未来农业关键特征：以数字化为核心，串联农业全要素创新【2019未来农业报告】
2019年12月26日至27日，2019未来农业食品百强·白马峰会在南京举行，本次大会由南京国家农业高新技术产业示范区主办，35斗联合主办。
35斗于本次大会发布了《2019未来农业报告》（下称《报告》），《报告》从全球前沿技术创新入手，重点阐释以数字化技术为首的技术集群在农业食品行业的应用，聚焦于农业创新标杆企业的案例解读，从头部企业案例找到可量化、可复制的经验路径。与此同时，形成细分领域产业图谱，清晰刻画行业格局和竞争象限。
《2019未来农业报告》
报告目录：
第一章 未来农业要素解析和模型构建
1.1未来农业定义：从智慧化到技术融合创新
1.2以数字化为核心，串联农业全要素创新
1.3未来种植关键创新：基因工程、微生物、可持续
1.4未来畜牧关键创新：育种、疾病检测、精准养殖
1.5未来食品关键创新：食物指纹、流通追溯、新材料
1.6未来农业十大热门领域
第二章 技术创新为全球产业增长带来新动能
2.1技术创新已成为全球竞争要点
2.2高渗透、广应用的通用技术解析
2.3跨行业的经验整合与解决方案构建
第三章 全球农业行业现状和关键挑战
3.1全球农业基本情况
3.2全球农业面临的关键挑战
3.3全球农业新的组织形式、治理结构和产业特征
第四章未来农业创新案例
35斗（微信号：vcearth）将陆续刊出报告节选，和大家一起探讨未来农业发展趋势。
1.2以数字化为核心，串联农业全要素创新
数字化技术是未来农业的核心，以数字化技术为纽带，串联生物技术、新材料技术、智能制造等技术，联合打造全周期、全方位、全产业链的创新生态圈。展望未来，农业全过程都将被数字化，生物技术和信息技术结合带来育种的数字化，植保、动保、肥料等农业投入品研发、功能的数字化；物联网、大数据、人工智能结合带来生产流程的数字化，互联网带来流通和消费的数字化等。
这其中，物联网及其高度关联的大数据技术发展较快，并被寄予厚望。我们首先来看农业物联网，农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。感知层是采用各种传感器来获取动植物以及环境的各类信息，是物联网识别物体、采集信息的来源；传输层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息；应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
图5：农业物联网感知层、传输层、应用层三大层级
数据来源：天风证券，蛋壳研究院
《全国物联网发展报告》显示，进入21世纪以来，美国和欧洲的一些发达国家相继开展了农业领域的物联网应用研究示范，实现了物联网在农业生产、资源利用、农产品流通、农产品质量安全监控等领域的实践与推广，形成了一批良好的产业化应用模式，推动了相关新兴产业的快速发展。我国在农业领域的物联网应用研究也取得了实质性进展，通过农业资源与环境监测、农业生产、农产品流通等环节的信息实时感知获取、传输共享与无缝交互等实现农业产前科学合理布局规划、产中精细管理与精准作业、产后高效快捷流通与质量安全溯源等目标。
我国在大田种植方面，重点面向于对农田资源环境信息、农田小气候、土壤肥力、土壤含水量、土壤温度、农作物长势、病虫草害、农机作业情况等信息的全面感知，通过对采集信息的分析决策来指导灌溉量、施肥量的精准调节，实现作物高产高效栽培与病虫草害综合防治及产后农机指挥调度等。例如，国家农业信息化工程技术研究中心研发了基于GNSS、GIS和GPRS等技术的农业作业机械远程监控指挥调度系统，有效避免了农机盲目调度、极大地优化了农机资源的调配。
种植物联网及智慧农业也是潜在规模最大、创业创新资源集聚的领域。华为XLabs的研究预测，到2020年，智慧农业的潜在市场规模有望由2015年的137亿美元增长至268亿美元，年复合增长率达14.3%。这里所指的智慧农业主要包含精准农业、精准牲畜饲养、收成监测、土壤检测、农业无人机、农业管理系统、智能温室等。到2025年，用于牲畜、农作物和环境监测的传感器出货量将达到数十亿，市场前景广阔。
图6：全球农业物联网市场有望在2020年达到267亿美元
数据来源：华为X Labs，蛋壳研究院
华为X Labs按照物联网技术在农业领域中的不同应用，划分为如下几类：
精准农业
