基于知識圖譜分析的我國智慧農業發展現狀與提升對策研究

林偉君，高 飛，黃紅星，莫里楠

（廣東省農業科學院農業經濟與農村發展研究所/農業農村部華南都市農業重點實驗室，廣東 廣州 510640）

移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等現代信息技術的興起以及與農業領域的融合應用，引領我國農業邁入“農業4.0”時代，即智慧農業發展的新階段。世界主要發達國家和地區的政府相繼推出了智能農業、數字農業、未來農業等發展計劃，發展智慧農業是全球共識。我國也高度重視智慧農業發展，近年國務院及有關部委發布了《促進大數據發展行動綱要》《新一代人工智能發展規劃的通知》《推進農業農村大數據發展的實施意見》《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》等一系列文件，表明數字技術與農業農村深度融合已成為數字鄉村動力源，智慧農業是未來農業的發展方向和競爭焦點，也是我國農業轉型升級的方向。越來越多的學者把目光聚焦在智慧農業研究領域，中國農業大學李道亮教授［1］認為，智慧農業是以最高效率利用各種農業資源，最大限度減少農業能耗和成本，最大限度減少農業生態環境破壞以及實現農業系統的整體目標，以全面感知、可靠傳輸和智能處理等物聯網技術為支撐和手段，以自動化生產、最優化控制、智能化管理、系統化物流和電子化交易為主要生產方式的高產、高效、低耗、優質、生態和安全的一種現代農業發展模式與形態。中國農業科學院周國民研究員［2］認為，智慧農業是充分利用現在的信息技術，包括更透徹的感知技術、更廣泛的互聯互通技術和更深入的智能化技術，促使農業系統的運轉更高效、更智慧、更聰明，以使農業系統達到農產品競爭力強、農業可持續發展、和諧農村、有效利用農村能源和環境保護的目標。目前，智慧農業態勢研究多從概念角度出發，對國內外發展現狀對比，闡述我國智慧農業體系建設、關鍵技術創新現狀，并提出對策建議。對文獻計量、可視化分析較少，對智慧農業研究前沿與熱點分析不足，因此，本文采用知識圖譜可視化方法對我國智慧農業發展現狀與前沿熱點進行分析并提出對策建議，為推進智慧農業發展提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

以中國知網中文期刊為檢索數據源，采用高級檢索，將檢索年限設定為“2000—2020年”，檢索主題為“智慧農業”，類別選擇為所有期刊，檢索發現智慧農業相關文獻最早發表時間為2009年。對檢索到文獻進行篩選對比，去除報紙、通訊消息等無效文獻，得到2009—2020年智慧農業主題相關文獻866篇。

1.2 研究方法

1.2.1 文獻分析法 根據研究需要，利用中國知網，收集智慧農業主題相關文獻，通過歸納、整理、分析，了解智慧農業研究現狀，為本文撰寫提供理論指導。

1.2.2 可視化分析法 使用CitespaceV文獻分析工具，對檢索到的866篇文獻進行數據分析，繪制我國智慧農業研究領域知識圖譜。

2 結果與分析

2.1 我國智慧農業發展歷程

對2009—2020年智慧農業主題文獻發文量進行統計，結果（圖1）表明，我國智慧農業研究發文量整體呈增長趨勢，智慧農業研究發展歷程可分為緩慢增長期和快速增長期兩個階段。

緩慢增長期：2009—2015年，年發文量緩慢增長。這一階段，移動互聯網、物聯網、大數據等技術發展不夠成熟，計算機技術沒有普遍運用，與農業結合不夠密切，智慧農業研究相對較少。

快速增長期：2016—2020年，年發文量快速增長。隨著信息技術的發展，5G網絡、物聯網、云服務等新基建日益完善，應用不斷升級，積累農業數據，開拓智慧農業技術應用場景成為農業發展亟待解決的問題。尤其是2019年，農業農村部發布了《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》，智慧農業研究得到廣泛關注，發文量劇增。

圖1 2009—2020年我國智慧農業相關研究年發文量分布Fig. 1 Distribution of annual release quantity of papers on intelligent agriculture in China from 2009 to 2020

