設施農業是保障國家糧食安全與農產品穩定供給的重要支撐，在“大食物觀”背景下意義重大。我國設施園藝面積達280萬公頃，居世界首位，設施蔬菜年產量2.65億噸，占蔬菜總產量的1/3。然而，行業面臨多重挑戰：農業就業人口急劇下滑，用工成本攀升；單位面積生產效率僅為國際先進水平的1/2-1/3，產量僅為1/3-1/4；水肥藥能源利用率不足，生態環境壓力加劇；規模化農場管控需求迫切，智慧化成為必然趨勢。
國外設施農業已基本實現從自動化、信息化到智能化的升級，但與我國技術模式相差較大，存在“水土不服”問題。以荷蘭為例，其玻璃溫室建設成本高達2000-2300元/平方米，運行成本150元/平方米，雖產量達83千克/平方米，但高成本難以適應我國多元化的種植場景。我國設施類型多樣，涵蓋塑料大棚、日光溫室、連棟溫室，種植品種豐富，且南北晝夜溫差差異顯著（如荷蘭溫差約20℃，我國部分地區超50℃），導致國外技術難以直接套用，本土化創新迫在眉睫。
二、國內設施園藝智能管控技術實現規模化應用，必須突破三大難點
（一）技術難點：國產化裝備性能提升
國外的傳感器、控制器等裝備性能穩定但價格高昂（如溫濕度傳感器成本達數千元），而國產設備雖成本低，但精度、穩定性不足。以二氧化碳傳感器為例，在高濕環境下，國產設備容易飽和失效，而進口高端產品成本接近4000元，這在很大程度上制約了其普及。因此，我們需要突破傳感器抗干擾、長壽命、高精度技術，以實現國產化替代。
（二）科學難點：作物生長模型構建
農業是一個復雜的生命系統，具有非線性、強互耦性等特點，傳統的線性模型難以適用。目前，農業模型研究面臨人才短缺的問題，導致栽培模型的研究進展緩慢。未來，我們需要通過人工智能與農學專家的結合，構建更精準的調控模型。
（三）工程難點：場景化解決方案開發
農業是一個復雜的生命系統，具有非線性、強互耦性等特點，傳統的線性模型難以適用。目前，農業模型研究面臨人才短缺的問題，導致栽培模型的研究進展緩慢。未來，我們需要通過人工智能與農學專家的結合，構建更精準的調控模型。
三、關鍵技術創新與應用
（一）智能感知技術：
傳感器是智慧農業的基礎，但當前設施內的傳感器在穩定性、可靠性方面仍有不足。未來傳感器需向智能化方向發展，不僅要能提供數據，還要能解讀數據的含義，例如直接判斷作物是否缺水、環境是否超標等。
（二）智慧決策管控技術：
通過國產化芯片和通用核心板技術，實現裝備的敏捷開發與快速迭代。例如，溫室控制器支持多路傳感器接入，能夠實現卷膜、保溫被、風機等設備的自動化控制，從而顯著提升管理效率。
（三）上云賦能：
構建開放式的農業大數據平臺，支持多廠家設備接入和動態模型庫添加，滿足不同場景的個性化需求。目前，已有平臺在全國多個農業園區落地，日均處理數據超百萬條，為農業生產提供實時決策支持。
智慧農業的發展需客觀看待，既不能盲目樂觀，也不應全盤否定。當前行業面臨的標準不統一、接口不兼容等問題，亟需通過標準化解決。未來，應像通訊行業一樣，制定統一的軟硬件接口標準，推動行業健康發展。
此外，智慧農業是一項系統工程，需政府牽頭，聯合科研單位、企業等多方力量，形成系統化解決方案。通過技術創新與本土化實踐，我國設施農業必將迎來更高效、更可持續的未來。
作者：農芯科技（北京）有限責任公司董事長 鄭文剛研究員
版權聲明：本文由“中農富通”整理編輯，內容來源于2025年全國科技活動周暨第十五屆北京（通州）國際都市農業科技節上專家發言資料整理，轉載請注明來源。