《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》发布，这是新世纪以来第20个指导“三农”工作的中央一号文件。 党的二十大擘画了以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的宏伟蓝图。全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村，建设供给保障强、科技装备强、经营体系强、产业韧性强、竞争能力强的农业强国是当前的重要任务之一。文件第十九条提出深入实施“数商兴农”和“互联网+”农产品出村进城工程，鼓励发展农产品电商直采、定制生产等模式，建设农副产品直播电商基地。 第二十六条提出深入实施数字乡村发展行动，推动数字化应用场景研发推广。加快农业农村大数据应用，推进智慧农业发展。落实村庄公共基础设施管护责任。加强农村应急管理基础能力建设，深入开展乡村交通、消防、经营性自建房等重点领域风险隐患治理攻坚。 第二十九条提出完善网格化管理、精细化服务、信息化支撑的基层治理平台。完善推广积分制、清单制、数字化、接诉即办等务实管用的治理方式。深化乡村治理体系建设试点，组织开展全国乡村治理示范村镇创建。数字农业农村建设总体思路总体思路：以农业云为基础，推进互联网+现代农业，提供“网络、终端、应用、集成的一体化服务。1. 建设农业物联网检测监控系统，为企业、农民提供农业种养殖的精细化管理。建设农产品溯源系统，集管、防、控于一体，为政府监管、企业管理、消费者追溯提供全方位服务。2. 配合农业主管部门建设农业综合信息服务系统，为百姓提供农产品供求信息、病虫害防治信息、农业气象预警信息、便民缴费等服务信息。让农民、涉农企业真正体会到互联网+农业带来的便利。3. 全面配合政务各级部门建设农业监管平台，为农业监管部门提供农产品质量安全工作移动化信息平台，实现远距离巡查、零距离监管。4. 建设具有本地特色的农村电子商务平台，或通过合作的方式如淘宝、京东等电商平台共同推进农村电子商务，打造企业品牌、提升产品价值。数字农业物联网数据应用平台介绍基于时空化技术，以行政区划和土地为载体，将各类涉农资源数据进行统一基准化、统一时空化处理，构建统一的农业时空大数据中心，面向政府部门、新型经营主体和涉农企业提供综合信息管理、农情动态监测、精准施肥建议、涉农补贴发放、产品质量溯源等多场景时空服务和应用一张图服务，建立业务全面覆盖的全域数字化应用体系，为农业生产经营管理服务提供科学指导，提升科学分析决策能力，使得农业生产智能化、管理高效化、服务便捷化、经营网络化，促进农业数字化转型。智能温室大棚物联网云平台智能温室大棚物联网云平台，通过在线采集空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度、光照度及土壤PH、EC到大数据平台，使得24小时获取农作物生长必备要素成为现实。将灌溉系统、温控系统、补光系统、卷帘系统、CO2调节、通风系统、虫情监测等智能联动，从而形成标准化种植、物联网管控、种植流程追溯、全国价格采集、可视化大屏等智能温室大棚物联网云平台。通过智能化提升技术，传统农业向智慧农业转变，具有节水节肥、省时省工、调温调湿、减少病害、增加产量，改善品质，提高经济效益的优势。气候环境监测云平台气候环境监测云平台，通过环境传感器结合最新云技术监测系统，既能够解决资金投入问题，同时满足一定的测量精度，构建前端高性价比的空气、水质、土壤等环境质量特征因子采集设备和中心端大数据云计算支撑平台，为环保部门、高校、企业等应用场所提供完善的应用服务、技术支撑、预测预警、辅助决策等功能，更好地为环境质量的保护与治理贡献力量。“气候环境监测云平台”着眼于环保大数据相关领域，包括环保大数据的采集、存储、处理、挖掘、展示等。采用“互联网+环保”的思路。智能虫情测报系统云平台智能虫情测报系统云平台，可以无公害诱捕杀虫，绿色环保，利用现代光、电、数控技术，实现了在无人监管的情况下，能自动完成诱虫、杀虫、收集、分装、排水等系统作业，通过GPRS/4G/5G移动无线网络，定时拍照采集接接虫盒内收集的虫体图片，自动上传到远程物联网监控平台，平台每天自动记录采集数据，形成虫害数据库，可以通过数据列表和图表的形式展现，工作人员可随时远程了解以虫体的情况和变化、制定防控措施。