2.2 研究機構分析

2.2.1 計量分析 科研機構發文量是其研究力量的體現，通常研究機構的學術實力越強，其發文量越多。從文獻統計（表1）來看，我國智慧農業研究發文量排名前9位的機構共發表論文133篇，僅占發文總量的15.36%。由此可見，目前我國智慧農業研究機構分布廣泛，并沒有形成具有絕對學科優勢的科研機構。

表1 智慧農業研究領域主要科研機構Table 1 Main scientific research institutions in the research field of intelligent agriculture

2.2.2 共現分析 采用CitespaceV軟件進行研究機構共現分析，繪制科研機構共現圖譜（圖2）。由圖2可知，連線代表機構與機構之間的合作，連線越粗則機構合作越密切，可以看出我國智慧農業研究的主力是農業大學和科研院所，其中，中國農業大學、中國農業科學院和南京農業大學科研力量較強。

我國智慧農業研究機構分布廣泛，機構內部跨學科合作相對較多，如中國農科院農業信息研究所、農業環境與可持續發展研究所、農業資源與農業區劃研究所、南京土壤研究所存在合作關系，中國農業大學工學院、國家保護耕作研究院和水利與土木工程學院存在合作關系。但機構間合作不足，目前大部分科研機構處于獨自研究狀態，缺乏密切合作。這種狀態不利于資源共享，也增大了研究成果的推廣和轉化的阻力。

2.3 關鍵詞分析

2.3.1 計量分析 文獻關鍵詞是對文章主題的高度凝練，通過分析關鍵詞，可以了解智慧農業研究熱點問題。智慧農業研究領域關鍵詞出現頻次由多到少依次是智慧農業、物聯網、大數據、無線傳感網絡、農業、互聯網+、人工智能、Zigbee、農業現代化、云計算等（表2）。從關鍵詞中心性可以分析得出，2012年開始，智慧農業研究熱點集中在物聯網、大數據、互聯網與農業的融合發展等方面。2017年，人工智能也逐漸成為農業領域研究熱點。

表2 智慧農業研究主要關鍵詞Table 2 Main Keywords of intelligent agriculture research

2.3.2 共現分析 將2009—2020年以“智慧農業”為主題的866篇文獻數據導入CitespaceV軟件進行關鍵詞共現分析，選擇出現頻次5次以上的關鍵詞，得到智慧農業關鍵詞共現圖譜（圖3）。圖3顯示，在關鍵詞共現圖譜上節點有396個，連線有455條，節點大小代表關鍵詞出現的頻次，即字體越大，關鍵詞頻次越多。

（1）農業物聯網研究豐富。由圖3可知，物聯網是節點字體較大的關鍵詞，其研究數量豐富。農業物聯網是智慧農業的重要組成部分，是“互聯網+”現代農業的具體應用［3］。與物聯網共現的高頻關鍵詞有傳感網絡、Zigbee、環境監測、農業大棚、大數據環境等。物聯網需要在在農業生產、經營、管理和服務的過程及相關領域，部署不同類型的傳感器形成監控網絡，以便于全方位獲取信息。從現有研究來看，傳感器是農業物聯網的核心技術，目前我國缺乏具有自主產權的傳感器，高端傳感器的核心部件（激光器、光柵等）制約了智慧農業發展［4］。Zigbee是較常提到的無線網絡協議，其功耗低、成本低、復雜度低可廣泛用于農業領域［5］。Zigbee技術多應用于的農業大棚智慧系統，通過模糊耦合算法對作物生長進行預測［6］。此外，通過物聯網采集的數據，經過云計算構建農業生產模型，病蟲害識別模型，采用互聯網技術實現遠程監控，同時開發智能手機App，便于用戶進行精細化的管理操作［7-8］。

