穆悅 丁艷鋒

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)交叉研究中心/江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心/現(xiàn)代作物生產(chǎn)省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210095；第一作者：yuemu@njau.edu.cn；*通訊作者：dingyf@njau.edu.cn）

當(dāng)前科技發(fā)展所帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步在農(nóng)場(chǎng)一級(jí)的管理上顯示出了巨大潛力。從理論上來(lái)看，傳感技術(shù)為農(nóng)民提供了前所未有的通過(guò)高精度、多維度和近實(shí)時(shí)的方式監(jiān)控農(nóng)場(chǎng)的能力。這帶來(lái)了一種新的可能性，即開發(fā)農(nóng)場(chǎng)智能管理模型。通過(guò)使用這些模型，每個(gè)農(nóng)民可以計(jì)劃他們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，以應(yīng)對(duì)不斷變化的環(huán)境。智能農(nóng)場(chǎng)不僅可以管理各類環(huán)境及表型信息，還可以探索作物栽培管理決策過(guò)程中的各種權(quán)衡，如怎樣協(xié)調(diào)可持續(xù)性與生產(chǎn)力、經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境影響等，以提高生產(chǎn)力和生態(tài)效益[1]，并由此引發(fā)了本文對(duì)智能農(nóng)場(chǎng)的設(shè)想。

1 智能農(nóng)場(chǎng)的概念及發(fā)展現(xiàn)狀

智能農(nóng)場(chǎng)（Smart Farm）是一個(gè)新興概念，它蘊(yùn)含著大量的農(nóng)業(yè)創(chuàng)新，比如精準(zhǔn)生產(chǎn)、智能分銷和先進(jìn)管理等[2]。簡(jiǎn)而言之，智能農(nóng)場(chǎng)是一種利用現(xiàn)代信息和通信技術(shù)提高農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)理念，在農(nóng)業(yè)中是一種新興的趨勢(shì)。智能農(nóng)場(chǎng)是一個(gè)集成了信息和通信技術(shù)（Information and Communication Technology,ICT）的農(nóng)場(chǎng)，它通過(guò)遠(yuǎn)程自動(dòng)的將信息技術(shù)連接到溫室、大田和谷倉(cāng)，可以控制作物的生長(zhǎng)環(huán)境[3]。主要包括測(cè)量和分析作物設(shè)施的溫度、濕度和日照量，使用物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）[4]等技術(shù)和通過(guò)移動(dòng)設(shè)備對(duì)設(shè)施進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。由于信息和通信技術(shù)不僅可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，還可以應(yīng)用于其他各種領(lǐng)域，如農(nóng)產(chǎn)品的分銷和消費(fèi)，并創(chuàng)造新的附加值。因此，智能農(nóng)場(chǎng)的廣義概念涵蓋了與農(nóng)業(yè)有關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域，從生產(chǎn)到分配、消費(fèi)和農(nóng)村生活[2]。

智能農(nóng)場(chǎng)的概念雖然提出較晚，但實(shí)際上很多相關(guān)領(lǐng)域的研究早已開展?？傮w而言，世界各國(guó)的發(fā)展在其原有優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上有所側(cè)重，可用以下幾個(gè)國(guó)家舉例說(shuō)明。美國(guó)農(nóng)場(chǎng)總體規(guī)模較大，定位技術(shù)和芯片制造水平一流，因此精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和無(wú)人農(nóng)機(jī)得到了優(yōu)先發(fā)展；德國(guó)的農(nóng)業(yè)4.0 是和其工業(yè)4.0 相呼應(yīng)的，精密傳感器如高光譜成像相機(jī)、激光雷達(dá)等的制造水平領(lǐng)先，智能農(nóng)業(yè)機(jī)械制造勢(shì)在必行；荷蘭在溫室控制方面積累深厚，智能溫室控制方面具有優(yōu)勢(shì)；日本由于人口老齡化所以已經(jīng)出現(xiàn)了一些輔助類的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，另外災(zāi)害預(yù)警機(jī)制完善，全國(guó)氣象數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)并為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)如播期、花期等提供了預(yù)測(cè)及指導(dǎo)；以色列農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以節(jié)水為特色，精準(zhǔn)灌溉一向是其優(yōu)勢(shì)[5]。

2 智能農(nóng)場(chǎng)運(yùn)用的技術(shù)

