不同于北方的地理条件，南方多山、耕地分散的情况注定很多地方的农作物无法进行大面积机械化作物。因此，作为一个土生土长的南方人，在小编的记忆中，一种农作物从播种前的土地修整直至收割之后再进行下一轮播种的过程中全部人工完成。

而如今再提到农作物耕种，早已不在局限于机械化，更多的是智能化耕种，农作物生产全程实现无人自主作业，包括耕整、种植、田间管理，收获以及各环节，同时每个环节的监测以及智能化决策。以水稻为例：

· 具有主从导航功能的无人驾驶拖拉机牵引旋耕机对地块进行耕整作业；

· 水稻播种可以采用无人驾驶水稻旱直播机完成；

· 施肥可以采用无人直升机完成；

· 施药可以采用无人驾驶高地隙喷雾剂完成；

· 除草可以采用智能除草机完成；

· 水稻收割则可以基于北斗卫星定位系统、通过无线自组网络连接的无人驾驶收割机与无人驾驶卸粮车协同完成。

相比以前纯人工耕种时期，目前无人农场的水稻理论亩产量为558.6公斤。这一巨大的产量差异，也让人看到的了无人农场的希望。那么什么是无人农场？它有哪些特点？

无人农场：智能化决策和无人化作业并行

所谓无人农场，是现代农业建设的最重要内容之一，主要包括农作物生产全程无人自主作业、作业环节自主完成和农作物生长全程自动监控。在人工不进入或少进入的情况下，依托物联网、大数据、人工智能、5G、机器人等新一代信息技术，能够通过对农业生产资源、环境、种养对象、装备等各要素的在线化、数据化，实现对种植养殖对象的精准化管理、生产过程的智能化决策和无人化作业。最终达到完全实现智能决策和精准作业，大幅度降低农业生产成本，实现增产增收、保护生态环境，促进农业可持续性发展。

无人农场是实现智慧农业的一种途径，其特点也异常突出，包括耕种管收生产环节全覆盖，机库田间转移作业全自动，自动避障异况停车保安全，作物生产过程实时全监控，智能决策精准作业全无人等五大特点。

无人农场：大范围推广是目的，困难与挑战不断

无人农场的实现，仍需靠生物技术、智能农机和信息技术三大技术共同推进，在智能农机及信息技术方面，目前主要依托北斗导航定位系统和5G通信系统，前者提供精准定位，后者实时传输大量信息。

"预计5年后进入推广阶段，10年后加快推广速度。"

这是中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文对于我国无人农场发展的预测。

但是对于无人农场的大范围推广仍然面临着不少的问题与挑战：

1、人才短缺，从业者知识文化水平不高：农业从业者人员年龄较大，新技术人才较少，接受新科技的时间较长，市场培育时间较长。因此，培养一大批农村的农机手，也就是基层农机技术人员来指导农民操作，是很关键的一环。

2、设备及软件成本高：设备或软件价格较高，平均每亩大约几百到几千不等，而产品销售没有议价权，实际收益没有显性变化。

3、传感器精度不准，数据获取难：农业数字化程度低，获取数据较难，同时，传感器采集数据少，精度不准，且还不稳定。

4、核心技术缺乏，实用性不强：核心设备及传感器来源于国外，中国大部分核心技术仍处在实验室阶段，应用性不强。

5、实际环境应用少，资金支持力度有限：智慧农业相关技术主要应用于几百米以上的耕地，而此类耕地数量较少，且实现全面数字化需要大量资金支持，目前，资金支持力度有限。

从无人农场说起，看智慧农业的发展

说到底，无人农场只是智慧农业的切入点，随着技术的发展，最终要实现的是智慧农业的普及。

"十三五"期间，农业农村部在全国9个省市开展农业物联网工程区域试点，形成了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。围绕设施温室智能化管理的需求，自主研制出了一批设施农业作物环境信息传感器、多回路智能控制器、节水灌溉控制器、水肥一体化等技术产品，对提高我国温室智能化管理水平发挥了重要作用。

我国精准农业关键技术取得重要突破，建立了天空地一体化的作物氮素快速信息获取技术体现，可实现省域、县域、农场、田块不同空间尺度和作物不同生育时期时间尺度的作物氮素营养监测；研制的基于北斗自动导航与测控技术的农业机械，在花生、油菜、水稻、小麦、玉米、棉花等作物的种植中发挥了重要的作用，研制的农机深松作业监测系统解决了作业面积和质量人工核查难的问题，得到大面积应用。

结语

在物联网等一系列的技术开始普及的情况下，智慧农业应运而生。一组关于我国智慧农业市场规模的数据如下：

截止至2018年中国智慧农业潜在市场规模突破200亿元，达到了203.06亿元。据预测，到2020年中国智慧农业潜在市场规模将达到267.61亿元，2015-2020年复合增长率达14.3%。

在这个巨大的市场面前，我们面临的耕地、淡水等资源相对紧张，农业规模化、集约化程度偏低，保障粮食安全、推进农业现代化和高质量发展，答案或许也更应该从科技手段中去寻找。

在此背景下，作为一个农业大国，近些年来我国对智慧农业的政策扶持力度也逐步加大，涉及数字农业试点，加快物联网、人工智能、区块链等技术的集成应用等，但总体上我国智慧农业目前仍处在初级阶段，距离智慧农业的成熟和蓬勃发展仍需要很长一段时间。