圖2 科研機構共現圖譜Fig. 2 Co-occurrence graph of scientific research institutions

（2）數據是智慧農業的關鍵生產要素。大數據是智慧農業研究領域重要關鍵詞，中心性為0.57，與其共現的高頻詞有云計算、5G、區塊鏈、信息共享等。從現有研究來看，數據資源分散、質量不高、挖掘不足是目前智慧農業發展的主要瓶頸。我國農業信息化建設起步較晚，缺乏系統性的數據資源積累，農業數據收集困難，農業數據管理條塊分割，數據流動性差，難以共享復用。同時，農業數據來源復雜，質量不高、異構性突出，也為數據挖掘和數據分析增加了難度。但隨著5G網絡、物聯網、云服務等新基建日益完善，我國農業信息化發展迅速。通過推動數字農業農村發展，增強農業天空一體化數據獲取能力，培育新型農業生產經營主體，解決復雜的大數據與農民個性化服務不對稱的問題，以推動我國智慧農業高質量發展。

（3）人工智提升農業智慧化水平。在智慧農業研究領域，人工智能是近些年出現的主要關鍵詞，中心性為0.06，與其共現的關鍵詞有大數據、自動化、日本、美國、無人機等。人工智能屬于智慧農業新興的研究方向，目前研究相對較少。現有文獻以綜述較多，通過與美國、日本等發達國家的農業人智慧農業發展現狀的對比，說明人工智能是我國智慧農業發展新機遇。人工智能的發展依托于互聯網、云計算、5G網絡、區塊鏈等新一代信息技術的發展，智能檢測與診斷、機器人是學者比較關注的研究方向。近年來，重大動植物疫病蟲害發生頻率和程度都有所增加，將人工智能、物聯網、機器人、5G等技術應用到動植物疫病蟲害監測預警與診斷中，對我國農業市場穩定和糧食安全有重要作用。

圖3 關鍵詞共現圖譜Fig. 3 Co-occurrence graph of keywords

2.3.3 研究前沿分析 對檢索到的“智慧農業”為主題的文獻數據進行關鍵詞突變分析，時間切片設置為1年，得到智慧農業研究前沿詞圖（圖4）。圖4中，紅色線條代表突變詞語出現和消失的年份，突變強度代表學術界對該主題的關注強度。在智慧農業領域，主要的突變詞匯有無線傳感器網絡、物聯網、現代農業、互聯網+。無線傳感網絡是最早出現的突變詞匯，突變強度為3.25，從現有研究來看，該主題研究更側重于特定應用環境內，無線傳感器網絡的架構和傳輸模式的構建。物聯網出現的年份稍晚，突變強度為4.24，從概念上看，物聯網是無線傳感網絡的延伸，除了無線傳感器網絡的布置，大數據、移動互聯、云計算等新一代信息技術的應用也必不可少。物聯網為人與物、物與物的信息交換創造了一個平臺［5］，從而實現農業經營者對生產過程更精心的管理與控制。2016年，現代農業、互聯網+成為智慧農業領域研究熱點，突變強度分別為3.01和4.04。這一階段互聯網技術發展更為成熟，智能手機普及率大大提高，“互聯網+農業”、現代農業發展方向成為學者關注重點。從時間線上看，無線傳感網絡、物聯網、現代農業、互聯網+等關鍵詞出現后，一直是學術界高關注度的研究主題。由此可以推斷，我國智慧農業仍處于探索階段，但隨著科技的發展，其內涵和科技水平在不斷豐富、提升。

圖4 智慧農業研究前沿詞圖Fig. 4 Frontier words of intelligent agriculture research

2.4 關鍵詞聚類分析

對關鍵詞進行聚類分析，并以時間線視圖聚類進行展示（圖5）。對聚類的標簽與內涵進行分析，將智慧農業研究分為4個方面：智慧農業發展態勢與路徑、農業物聯網、農業大數據平臺建設和農業信息化應用。

由圖5可知，智慧農業發展態勢與路徑包括聚類0（農業）和7（問題），從2009年開始出現，2012年后發文量快速增長。智慧農業發展態勢與路徑研究通過文獻整理研究智慧農業現狀，預測農業發展趨勢，并提出發展路徑。2009—2015年，研究主要集中在傳統農業如何進行信息化建設，提出利用物聯網技術，采集數據，改造農業生產、經營等過程,實現農業精準生產、智能控制，提升農業機械化水平［6］。2016—2020年，學術界對智慧農業有了更深刻的認識，提出互聯網+農業概念，通過互聯網、5G等新一代信息技術的應用推進一、二、三產業融合發展，使農業產業獲得提升。