智能農(nóng)場(chǎng)由技術(shù)進(jìn)步引發(fā)，這些技術(shù)包括持續(xù)進(jìn)步的傳感器技術(shù)、信息和通信技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、基于云計(jì)算的技術(shù)等，最終集成開發(fā)為農(nóng)民可以在農(nóng)場(chǎng)使用的信息管理工具。這些技術(shù)的應(yīng)用具體包括：（1）傳感技術(shù)，包括土壤監(jiān)測(cè)、水、光、濕度、溫度管理等；（2）通信技術(shù)，如第五代移動(dòng)通信技術(shù)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)等；（3）定位技術(shù)，包括北斗、GPS 等全球定位技術(shù)，載波相位差分技術(shù)，WiFi、RFID、ZigBee 等室內(nèi)定位技術(shù)等；（4）硬件技術(shù)，精密傳感器制造、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)組建、農(nóng)業(yè)機(jī)器人制造等；（5）軟件技術(shù)，機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析、農(nóng)機(jī)自動(dòng)化控制等。

借助以上這些技術(shù)，智能農(nóng)場(chǎng)實(shí)際上包含了基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)，基于環(huán)境控制的智能溫室，基于位置服務(wù)與遙感技術(shù)的精確農(nóng)業(yè)，以及基于自動(dòng)化技術(shù)的無(wú)人農(nóng)機(jī)等。

2.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)

智能農(nóng)業(yè)的驅(qū)動(dòng)力是大數(shù)據(jù)，基于物聯(lián)網(wǎng)可以將傳感器和智能機(jī)器集成在農(nóng)場(chǎng)上應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)過(guò)程決策由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和支持。為了優(yōu)化栽培管理過(guò)程，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備應(yīng)該在一個(gè)不斷重復(fù)的循環(huán)中收集和處理數(shù)據(jù)，使農(nóng)民能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的問(wèn)題和變化的環(huán)境條件做出快速反應(yīng)[6]。如圖1 所示，基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)可以被描述為：（1）觀測(cè)——傳感器記錄來(lái)自作物、土壤或大氣的觀測(cè)數(shù)據(jù)；（2）診斷——傳感器的值被輸入到具有預(yù)定義的決策規(guī)則和模型的特定軟件，以確定被檢查對(duì)象的狀態(tài)和任何缺陷或需求；（3）決策——在問(wèn)題被揭露后，系統(tǒng)決定是否有必要進(jìn)行特定位置的處理，如有，哪些處理措施是必要的；（4）實(shí)施——通過(guò)機(jī)械操作來(lái)完成處理措施。評(píng)估后，循環(huán)從開始重復(fù)。

圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)

圖2 智能溫室示例圖（圖片來(lái)源：tmrblog.com）

圖3 精確農(nóng)業(yè)（圖片來(lái)源：geneticliteracyproject.org）

2.2 基于環(huán)境控制的智能溫室

傳統(tǒng)溫室通過(guò)人工干預(yù)或比例控制機(jī)制對(duì)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行控制，往往造成生產(chǎn)損失、能量損失和人工成本增加[6]。而智能溫室通過(guò)使用一系列土壤、水、光、溫度、濕度等的環(huán)境傳感器，并聯(lián)合各種環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)，可以智能監(jiān)測(cè)和控制溫室的土壤、水和氣侯等環(huán)境[6]。為了達(dá)到這一目標(biāo)，可以根據(jù)作物生長(zhǎng)的需求使用不同的傳感器來(lái)測(cè)量環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)作物生長(zhǎng)模型在現(xiàn)有環(huán)境條件下進(jìn)行模擬，以便確定進(jìn)一步的環(huán)境調(diào)節(jié)策略，減少人為干預(yù)。例如，根據(jù)不同的作物類型選擇最佳光譜范圍的人造光源、設(shè)置最適環(huán)境溫度等，并根據(jù)作物的生長(zhǎng)階段提供不同的水分和養(yǎng)分調(diào)節(jié)方案，最終預(yù)測(cè)收獲日期等。

2.3 基于位置服務(wù)與遙感技術(shù)的精確農(nóng)業(yè)

