“互聯網+”現代農業發展模式的國際比較與借鑒

李瑾，馮獻，郭美榮，馬晨

（北京農業信息技術研究中心，國家農業信息化工程技術研究中心，農業部農業信息技術重點實驗室，北京市農業物聯網工程技術研究中心，北京 100097）

2015年7月國務院出臺了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》（國發〔2015〕40號），將“互聯網+”現代農業作為11個重要戰略行動之一。2016年5月農業部結合現代農業技術、產業與應用需求，印發了《“互聯網+”現代農業三年行動實施方案》（農市發〔2016〕2號），這表明“互聯網+”現代農業上升為國家重要發展戰略，進入實質發展階段。“互聯網+”現代農業是互聯網理念、技術和方法在農業領域的實踐，它是新一代信息技術革命下互聯網與現代農業產業融合的新業態和新模式[1-2]。伴隨移動互聯網、物聯網、大數據和云計算等新一代信息技術的發展，各國紛紛利用互聯網的實時化、在線化的特點進行現代農業技術與模式創新，以搶占現代農業科技制高點。

目前大部分國家（地區）全面開展農業信息化建設，“互聯網+”現代農業初步進入產業化發展階段。美國、德國、荷蘭和日本等發達國家無論是技術體系建設還是產業發展均處于領先地位，印度和韓國等農業領域的互聯網應用創新雖然起步晚，但發展速度快，并結合自身農業發展需求開展了不同模式的農業互聯網實踐，形成了具有較高參考價值的模式與特色。

與發達國家相比，我國農業信息化建設尚處于初級發展階段，農民的互聯網思維尚未實現轉變，農業的互聯網應用尚未充分挖掘，農村的互聯網治理尚未積極開展。作為農業大國，在資源、環境和市場等多重約束下，如何利用互聯網的便利加快我國農業產業鏈向全球價值鏈中高端躍升，成為擺在我國農業發展方式轉型的重要問題。國外“互聯網+”現代農業的成功實踐與模式創新，對于我國在互聯網環境下加快形成具有中國特色的“互聯網+”現代農業產業新形態有重要意義。

關于國外“互聯網+”現代農業（或農業信息化）方面的研究主要集中兩大方面：一是國外“互聯網+”現代農業的發展現狀及相關政策[3-5]；二是國外“互聯網+”現代農業發展的主要做法及其對中國的經驗借鑒[6-8]。對于高度概括總結國外“互聯網+”現代農業發展模式和技術前沿進展的研究相對較少，研究不夠深入。為此，本文結合“互聯網+”現代農業已有研究進展，通過凝練總結主要國家“互聯網+”現代農業的發展模式、技術趨勢和做法經驗，探討中國“互聯網+”現代農業的發展思路，研究將進一步深化已有的學術研究，為相關學者開展細致深入的研究提供基礎與方向，為我國“互聯網+”現代農業發展提供理論支撐。

1 “互聯網+”現代農業的國際發展模式

1.1 美國的全程全網化精準農業模式

美國是當今世界農業現代化程度最高的國家。以信息技術為支撐的精準農業20世紀90年代初在美國開始出現，結合Daberkow等[9]、Schieffer 和Dillon[10]、Schimmelpfennig[11]對美國精準農業發展歷程、技術應用、技術影響等方面研究，美國在發達的農業網絡體系基礎上，精準農業在農業生產全過程、全環節得到快速發展，并形成了一種互聯互通的系統，這種模式可總結為全程全網化的精準農業模式。目前，美國20% 耕地、80% 的大農場均采用了物聯網設備和技術，其中玉米小麥主產區的39%生產者使用了物聯網技術。根據Erickson和David[12]對2015年美國精準農業技術應用的分析及預測，美國六大精準農業技術應用中，土壤取樣、農田繪圖、變率處理播種技術的應用最為廣泛，其中無人機應用增速最快（圖1）。

圖1 美國精準農業技術應用率Fig. 1 Use of Precision Technology in United States

從美國“互聯網+”現代農業的實踐來看，主要集中在變量施肥噴藥、雜草自動識別技術、大型噴灌機的精準控制技術的規模化、產業化應用。對于特大型農場，更是形成了“計算機集成自適應生產”模式，即將市場信息、生產參數信息（氣候、土壤、種子、農機、化肥、農藥和能源等）、資金、信息和勞力信息等集中在一起，經優化運算，選定最佳種植方案。在知識模型應用方面，Setiyono等[13]在已有光合作用和生物量累積模型的基礎上，構建了近最佳生長條件下大豆生長和產量模擬模型SoySim，為如何對作物選擇有利環境從而提升產量提供決策支持工具。在“互聯網+”農機應用方面，2008年美國20%的農場用直升機進行耕作管理，很多中等規模農場和幾乎所有大型農場都安裝了GPS定位系統。此外，美國農機智能裝備市場已基本成熟，美國AgJunction公司、Ag Leader Technology、Dickey-John 公司、Teejet Technologies、Deere公司、天寶導航系統、Precision Planting公司、ACGO公司、Topcon精準農業公司和Raven公司成為全球精準農業市場的重要企業。

