【文献分享】计算机技术赋能智慧农业的挑战与机遇

计算机技术赋能智慧农业的挑战与机遇

作者：吉宏兰

【正文】：

近年来，计算机技术以物联网感知网络、农业大数据分析、智能决策模型构建为突破口，在作物生长环境信息实时采集与生长态势动态监测、农业生产管理优化决策等关键环节实现应用。其核心在于借助全产业链数据驱动与智能调控，对传统农业生产范式进行深度重构与升级。基于此，从技术适配到流程重构再到动态优化，如何理解计算机技术的作用方式与运行条件，进而把握其在智慧农业中的现实机遇，是推进农业现代化不可绕过的重要议题。智慧农业实践中面临计算机技术逻辑与农业生产情境之间适配度不足的挑战。农业生产高度依赖自然条件，具有显著的季节性、区域性与不确定性特征，而多数计算机系统的设计范式主要形成于工业制造领域，强调流程标准化、输入稳定性与参数可控性。在农业生产应用过程中，传感器布设、数据采集及模型运算通常建立在对生产环境高度可量化的假设之上，但现实中存在的土壤差异、气候波动及经验性决策难以被完全转化为结构化数据，从而导致系统输出与农事决策之间存在偏离。以设施农业为例，部分地区在温室环境中引入自动监测与控制系统后，由于算法参数未能充分反映作物生长的地方性条件，反而增加了人工修正频率，从而削弱了系统运行效率。这一技术先行而情境滞后的应用场景，使计算机技术难以深度嵌入农业生产全过程，其作用方式受限。面对挑战，计算机技术在智慧农业中的应用应精准定位于有限场景的深度赋能。相较于高度自动化路径，计算机技术在农业领域的优势主要集中于信息整合、辅助决策与风险管理等环节。以江苏省苏州市吴江区推进的农产品质量安全追溯平台建设为例，该平台通过信息化手段对生产主体信息、农业投入品使用情况及农产品流通环节进行统一记录与管理，实现农产品来源可查、过程可溯与责任可界定。这一系统并未直接介入农户的具体生产决策或作业方式，而是通过强化信息透明度与监管可达性，提升农产品质量的可控性与稳定性，这在一定程度上提升了农产品在市场流通中的信誉。简而言之，当计算机技术被用于缓解农业生产与流通中的信息不对称、支撑风险防控与信用约束机制时，即便不对生产过程进行高度自动化改造，亦能在关键节点上发挥重要作用。同时，计算机技术赋能智慧农业受农业组织结构与数字化治理能力适配性的显著影响。智慧农业的运作通常以数据集成化、平台集约化管理为基本前提，然而我国农业长期呈现小规模、分散经营的特征，不同农户在资源禀赋、技术接受度及风险应对能力等方面存在明显差异。而计算机系统对稳定数据供给和统一管理规范的内在需求，与分散经营模式下数据碎片化的现实状况之间形成矛盾，客观上增加了平台建设与运维的复杂性。针对这一矛盾，可通过构建多层级数据整合机制与差异化治理模式加以化解。如依托区域性农业合作社或产业联盟，建立数据共享中台，实现分散数据的标准化采集与汇聚；或开发模块化、可配置的数字化管理平台，根据不同经营主体的需求提供定制化功能模块，既满足统一管理要求，又兼顾个体差异。实践表明，计算机技术在智慧农业领域的深度应用需要构建与技术特性相匹配的组织架构与治理机制，其通过优化数据流通路径、创新平台运维模式、完善利益分配机制，能有效破解组织结构与数字化治理能力之间的适配难题，为智慧农业发展提供可持续的技术支撑。当然，计算机技术赋能智慧农业并非技术演进的线性结果。智慧农业场景复杂多样，需求多元且动态变化。唯有明确应用目标，精准限定技术功能边界，杜绝盲目拓展与滥用，再历经长期实践的经验沉淀与积累，计算机技术才能真正深度融入智慧农业体系当中，成为不可或缺的关键支撑。从这一层面来看，理性评估技术适用条件，立足实际审慎推进应用，是筑牢智慧农业根基与开辟智慧农业通途之关键。

来源：《中国农业资源与区划》2025年第12期