北斗定位模块、传感器接口和数据传输模块，实时采集作业数据。

数据管理平台：云端平台接收和存储作业数据，提供作业轨迹回放、作业质量分析、面积统计、效率评估等功能。

移动端应用：管理人员通过手机APP或网页端即可远程查看农机实时位置、作业进度和质量报告。

应用意义

作业监控解决了传统农机作业管理中的“黑箱”问题。传统模式下，农机作业质量依赖操作人员经验和事后抽查，难以及时发现漏播、重播、耕深不足等问题。通过作业监控系统，管理人员足不出户即可远程掌握作业进度与质量，实现作业过程的可视化和可量化的考核管理。

我国在水稻全程机械化领域已创新集成北斗自动驾驶系统、北斗高精度作业监控终端、北斗无人驾驶系统、定位终端四种农机物联网设备，实现水稻全程机械作业数字化集成应用，开创了水稻全程无人机械作业、北斗自动导航的先河。

4.4 变量作业技术

基本定义

变量作业技术（Variable Rate Technology, VRT）是指根据田间土壤肥力、作物长势的空间差异性，由决策系统生成变量作业处方图（Prescription Map），农机根据处方图在田间不同位置自动调节播种量、施肥量、施药量等作业参数，实现按需精准投入的精准农业核心技术。

技术原理

变量作业技术的实施流程包括三个环节：首先是数据采集环节，通过土壤采样、遥感影像、产量监测等手段获取田间空间变异信息；其次是处方图生成环节，利用地理信息系统（GIS）和作物生长模型，分析不同区域的需求差异，生成包含空间位置和对应作业参数的处方图；最后是变量执行环节，将处方图导入智能农机控制系统，农机通过北斗定位获取实时位置，根据处方图指示自动调节作业参数。

应用效果

在北大荒集团七星农场的应用中，配套北斗自动驾驶系统的变量施肥机可根据土壤养分分布差异实现按需施肥，化肥利用率提高30%-35%。这种“缺什么补什么、缺多少补多少”的精准投入模式，既有效降低了农资成本，又减少了过量施肥带来的农业面源污染，体现了经济效益与生态效益的统一。

第五章 未来农业生产方式

5.1 无人农场

基本定义

无人农场是指在农业生产全过程中，利用物联网、大数据、人工智能、北斗导航、机器人等先进技术，实现“耕、种、管、收”全环节少人化或无人化作业的新型农业生产模式。无人农场是智慧农业的高级形态，代表着农业生产方式从“以人为主”向“以机为主、人机协同”乃至“全流程自主运行”的变革方向。

关键技术

无人农场涉及“耕、种、管、收”四大环节的核心技术：在耕作环节，无人驾驶拖拉机实现自主耕地；在播种环节，精准变量播种机依据处方图按需播种；在管理环节，无人机植保和智能灌溉系统实现自动管护；在收获环节，无人驾驶收割机完成自主收获，并通过产量监测生成下一轮种植的决策依据。

发展现状

目前，无人农场的关键技术和装备已形成完整配套体系，在全国近20个省份进行了示范应用。黑龙江提出到2025年建成20个万亩级无人化智慧农场，在七星农场示范区，无人驾驶插秧机插秧、无人机植保、无人联合收割机收获、自动闸门灌溉等均已实现。河北涞水县已建成2000余亩智慧农场核心示范区，并计划辐射带动10000亩耕地。在发展方向上，上海提出推动智慧农场从以“单机无人化”为特征的1.0阶段向“系统智能化”的2.0版本迭代升级，重点拓展多机协同、智慧灌溉、智能决策等应用场景。

5.2 植物工厂

基本定义

植物工厂是一种通过高科技手段精确控制光照、温度、湿度、二氧化碳浓度和营养液等环境要素，在完全或部分封闭的设施内，有计划、有标准、高效能地进行植物周年连续生产的高级农业生产系统。植物工厂彻底摆脱了传统农业对自然光、土壤和季节的依赖，代表着设施农业的最高技术水平。