1.2 荷蘭的工廠化設施農業物聯網模式

荷蘭是典型的人多地少、資源匱乏、都市農業主導的國家。針對人口密度大、可耕地少（人均耕地面積0.06 hm2）和全年日照時間短的環境條件，荷蘭以提高土地利用率和農業附加值為目標，大力發展高標準的溫室農業，使其成為世界農業出口大國。據不完全統計，目前，荷蘭設施農業已成為農業經濟的重要支柱產業，其玻璃溫室建筑面積約有1.1億m2，占全球玻璃溫室面積的1/4，主要用于栽培高檔花卉和設施蔬菜，年產值高達12億美元。

荷蘭的農業信息化起步于20世紀60年代中期的作物模擬技術的研發應用，到70年代開始實施溫室革命，通過借助歐洲先進的工業自動化技術，其以提升自動化生產水平為核心，大力發展溫室內部自動化生產裝備，并有機地集成各作業環節生產裝備構成自動化生產線，建立溫室農業高效生產體系，成為世界農業生產機械化、自動化程度領先的國家[14]。目前以工廠化的設施農業物聯網發展模式為代表的“互聯網+”現代農業已成為荷蘭設施農業生產的主要技術應用模式。

荷蘭設施農業物聯網的應用主要包括三大方面：一是溫室環境的自動化控制。近年來，基于機器人學習的溫室黃瓜自動采摘機器人，基于物理的溫室知識模型和多幅圖像的水果自動識別與計數控制器等設施農業生產智能化技術產品得到發展應用。如Jansen 等[15]證實可以利用計算機系統對氣相色譜質譜儀獲取的溫室作物揮發數據進行自動處理，以準確測定溫室中作物健康相關有機物的濃度。二是設施農業智能化節水控水技術的廣泛應用。荷蘭高度重視節水控水，每個農戶都有計算機控制的噴淋、滴管灌溉和人工氣候系統，灌溉用水需要進行再收集、處理，反復使用，水的計量單位精確到了“滴”[16]。三是養殖場（小區）管理的自動化。荷蘭在養殖場（小區）采用計算機自動化管理信息系統，以奶牛為例，對奶牛編號、存檔、生長發育、奶產量、飼料消耗、疾病防治、貯藏、流通和銷售等各環節進行全程監控，實現農業生產經營全過程自動化、機械化。

1.3 德國的技術創新驅動型“互聯網+”農機智造模式

德國的農業發展主要以50 hm2以下的中小家庭農場為主，其農業的戰略定位除了提供食物外，更重要的是重視“綠色、生態、節約”，即通過系列技術與產業創新，實現高效節水、土壤保墑和生物多樣性等目標。目前，在工業4.0戰略框架下，德國通過突破重點農業信息化關鍵技術，構建自身的技術優勢，從而帶動整個農業領域信息化進程，在“互聯網+”現代農業領域逐步形成了以農用智能裝備為主導的“互聯網+”農機智造模式，農業信息化建設進入信息技術熟化、產業化和專業化發展階段。

德國“互聯網+”現代農業發展的應用主要集中在計算機模擬模型、作物病蟲害預測預報及診斷決策系統等多項技術的應用。特別是精確農業技術，能夠控制同一地塊中不同位置所需施肥量和植保劑的施用量，以避免由于多施用所造成的環境污染和經濟上的浪費[17]。另外，德國在智能農機具自主創新上取得較大成效，其發明的基于“3S”信息技術的大型農業機械裝備，可在室內計算機自動控制下進行各項農田作業，完成諸如精準播種、施肥、除草、采收、畜禽精準投料飼喂、奶牛數字化擠奶臺等多項功能。如Gerhards和Oebel[18]利用2年時間研究了甜菜、玉米、冬小麥、冬大麥、冬油菜和春大麥的田間除草系統，該系統利用數字圖像分析、計算機決策和全球定位系統控制貼片噴霧進行雜草在線檢測。Philipp等[19]用數碼相機拍攝甜菜田間圖像，利用程序和參數處理不同的圖像來計算單、雙子葉植物和植物區，實現了精確農作的自動雜草制圖。

1.4 日本的適度規模經營型精細化農業模式

日本屬典型的人多地少國家。為應對農業資源環境與人口的約束，日本積極利用現代信息技術和互聯網的便利，重點推進現代信息與通訊技術在家庭農場作業中的應用，逐步形成了較為成熟的“日本型” 適度規模經營型精細化農業生產模式，并進入“互聯網+”現代農業技術應用產業化發展階段，成為世界上先進精準農業的代表之一，以輕便型智能農機具為特征的日式精準農業更成為世界典范。

