智慧农业发展现状 - 安徽省芜湖市繁昌区新林村伏羲农场采用农业机器人、各类传感器实现远程操控和实时监测，农场"聪明"化程度高[1] - 伏羲农场作为中国科学院智慧农业试点项目，已在内蒙古、重庆、安徽、湖北等地推广，产业化和市场化程度持续深化[2] - 我国智慧农业加快迈入新阶段，实现生产过程智能感知、决策和控制，大幅提高劳动生产率、资源利用率和土地产出率[3] - 农业农村部已成立智慧农业专家咨询委员会，累计立项行业标准122项、发布实施26项，促进规范发展[3] 政策支持与目标 - 2024年中央一号文件明确提出支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景[1] - 《全国智慧农业行动计划（2024-2028年）》提出到2026年底农业生产信息化率达30%以上，2028年底达32%以上[4] 技术创新与应用案例 - 河南省内乡县智慧牧场采用智能巡检机器人，通过红外热像仪和智能温度计监测牲畜体温变化[3] - 山东省莱州市工业化循环水养殖车间应用智能投喂技术，通过深度学习构建鱼类行为模型[3] - 江苏省南京汤山翠谷产业园采用100%国产化数字大脑控制番茄种植，节水节肥超30%，产量增加1/3[5][6] - 大疆农业新款无人机搭载激光雷达和相控阵雷达，空间点云密度达每秒30万个，可识别细小障碍物[6] 技术研发进展 - 我国已建设34个国家智慧农业创新中心和分中心、35个农业信息技术重点实验室，覆盖关键技术领域[7] - 在作物表型解析、土壤测量装备、农业机器人等关键技术取得重大突破[7] - 正在研发"机械臂+模组"协同采摘机器人，单次采摘时间有望从10秒提速至4秒[6] 行业挑战与解决方案 - 智慧农业面临数据算法模型、作业装备等技术创新难度大的挑战[8] - 人工智能和机器学习技术需提高准确性和可靠性才能在农业领域更好发挥作用[8] - 智能灌溉闸门等设备造价偏高，智能技术对土壤条件有要求，推广存在成本制约[8] - 建议形成整体解决思路再进行规模化推广，降低落地风险和成本[9] - 开展校企合作开发智慧农业课程，培养交叉型人才队伍[9]