核心技术

植物工厂的核心技术包括：LED植物光照系统——自主研发的LED光源可模拟自然界中植物最喜爱的光谱，即使在深夜也能为植物“沐浴”恰到好处的光；营养液栽培技术——以定制化营养液替代土壤，通过水肥一体化设备精准输送至植物根系；智能环境调控系统——系统自主调控温、湿、光等环境参数，工厂内空气约4分钟更新一次；多层立体栽培技术——通过垂直空间利用大幅提高单位面积产量，产量是露地种植的数十倍。

应用现状

我国植物工厂发展迅速。山东寿光的集装箱植物工厂采用微风循环系统模拟自然风力、定制化营养液精准输送等技术，已成为极端环境下新鲜蔬菜自给的解决方案，出口至阿联酋、加拿大、荷兰等多个国家——在沙漠中可抵御50摄氏度以上高温，在极寒地区通过箱体保温与智能温控系统保障蔬菜正常生长。

面临挑战

当前植物工厂发展仍面临挑战：一是成本居高不下，LED光源和智能调控系统的能耗和投资回收期仍需优化；二是种植结构较为单一，目前主要集中于叶菜类和少数高附加值作物；三是专业人才配置不足。随着LED节能光源创制、光温耦合节能环境控制、智能化管控等技术的持续进步，植物工厂正呈现爆发式增长态势。

5.3 表型识别与表型组学

基本定义

作物表型（Plant Phenotype）是指在基因和环境共同作用下，作物表现出来的形态、结构、生理、生化等可观测特征的总和，包括株高、叶面积、穗长、粒重、叶色、光合效率等大量性状。

表型组学（Phenomics）是系统研究生物体全部表型性状特征的学科，是连接基因组学与农业生产的关键桥梁。表型组学的目标是高通量、高精度地获取海量表型数据，揭示基因型-表型-环境三者之间的复杂关系，为作物育种提供数据驱动的研究范式。

表型识别技术

传统表型获取依赖人工测量，效率低、主观性强、可重复性差。现代表型识别技术综合利用机器视觉、深度学习、多光谱/高光谱成像、激光雷达（LiDAR）等手段，实现作物表型的高通量自动化获取。

在技术应用方面，中国科学院遗传发育所蒋霓团队研发的麦穗表型解析方法，结合ResNet50-UNet网络实现麦穗区域精准分割，使用Yolov8x-seg模型完成小穗识别分割，最终提取了包括穗长、穗宽、穗面积、可育小穗数、不育小穗数、小穗间距等在内的45类穗部表型性状，为小麦高产育种提供了高通量技术手段。中国农业科学院国家南繁研究院作物表型组学研究创新团队提出的玉米苗情精准监测模型YOLOv8n-LP与YOLOv11n-LP，可基于田间RGB影像实现玉米幼苗自动计数与叶龄识别，为玉米早期生长监测和精准农业管理提供了轻量化深度学习解决方案。

大模型融合

2025年，南京农业大学集中发布了5项AI+未来农业研究成果，其中包括FoMo4Wheat作物表型大模型——基于全球规模最大、多样性最丰富的小麦田间图像数据集ImAg4Wheat构建的10亿参数级作物表型大模型，以及基于AI+遥感驱动的作物数字孪生系统和作物动态智能设计育种大模型等。这些成果标志着表型识别正在从单一性状自动化测量迈向全生育期多维度智能感知的新阶段。

5.4 数字孪生与农业

基本定义

农业数字孪生（Digital Twin）是指通过数字技术对现实农业生产系统（农田、设施、动物等）进行全要素、全过程的数字化映射和实时仿真，构建一个与物理世界同步运行、可交互、可推演的虚拟模型。数字孪生使管理者可以在虚拟空间中“预演”农事决策效果，再将其应用于物理空间，从而降低试错成本，优化生产方案。