日本在“互聯網+”現代農業的應用，主要包括農用車輛作業引導系統、田間土壤簡易分析裝置、土壤采集裝置、作物生長發育信息測定裝置和糧食收獲信息測定裝置。如Nagasaka 等[20]基于實時動態全球定位系統、方向傳感器和制動器開發了自動六排水稻插秧機，極大提高了水稻種植效率。因其土地規模較小，如何利用精準農業情報來實現田間病蟲害的控制防治、施肥管理和收獲預測成為日本小規模精細化農業的發展重點。Noguchi[21]利用遙感無人機和監測站點實時監測小麥生長狀況，基于逐步回歸模型，繪制小麥產量圖，實現小麥產量監測。

為解決農戶精準農業技術應用成本高、農戶經營分散等問題，日本在推進精準農業過程中形成了由農業經營主體與技術平臺共同作用的精準農業共同體，該主體擔負著與農戶組織化，日本農協或者其他各自治主體合作的核心工作。技術平臺則是以開發導入精準農業技術的企業和從事農產品銷售的企業為主體的市場主體，可為農戶提供先進的精準農業技術，并促進精準農業技術的普及與利用。2004年農業物聯網被列入日本E-Japan計劃，截至2014年，全日本已有一半以上農戶選擇使用農業物聯網技術。日本政府提出，到2020年，受益于生產效率和流通效率的提高，其農作物出口額有望增長至1萬億日元，同時農業物聯網將達到580億至600億日元規模，農業云端計算技術的運用占農業市場的75%。此外日本政府還計劃在10年內以農業物聯網為信息主體源，普及農用機器人，預計2020年農用機器人的市場規模將達到50億日元。

1.5 韓國的服務引領型農技推廣互聯網模式

韓國是一個新興工業化強國，農業的資源稟賦非常稀缺，是世界上人均耕地面積最少的國家之一（人均耕地僅0.03 hm2）。針對農業人口減少、農村老齡化和農村中青壯年人口流失等農村空洞化問題，韓國政府和學術界十分重視農技推廣體系建設，并積極利用互聯網加速農村地區信息傳播和技術擴散的優點，強化通過多元化的信息服務內容和形式實現農技推廣和農民培訓的在線化。如Park等[22]分析了在線學習系統（e-learning system）在韓國農村發展管理與農技推廣方面的應用，認為依托互聯網，可加快農技推廣的效率。伴隨互聯網在韓國農村的普遍應用，目前在農技推廣方面韓國逐漸形成了服務引領型的“互聯網+”農技推廣模式。

韓國“互聯網+”現代農業方面的應用主要表現在互聯網在農技推廣中的廣泛應用，即通過利用遠程教育系統推廣農業技術以培養新型農業經營主體。如在植物保護領域，病蟲資料收集和發布基本實現了網絡化、自動化，推廣和科研專家可以通過計算機網絡召開病蟲害會商。其中，由韓國農村振興廳建立的“國家-省-農場（農戶）”三級網絡的農場管理遠程咨詢系統、農場咨詢系統和涉農技術中心網站等，成為農民獲取信息服務的重要載體，提高了技術水平和信息選擇能力[23]。據統計，韓國政府利用Internet會議系統實施農村夜校教育計劃，每年完成1萬名農民的教育培訓。此外，農業技術信息數據庫、農業土壤環境信息系統和農場生產環境信息系統等均為農民提供了個性化的實用技術和農村生活等信息。在服務模式創新上，韓國還注重為地方特色產品提供電子商務服務，以農林水產信息中心為主體，建立了多個具有一定規模的農業電子商務交易平臺，有效拓寬了特色優質農產品的流通渠道。

1.6 印度的軟件產業主導型信息服務模式

印度是一個農業大國，其人口眾多，勞動力極其豐富，而土地資源相對不足。為了解決耕地過于分散的問題，印度政府通過制定調整土地、發展合作組織和擴大土地經營規模等政策使農民的所有資源得以充分利用。印度農業信息化起步較晚，目前，印度人均信息基礎設施水平比世界人均水平還要低，電話普及率為4%，僅有5% 的農民擁有電腦。但是印度軟件業呈高速發展態勢，為農業信息化發展注入了活力。近年來，印度一躍成為全世界軟件業發展最快的國家，年均增長率一直保持在50%以上，遠遠超過世界軟件業年均20% 的增長率。在全球按客戶要求設計的計算機軟件開發市場上，印度占據了18.5% 的份額，成為僅次于美國的世界第二大計算機軟件出口國。印度軟件和服務業企業協會（NASSCOM）發布報告稱2012年印度IT-BPO總收入達約1 000億美元，主要經營方式是為國外用戶提供軟件編程和咨詢服務。

印度1998 年6 月為加速推動世界級的無縫連接的信息基礎設施建設，以建設“全球信息技術超級大國” 和“信息革命時代先驅”，印度提出了建立國家信息技術政策體系。在此基礎上，加上高度發達的軟件產業帶動了印度農業信息服務產業的發展。Kalmegh和Josh[24]論述了信息技術在農業生產中的重要作用，提出利用因特網來整合各個農業部門的信息資源，建立信息共享協作系統，IT技術的應用將對城鎮、鄉村和農業發展提供信息和決策支持，提升農民素質。Reddy和Ankaiah[25]提出要利用信息技術解決數字鴻溝問題，設計了一個可擴展的具有成本效益的農業信息傳播體系框架系統（AgrIDS），該系統可為農民提供不同作物的農業專家技術知識和種植建議，農民可以根據世界市場的需求種植不同作物品種。