土壤墒情监测云平台土壤墒情监测云平台，主要是针对土壤水分含量进行监测，通过墒情传感器测量土壤的体积含水量。同时，可以根据用户的需求，该系统可以扩展配置土壤温度传感器、土壤电导率、土壤紧实度仪、土壤原位盐分分析仪、土壤（肥料）养分速测仪等监测所有土壤参数的设备。主要监测内有：监测点的规划显示、监测数据（土壤温湿度，土壤EC值、氮磷钾、有机质、有效铜铁锌硼、土壤PH值等等）土壤墒情监测云平台是了解农田土壤要素数据变化情况、及时掌握农作物需水需肥和土壤地力状况的重要手段，是指导农业科学灌溉、减少土壤污染，保持土壤地力、推广农田技术的科学依据，是做好农业抗旱减灾基础和保障。农作物生长识别系统平台农作物生长识别系统平台，随着先进传感器、互联网和图像识别技术的发展，农作物生长状态观测方式由人工观测向自动观测转变。基于图像技术的农作物生长状态自动识别可以提高识别效率，减小人为误差，增加观测数据的客观性，通过运用互联网技术建立的检测系统，可以对采集数据进行科学分析，从而及时掌握作物长势信息，实现科学的农田管理。农产品质量安全监测追溯云平台农产品质量安全追溯云平台，通过建立农产品质量追溯综合信息数据库，实现对本地农产品的溯源查询，问题产品可追溯到户。平台由农产品生产履历管理子系统、追溯信息识别与传递子系统、追溯码生成管理子系统和追溯信息公共查询子系统构成。系统包括企业信息管理、基地信息管理、农户信息管理、地块信息管理、产品信息管理、品种信息管理、生产计划管理、定植管理、施肥管理、病虫害防治管理、灌溉管理、采收管理、产地证明管理、追溯标签管理、追溯查询等功能模块。农产品电商平台农产品电商平台，利用现代信息技术(互联网、计算机、多媒体等)为从事涉农领域的生产经营主体提供在网上完成产品或服务的销售、购买和电子支付等业务交易的网站平台。农产品电商平台是一种全新的商务活动模式，它充分利用互联网的易用性、广域性和互通性，实现了快速可靠的网络化商务信息交流和业务交易。智慧农业监控管理云平台农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络，通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言，仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频监控的引用，直观地反映了农作物生产的实时状态，引入视频图像与图像处理，既可直观反映一些作物的生长长势，也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。智能精准施肥控制云平台智能精准施肥控制云平台，核心是灌溉枢纽整体管理。供水、配肥和水肥过滤过程的综合调控。智能水肥一体化灌溉系统可以帮助生产者很方便的实现施肥自动化，智能控制柜、分路控制器通过与供水系统有机结合，实现智能化控制。可实现智能化监测、控制灌溉中的供水时间、施肥浓度以及供水量。将实时监测的灌溉状况，当灌区土壤湿度达到预先设定的下限值时，电磁阀可以自动开启，当监测的土壤含水量及液位达到预设的灌水定额后，可以自动关闭电磁阀系统。可根据时间段调度整个灌区电磁阀的轮流工作。大谦视界智慧农业成功案例案例1：中国农业科学院信息所农作物生长识别数字孪生一体化应用系统项目该项目由中国农业科学院信息化研究所总体设计与研究，联合山东省科学院、等单位进行合作研发，在研发和推广过程中，通过产学研结合，将研究成果进行转化应用，实现农作物生长实时监测、预警、分析，为农业生产提供决策数据。中国农业科学院充分发挥学科、专业类齐全，高级科技人才聚集的优势，围绕我国农业、农村经济和农业科技发展中的重大问题，开展一系列重大的宏观战略研究，为党中央、国务院和有关部门科学决策提供了重要依据。案例2：温室智能化提升三维综合管理项目大谦视界针对农业大棚集约、高效、生态的发展需求，提出了基于土壤和环境的智能传感、无线传输、智能预警等功能于一体的农业大棚物联网解决方案，实现农业大棚的科学种植与管理，实现节能降耗、绿色环保、增产增收目标。案例3：中型水库大坝实时监测三维综合管理系统项目中型水库雨水情测报和安全监测系统将小型水库雨水情测报和大坝安全监测站点上的各传感器监测数据整合在统一的系统平台上，系统平台可对各类监测数据实时进行管理、处理、分析、展示及存储，让业主及工程管理人员实时掌握工程的运行状况。同时系统可为全国相关业务系统提供信息共享功能。