作为一种农业管理方式，精准农业利用物联网技术及信息和通信技术，实现优化产量、保存资源的效果。精准农业需要获取有关农田、土壤和空气状况的实时数据，在保护环境的同时确保收益和可持续性。
可变速率技术（VRT）
VRT是一种能够帮助生产者改变作物投入速率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合，在精准的时间、地点投放输入，因地制宜，确保每块农田获得最适宜的投放量。
智能灌溉
提升灌溉效率、减少水源浪费的需求日益扩大。通过部署可持续高效灌溉系统以保护水资源的这种方式愈来愈受到重视。基于物联网的智能灌溉对空气湿度、土壤湿度、温度、光照度等参数进行测量，由此精确计算出灌溉用水需求量。经验证，该机制可有效提高灌溉效率。
农业无人机
无人机有着丰富的农业应用，可用于监测作物健康、农业拍照（以促进作物健康生长为目的）、可变速率应用、牲畜管理等。无人机可以低成本监视大面积区域，搭载传感器可轻易采集大量数据。
智能温室
智能温室可持续监测气温、空气湿度、光照、土壤湿度等气候状况，将作物种植过程中的人工干预降到最低。上述气候状况的改变会触发自动反应。在对气候变化进行分析评估后，温室会自动执行纠错功能，使各气候状况维持在最适宜作物生长的水平。
收成监测
收成监测机制可对影响农业收成的各方面因素进行监测，包括谷物质量流量、水量、收成总量等，监测得到的实时数据可帮助农场主形成决策。该机制有助于缩减成本、提高产量。
农业管理系统（FMS）
FMS借助传感器及跟踪装置为农场主及其他利益相关方提供数据收集与管理服务。收集到的数据经过存储与分析，为复杂决策提供支撑。此外，FMS还可用于辨识农业数据分析最佳实践与软件交付模型。它的优点还包括：提供可靠的金融数据和生产数据管理、提升与天气或突发事件相关的风险缓释能力。
土壤监测系统
土壤监测系统协助农场主跟踪并改善土壤质量，防止土壤恶化。系统可对一系列物理、化学、生物指标（如土质、持水力、吸收率等）进行监测，降低土壤侵蚀、密化、盐化、酸化、以及受危害土壤质量的有毒物质污染等风险。
精准牲畜饲养
精准牲畜饲养可对牲畜的繁殖、健康、精神等状况进行实时监测，确保收益最大化。农场主可利用先进科技实施持续监测，并根据监测结果做出利于提高牲畜健康状况的决策。
报告同时指出，智慧农业可以优化种子、肥料、杀虫剂、人力等农业资源配置，降低农业机械的燃料消耗和维护成本，从而大幅削减运营成本。通过加深对当地环境状况的了解，采取有针对性的播种，就可以利用同等资源获得更多产出。改善农业经营对农场主甚至整个社会都是有益的，因为智慧农业不仅可以增加粮食产量，从整体上拉低粮食价格，而且有利于保护环境和资源。
通过物联网获得农业各个阶段的数据，可以建立植物和动物生长模型，结合机器学习、人工智能等技术，可以将经验论、非标准化的农业变为有清晰模型、因素可控的生产方式。当然，从大数据应用到人工智能还需要很长的一段路要走，因为人工智能需要大量结构化数据饲喂和培养，但是当前无论在数据源、数据收集方式还是数据处理能力方面，农业大数据尚不十分完善。
人工智能在农业领域亦有广阔的应用前景，包括农业病虫害图像识别、动物行为分析、农产品无损检测、农业专家系统、农业机器人、精准作业技术等。以专家系统为例，其包括作物生产决策系统、作物病害诊断专家系统、水产养殖管理专家系统、动物健康养殖管理专家系统、多民族语言农业生产管理专家系统等。
图7：人工智能在农业中的四大应用方向
资料来源：中国人工智能系列白皮书，蛋壳研究院
农业精准作业技术是人工智能在农业应用的一个典型方向，其又可以具体细分为拖拉机自动导航、农机作业智能监控、果树对靶施药、水肥一体化、设施环境智能调控、农业无人机等方向。农业机器人同样是一个典型的前沿应用方向，按品类细分包括茄果类嫁接机器人、果蔬采摘机器人、大田除草机器人、农产品分拣机器人等。
图8：各类农业机器人
资料来源：官方新闻，蛋壳研究院
综合来看，目前智慧农业的应用多产生于种植领域，多应用在生产环节，未来随着软硬件和应用进一步成熟，无论种植、养殖领域还是实验室培育环节，均会应用到更多数字化技术。在数字化技术的推波助澜之下，农业的关键要素都会被数据化、结构化，比如光照量、温湿度、二氧化碳浓度、投入物、饲料、添加剂等，改变这些要素的配比和组合方式，就能给农业带来巨大的变化。展望未来，在新技术的引导之下，生产要素、劳动者、生产对象都发生了本质性的变化，科技创新成为了引领农业发展的核心力量。
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