■ 刘金洲
随着全球人口增长和资源环境压力的加剧，传统农业模式已难以满足现代社会对高效、可持续农业的需求。数字农业作为一种新兴的农业发展模式，通过整合信息技术、生物技术和工程技术，实现了农业生产、管理和服务的数字化、智能化和精准化。物联网技术作为数字农业的核心技术之一，通过传感器网络、无线通信和数据处理等手段，实现了农业生产环境的实时监测和精准管理，为农业生产的精准化、智能化提供了有力支持。
一、物联网技术在数字农业精准生产中应用的优势
（一）提高生产效率
物联网技术通过实时监测和自动化控制，减少了人工干预，提高了农业生产效率。例如，自动化的灌溉系统可以根据土壤湿度数据自动控制灌溉时间，无需人工定时检查和操作，节省了劳动力成本。同时，精准施肥和精准灌溉系统可以根据作物需求精确施加肥料和水分，提高了肥料和水资源的利用效率，减少了浪费。
（二）提升农产品质量
物联网技术通过精准调控农业生产环境，为作物和动物创造了最佳生长条件，从而提高了农产品的质量和产量。例如，在温室种植中，通过物联网技术可以精确控制温度、湿度、光照等环境参数，使作物在最佳生长条件下生长，减少病虫害的发生，提高作物的产量和品质。在养殖业中，通过物联网技术可以实时监测动物的健康状况，及时发现和处理疾病，确保动物健康生长，提高肉类、蛋类和奶类等农产品的质量。
（三）优化资源利用
物联网技术通过精准施肥、精准灌溉和精准饲料投放等手段，优化了农业生产中的资源利用。例如，精准施肥系统可以根据土壤养分含量和作物需求精确施加肥料，避免了过量施肥导致的土壤污染和资源浪费。精准灌溉系统可以根据土壤湿度和作物需水量精确控制灌溉量，提高了水资源的利用效率，减少了水资源浪费。精准饲料投放系统可以根据动物的生长阶段和健康状况精确调整饲料配方和投放量，提高了饲料利用率，降低了养殖成本。
（四）增强农业生产的可持续性
物联网技术通过减少农药、化肥和水资源的使用，降低了农业生产对环境的负面影响，增强了农业生产的可持续性。例如，通过物联网技术实现的病虫害监测与预警系统可以提前发现病虫害的发生，及时采取防治措施，减少农药的使用量。精准施肥和精准灌溉系统可以提高肥料和水资源的利用效率，减少因过量施肥和灌溉导致的土壤污染和水资源浪费，保护生态环境。
二、物联网技术在数字农业精准生产中应用面临的挑战
（一）技术维度挑战
第一，技术成本较高。物联网技术在数字农业中的应用，需要投入大量资金用于购置传感器设备、通信设备、数据处理平台等硬件设施，以及承担软件开发和系统维护等软件方面的成本。这些设备和技术的研发、生产和部署成本较高，尤其是高性能、高精度的物联网设备，价格更为昂贵。对于一些中小规模的农业企业和农户来说，高昂的技术成本可能成为限制其应用的瓶颈。此外，物联网设备的安装和调试需要专业的技术人员，增加了人力成本。例如，一套完整的智能灌溉系统可能需要数万元甚至数十万元的投资，这对于普通农户来说是一笔不小的开支。
第二，数据传输与处理能力不足。物联网技术在数字农业中产生大量的数据，包括传感器采集的环境数据、生产过程数据、设备运行数据等。这些数据需要通过无线通信网络传输到云端或本地服务器进行处理和分析。然而，目前的无线通信网络在带宽、稳定性和覆盖范围等方面还存在一些不足，可能导致数据传输延迟或丢失。例如，在一些偏远地区，网络信号较弱，数据传输的可靠性和及时性难以保证。此外，数据处理平台需要具备强大的数据分析和处理能力，能够快速处理海量的数据并生成有用的决策信息。目前，一些数据处理平台在数据分析算法和处理速度方面还不能满足实际需求，影响了物联网技术的应用效果。