當前，印度“互聯網+”現代農業應用最為廣泛的領域是市場領域，主要表現為農業行情信息系統和價格預測系統在農民群體中得到廣泛應用。其中由印度國家農產品行銷協會與卡納塔克邦農產品運銷部聯合研發的農產品價格監測預警應用系統，通過安裝數據庫和統計軟件，結合經濟學模型將多種參數、多套數據植入價格預測中，為農民提供實時和未來一個階段的農產品市場價格預測分析趨勢報告，提升了農產品供銷市場的透明度，降低了廣大農民因價格變動帶來市場風險[26]。對于農業信息產業的下游產業，如農業智能裝備產業，印度十分重視外資的利用和國際交流合作，并使之成為農業與農機裝備接受外援數量最多第三世界國家。總體來看，印度農業信息化主要依賴農業信息軟件服務業來推進，精準農業、農業物聯網等技術的應用處于探索起步階段，政府是主要的推動主體。

2 “互聯網+”現代農業技術前沿與發展趨勢

國外農業信息化正朝集成化、專業化、網絡化、實用化和普及化方向發展，在“互聯網+”現代農業前沿技術應用領域上，農業傳感器、農業航空和農業機器人技術將成為重點。

2.1 農業傳感器技術

國際先進傳感技術不僅具有測量機理方面的先進性，其感測的信息更趨于多元化和精細化，是發展農業物聯網技術的基礎。作為農業物聯網的信息之源，傳感手段的先進性決定了網絡的智能化程度。針對當前農業傳感器產品單一、針對性不強、檢測范圍窄、表征和解釋能力弱等問題，未來幾年國際農業傳感器技術突破性技術、顛覆性技術前沿將集中在動植物生命信息傳感技術、環境信息傳感技術和農產品品質傳感技術等[27-28]。其中針對動植物生命信息傳感技術，將實現養分信息、生理信息、病害檢測與預警預報等實時監測感知，動植物生命信息探測方式進一步向數字化、精細化和快速化的方向發展。針對環境信息傳感技術，土壤中養分、有害物質的實時、現場傳感技術，畜禽水產有害氣體、微量元素等的實時傳感將成為前沿方向。而隨著光學、納米技術和生物技術的發展，對于傳統技術無法檢測的一些農產品質量指標，如水果的糖分、蔬菜的重金屬含量、食用油的真偽、牛奶的貨架期等指標，新型技術均提供了傳感的可能。

2.2 農業航空植保技術

針對農業地形因素影響大、大規模面積植保作業效率低、突發性大面積病蟲害防控能力弱、作物查勘定損難度大、地面人工調查時效性差，以及高桿作物、水田、山丘陵等地區人工和機械作業難以下田等問題，美國、日本和韓國等發達國家逐步探索農業航空在農業植保與病蟲害防治、農業生產障礙因子評估、農業普查等方面的應用，農業航空植保技術應用逐漸實現了商業化運作。其中美國農用飛機應用較早，共有農業航空植保機械20多個品種，約9 000多架，占世界總擁有量的28%。目前美國以農用飛機為主每年農業航空植保作業面積占總耕地面積的40%以上，其中65%的化學農藥采用飛機作業完成噴灑，水稻施藥作業100%采用航空作業方式。日本是農業機器人較為發達的國家之一，農業航空植保更加側重無人機的應用。據日本農林水產省統計，截止到2010年10月底，登記在冊的微小型農用無人機保有量為2 346 架，無人飛機操控手14 163 人，防治面積96.3萬 hm2，占航空作業38%，其中水稻種植總面積的45% 均由無人直升機來進行病蟲害防治。未來農業航空植保領域的低空遙感系統、多功能飛控導航系統等將取得重大突破，農業植保將實現無人化、高效化和智能化[29-31]。

2.3 農業機器人技術

目前世界各國研究的農業機器人種類繁多，按作業對象不同通常可分為田間管理作業、對作物個體進行操作、自動畜禽養殖管理等3類，如美國基于自主導航平臺、攜帶多功能自動作業機械，荷蘭和日本等國家的采摘機器人，英國開發的擠奶機器人，澳大利亞研制的剪羊毛機器人和歐洲多個國家使用的精確飼喂機器人等。總體看，當前國際農業機器人技術將在兩方面取得突破：一是突破農業機器人“人機協同”關鍵技術，結合機器人負重能力強、重復性作業精度高等特點，充分發揮人工智能在農產品識別定位、精細處理方面的經驗和靈活性優勢，研制一批具有自主知識產權的農田自主搬運機器人、果實采摘輔助外骨格等典型人機協同作業裝備，以此降低農業作業勞動強度，提高勞動生產效率[32]。二是農業機器人在農作物估產和病害預警方面的應用。充分發揮農業機器人不知疲倦、反應快速的先天性優勢，探索適合農作物估產、病害預警需求的相關機器人學習技術和理論方法，以實現農業機器人對作物產量預估和病害預警的高頻、精確數據更新，減少災害損失、提高經濟效益。