農業物聯網包括聚類1（物聯網）、3（Zigbee）和4（物聯網技術）。物聯網是智慧農業研究領域的核心概念，從2011年開始出現，至今仍是研究的重點。早期學術界關注特定區域范圍（溫室大棚、大田區域、具體山區）無線傳感器網絡布置、Zigbee無線通訊協議的使用、單片機［9］的設置等方面。隨著互聯網技術的進步，遙感技術、5G網絡、大數據、云計算等技術的應用使物聯網規模擴大，在農業生產管理中能夠發揮更重要的作用。但從現有研究來看，與傳感器開發相關文獻發文量較少，國產傳感器與進口傳感器在精確度、耐用度上還有明顯差距，尤其是傳感器的核心部件（激光器、光柵等）我國獨立研發能力較差。

農業大數據平臺建設包括聚類2（云平臺）和5（大數據）。數據是智慧農業的關鍵生產要素，以往農業產業布局規劃多依靠歷史產業發展和專家經驗判斷等方式決定，缺少對地區資源、環境等因素的科學分析。通過數據資源積累，建立科學的產業布局模型，能夠更加客觀的提出規劃建議，為農業供給側結構性改革提供指導，提高農業發展質量。建設大數據平臺，打造數字農業農村，推進農業數字化、智慧化發展，是學術界普遍認同的觀點。

農業信息化應用包括聚類6（農業信息化）和8（農產品）。從現有文獻來看，農業信息化應用主要包括企業信息管理系統、電子商務、冷鏈物流、農產品溯源、作物生長模擬、病蟲害識別、無人機等。目前，大部分農業企業已經開始信息化建設，建立內部局域網，開發管理平臺，實現對企業內部資源的統籌管理。互聯網、智能終端的普及，淘寶、京東等電商平臺運營機制的完善，使農業電子商務得到飛速發展，給農民和企業帶來新的銷售渠道，解決農產品銷售鏈條“最初一公里”問題［10］。區塊鏈、物聯網等技術的也使現有的農產品溯源系統更加完善，促進了農產品質量安全水平的提升。而作物生長模型、病蟲害識別等領域處于研發探索階段，從發表文獻來看，與智能算法相關的研究較多；無人機開始在農業生產中進行應用，例如大田施肥、用藥等環節，但更精準的避障、控制算法仍在研究［11-12］。

圖5 智慧農業研究關鍵詞聚類圖譜Fig. 5 Clustering graph of keywords in intelligent agriculture research

3 我國智慧農業研究現狀

3.1 信息管理系統和電子商務為農企帶來更高效益

現代農業企業隨著網絡鋪設成本的降低和智能手機應用，積極建設企業信息管理系統，打通公司內部數據鏈路，通過大數據分析技術，決策支撐市場運營，精準營銷；建設公司內控系統，通過質量安全管控、物流管控全系統保證產品質量；打造農業公共服務云平臺，通過微信號、農業App為農民提供病蟲害信息服務。電子商務是當今農業經營中不可缺少的一環，通過電子訂單方式，開發農產品銷售新渠道，為企業和農民帶來新商機，提高收入。

3.2 物聯網技術在農業生產和流通場景中得到廣泛應用

物聯網技術已經廣泛應用于環境監測、設施農業、精準養殖、產品溯源、倉儲配送等領域，為農業從業者帶來許多便利。環境監測通過各種無線傳感器實時采集農業生產現場的溫濕度、光照、CO2濃度等參數，利用視頻監控農業生產環境，采集數據，便于農民實時了解大田信息，發現和及時解決農業生產中出現的問題。設施農業在環境監測的基礎上，按照農作物生長的各項指標，精確遙控農業設施自動開啟或關閉，實現智能化、自動化的農業生產［13-15］。將物聯網技術應用于魚苗培育過程，可以使用PC或移動端進行水質監測、自動投喂、水氧含量控制，降低了魚苗培育環節的工作量，提高了生產效率［16-17］。畜禽養殖過程中，通過環境監控、電子耳標、電子腳環等技術和產品，實時監測畜禽生理指數，采集畜禽核心體溫、活動量等體征，實現精準養殖，保證畜禽產品品質。此外，通過物聯網技術實現農產品溯源，保證生產、加工流通、市場消費全環節的農產品質量安全［18］。

