智慧农业作为人工智能、云计算、物联网、大数据与农业技术的交叉融合，其特有的创新性、先进性、渗透性、集成性和广泛的带动性，决定了这是一项复杂的系统工程。

　　针对千家万户的生产、千家万户的流通、千家万户的消费这一我国具体国情，使得我国智慧农业大规模实施依然面临巨大的挑战，尤其是“两板”、“两箍”成为“新常态”，如何实现我国粮食生产提质增效，达到优质、高产、高效、生态、安全等生产目标，还有很多瓶颈问题需要进一步探索与突破。（编者注：两板即我国主要农产品价格倒挂，国内粮棉油价格远远高于国际市场价格，政府进一步提高粮食收购价难度很大，碰到了“天花板”；随着农资、人工成本的不断上涨，农业生产成本“地板”不断抬升。两箍即一方面，农业资源禀赋不足，人均耕地和水资源都不到世界平均水平；另一方面，农业生产过度依赖农药和化肥的投入，生态亮起了“红灯”）

　　多重挑战

　　农业信息资源“碎片化”问题严重

　　目前，我国涉农网站10万余个，多半是各部委以及地方各省市建立的农业信息服务网站，存在着“上下内容重复，左右条块分割”的现象。信息资源由于缺少统一资源表达与操作标准，信息异质、异构、分散、重复，形成一个个“信息孤岛”，很难发挥农业信息资源的集成效用。

　　我国已建成大型涉农数据库100多个，农业遥感数据、农业气象数据、植保与测土施肥数据、农业经济地理数据等分布在相关行业部门，各省市县开发农业生产管理、农产品电子商务、农村电子政务与社会化管理等应用系统数以万计，由于数据标准不统一，知识表达方法不规范，这些数据与知识既无法相互兼容，也无法实现与国际大量开放的农业数据库、农业本体库、农业知识库共享以及大量智能服务系统的互操作。因此农业信息化资源建设“碎片化”问题严重制约了我国农业信息化建设向纵深发展。

　　精播精施与精准控制“专业化”技术缺失

　　农业产业化、农业集约化和农户组织化快速发展，为我国传统农业的现代化改造奠定了根本的基础，同时也对农业生产管理量化决策提出更高的要求，尤其是我国不同集约化生产条件下，如何进行科学施肥、精准施药、水肥调控以及品种选择与产业结构优化布局决策，“专业化”的决策需求十分迫切。

　　决策的“专业化”也是信息服务的有效性问题。例如，由于大规模、低成本、实时获取土壤肥力信息获取困难，导致施肥配方难以精准，也难以规模化推广；由于病、虫、草、害形态与背景复杂，技术咨询力量不足，导致施药配方难有针对性。受成本与上述技术瓶颈的限制，滥施肥与滥施药将难以避免，这也是困扰我国彻底解决土壤污染、水面污染，从源头保障食品安全，提升我国农产品国际竞争力根本因素所在。

　　社会化信息服务“个性化”支持不够

　　考虑农业生产的复杂性与时变性，农村环境固有的地域性和脆弱的经济承载力，农民所处的文化环境和教育基础，尤其是我国广大农户作为信息时代的“弱势群体”，面对农民专业合作组织、农业生产企业与种养大户千差万别的生产要求，准确的提供针对性服务有着固有的技术复杂性。

　　我国已建立的涉农网站提供的信息服务大都是以再现、查询为主，对于品种、施肥、植保等专业知识服务的能力不足，对于农情监测与市场信息规律性分析的服务更加缺乏。面对互联网上的海量信息，哪怕是这些涉农网站上的农业服务信息，要求“三农”用户去直接交互、捕捉和筛选，是不现实的，也是不可能的。因此，一方面国家与企业投入了大量资金，建立了丰富的信息服务资源，而另一方面广大农户面对这些海量信息资源只能望洋兴叹，这就是我国农村信息服务面临的“信息淹没”问题。

　　应对策略

　　（1）建立农业信息化国家大数据中心，云计算、大数据挖掘等技术集成创新，解决我国信息资源“碎片化”与社会化服务“个性化”问题。

　　信息资源标准化与云计算技术有效结合将有效解决困扰我国农业信息化发展资源共享问题。建立国家级农业信息化大数据处理中心，研究海量农业数据、信息、知识等资源的动态迁移、存储镜像、统一调度等技术，建立支撑应用的多种应用服务数据接口，开发信息资源调度系统，实现农业信息化数据获取、传输、加工、服务一体化处理。根据服务资源数量、类型、质量等，建立农业信息服务资源有偿交换协议，包括信息服务资源的分类标准、资源定价、交换规则等，建成全国范围内农业数据与服务资源有序、高效的交易模式，实现农业信息服务资源共享的可持续发展模式。云计算技术建立了不触及资源所有者局部利益条件下，存储、计算与数据、知识以及服务系统资源的共享模式，这种模式对于解决我国农业信息资源建设条块分割、各自为战条件下资源共享问题将发挥重要作用。