3 “互聯網+”現代農業的國外經驗借鑒

3.1 強化政府在“互聯網+”現代農業的規劃引導作用

各國實踐表明，“互聯網+”現代農業是一項農業系統工程，離不開政府相關部門在多個規劃融合“一張圖”的統籌規劃與布局。如美國、歐盟、日本和韓國等國近幾年紛紛將農業農村信息化建設納入國家信息化建設規劃，并對農業物聯網、農業機器人和農業大數據等新一代信息技術的發展戰略進行了頂層設計。如美國斯坦福國際咨詢研究所（SRI）2008年發布了《2025 對美國利益有重大影響的突破性技術》，對至2025年的農業物聯網技術進行了預測；歐盟《2012年農業信息化戰略研究議程》確定了信息技術與農業戰略研究路線圖；德國2013年在漢諾威工業博覽會上發布《實施工業4.0戰略建議書》，對2020年農業智能制造進行了戰略前瞻。韓國農林部、信息通信部和行政自治部等政府部門共同制定了信息化村建設的試點示范推廣方案；日本農林水產省于1994年實施了“高度信息化發展農村系統”的計劃，于2001年提出“E-Japan”戰略規劃，此外還專門撥款用于發展地域農業信息系統，逐步建立了一個完善的農業信息情報管理體系；荷蘭在農漁部設立了畜牧信息中心和園藝信息中心，規定分工協作。

目前，我國“互聯網+”現代農業投資分散、重復建設的問題比較突出，信息化建設系統條塊分割，統籌力度有待提升。借鑒國外經驗，應加快制定多規融合的中長期農業信息化“一張圖”的頂層設計，同時要注重規劃落實中的組織管理，切實做好“互聯網+”現代農業產業融合應用的系統集成工程的建設。

3.2 推進服務主體的多元化和服務形式的多樣化

國外在推進“互聯網+”現代農業進程中，為滿足農業生產者和經營者多樣化需求，除發揮政府在農村地區信息傳播能力提升的服務主體地位外，往往注重各類市場化的農業信息服務組織在服務供給、服務形式、服務機制和模式方面的創新。如德國在信息化服務與推廣方面，政府部門與各種專業協會、媒體、信息研究性中介組織、決策咨詢機構形成了民間農業社會化服務；法國則側重各類行業組織和專業技術協會、民間信息媒體、農業商會、各種農產品生產合作社和互助社等在信息傳播方面的聯合作用；荷蘭建成由國家推廣系統、農協組織和商貿系統的私有咨詢服務系統組成的農業信息技術推廣服務體系。

我國在農業信息服務發展過程中存在信息供給不足，服務形式單一和涉農主體信息需求明顯不足等問題。借鑒國外經驗，針對不同類型地區、不同規模主體、不同產業應用對信息技術和產品需求的多元化、個性化，可考慮采用政府購買服務、政府與社會資本合作（PPP）、發展第三方專業機構等形式，采用“互聯網+”數據、云服務等模式，提供與之相匹配的個性化精準信息服務。

3.3 政府重視投入與法規標準制定

一是基礎設施建設。國外在農業信息化初試和普及階段，十分重視農業信息基礎設施的建設。如美國每年約有15億美元經費用于支持網絡體系建設、數據庫建設和技術研發等方面的農業信息網絡建設；德國通過設立一些計劃項目并輔之以鼓勵性措施推進農業信息化基礎設施建設，加大對農業大數據基地建設的投入；印度則投資建設“郵車網絡”，為打通農村電商物流“最后一公里”夯實基礎，與此同時在農村地區建立若干信息亭、農村信息中心，為農民提供低成本、易操作的計算機和手機等信息設備。目前，我國農村網絡基礎設施已有一定基礎，但村級信息化服務網絡仍不健全，農村地區信息傳播能力仍有待提升，不少欠發達地區存在設備陳舊和應用軟件缺乏等問題，借鑒國外農業信息化發展經驗，政府應加大農業基礎設施的投入力度，健全完善農業信息服務網絡，加快實現各類網絡互聯互通。

二是應用推廣扶持。為推廣先進農業信息技術成果在農業農村領域的應用，國外采用消費補貼、項目補貼等方式進行扶持。如韓國通過制定農民上網費用比市話便宜30%～50%的差價補貼政策，在農村地區推廣普及農村互聯網，促進了農村電子商務的發展；美國國家財政每年安排25億美元補貼支持智能農業和信息采集發布，通過制定直接補貼政策，按農場經濟規模對單位產品分攤的信息技術折舊額進行補貼，加快了美國農場全程信息化的應用；荷蘭將農業技術集成到農業裝備中，然后將這種農業裝備以50%以上的政府補貼直接銷售給農戶，以解決農業信息技術應用成本大、風險高的問題；印度通過減免農民購買計算機和軟件的個人所得稅，降低農村地區上網費用和信息獲取資費等信息消費支持政策加快“互聯網+”在農村信息服務領域的發展。反觀中國，由于農村網絡資費較高導致互聯網技術產品利用率低，借鑒國外經驗，政府應加快出臺相關信息消費補貼政策，推進農業信息技術產品的普及應用，進一步促進農業經濟增長。