精確農(nóng)業(yè)，或稱精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，通過(guò)對(duì)空間和時(shí)間變化進(jìn)行分析，以提高經(jīng)濟(jì)回報(bào)并減少環(huán)境影響。它廣泛使用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System, GNSS）進(jìn)行整個(gè)農(nóng)場(chǎng)范圍內(nèi)的精確位置定位，使用無(wú)人機(jī)和星載航空?qǐng)D像（如Sentinel 系列）提供的最新一代的高光譜圖像，以描繪農(nóng)場(chǎng)的時(shí)空變異性，并可以測(cè)量盡可能多的變量（如作物產(chǎn)量、地形/地貌、有機(jī)質(zhì)含量、水分含量、氮素水平等），并最終使用決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）對(duì)整個(gè)農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行管理與目標(biāo)回報(bào)率優(yōu)化。精確農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)最大的不同之處在于，通過(guò)精確農(nóng)業(yè)可以對(duì)每平方米、甚至每株植物做出栽培管理決策，而不是以田塊為單位做出決策。通過(guò)精確測(cè)量田間的變化，農(nóng)民可以提高殺蟲劑和化肥的利用率，或者有選擇地使用它們。

2.4 基于自動(dòng)化技術(shù)的無(wú)人農(nóng)機(jī)

農(nóng)業(yè)是將地面和空中無(wú)人機(jī)用于作物健康評(píng)估、灌溉、作物監(jiān)測(cè)、農(nóng)藥噴灑、作物種植、土壤和田間分析等領(lǐng)域的主要行業(yè)之一。無(wú)人農(nóng)機(jī)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)層面應(yīng)用機(jī)器人、自動(dòng)控制和人工智能技術(shù)，主要包括無(wú)人機(jī)和地面農(nóng)機(jī)等。通過(guò)無(wú)人駕駛飛機(jī)可以收集包含可見(jiàn)光、熱紅外等的多光譜圖像，為農(nóng)民提供監(jiān)測(cè)植物健康的指標(biāo)，如植物計(jì)數(shù)、株高、冠層覆蓋率、葉綠素、葉片含氮量等的估測(cè)，以及病蟲害和雜草監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)等。而無(wú)人駕駛農(nóng)機(jī)通過(guò)使用激光雷達(dá)、照相機(jī)和GPS 定位等，可以在田間全自動(dòng)移動(dòng)作業(yè)，具有自動(dòng)避障和異常情況停車等的功能，同時(shí)做到實(shí)時(shí)監(jiān)控作物生產(chǎn)過(guò)程，配合農(nóng)機(jī)自身的播種、農(nóng)藥噴灑、收割等功能，最終可以實(shí)現(xiàn)耕種管收生產(chǎn)環(huán)節(jié)全覆蓋，全自動(dòng)精準(zhǔn)作業(yè)。

圖4 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)智慧農(nóng)業(yè)研究院“北斗導(dǎo)航支持下的智慧麥作技術(shù)”

圖5 智能水稻農(nóng)場(chǎng)布局圖

3 智能農(nóng)場(chǎng)的水稻生產(chǎn)管理方案

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟發(fā)展，將信息通信技術(shù)和自動(dòng)化控制技術(shù)引入農(nóng)場(chǎng)管理，農(nóng)業(yè)智能化是必然的趨勢(shì)。通過(guò)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)過(guò)程的環(huán)境及作物表型信息，可以實(shí)現(xiàn)作物生產(chǎn)的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效。下面以水稻為例，提出一種智能農(nóng)場(chǎng)的水稻生產(chǎn)管理方案。如圖5所示，包含了營(yíng)養(yǎng)基質(zhì)池、品種選育室、萌芽/育秧室、種子庫(kù)、稻谷分裝室、控制中心、監(jiān)察中心、智能溫室、智能大田等?？傮w而言，該方案主要包含水稻生長(zhǎng)環(huán)境管控和智能農(nóng)場(chǎng)云平臺(tái)兩部分。

3.1 水稻生長(zhǎng)環(huán)境管控

3.1.1 環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

3.1.1.1 土壤/基質(zhì)和水的監(jiān)測(cè) 1）監(jiān)測(cè)土壤/培養(yǎng)基的pH 值、電導(dǎo)率、溫度、濕度等，以確定最佳生長(zhǎng)條件；2）監(jiān)測(cè)水質(zhì)，包括pH 值、電導(dǎo)率、溫度、溶解氧等；3）提出最佳設(shè)置，并在環(huán)境數(shù)值低于設(shè)定值時(shí)通過(guò)短信等發(fā)送警告；4）存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，并生成圖表來(lái)查看趨勢(shì)。