3.3 國有傳感器能夠滿足絕大多數場景下的數據需求

傳感器是智慧農業各個應用場景中最重要的設備。已有文獻表明，在大田環境監測、設施農業、精準養殖等農業領域，企業仍以我國生產的傳感器為主。雖然與國外傳感器相比，國產傳感器在測量精度、使用年限方面存在劣勢，但價格便宜，更換成本低。目前，農業企業對智慧產品的需求大多為環境數據監測，對于土壤營養成分以及個體信息監測方面應用還不多，國產傳感器已能滿足大多數場景下的環境數據（如空氣溫濕度、光照、土壤水分、溶氧量、CO2等）監測與采集的需求［19］。

3.4 植保無人機與智能農用裝備普及

近年來興起的無人機技術，已在農業遙感測繪、病蟲害防控、農情監測等方面開展應用。植保無人機等農用裝備已經在農業生產中得到普及。使用植保無人機大大降低了農業生產成本。此外，使用植保無人機等智能農用裝備農藥噴灑更及時、高效、精準，能以最快時間控制病蟲害的擴散，保證病蟲害的防治效果。

3.5 智慧農業關鍵技術仍需攻關

智慧農業是農業中的智慧經濟，需要充分應用現代化信息技術成果。目前，智慧農業發展在環境監測技術、電子商務應用方面已經較為成熟，但農業信息智能分析決策技術、云服務技術、農業知識智能推送、農機導航及自動作業、植物病蟲害和畜禽疫病識別與跟蹤等關鍵技術仍需攻關。

4 存在問題

從以上分析結果來看，我國智慧農業仍處于探索階段，信息技術的應用使農業產業得到提升，農業從業者在生產經營過程中可以精準、便捷地進行控制與管理，但仍存在一些問題制約智慧農業的發展。

4.1 農業從業者素質低

農村人口“老齡化”“空心村”的現象呈加劇趨勢。農業從業人員中小學、初中文化程度的比例偏大，農業從業人員科技文化素質整體偏低；從年齡結構來看，40歲以上農業從業人員占60%，而農村青壯年大多從事非農行業。農村人口加速向城鎮轉移是必然趨勢，但農村人口有序轉移是一個復雜、漸進的過程，須保持與農村活力同步協調。現代農業信息技術及設施裝備雖然是解決現代農業發展中問題的“利器”，但在客觀上也要求勞動者要有較高的科學文化素質和管理水平。

4.2 智慧農業專業人才缺乏

智慧農業專業人才匱乏，加大了農業信息普及難度，智慧農業科技成果的傳遞與實施也難以落實［20-21］。在數量上，高校報考農業相關專業人員數量非常有限。在質量上，農業信息化人才知識結構不合理。智慧農業涉及專業廣泛，包括生物技術、農業信息、計算機技術等，但現有人才主要來自于農學、信息工程、經濟管理等專業。由于專業設置的學科針對性弱、知識面窄，導致農業與信息化不能很好地接軌，造成智慧農業人才質量不高。另外，由于家庭觀念、社會激勵機制方面的影響，高校涉農專業畢業生“學農不愛農”現象不少，高校培養的農業人才希望“跳出農門”，加劇了農業人才缺乏的問題。

4.3 建設主體角色定位不準確，運行管理機制不完善

智慧農業的前期發展需要不斷地進行基礎設施建設和資金投入。我國積極發展智慧農業，由政府出資建設了不少農業數據平臺，每年政府都要撥放平臺運維資金，進行平臺維護和繳納網絡費用，無形中增加了政府的財政負擔。在智慧農業發展過程中，建設主體角色定位不準，運行管理機制不完善問題十分凸顯。準確定位政府、企業之間關系，保持產業鏈正常運轉是智慧農業良性發展的保證。