三是法律法規健全。為確保農業信息化規范化發展，國外通過完善的法律法規與知識產權保護制度、統一的技術標準規范，以暢通農業網絡環境，確保涉農信息網絡系統、數據傳輸的安全和傳播信息的真實性、有效性，實現信息資源與業務系統的協同化、一體化和平臺化。如美國1848年的《農業法》、1946年的《農業市場法案》均對農業信息技術服務做出了相關服務條例規定，對于信息標準，美國建立了從信息資源采集、處理到發布的標準體系；歐盟設置了專門的農業信息采集、統計、分析和發布等機構；日本制定了批發市場信息采集、處理、傳輸和發布等一整套批發市場信息發布法律法規。我國農業信息在分級、搜集渠道和信息應用環境等方面還沒形成統一的標準體系，法律法規仍不健全，應加快建立包含技術標準、信息標準和應用規范在內的“互聯網+”現代農業標準規范框架，完善相關政策法規，推動“互聯網+”現代農業工程建設的規范化、標準化和制度化。

3.4 突出產學研聯合在技術研發與創新中的作用

國外實踐經驗表明，官產學研聯合有利于加快“互聯網+”現代農業先進前沿技術的自主創新和推廣應用。如美國和德國通過搭建“科研—教育—推廣”三位一體的農業信息技術推廣體系，不僅在信息技術產品研發創新上取得了重大突破，同時加速了相關科技成果的轉化，提高了農業生產信息化水平。日本則側重IT企業的研發活動，如目前由NEC、富士通和日立等IT企業協同研發農業物聯網技術和標準，并與三井物產等農產品加工企業合作，形成“產研推用”一體化的技術創新體系；韓國采取“官產學研”相結合的模式，通過試驗示范和政府扶持與引導等方式，推廣應用了一批熟化的農業信息技術。

我國農業信息化科技成果轉化率低，具有自主知識產權的技術和產品還存在不成熟、成本高等問題，短期內很難廣泛應用到具體實踐中。借鑒國外經驗，針對農業信息化技術研發滯后和推廣難度大的問題，應加快促進農業信息技術產學研推協同創新，爭取在使用信息化技術和產品研發上取得較大進展。

4 結論與展望

4.1 結論

國外“互聯網+”現代農業實踐表明，在互聯網環境下現代農業增長的動力源泉由主要依靠要素驅動向依靠創新驅動轉變，現代農業逐漸呈現自動化、智能化、精準化和集成化特征。伴隨現代信息技術的發展，信息化已成為各國現代農業發展的重要生產要素，借助信息化手段，國外形成了較為成熟的美國全程全網化精準農業、荷蘭工廠化設施物聯網、德國技術創新驅動型“互聯網+”農機智造、日本適度規模經營型精細化農業、韓國服務引領型“互聯網+”農技推廣和印度軟件產業主導型信息服務等6種典型的“互聯網+”現代農業發展模式。

隨著互聯網與現代農業領域的深度融合發展，在全球資源、環境、市場和人口等多重約束與挑戰下，以農業傳感器技術、農業航空植保技術和農業機器人技術等為代表的現代農業信息前沿技術將成為“互聯網+”現代農業技術層面的創新，引領現代農業實現產業鏈、價值鏈的轉型升級與合作創新。

針對當前“互聯網+”現代農業出現的基礎技術應用水平低、產業形態不鮮明和商業模式單一等問題，中國可借鑒國外“互聯網+”現代農業在政府統籌規劃、資金支持、服務創新和產學研攻關等方面的經驗，探索形成可復制、可推廣的具有中國特色的“互聯網+”現代農業發展模式。

4.2 展望

當前，我國經濟發展進入新常態，農業發展面臨著農產品價格封頂、農業生產成本抬升、進口農產品沖擊、農業資源過度利用與緊缺雙重約束等多方面的巨大變化和多重挑戰。“十三五”時期是我國農業供給側結構性改革的關鍵時期，也是農業現代化全面實現的攻堅時期。如何利用“互聯網+”帶來的思維、技術、模式與業態創新變革傳統農業發展方式，實現互聯網與現代農業的跨界融合是推進我國農業現代化的客觀要求和必然選擇。借鑒國外實踐經驗，我國在“互聯網+”現代農業方面可從以下幾個方面實現創新。