第三，系统兼容性与集成性差。数字农业涉及多个环节和多个系统，如农业生产管理系统、农产品销售系统、物流配送系统等。物联网技术需要与这些系统进行集成，实现数据共享和协同工作。然而，目前不同厂商生产的物联网设备和软件系统之间存在兼容性问题，难以实现无缝集成。例如，不同品牌的传感器设备可能采用不同的通信协议和数据格式，导致数据无法直接传输和共享。此外，物联网技术与传统农业设备和系统的集成也存在一定困难，需要进行大量的改造和升级工作。这不仅增加了系统的复杂性和成本，还限制了物联网技术在数字农业中的广泛应用。
第四，数据安全与隐私保护问题。联网技术在数字农业中采集和传输大量的数据，这些数据可能包含农业生产企业的商业机密、农户的个人信息以及农产品的质量和安全信息等。如果这些数据被泄露或篡改，可能会给农业生产企业和农户带来严重的经济损失和声誉损害。然而，目前物联网系统的数据安全和隐私保护机制还不够完善，存在数据被攻击、窃取和篡改的风险。例如，无线通信网络容易受到黑客攻击，数据在传输过程中可能被截获。因此，建立完善的数据安全保护机制，确保数据的安全性和隐私性，是物联网技术在数字农业中亟待解决的问题。
（二）组织维度挑战
第一，农民数字素养不足。物联网技术的应用需要农民具备一定的数字素养和技术操作能力，但目前我国农民的整体数字素养水平还相对较低。许多农民缺乏基本的计算机操作技能和网络知识，更难以理解和掌握复杂的物联网设备和技术应用。这在一定程度上限制了物联网技术在数字农业中的推广和应用。例如，一些农民可能不会使用智能手机上的物联网应用程序来控制灌溉设备或查看作物生长数据。因此，加强农民的数字技能培训，提高他们的技术应用能力，是推动数字农业发展的重要任务。
第二，专业人才短缺。物联网技术在数字农业中的应用涉及多个领域的知识和技术，如传感器技术、无线通信技术、数据处理技术、农业科学等，需要具备跨学科背景的专业人才来进行系统的设计、开发、维护和管理。然而，目前我国既懂农业又懂物联网技术的复合型人才相对短缺，人才培养体系和机制还不够完善，难以满足数字农业快速发展的需求。这导致一些农业企业在实施物联网项目时面临人才瓶颈，影响了项目的实施效果和推进速度。
第三，项目可持续性差。数字农业农村试点示范项目往往由农业企业实施，但由于投资大且短期效益低，即使有财政补贴，也难以达到盈亏平衡点。这使得一些项目的可持续性面临挑战。例如，山东省潍坊市某红芽姜种植户投入100多万元引入农业物联网设备，投资回收期超过4年。这种长期的投资回收期和较低的短期收益，使得一些农业企业和农户对物联网技术的应用持谨慎态度。因此，“如何提高物联网项目的经济效益和可持续性”是数字农业发展过程中需要解决的重要问题。
三、物联网技术在数字农业精准生产中应用的优化策略
（一）针对技术成本较高的优化策略
加大政府补贴与政策支持：政府应出台补贴政策，对购买和使用物联网设备的农业企业和农户给予资金支持，降低项目投资成本；同时，提供税收优惠，鼓励企业加大研发投入。进行规模化采购与构建共享模式：通过集中采购物联网设备，降低单位设备的采购成本；建立设备共享平台，鼓励农业企业和农户共享设备，减少重复投资。推动国产化替代：加大对国内物联网设备制造企业的支持力度，鼓励企业研发高性能、低成本的农业物联网设备，提高国产设备的市场占有率。降低运维成本：采用模块化设计，使设备易于维护和升级，减少长期使用成本；同时，通过远程监控与故障自诊断系统，实时监测设备运行状态，减少现场维护成本。
（二）针对数据传输与处理能力不足的优化策略
