在科技浪潮的推动下，传统农业正经历一场前所未有的变革。从“靠天吃饭”到“知天而作”，从“手工劳作”到“智能管控”，智慧农业生产管理系统正以破竹之势重塑现代农业图景。
在安徽芜湖的田野上，种粮大户曹晶晶曾经被“农时”与“人力”的矛盾所困扰——他承包的1900亩农田，高峰期需9台农机同步作业，可工作人员失误导致的农田水位超标、插秧前水面平整度难把控等问题频发。
“现在种地的人越来越少，靠传统方式根本扛不住这么大的种植规模。”曹晶晶的焦虑，道出了当下农村空心化、人口老龄化背景下农业发展的普遍困境。
而当传统农业的“老难题”遇上数字技术的“新解法”，改变正在悄然发生。
01 从“经验种植”到“数据种植”
传统农业依赖人工经验，种植效率低、风险高。而智慧农业生产管理系统的核心，是通过物联网、大数据、云计算等技术，将种植全流程“搬上云端”。
从土壤墒情监测、气象预警，到作物生长模型分析、病虫害智能识别，再到水肥一体化精准调控、农产品溯源管理，每一粒种子的生长轨迹都被数字化记录，每一项决策都有数据支撑。
在山东寿光的蔬菜大棚中，系统通过电容式传感器实时监测土壤含水量，结合番茄坐果期对钾肥的敏感需求，自动将钾肥供应比例提升至40%，使果实红素含量提升15%，糖度增加1.5度，产量提高25%。
这种精准调控不仅体现在水肥管理上。在东北万亩玉米基地，卫星遥感与无人机巡检将农田划分为300个“管理单元”，每个单元的灌溉、施肥方案单独定制。
系统通过分析历史气候数据与作物生长模型，预测未来7天降雨量，动态调整灌溉频率，使亩产提升15%的同时，节水达30%。
02 智慧农业的全场景服务体系
中国电信重庆公司以“数据+AI”双引擎为核心，自主研发五大核心能力体系。通过部署传感器、无人机与巡检车等终端设备，实现作物全生命周期数据的高质量采集。
他们共同开发20余个专业AI模型，显著提升病虫害识别、水肥预测等关键环节的精准度；创新应用多光谱机器视觉系统，突破传统农业管理的感知局限。
该公司创新打造“1个驾驶舱+2端入口+10大场景+3大支撑+N类应用”的全场景服务体系，广泛覆盖果园、茶园、高标准农田、渔场和大棚等经营主体。
这一体系实现从生产到销售的全链条数字化管理，让农业生产更加智能高效。
在山东利津，一座采用智能化管理系统占地150亩的“蔬菜工厂”，没有泥土，却长出了畅销全国的樱桃番茄；这里不靠天气，却实现了四季丰收。
这里的每一株番茄都拥有自己的“数字档案”，生长过程中的温度、湿度、水肥等240项参数，全部由“浩丰农业大脑”实时监测与调控。
03 水肥一体化系统的精准管控
位于科尔沁区钱家店镇项家窝堡村的科尔沁区千亩控制百亩同步水肥自动化示范基地，建设面积2496亩。
基地采用水肥智能控制系统，即智能装备、物联网设备、自动追肥、小流量滴灌模式等实现智能化水肥控制，单次灌溉用水13m³/亩，较传统滴灌减少40%。
项目区配置了2套移动式智能精准灌溉系统，种植密度为6700株。通过工程改造使原有的324个出水阀减少为31个电磁阀，18眼机井压减至8眼。
使用大管道减少连接点，可有效降低跑冒滴漏的风险，地下管道用量也随之下降了68%；减少泵房占地和田间障碍物，减少道路田埂从而增加了耕地面积。
通过全自动化灌溉系统结合科尔沁区数字农业平台降低了人工成本70%以上，目前3个农艺师就可满足日常巡田和田间管理。
04 数据驱动的智慧决策核心
智慧农业管理系统的核心在于将农业知识转化为可计算的算法模型。在江苏盐城的草莓基地，农艺师通过手机APP即可查看128个大棚的实时数据：
土壤EC值、可溶性盐浓度、灌水时长等参数经AI分析后，自动生成种植建议。当系统预警某区域土壤氮含量偏低时，会自动调度水肥一体机进行精准补充，避免“一刀切”式施肥造成的资源浪费。