实现大坝安全监测、水质监测、雨水情监测、电力自动化、预警管理、闸门控制、泄洪调度预警、视频监控等。案例4：农产品一体化综合电商服务平台项目农产品综合电商服务平台，利用电子商务强大的网络功能，可以跨跃时间和地域的障碍，使蓝莓产品供需双方及时沟通，使生产者能够及时了解市场信息、生产环境等，合理组织生产，避免因产量和价格的波动带来的效益不稳定，降低蓝莓生产风险。案例5：数字三农孪生一体化综合应用平台项目该项目围绕农业农村重点工作，建成“一个平台一个中心 N 个应用”的数字三农管理平台，以资源整合、数据共享为途径，推进数据融合、挖掘与应用，搭建共享交换体系，实现农业农村数据互联互通、资源共享交换、业务协作协同，构建“互联网+农业”便捷高效的信息体系，加快农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务的数字化转型升级；全面打造区农业农村云服务平台；利用区、省、市级已建成的信息化系统和数据资源，开展新区农业自然资源、种植业、畜牧业、农机、种业、投入品、农产品质量、农村三资、乡村振兴、人居环境等领域数据资源的汇聚、整合、治理与应用工作，建成区农业农村数据服务中心；逐步开展围绕新区农业农村行业监管、产业发展、惠民服务等重点领域的应用，以从实际出发，聚焦核心业务，解决重点难点问题的原则逐步开展“一张图”+N 个数字化应用系统建设；建立面向政务监督管理和提供公共服务的统一门户和移动端，实现涉农业务的一站式应用。具体的产品以及系统设计费用问题，欢迎直接扫面下面的二维码,获得

智慧农业是建立在数字农业基础之上的，它是一个理念性的发展方向和模式，它没有数字农业那样具体和明确；智慧农业的功能更加全面，信息采集的范围也更广泛。数字农业是把信息作为农业生产要素，用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。一、数字农业与智慧农业区别1、智慧农业是建立在数字农业基础之上，智慧农业是一个理念性的发展方向和模式，它没有数字农业那样具体和明确。智慧农业的功能更加全面，具有辅助农业宏观管理的功能，信息采集的范围也更加广泛，不但有区域数据，还有全国、全球的数据。2、数字农业是把信息作为农业生产要素，然后用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。3、智慧农业是农业中的智慧经济，或者智慧经济形态在农业中的具体表现。智慧农业是智慧经济重要的组成部分，对于发展中国家而言，智慧农业是智慧经济主要的组成部分，还是发展中国家消除贫困、实现后发优势、经济发展后来居上、实现赶超战略的主要途径。二、数字农业与智慧农业有哪些主要内容1、数字农业（1）农业互联网从本质上来说是是一套数控系统。在一个封闭的系统内，主要以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它可以根据以及确定的参数和模型，进行自动化调控和操作。（2）农业大数据是和农业互联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收据、鉴别、标识数据，并且建立数据库，然后通过参数、模型等为生产操作和经营决策提供依据。（3）精准农业是建立在农业硬件基础上的执行系统和操作系统。主要是通过农机的单机硬件为基础，搭配探测设备等，从而实现无人驾驶等。2、智慧农业（1）借助传感器实时在线对农作物生长环境进行监测。其中包括对空气温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度等感知和采集，并且传输到云平台，然后通过手机就可以知道农作物的生长状态。（2）实现对农业设施智能化自动化远程控制。当感知到作物缺水、缺肥等情况，系统会对浇水、施肥等进行预警提示并且及时完成相应工作。（3）通过安装专用摄像头进行无线监控，还可以实现可视化管理，这样能提高工作的效率。

