Xi金平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，加快发展新一代人工智能是关系我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略性问题。要加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，推动其与经济社会发展深度融合。

发展智慧农业，就是让多种信息技术、物联网、大数据、云计算在农业中得到综合应用，让传统农业更加“智慧”。它通过对农业生产环境的智能感知和数据分析，实现农业生产的精准管理和可视化诊断。其本质是用互联网思维和现代信息技术改造传统农业，解决传统农业存在的“痛点”。

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确提出推进人工智能与各产业联合创新，发展智能农业，发展农业智能传感与技术系统、智能农业装备，建立健全天地一体化农业智能信息遥感监测系统，建立典型农场大数据系统、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能产业。

国家“十三五”规划纲要也明确提出，要加强农业与信息化融合，发展智慧农业，提高生产力。安徽农业正处于传统农业向现代农业的过渡阶段。发展“智慧农业”，对于培育新的经济增长点，推动全省农业转型升级具有重要意义。

一、我省智慧农业发展现状

我省智慧农业研究起步早，单项成果多，技术集成少，物理化学技术少，应用面窄。20世纪80年代初，中国科学院合肥智能研究所与安徽省农科院、安徽农业大学等单位合作，率先开展了智能农业的研究与应用，并成功开发了国内第一个农业专家系统，即蒋莎黑土小麦3354施肥专家系统。

近年来，安徽先后研发出种子物联网技术体系；构建农业害虫图像数据集，建立“水稻害虫图像识别系统”和“蔬菜害虫图像识别系统”；农业气象监测网络建设，包括农业气象智能观测系统、作物长势实时观测系统等。构建了“旱地小麦精准定量立体播种、稻茬小麦精准定量集成播种”的农机农艺集成创新体系。此外，我省在农产品加工设备智能化方面也有多项研究成果，还拥有埃弗特机器人、中联重科、美亚光电等一批骨干企业。并在智能农业相关领域取得了一些突破和新进展。

但我们也看到，全省智慧农业的研究和应用还处于初级阶段。受农业基础条件和科技水平的限制，我省智慧农业发展水平还不能适应农业农村经济新常态，不能满足“互联网现代农业”的新要求。特别是与广大新型农业经营主体对智慧农业的热切期待还有相当大的差距，一些瓶颈技术问题亟待解决。

二、我省智慧农业研究和应用中的若干问题

我省智慧农业的研究和应用存在技术集成、项目化等诸多问题

研究成果零散，技术整合不够，缺乏有影响力的成果，难以解决智能产业链问题。我省智慧农业早期研究成果大多单一，种子物联网技术体系是解决农作物种子质量安全管理。水稻、蔬菜“病虫害图像识别系统”已开发，农业生产中其他作物病虫害图像识别系统尚待研究，成套设备理化技术成果较少；政府的工作重点是各项硬件设施和示范工程建设，建成了一批农业物联网示范县和示范点。然而，对我省多个农业物联网示范点的调查发现，获得的数据利用率很低，降低了农业物联网的应用效果。主要原因是缺乏各种智能决策系统。

大部分应用成果停留在研究单位的试验示范阶段，缺乏政府推广。生态农业气象监测网、农机农艺融合创新中心等平台建设没有得到政府支持。

三。提升安徽智慧农业发展水平的建议

为了加强人工智能在农业中的应用，建议从以下几个方面努力。加大投入，加强引导，鼓励涉农企事业单位合作，鼓励农业专家和计算机专家协作攻关，重点研发大田种植、设施农业、水产养殖等生产环节的各类智能决策系统，加快实现基于数据的智能决策，提升我省各类智能农业示范项目的应用效果，实现我省农业的跨越式发展。

一是要搭建智慧农业研究应用支撑平台，成立智慧农业技术创新联盟。设立智能农业创新专项，加快研发适用于农业服务器的低成本、低功耗、高精度、稳定可靠的新型物联网。

二是要突破关键核心技术，如何利用基于互联网、移动互联网、物联网的大数据技术和云计算技术，开展作物生长模型、监测预警系统等领域的技术研究，开发一系列适用的智能决策系统。要加快建立信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、高技术服务的农业智能体系。加强智能农业

业机械产品研制，重点是农业机器人，创制关键核心技术装置与系统。

　　三要设立智慧农业应用示范工程专项，开展智能农业大数据的应用创新，开展农产品质量安全监管政策创新，开展智能农村电子商务应用创新。要应用智能农业终端，推广农作物智能化施肥播种一体机，提高农机作业质量和效率。本文来源：安徽日报