1）“互聯網+”現代農業技術體系創新。突破“互聯網+”現代農業重大關鍵共性技術和產品，大力推進農業物聯網、移動互聯網、云計算和智能終端等新一代信息技術在農業領域的集成應用，重點在以農業物聯網技術和機器人深度學習為核心的設施農業智能化生產技術、以智能化精準作業技術與農業航空植保技術為核心的大田精準作業和農業智能裝備技術、以農業大數據和農業云服務為核心的農業信息服務技術取得重大突破[33]。

2）“互聯網+”現代農業業態創新。結合中國國情，重點以解決市場問題為導向，積極探索農業電商、農業物聯網、農業大數據、農業智能裝備和農業眾籌等“互聯網+”現代農業融合新業態、新模式的發展，著力推進智慧農業、智慧農產品物流和農機物聯網等應用示范，全面提高新型農業經營主體應用物聯網、移動終端等技術與產品的主觀能動性[34-35]。

3）“互聯網+”現代農業政策創新。進一步優化和完善政策環境，加大“互聯網+”現代農業應用示范與產業發展的資金投入力度，加快制定農業信息化裝備產品應用的購置補貼等優惠政策體系，引導和鼓勵IT企業與社會資本協同發展“互聯網+”現代農業，為加快推進現代農業產業鏈、價值鏈向中高端躍升提供科技支撐和保障。

參考文獻：

[1] 秦開大, 趙帥, 秦翠平. “互聯網+現代農業” 趨勢下主導產業選擇模型及路徑分析[J]. 科技進步與對策, 2016, 33(12): 67-72.Qin K D, Zhao S, Qin C P. The model and path analysis of leading industry’s selection under the trend of “Internet + modern agriculture”[J]. Science & Technology Progress and Policy, 2016,33(12): 67-72.

[2] 李國英. “互聯網+” 背景下我國現代農業產業鏈及商業模式解構[J]. 農村經濟, 2015(9): 29-33.Li G Y. Deconstruction of China’s modern agricultural industrial chain and commercial mode under the background of“Internet+”[J]. Rural Economy, 2015(9): 29-33.

[3] 何迪. 美國、日本、德國農業信息化發展比較與經驗借鑒[J].世界農業, 2017(3): 164-170.He D. Comparison of informationization development of agriculture and experience in the United States, Japan and Germany[J]. World Agriculture, 2017(3): 164-170.

[4] 孔繁濤, 朱孟帥, 韓書慶, 等. 國內外農業信息化比較研究[J].世界農業, 2016(10): 10-18.Kong F T, Zhu M S, Han S Q, et al. Compare and study the agricultural informatization in and abroad[J]. World Agriculture,2016 (10): 10-18.

[5] 溫佳偉, 黃金柏, 徐樂. 日本精準農業發展現狀與展望[J]. 中國農機化學報, 2014, 35(2): 337-340.Wen J W, Huang J B, Xu Y. Prospects and current status of precision agriculture in Japan[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2014, 35(2): 337-340.

[6] 李國英. 大互聯網背景下農業信息化發展空間及趨勢——借鑒美國的經驗[J]. 世界農業, 2015(10): 15-20.Li G Y. Development space and trend of agricultural informatization under the background of Internet—Drawing lessons from the experience of the United States[J]. World Agriculture, 2015(10): 15-20.

[7] 郭永田. 充分利用信息技術推動現代農業發展——澳大利亞農業信息化及其對我國的啟示[J]. 華中農業大學學報(社會科學版), 2016(2): 1-8, 134.Guo Y T. Make full use of information technology to promote development of modern agriculture—Australian agricultural infomatization and its enlightenment to China[J]. Journal of Huazhong Agricultural University (Social Sciences Edition),2016(2): 1-8, 134.

[8] 陳章全, 吳勇, 陳世雄, 等. 德國精準農業做法及啟示——以百年農場Gut Derenburg為例[J]. 中國農業資源與區劃, 2017,38(5): 222-229.Chen Z Q, Wu Y, Chen S X, et al. The practice and enlightenment of precision agriculture in German—Taking Gut Derenburg farm for example[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2017, 38(5): 222-229.

[9] Daberkow S G, Mcbride W D, Robert P C, et al. Adoption of precision agriculture technologies by U.S. farmers[C]//International Conference on Precision Agriculture, Bloomington,Minnesota, USA, 16-19 July. 2015.

[10] Schieffer J, Dillon C. The economic and environmental impacts of precision agriculture and interactions with agro-environmental policy[J]. Precision Agriculture, 2015, 16(1): 46-61.

[11] Schimmelpfennig D E. Farm Profits and Adoption of Precision Agriculture[J]. Economic Research Report, 2016.

[12] Erickson B, David A W. 2015 Precision Agricultural Services Dealership Survey Results[R]. Purdue University, August 2015.

[13] Setiyono T D, Cassman K G, Specht J E, et al. Simulation of soybean growth and yield in near-optimal growth conditions[J].Field Crops Research, 2010, 119(1): 161-174.