智慧农业是将信息化、智能化等新兴科技引入到传统农业的成产环节中，以此提高农业的生产效率，变更传统落后的农作方式，其应用场景非常广泛，几乎可以做到农业生产全流程的覆盖，并且通过数据验证了其可行性，并且取得了一定的成果，为以后的推广和部署都制定了模板，以下8大产品应用场景都非常具有代表性。植保无人机无人机在农业中的主要应用就是喷洒农药还是进行数据的检测、收集等作用。主要地面遥控或者GPS飞控来实现智慧农业喷洒药剂，相对于传统喷洒农药方式，具有高精准、高环保、智能化、效率高等特点，一架负载8-10公斤农药的无人机，一分钟即可完成一亩地的喷洒作业，效率是传统人工的30倍，而且费用也更低，目前已经开始大量应用。智能化温室通常叫做连栋温室或者现代温室，目前全国各地已经普遍应用，拥有综合环境控制系统，能够实时调节室内的温湿度、光、水、肥料等诸多因素，打造最适合农作物生产的生态环境，实现全年高产，并且温室农作物质量更好，对于经济效益有着提高作用。水肥一体化沙土栽培系统无土栽培是近几十年来逐渐发展起来的一种新技术，可以人工创造良好的根际环境来替代土壤环境，防止土壤连坐病害和土壤盐分累计造成的障碍，充分满足作物对环境条件的需求。沙培对比普通种植具有通透性强、易采收、清洁、少病害的特征，并且因为沙子的比热容较小，升温快，降温也快，在保证地温的同事，还能产生较大温差，以沙培为主要培养方式的果蔬具有口感好、病害少、产量高的特点。但是沙子的存水能力差、肥效也比较低，所以水体一体化沙土栽培系统来根据沙土环境来辅助沙培得到合理、可靠、稳定的灌水和施肥。LED生态种植柜该项目以LED灯、水培技术为综合体，可以通过酒店、高档餐厅、大型超市、品牌生鲜店等多渠道进行蔬菜分销，并且由于其具有独特的观赏性，还可以进行用于亲子教育、观光游览等。工厂化育苗以先进的育苗设施和设备来装备生产车间，在结合现代生物技术，环境调控技术，施肥灌溉技术，信息管理技术贯穿生产过程，以现代化，企业化的模式来组织生产和经营。智能配肥机“互联网”+“终端智能施肥”的模式正在全国掀起一次新浪潮在全国席卷开来，通过测土实现精准施肥，提高肥料利用率，减少了农民的投入，顺应国家化肥“0增长”的国家大势，已经与农业发达国家接轨。智能孵化机能实现自动控温、自动控湿、自动翻蛋、自动控风的智能孵化机，和传统人工相比，既可以提高孵化率和鸡苗合格率，还可以节省人力成本，传统孵化间需要32个人，现在只需要两个人。智能养殖场拿丁磊的养猪厂为例，不仅能有一猪一室，还有空调，自动投喂设备，听着专属的音乐，可以自动处理排便，并且高效率的转化废水，极大程度的节省了升本并且保护了环境。这样条件下生产的猪肉更美味，也更有营养价值，经济效益更高，所以越来越多的巨头也在逐步搭建自己的智能养殖场在智慧农业方面开始布局

农业作为我国的主要产业之一，属于国内经济极为重要的组成，也是支撑整个民族不断发展和进步的保障。由于国内农业基础设施薄弱，农业生产的技术装备水平、劳动生产率偏低，围绕科技问题，国家先后出台了各种有关农业科技的政策，从中央到政府，农业科技发展近几年得到了前所未有力度的推进。随着人工智能技术的稳步崛起，相关应用已经逐渐深入到农业生产的全过程，目前用的比较广泛的就是机器学习、计算机视觉、大数据分析和云计算。目前人工智能在农业中的应用主要分为三类，并且完美符合农作物产前、产中、采收、产后全流程覆盖。农业机器人：利用自动化机器人能够代替传统农业需要人力的操作，高效且省心。土壤、农作物检测：利用计算机视觉和深度学习算法处理无人机/传感器采集的数据，实时监控土壤和农作物的生长状态。预测分析：利用机器学习追踪模型和预测环境对农作物产量的影响，比如天气变化所导致产量的增长或者减少。在产前阶段：人工智能可以根据土壤中传感器获取的数据对土壤进行自动化灌溉施肥，并且根据农作物市场周期的分析，可以选择合适种植的品种，避免引起供大于求引起的价格下跌。在产中阶段：计算机视觉技术可以识别农作物品种、病虫害和杂草生长程度，识别处理后完成智能防治，减少经济影响，提高农业产量，机器学习还可以处理卫星图像数据，提前预测天气对农作物的影响，提前做出预防措施，解决传统农业看天吃饭的难题。在采收阶段：计算机视觉技术可以联合农业机器人手臂/农机完成24小时不间断自动化收集，大大解放了人力，节省了成本。在产后阶段：可以利用计算机视觉可以对农产品做产品分级、品质检测包装等工作，利用大数据分析农产品市场行情，帮助农产品进行电商运营，辅导企业制定灵活的销售策略。根据人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型，对物流路径和农产品供应链进行智能优化。针对目前我国农业面临的挑战，人工智能技术的出现有望成为这一领域最为价值的方向，农业智能科技也将成为最具价值的赛道，未来人工智能在农业领域的应用也会越来越细分化、多样化。