　　利用云计算技术将资源和服务进行统一管理，按需组合服务，并为用户提供统一的资源发现、使用和管理等服务入口，使得用户可以在任何时间、任何地点，通过任何可以连接网络的设备来使用服务，而不必关心这些服务的实现细节。

　　参照XML、RDF、OWL等W3C国际信息资源描述标准，在我国现有数据资源描述标准的基础上，制定国家农业公共数据描述与表达标准，包括数据分类，采集、编码、存储等标准与技术规范。研究复杂多样、动态时变用户需求的快速聚焦与大规模服务与用户动态需求组合的学习与进化机制模型，突破农户需求智能聚焦技术，实现信息服务按需分配，实现云环境下大规模部署的智能系统服务与庞大“三农”用户群的多样性、地域性、时变性等个性化需求快速对接。

　　（2）突破大规模、低成本土壤与作物本体信息快速感知技术，建立精准施肥、施药模型，解决农业生产决策的“专业化”问题。

　　针对我国集约化、半集约化生产条件下大田种植、设施大棚、水产养殖精细化生产等现代农业模式发展需求，近红外与激光快速感知、微纳米感知、微流控和生物传感等新技术集成创新，突破我国农业传感器技术瓶颈，打破核心元器件国外技术垄断，形成我国自主知识产权精准农业信息获取技术体系，建立以农业物联网为支撑的我国现代农业发展模式。

　　针对大宗作物、畜禽、水产和设施农业等农业物联网应用，围绕农产品全生命周期关键环节信息获取核心技术和共性关键技术，开发可靠、廉价、实时、大规模土壤肥力获取传感器，高通量、高集成和高自动化的植物形态特征与生长参数测量装置，作物病虫草害自动识别与智能监测诊断系统，围绕我国科学施肥、精准施药、选种与产业结构优化布局等实际生产决策需求，重点突破土壤肥力感知，病虫草害感知，农作物、动物本体感知技术及大规模系统集成问题，有效解决农业生产决策“专业化”问题，也同时为我国农业物联网大规模应用推广奠定基础。

　　（3）建立智慧农业学科，形成高水平专业技术团队，创新农业信息化发展的理论、方法与技术体系，持续稳定地支持我国农业信息化与农业现代化发展。

　　二十世纪八十年代初，中科院合肥智能所建立了我国第一个农业专家系统——“砂姜黑土小麦施肥计算机专家咨询系统”，开启了以农业专家系统为突破口，全面开展我国农业信息化研究与示范的新局面。二十年来，人工智能、计算机科学、系统科学等学科发展，尤其是物联网、云计算以及大数据处理等核心技术不断突破为农业信息化注入了许多崭新的理论和关键技术研究内涵。建立智慧农业学科方向，系统地开展生产环境与作物本体大面积、低成本感知机理，农业数据的智能汇聚、清洗、挖掘方法，农业信息的标准化表达、异质异构转换、多尺度融合基础理论等研究，将为农业信息资源整合“碎片化”、农业生产决策“专业化”、农业信息服务“个性化”等瓶颈问题突破提供理论基础。

　　智慧农业学科是继承更是发展，中国科学院新农村信息化研究中心集成了智能所、地理所、遥感所、中科大、计算机网络中心相关研究力量，继承20多年来农业专家系统平台、农业搜索引擎、农业GIS、农业遥感、农业传感器等研究基础，建立智慧农业方法体系与理论基础，从基于人工生命的智能决策理论与方法研究、基于本体和语义网的农业知识体系研究、智能农业信息系统平台及其工程应用体系研究、农业信息综合智能决策支持系统研究等方面对农业信息学中的智能理论和关键技术开展系统性的研究。

　　面对新的科技革命挑战和全面推进城镇化、信息化、农业现代化以及美丽中国建设的国家需求，围绕我国农业信息化发展的技术瓶颈，中国科学院在农业传感器、海云计算、大数据处理以及遥感、地理信息系统、专家系统等突出的优势，开展集成创新研究与示范，率先突破我国农业信息化的重大技术瓶颈，一定能做出在全国具有领先性、开拓性和创新性的成绩。

　　作者单位：中国科学院合肥智能机械研究所