3.1.1.2 室內(nèi)微氣象環(huán)境監(jiān)測(cè) 1）使用傳感器監(jiān)測(cè)室內(nèi)微氣象環(huán)境，如溫度、相對(duì)濕度、陽(yáng)光、CO2、風(fēng)速和作物生長(zhǎng)的圖像，并提出最佳設(shè)置；2）在萎蔫等事件發(fā)生時(shí)通過(guò)短信發(fā)送警告，以保持最佳環(huán)境條件；3）存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，并生成圖表來(lái)查看趨勢(shì)。

3.1.1.3 田間氣象監(jiān)測(cè)站 1）使用傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)田間大氣條件，如溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、雨、雪和陽(yáng)光；2）通過(guò)分析溫室內(nèi)部和外部的環(huán)境差異，提高溫室的環(huán)境控制效率；3）用歷史分析來(lái)預(yù)測(cè)短期氣象變化，提高室內(nèi)氣象環(huán)境的穩(wěn)定性。

3.1.2 環(huán)境控制系統(tǒng)

（1）利用傳感器監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)外大氣數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)節(jié)溫度、濕度、遮陽(yáng)網(wǎng)、絕緣窗簾、風(fēng)扇、天窗等；（2）使用空調(diào)系統(tǒng)，循環(huán)風(fēng)扇控制室內(nèi)溫度、相對(duì)濕度、CO2濃度等；（3）使用人工光源，縮短作物生長(zhǎng)時(shí)間，增加產(chǎn)能。

3.1.3 動(dòng)力分析系統(tǒng)

（1）使用傳感器查看并記錄溫室的電氣狀態(tài)；（2）自動(dòng)使用遮光網(wǎng)，調(diào)整陽(yáng)光強(qiáng)度，減少電力使用；（3）記錄使用的電力數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算和分析每個(gè)設(shè)備的能耗和運(yùn)行成本。

3.1.4 澆灌系統(tǒng)

（1）使用土壤水分、水位傳感器監(jiān)測(cè)土壤水分傳導(dǎo)率、pH 值、水位等；（2）提出水分控制條件、進(jìn)度和數(shù)量的策略；（3）自動(dòng)校正凍結(jié)溫度時(shí)的鹽度。

3.1.5 營(yíng)養(yǎng)液調(diào)配和調(diào)節(jié)系統(tǒng)

3.1.5.1 營(yíng)養(yǎng)液的調(diào)配 1）有效地監(jiān)測(cè)和控制營(yíng)養(yǎng)液的調(diào)配，并管理日常工作，如調(diào)節(jié)水質(zhì)；2）調(diào)整營(yíng)養(yǎng)液的比例和濃度，然后將信息發(fā)送到澆灌區(qū)；3）作物生長(zhǎng)速度不同，自動(dòng)調(diào)整營(yíng)養(yǎng)液濃度以控制其生長(zhǎng)。

3.1.5.2 營(yíng)養(yǎng)液的調(diào)節(jié) 1）對(duì)各種情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，立即做出調(diào)整；2）得益于營(yíng)養(yǎng)循環(huán)，利用潔凈室提高肥料利用率和產(chǎn)量，并預(yù)防疾?。?）根據(jù)作物生長(zhǎng)發(fā)育的需要，自動(dòng)調(diào)節(jié)營(yíng)養(yǎng)液用量。

3.2 智能農(nóng)場(chǎng)云平臺(tái)

3.2.1 實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理

（1）通過(guò)電腦、平板電腦、手機(jī)等設(shè)備遠(yuǎn)程查看實(shí)時(shí)信息；（2）建立跨多個(gè)溫室和田塊的分布式管理系統(tǒng)；（3）為不同的人員提供不同級(jí)別的權(quán)限；（4）通過(guò)短信和電子郵件提醒管理者獲取實(shí)時(shí)信息。

3.2.2 分析歷史數(shù)據(jù)和圖表

（1）制作加強(qiáng)水稻栽培管理和問(wèn)題識(shí)別的綜合圖表；（2）傳感器數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳到云端以供未來(lái)分析和查詢；（3）提供私有云和公共云服務(wù)。

3.2.3 遠(yuǎn)程專家咨詢

（1）與其他農(nóng)場(chǎng)分享溫室經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，以獲得建議；（2）遇到復(fù)雜問(wèn)題的情況下，請(qǐng)求專家提供客觀準(zhǔn)確的診斷。

