村民在中药材加工厂务工

初春时节，兰坪白族普米族自治县河西乡白龙村村民李应成和家人忙着在庭院晾晒附子。

采用房地产开发的形式，开发农业项目，以订单式联合种植，跨过中间商环节，直接从厂商到消费者的F2C模式。

目前，腾讯 AI Lab 还与中国农科院信息所成立智慧农业联合实验室，探索农业与AI、IoT、大数据、云计算与机器人等结合的跨学科前沿研究，打造中国智慧方案。并且还相继与中粮集团、广东粤旺农业集团、深圳壹家仓、仲恺农业工程学院等签订战略协议，从产业侧开展智慧农业深度合作，战略布局农业互联网，践行产学研用一体化。

“根据自身的地理条件，我们在已建设的高标准农田等能实现农业生产机械化、智能化、无人化的地区开展智慧农业发展模式，着力引领全区规模农业生产发生质的飞跃。”代宇表示，白云镇的智慧农业建设只是该区农业现代化建设的一个缩影，按照平坝区建设现代农业样板区的定位和建设规划，下一步，区农业机械服务中心将在确保农机设备安全生产的基础上，大力推进耕作农业机械化，以强化科技支撑，整合农业资源，探索绿色增产模式，不断推进农业标准化、特色化、专业化、品牌化、生态化，促进传统农业向现代农业转型升级。（安顺日报社大数据智慧全媒体记者 桂传念）

传统农业现代化严重落后，无法跟上时代步伐。所谓传统农业，顾名思义是指沿用长期以来积累的农业生产经验为主要技术的农业生产模式。在生产过程中以精耕细作、小面积经营为特征，使用农家肥、堆肥培肥土壤，以人、畜力进行耕作，采用农业和人工措施或使用一些土农药进行病虫草害防治。

中江县粮油生猪循环现代农业园区集中连片核心区面积达2.8万余亩，常年粮食产量保持在5万吨以上，涉及2个乡镇8个村，辐射带动周边面积20万亩。园区以优质粮油为主导，2023年整合各类资金超2亿元，集中打造“天府粮仓·数字中江”“天府粮仓·循环种养”“天府粮仓·鱼米之乡”三大示范。园区坚持“种养结合、农牧循环、就近消纳、综合利用”的原则，加强粪污资源化利用，以“用”代“治”，推广种养结合的循环生态农业生产模式，目前已拥有西南最大生猪单体繁育场—四川金梓源农业有限公司。

另一方面，数据是关键生产要素，目前数据资源不足仍是一个关键问题。吴文斌称，数据要么缺失，少数据；要么分散，不汇集；要么陈旧，不及时。这些问题使得现在的很多智慧农业应用更多还是示范展示，与真正落地还存在比较大的差距。

图为吴国正技术团队围绕都市农业发展需求储备的一部分新技术

参与者，此处是面向农业市场当中的“产、供、销”三个环节而言，分别指生产端的农民、中间加工的供应商和终端的零售商。对于农民，他们的问题集中在生产投入大，生产风险高，到手收入低。供应商的问题集中在产品库存积压和产能过剩，还有原材料供应及资金周转问题。零售商的问题则集中在采购，品牌，及销路问题。

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吴文斌及其团队对中国各地及其他国家的很多智慧农业发展模式进行了调研分析。他发现，经过几年的投入与发展，中国在智慧农业技术水平上进步较快，如大数据计算能力和人工智能等方面。“与德国、日本等发达国家相比，单纯从技术上来说，我们不比他们差，甚至在有一些方面还比他们做得更好。”吴文斌说。

玉屏县田坪镇彰寨村村民尤玉兰说：“也是蛮辛苦的啊，自己种地不划算。”

山芸药业有限责任公司还在河西乡建立中药材加工厂，常年雇用800人次当地村民和搬迁居民到加工厂务工增收。河西乡大麦地易地扶贫搬迁安置点居民蜂顺兰等到该加工厂务工，筛选、捆绑、晾晒、包装中药材，不仅有了稳定的收入，还能照顾家人。截至目前，河西乡中药材种植面积已达18000亩，产值达5000万元，并成功申报省级“一乡一品”中药材示范基地。

农业地产：

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的科学家珍妮弗·佩特·里奇（Jennifer Pett-Ridge）正在与班菲尔德进行合作。佩特·里奇负责追踪微生物群落的组成，以及确定它们在土壤中停留时间的长段。她主要对帮助碳附着在土壤中的无机和矿物沉淀物上的粘性分子进行研究。她认为，根际微生物间的营养互作是一些碳被吸附到矿物表面并形成聚集结构的前提条件。她还研究了涉及胞外多糖和胞外聚合物的一些过程，这些过程往往会在碳含量升高的土壤中频繁发生。

所以说乡村振兴，需要的不仅是会种地农民，更需要配置集农业技术、互联网、经营管理串联一起的解决方案，才能有助于农民增收，真正带动乡村经济增长。

省社会科学院农村发展研究所所长、研究员李华红说：“粮食安全保障好了，才有更好的精力去发展其他的相关产业，把我们更多的劳动力从土地上解放出来，可以去更好地从事别的产业，促进了我们农业高质高效的发展。”

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行业需要解决的问题

谈及智慧农业真正落地面临的问题，吴文斌直言，完全由IT企业做智慧农业“也存在一定的问题，他们在数据管理和数据可视化方面可以做得很‘漂亮’，但他们相关的农业专业知识和模型较弱，容易出现‘好看不好用’的问题，数字技术和农业深度融合不够。”

吴文斌提到，另外一个制约智慧农业发展的主要因素是小农种植模式。

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