作物生产管理智慧决策系统是针对我国粮食主产区设计开发的一款农业生产技术方案，是服务于小麦、玉米单作及其连作科学实验和生产管理的计算机软件系统。
该系统以大田作物小麦玉米为对象，综合运用系统学理论、模型模拟技术、人工智能技术、三维可视化技术和大数据技术开发。
根据不同种植地区的品种特性、土壤状况、管理方式、气候特点及环境影响因素，利用计算机实现对作物生长模拟、产量预测和分析，提供栽培管理措施推荐和辅助决策支持信息。
05 应对特殊土地的种植挑战
在土地盐碱化严重的山东利津，智慧农业路径为盐碱地地区的农业转型提供了可复制的样本。示范园以岩棉基质取代土壤，用无土栽培、熊蜂授粉等技术实现“零重金属、零农残、零激素”的洁净生产。
园区经理邹智文说：“我们打造的是一台精密运转的‘植物计算机’。”每天30万条数据流通过算法转化为对天窗、幕布、水肥的精准指令，让番茄在恒温、洁净的环境中生长。
产量达到每平方米30公斤，是传统温室的5至6倍。这种以工业化思维重构的农业模式，不仅打破了季节限制，更打破了农民收入的“天花板”。
这种智慧农业模式不仅体现在高产量、高效益上，更体现在对区域农业的辐射带动上。通过标准化种植技术的输出和覆盖全国的销售网络，产品依托品牌渠道，通过电商平台以及线上线下零售渠道走进千家万户。
06 智慧农业的现实挑战与突破
尽管人工智能技术在农业领域潜力巨大，但仍面临一些现实挑战。在数据获取与共享方面，存在农业数据分散、标准不一，数据获取和共享机制不完善的问题，制约了模型训练和应用。
在成本与基础设施方面，技术应用成本仍然较高，农村地区网络和计算资源不足，限制了技术推广。在农民接受度方面，部分农民对人工智能技术缺乏了解，接受度较低，需要加强培训和推广。
人工智能在农业领域的研发应用推广比工业领域更难。分析原因，一是农业是非标准化环境，对象是生命体，相关研发需要农学、光学、传感、机械、算法等领域专家协同。
二是农业比较效益一般低于二三产业，农民和新型农业经营主体要计算投入产出账，他们的要求是“技术不一定要多高大上，但成本要尽量低”。
三是由于农业生产环境复杂多变，有的产品说起来丰满、用起来骨感，实际使用效果不尽如人意。这些因素制约了人工智能在农业领域的进一步发展。
07 未来趋势与发展路径
展望未来，业内认为，人工智能在农业领域的发展将呈现以下趋势：首先，人工智能技术将与物联网、大数据、区块链等前沿技术实现深度融合，构建起完整的农业智能化生态系统。
其次，更多低成本、易操作的解决方案将被开发出来，大幅降低技术应用门槛，使中小农户也能享受智能化带来的便利。
再次，人工智能技术将向定制化方向发展，根据不同地区、不同作物、不同农户的个性化需求，提供精准化的智能服务。
农业农村部信息中心主任王小兵认为，重点要抓数据，解决好发展智慧农业最薄弱的环节。以应用场景为牵引，加快构建空天地一体化数据资源采集体系，为模型训练提供海量的“数据饲料”。
把农业物联网作为数据采集最重要的渠道之一，建立健全农业全产业链数据资源体系，确保各个关键节点的智能决策都有数据支撑。
按照规划，到2028年底，信息技术助力粮油作物和重要农产品节本增产增效的作用全面显现，先行先试地区农业全产业链数字化改造基本实现，全域推进智慧农业建设的机制路径基本成熟。
农业生产信息化率达到32%以上。
在安徽联通繁昌数字农田科技小院的示范带动下，越来越多的种植户主动加入数字种植行列，技术方案正从“试点”走向“推广”，让更多田野享受到数字红利。
核心示范区数据显示，该模式已取得显著成效：水稻等作物生产成本降低约15%，产量提升约20%，节水节肥效果显著。
当地亩均种植成本由840元降低至768.3元，亩均产量效益提升144元，合计亩均节本增效215.7元。
从繁昌的科技小院到长三角的万顷良田，一幅数字赋能农业的新画卷正徐徐展开。