升级通信基础设施：加快农村地区5G网络、物联网专线等通信基础设施建设，提高数据传输的带宽和稳定性。结合云计算与边缘计算技术：利用云计算的强大计算能力进行数据处理和分析，同时结合边缘计算技术，减少数据传输量，提高数据处理的实时性。优化数据处理算法：开发高效的数据处理算法，提高数据处理的速度和准确性，减少数据传输延迟。进行数据压缩：采用数据压缩技术，减少数据传输量，提高数据传输效率。
（三）针对系统兼容性与集成性差的优化策略
制定统一标准：制定物联网设备和系统的统一技术标准和数据格式，确保不同厂商生产的设备和系统能够无缝集成。开放平台建设：构建开放的物联网平台，提供标准化的接口和开发工具，方便开发者进行二次开发和系统集成。开展系统集成试点：选择部分地区或企业开展物联网系统集成试点，探索可行的集成方案和技术路径，积累经验后逐步推广。开发中间件与适配层软件：开发中间件和适配层软件，解决不同系统之间的兼容性问题，实现数据的无缝传输和共享。
（四）针对数据安全与隐私保护问题的优化策略
建立数据安全管理体系：制定物联网数据安全标准和规范，明确数据采集、传输、存储和使用过程中的安全要求。进行数据加密与访问控制：采用先进的加密技术，对传输和存储的数据进行加密处理；建立严格的权限管理体系，确保只有授权人员才能访问和使用数据。加强安全监测与应急响应：部署数据安全监测系统，实时监测数据的安全状态，及时发现和防范安全威胁；制定数据安全应急响应预案，一旦发生数据泄露或被篡改的情况，能够及时采取措施进行处理。建立隐私保护机制：建立隐私保护机制，确保农户的个人信息和企业商业机密不被泄露。
（五）针对农民数字素养不足的优化策略
开展技术培训：组织面向农民的物联网技术培训课程，通过现场演示、案例讲解等方式，帮助农民掌握物联网设备的使用和维护方法。开发易用平台：设计简洁易用的物联网操作界面和应用程序，降低农民使用新技术的门槛。加强宣传推广：通过多种渠道，加强对物联网技术在农业领域应用的宣传推广，提高农民对新技术的认知度和接受度。建立示范点：在部分地区建立物联网技术应用示范点，让农民直观感受物联网技术带来的效益。
（六）针对专业人才短缺的优化策略
加强学科建设：高校和职业院校加强农业物联网相关专业的建设，培养既懂农业又懂信息技术的复合型人才。加强校企合作：推动高校、科研机构与企业开展合作，建立实习基地和人才培养基地，为学生提供实践机会。加强人才引进：制定优惠政策，吸引国内外高端物联网技术人才投身农业领域。加强继续教育：为农业物联网从业人员提供持续的教育和培训机会，帮助他们不断提升专业技能和知识水平。
（七）针对项目可持续性差的优化策略
优化成本结构：通过降低设备成本和运营成本，提高项目的经济效益。例如，采用节能技术和优化算法，减少设备的能耗和维护成本。提升项目收益：通过物联网技术实现精准生产，提高农产品的品质和产量，增加市场竞争力和销售价格；同时，探索物联网技术在农业领域的多元化应用，如农产品溯源、农业金融服务等，拓展收入来源。增强项目抗风险能力：建立物联网技术定期评估机制，根据技术发展和实际需求，及时对设备和系统进行升级；加强企业与科研机构的合作，开展物联网技术的研发和创新，提高项目的抗风险能力。加大政策支持与补贴力度：政府出台补贴政策，对购买和使用物联网设备的农业企业和农户给予资金支持，降低项目投资成本；对从事数字农业技术研发和应用的企业给予税收优惠，鼓励企业加大研发投入。建立合作机制：政府牵头，建立政府、企业、科研机构之间的合作平台，促进信息交流和资源共享，并通过联合开展项目，共同解决物联网技术在农业应用中的技术、经济和社会问题。
（作者单位：广东神州规划咨询设计有限公司）