4.4 技術標準不健全，數據分析利用不足

目前，農業傳感器、農業物聯網平臺在農業產業應用十分廣泛［22］。通過平臺與各類傳感器，科研機構與農業企業收集了大量的農業數據。但由于缺少統一的信息資源標準體系，我國不同地區、不同部門的農業信息數據差異較大，信息資源未能很好地分類，共享整合困難。同時，數據深度挖掘不充分，對數據應用多局限于農產品成熟采摘以及一些智能控制，并沒有通過建立模型發掘數據之間的關聯，商業化程度低，不能準確把握農民的信息需求，數據服務針對性不強。

4.5 智能設備運維成本高，經濟效益不明顯

智慧農業發展離不開傳感器開發與應用。從文獻中了解到，國產傳感器設備壽命短，后期維護成本過高。然而與之相對的是，智能設備的使用雖然提高了生產效率，但單位面積帶來的經濟效益并不明顯，這導致農民與企業滿足現狀，減少對智慧農業的投入，從而限制智慧農業的發展。

5 我國智慧農業發展對策建議

5.1 規劃引領，加大支持，完善基礎條件

我國智慧農業研究總體還處于初期探索的起步階段，雖然取得了一定的成果，但在推廣應用過程中，還面臨著建設和運維成本高、帶動效益不明顯等方面的問題［23］。因此，智慧農業的發展需要政府的合理規劃和正確引導，研究制定智慧農業發展戰略的“分步走”計劃，出臺扶持智慧農業發展的政策措施，出臺稅收優惠政策，加大科研經費投入和相關設施裝備的補貼力度，鼓勵和引導研發機構、涉農企業等市場主體積極參與智慧農業建設。

同時，政府要加大寬帶、移動通信網絡、云服務器等信息化基礎設施投入，為智慧農業發展提供更先進、更優惠、覆蓋范圍更廣的通信網絡和云服務器資源；組織和鼓勵有實力的企業建設智慧農業公共服務平臺和大數據中心，為智慧農業應用推廣過程中的數據存儲、處理、計算、分析等提供基礎公共服務。

5.2 政府牽頭，多方聯合，建立智慧農業標準體系

在智慧農業發展的起步階段，政府聯合行業協會、科研機構、大型企業等主體，加快制定智慧農業發展的統一標準體系，有利于保證數據快速傳遞和共享，確保不同場景下各類智能設備緊密配合，各環節服務有效銜接，推動智慧農業向規范化、標準化、高效化方向發展。智慧農業標準體系的制定應有適度超前意識，標準體系應包括：元數據標準、交換共享標準、設備標準、軟件設計標準、數據安全標準等。

5.3 提高自主研發能力，發展農業智能裝備

加強高精度傳感器和先進農業智能裝備的技術攻關力度，提高環境傳感器的準確性、可靠性、節能性和耐用性，提高農業物聯網數據采集質量。大力發展植保無人機、農機自動駕駛、智能機器人等技術，加快研發適宜廣東丘陵山地、設施農業、畜禽水產養殖等不同農業生產場景的農用智能裝備，不斷提升農業智能裝備核心零部件自主研發能力［24］。

5.4 加速現代信息技術與農業農村領域的深度融合

一是建設農業大數據平臺，提高農業政務管理水平和應急處置能力；二是推動互聯網、大數據、人工智能與農產品流通業深度融合應用；三是集成區塊鏈、物聯網、標簽識別等技術，建設農產品供應鏈全程溯源系統；四是建設植物工廠和智慧牧場，推動高效高值農業發展；五是推動虛擬現實、3D動畫等技術在農技培訓、科普教育和休閑農業領域的應用。

5.5 加強人才培養，提高智慧農業從業人員素質

智慧農業是物聯網、云計算、大數據、移動互聯網、人工智能等現代信息技術與農業全產業鏈的深度融合所產生的一個全新產業，需要大量具備農業和信息技術專業知識的復合型人才［25］。高等院校和專業培訓機構應加大對智慧農業領域人才的培養和培訓力度，加快智慧農業領域人才隊伍建設，培養一批能夠熟練運用智慧農業相關設備和技術的新型職業農民。