3.2.4 智能生產(chǎn)記錄

（1）記錄作物生長(zhǎng)的細(xì)節(jié)，包含地點(diǎn)、人員、土壤質(zhì)量、生長(zhǎng)情況、收獲時(shí)間、肥料/農(nóng)藥使用等；（2）自動(dòng)記錄生產(chǎn)過(guò)程，以準(zhǔn)確控制食品質(zhì)量、農(nóng)藥殘留等。

4 智能農(nóng)場(chǎng)面臨的問(wèn)題與展望

4.1 智能農(nóng)場(chǎng)面臨的問(wèn)題

4.1.1 亟待具備自主研發(fā)的核心技術(shù)

智能農(nóng)場(chǎng)的核心技術(shù)除了定位技術(shù)、通信技術(shù)以外，還包括傳感器、芯片等的精密儀器制造，以及包含模式識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析等需要的硬件和軟件技術(shù)。然而，我國(guó)當(dāng)前在覆蓋熱紅外波段的高光譜成像傳感器、光刻機(jī)、中央處理器、圖形處理器制造等方面距離世界一流水平仍有差距。與此同時(shí)，世界各大人工智能巨頭都在積極布局，例如NVIDIA 在洽談收購(gòu)ARM，軟件公司如MATLAB 已經(jīng)開始對(duì)國(guó)內(nèi)某些高校實(shí)行禁用。因此，高新技術(shù)行業(yè)的“卡脖子”隨時(shí)可能發(fā)生。

4.1.2 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施尚待完善

由于農(nóng)村地區(qū)電信基礎(chǔ)設(shè)施落后，地形破碎、田間地塊分散等制約了大規(guī)模農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用。此外，物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)是智能農(nóng)場(chǎng)的基礎(chǔ)，因此需要鋪設(shè)一系列的環(huán)境傳感器并連接入高速網(wǎng)絡(luò)。因此，包括電信設(shè)施、田塊規(guī)劃、農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等基礎(chǔ)需要提前打好。

4.1.3 智能農(nóng)場(chǎng)可操作性尚待提高

農(nóng)民教育水平的低下可能會(huì)降低農(nóng)民采用這類技術(shù)的能力。盡管目前已有許多可以實(shí)現(xiàn)智能農(nóng)場(chǎng)的技術(shù)，但個(gè)體農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)是否采用這些技術(shù)還取決于許多其他因素。其中最重要的是可用性問(wèn)題和最佳實(shí)踐方案的確定；在其他領(lǐng)域運(yùn)用智能技術(shù)時(shí)，此類問(wèn)題也常發(fā)生。智能農(nóng)場(chǎng)的建設(shè)必須要以農(nóng)業(yè)和農(nóng)民為中心，以促進(jìn)智能農(nóng)場(chǎng)的概念落地。

4.1.4 人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)

影響農(nóng)業(yè)的外部因素，如天氣條件、土壤條件和病蟲害等，是非常復(fù)雜且不斷變化的。例如，在使用無(wú)人農(nóng)機(jī)進(jìn)行收割時(shí)，規(guī)劃的最佳路線隨著外部參數(shù)如地形、障礙物等的變化，也需要不斷調(diào)整。因此，這也給人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用帶來(lái)挑戰(zhàn)。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域?qū)τ谵r(nóng)業(yè)模型的開發(fā)尚處于發(fā)展階段，距離實(shí)際應(yīng)用仍存在一定差距。

4.2 展望

繼植物育種和基因革命之后，精準(zhǔn)裝備、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、地理定位系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等信息通信技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用，正在掀起第三次綠色革命。在這場(chǎng)革命所描繪的未來(lái)，農(nóng)藥和肥料的用量將會(huì)下降，而整體使用效率將會(huì)得到提升，這將有利于生態(tài)環(huán)境。例如，更有效地使用水肥和除草劑、殺蟲劑，并節(jié)約成本。此外，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將提高食品的可追溯性，從而促進(jìn)食品安全。因此，基于一種更精確、更節(jié)約資源的方法，智能農(nóng)場(chǎng)在提供更高產(chǎn)、更可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面具有絕對(duì)的潛力。一旦智能農(nóng)場(chǎng)可以大規(guī)模推廣落地并為邊緣農(nóng)民提供服務(wù)，我們將可以在不破壞土地和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的條件下，養(yǎng)活不斷增長(zhǎng)的人口，并能提高糧食安全和食品質(zhì)量。