问题—— 当前——我国农业现代化进程加快——但从“经验种田”向“数据种田”转型中，仍面临基础数据分散、关键技术受制于人、应用场景碎片化等问题。尤其是土壤该农业生产基础要素，空间差异大、变化隐蔽、监测成本高，若缺乏连续、统一、可共享的高精度信息支撑，容易导致施肥、灌溉、耕作等管理决策粗放，影响产量稳定、质量提升和资源利用效率。 原因—— 业内人士认为，智慧农业的核心于以数字化、智能化技术重构生产组织方式，但落地离不开“感知—数据—模型—决策—执行”的全链条协同。一上，环境与土壤信息获取高度依赖传感器、遥感与物联网等技术，关键器件与核心算法的迭代决定数据精度与实时性。另一方面，农业场景复杂、地域差异显著，数据标准不统一、模型泛化能力不足、跨部门数据共享不畅等问题，会制约智能决策的准确性与推广效率。此外，长期以来农业科技投入基础数据体系建设与工程化应用之间衔接不足，导致部分地区存在“有技术、缺体系”“有数据、难应用”的情况。 影响—— 随着资源环境约束趋紧、农业劳动力结构变化加快，以及消费端对农产品品质与可追溯需求提升，智慧农业不仅关乎增产增效，也关系到农业绿色转型与风险治理能力。高精度土壤信息是“藏粮于地、藏粮于技”的关键支撑：在生产端，可为差异化施肥、精准灌溉、耕地质量提升与盐碱地治理提供依据；在管理端，可服务耕地保护红线管控、地力评价与农业灾害监测预警；在产业端，有助于推进农业标准化、品牌化和全程可追溯体系建设，提升农业综合竞争力。可以预期，谁能率先形成可复制、可推广的智慧农业解决方案，谁就能在新一轮科技革命和产业变革中掌握主动。 对策—— 张甘霖委员表示，智慧农业是智能化、自动化与数字化深度融合的新型生产模式，是推动传统农业向现代化转型的重要路径。他介绍，依托自主建立的土壤三维空间变异刻画与环境协变量优选算法，以及高精度数字土壤制图模型，我国已构建高精度国家土壤信息网络。同时，南京土壤研究所搭建土壤数据综合服务系统，实现一站式数据共享，为智慧农业提供数据支撑。 面向“十五五”，张甘霖委员建议，发展智慧农业要把农业核心科技研发摆在突出位置，持续加大投入，重点聚焦三上：一是强化环境感知技术和器件研发，提升对土壤、水分、养分、气象及作物生长状态的多源监测能力，增强数据获取的稳定性与经济性；二是推进土壤与作物管理的智能决策技术攻关，提升模型与算法的自主可控水平，加快形成面向田间管理的可解释、可落地的决策工具；三是加强高精度关键基础数据建设，完善数据标准体系与共享机制，推动跨区域、跨部门的数据协同与应用闭环。 在路径选择上，他建议选取具有代表性的区域建设智慧农业示范区，通过“数据底座+关键技术+应用场景”一体化推进，形成可验证的技术路线、可复制的管理模式和可推广政策工具，为农业现代化提供示范支撑。业内人士认为，示范区建设应突出问题导向，围绕粮食主产区提单产、特色优势区提品质、生态脆弱区提韧性等目标，探索差异化解决方案，并通过培训体系与社会化服务组织，打通技术进村入户“最后一公里”。 前景—— 多方观点认为，随着数字基础设施下沉、农业数据要素价值加速释放，以及智能装备国产化能力增强，智慧农业将进入由点到面、由试点到规模化应用的关键阶段。未来一段时期，围绕土壤信息网络等基础底座的持续完善，将与农机装备智能化、农业管理精细化、产业链条协同化形成联动效应，推动农业生产方式向节本增效、绿色低碳和风险可控方向演进。同时需警惕“重设备轻数据”“重建设轻运维”等倾向，推动技术、数据、人才与制度保障同步发力，确保智慧农业真正服务稳产保供与农民增收。
智慧农业的发展寄托着我国农业现代化的未来愿景。在科技创新驱动下，通过政策引导与市场机制相结合，我国有望走出一条具有中国特色的智慧农业发展道路，为全球农业可持续发展贡献中国方案。