技术架构

农业数字孪生系统的构建通常需要三个层面的支撑：数据层——通过物联网传感器、无人机、卫星遥感等实时采集物理世界的全维度数据，确保数字模型的时效性和准确性；模型层——融合作物生长模型、气象模型、土壤模型等专业机理模型，与AI数据驱动模型结合，构建能真实反映作物生长规律的虚拟仿真引擎；交互层——通过三维可视化、数字孪生管控平台实现“一张图”全局可视可控，支持管理者在虚拟场景中进行态势感知、决策推演和远程操控。

第六章 农业网络安全

6.1 农业网络安全概述

基本定义

农业网络安全是指在智慧农业环境下，为保障农业信息系统、工业控制系统、数据资产和网络基础设施的机密性、完整性和可用性而采取的技术、管理和制度措施的总称。随着农业与信息技术的深度融合，网络安全已从IT领域的专业问题上升为关乎粮食安全和农业可持续发展的战略性问题。

威胁形势

当前农业领域面临的网络安全威胁日趋严峻。2025年10月，加拿大网络安全中心与皇家骑警联合发布安全通告，揭露黑客活动分子针对暴露在互联网的工业控制系统（ICS）发起多起攻击，波及农业设备等关键基础设施，攻击者通过篡改水压参数等方式实施破坏。智慧农业平台需特别保护土壤、作物等数据安全，平台需抵御针对灌溉、施肥系统的恶意攻击，访问农户信息需双重认证。

6.2 智慧农业平台安全

基本定义

智慧农业平台安全是指对部署在云端的农业管理平台（包括数据平台、决策系统、移动端服务等）实施系统性安全防护，确保平台的稳定运行和敏感数据不受侵害。

防护要点

主要包括以下几个方面：一是等保合规，数字农业农村云平台需依据相关安全指南对农业数据进行分类分级，重点保护种质资源、土壤监测等核心数据，禁止未经授权的数据跨境传输。二是身份认证，为每台设备赋予唯一的“数字身份”，仅通过认证的设备才能接入农业系统，有效阻断非法设备仿冒接入、窃取数据或篡改指令的风险。三是数据备份，建立完善的数据备份和灾备机制，防止因自然灾害或网络攻击导致数据丢失，确保农业生产管理的连续性。

6.3 农业物联网安全

基本定义

农业物联网安全是指针对广泛部署在田间地头的传感器节点、智能终端和通信网络所面临的安全风险，采取的身份认证、访问控制、数据加密、入侵检测等多层次防护措施。

风险特征与防护策略

农业物联网具有设备数量庞大、部署环境开放、算力资源受限等特点，这些特点使其成为网络安全攻击的潜在入口。农业物联网面临的主要安全风险包括设备仿冒接入、数据窃听与篡改、拒绝服务攻击、固件漏洞利用等。

学术界也在积极探索专门的农业物联网安全解决方案。例如，针对农业机械物联网网络，有研究提出了基于边缘计算的实时两层网络安全态势感知框架（Ag-CSA），结合边缘端的机器学习异常检测系统与云端告警关联分析，实现对网络威胁的实时识别、聚合和分析。在产业层面，工业互联网安全风险评估与防护体系在农业物联网领域的应用也在持续推进。

6.4 数据安全与隐私保护

基本定义

农业数据安全与隐私保护是指在农业数据全生命周期（采集、存储、传输、使用、共享、销毁）中，确保数据的机密性、完整性和可用性，同时保护农业经营主体（农户、企业）和消费者的隐私权益。

关键领域

农业数据安全需要重点关注以下几个领域：数据分类分级——对种质资源数据、土壤地理数据、生产经营数据、消费者数据等进行分类分级管理，不同等级数据对应不同的安全保护要求；涉农数据确权——明确数据权属、使用范围与流转规则，推动涉农数据可确权、可流通、可赋权；跨境数据安全——种质资源等战略核心数据需严格控制跨境流动，防范生物资源安全风险。

随着智慧农业的深入推进，数据规模将呈指数级增长，数据安全和隐私保护将面临更加复杂的挑战。建立完善的数据治理体系、加强安全技术研发应用、提升从业人员安全意识，是保障农业数据安全的根本路径。