[14] Spiertz J H J, Kropff M J. Adaptation of knowledge systems to changes in agriculture and society: The case of the Netherlands[J].NJAS - Wageningen Journal of Life Sciences, 2011, 58(1/2): 1-10.[15] Jansen R, Hofstee J W, Bouwmeester H, et al. Automated Signal Processing Applied to Volatile-Based Inspection of Greenhouse Crops[J]. Sensors, 2010, 10(8): 7122-7133.

[16] Ruizgarcia L, Lunadei L, Barreiro P, et al. A Review of wireless sensor technologies and applications in agriculture and food Industry: state of the art and current trends[J]. Sensors, 2009, 9(6):4728-50.

[17] Paustian M, Theuvsen L. Adoption of precision agriculture technologies by German crop farmers[J]. Precision Agriculture,2017, 18: 701-716.

[18] Gerhards R, Oebel H. Practical experiences with a system for site-specific weed control in arable crops using real-time image analysis and GPS-controlled patch spraying[J]. Weed Research,2006, 46(3): 185-193.

[19] Philipp I, Rath T, Nordmeyer H. Automatic weed mapping in sugar beet by use of image processing[J]. Journal of Plant Diseases & Protection, 2002, 109(4): 429-436.

[20] Nagasaka Y, Umeda N, Kanetai Y, et al. Autonomous guidance for rice transplanting using global positioning and gyroscopes[J].Computer and Electronics in Agriculture, 2004, 43(3): 223-234.

[21] Noguchi N. Monitoring of wheat growth status and mapping of wheat yield’s within-field spatial variations using color images acquired from UAV-camera system[J]. Remote Sensing, 2017,9(3): 289.

[22] Park D B, Cho Y B, Lee M. The use of an e-Learning system for agricultural extension: A case study of the rural development administration, Korea[J]. Journal of Agricultural Education &Extension, 2007, 13(4): 273-285.

[23] Park S, Jung M C, Lee J Y. Information Network Villages: A community-focused digital divide reduction policy in rural Korea[J]. Australian Journal of Telecommunications & the Digital Economy, 2014, 2(1): 21.1-21.16.

[24] Kalmegh S R, Josh D. Community information center for Indian agriculture[J]. IETE Technical Review, 2003, 20(3): 261-264.

[25] Reddy P K, Ankaiah R. A framework of information technologybased agriculture information dissemination system to improve crop productivity[J]. Current Science, 2005, 88(12): 1905-1913.

[26] Gandhi V P, Mei F. A decision-oriented market information system for forest and agro-forest products in India[J]. Iima Working Papers, 2002, 39(11): 1246-1253.

[27] 楊功元. 基于物聯網技術的農業信息化管理平臺的構建[J]. 中國農機化學報, 2013, 34(4): 222-225.Yang G Y. Construction of agricultural normalization management platform based on internet of things[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2013, 34(4): 222-225.

[28] 黃欣, 趙志剛, 萬榮澤. 面向精細農業的無線傳感器網絡關鍵技術研究[J]. 農機化研究,2017, 39(11): 208-211, 228.Huang X, Zhao Z G, Wan R Z. Research on key technologies of wireless sensor networks for precision agriculture[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2017, 39(11): 208-211, 228.

[29] 羅錫文, 廖娟, 胡煉, 等. 提高農業機械化水平促進農業可持續發展[J]. 農業工程學報, 2016, 32(1): 1-11.Luo X W, Liao J, Hu L, et al. Improving agricultural mechanization level to promote agricultural sustainable development[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(1): 1-11.

[30] 周志艷, 臧英, 羅錫文, 等. 中國農業航空植保產業技術創新發展戰略[J]. 農業工程學報, 2013, 29(24): 1-10.Zhou Z Y, Zang Y, Luo X W, et al. Technology innovation development strategy on agricultural aviation industry for plant protection in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(24): 1-10.

[31] Bechar A, Vigneault C. Agricultural robots for field operations:Concepts and components[J]. Biosystems Engineering, 2016, 149:94-111.

[32] 王儒敬, 孫丙宇. 農業機器人的發展現狀及展望[J]. 中國科學院院刊, 2015, 30(6): 803-809.Wang R J, Sun B Y. Development status and expectation of agricultural robot[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences,2015, 30(6): 803-809.

[33] 陳威, 郭書普. 中國農業信息化技術發展現狀及存在的問題[J].農業工程學報, 2013, 29(22): 196-205.Chen W, Guo S P. Current situation and existing problems of agricultural informatization in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(22): 196-205.

[34] 馮獻, 李瑾, 郭美榮. “互聯網+”背景下農村信息服務模式創新與效果評價[J]. 圖書情報知識, 2016(6): 4-15.Feng X, Li J, Guo M R. Rural informational service mode innovation and service effective evaluation under the “Internet connect” in China[J]. Documentation, Information & Knowledge,2016(6): 4-15.

[35] 成晨, 丁冬. “互聯網+農業電子商務”: 現代農業信息化的發展路徑[J]. 情報科學, 2016, 34(11): 49-52, 59.Cheng C, Ding D. “Internet+agricultural e-commerce”:Development path of modern agricultural informatization[J].Information Science, 2016, 34(11): 49-52, 59.