摘" 要：該文采用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法和知識(shí)圖譜，對(duì)國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)研究相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理分析。結(jié)果顯示，自2010年國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)量持續(xù)快速增長(zhǎng)，主要的研究機(jī)構(gòu)分布于北京、廣東、山東和江蘇等省份，研究熱點(diǎn)相對(duì)集中于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器人等研究領(lǐng)域，智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)完善、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、復(fù)合型農(nóng)業(yè)人才培養(yǎng)是該領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。對(duì)這些研究熱點(diǎn)進(jìn)一步探討，為了解國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究進(jìn)展、發(fā)展趨勢(shì)提供參考。

關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè)；人工智能；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)；物聯(lián)網(wǎng)；農(nóng)業(yè)

中圖分類(lèi)號(hào)：DF413.1" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2096-9902（2024）17-0030-04

Abstract： This paper uses bibliometric analysis method and knowledge graph to sort out and analyze domestic literatures related to intelligent agriculture research， the results show that since 2010， the amount of relevant literatures in China has continued to grow rapidly. The main research institutions are distributed in Beijing， Guangdong， Shandong， Jiangsu and other provinces， and the research hotspots are relatively concentrated in the research fields of Internet of Things， big data， artificial intelligence， robots and so on. The improvement of intelligent agricultural system， the construction of agricultural infrastructure and the training of compound agricultural talents are urgent problems in this field. Further discussion on these research hotspots will provide reference for understanding the research progress and development trend in this field in China.

Keywords： intelligent agriculture; artificial intelligence; agricultural big data; Internet of Things; agriculture

我國(guó)中央一號(hào)文件曾多次提及“智慧農(nóng)業(yè)”，2017年提出實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)工程，推進(jìn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)試驗(yàn)示范和農(nóng)業(yè)裝備智能化，2018年要求促進(jìn)信息技術(shù)與農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合應(yīng)用，2024年建議持續(xù)實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，縮小城鄉(xiāng)“數(shù)字鴻溝”。智慧農(nóng)業(yè)依托于現(xiàn)代技術(shù)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行的深度改造，包括智能化技術(shù)的推廣應(yīng)用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的改進(jìn)等，是傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向技術(shù)密集型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變[1]。智慧農(nóng)業(yè)的研究與實(shí)踐，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、鄉(xiāng)村振興發(fā)展的作用意義重大。

有國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)2017—2020年全球智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，僅從文獻(xiàn)量來(lái)看我國(guó)和美國(guó)是全球智慧農(nóng)業(yè)研究主要文獻(xiàn)產(chǎn)出國(guó)，另有學(xué)者對(duì)2019年前的全球智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠M(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，專(zhuān)利數(shù)量顯示我國(guó)是智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)專(zhuān)利的主要技術(shù)來(lái)源國(guó)[2-3]。智慧農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域技術(shù)更新發(fā)展迅速，本文將中國(guó)知網(wǎng)收錄的（截至2024年7月）該領(lǐng)域北大核心、CSSCI、CSCD等核心期刊論文作為分析對(duì)象，利用文獻(xiàn)計(jì)量方法和知識(shí)圖譜進(jìn)行文獻(xiàn)梳理和研究熱點(diǎn)分析，為國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)研究提供參考。

1" 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析

利用中國(guó)知網(wǎng)CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索智慧農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，并獲取了相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，為獲取高質(zhì)量學(xué)術(shù)研究成果，將期刊全部限定為北大核心、CSSCI和CSCD，檢索日期是2024年7月14日。通過(guò)主題檢索途徑進(jìn)行檢索，為提高文獻(xiàn)檢索查全率，檢索式設(shè)定為SU=智慧農(nóng)業(yè)or農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)or（（人工智能or大數(shù)據(jù)）and農(nóng)業(yè)），剔除書(shū)訊、行業(yè)報(bào)道、新聞公告等內(nèi)容后，檢索獲得2 213條期刊論文數(shù)據(jù)。利用SATI4.0網(wǎng)絡(luò)版對(duì)全部文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理，去重后的文獻(xiàn)共計(jì)1 926篇。發(fā)文趨勢(shì)結(jié)果顯示，2010年至2023年相關(guān)研究文獻(xiàn)量呈持續(xù)快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，增長(zhǎng)了近10倍，且2021年起連續(xù)3年均保持在200篇以上，相關(guān)領(lǐng)域的研究緊跟技術(shù)發(fā)展的速度，研究人員從多個(gè)角度對(duì)智慧農(nóng)業(yè)展開(kāi)了研究探討。

從發(fā)文機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，國(guó)內(nèi)形成了分別以中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院等為中心的多個(gè)合作研究機(jī)構(gòu)團(tuán)體，但科研機(jī)構(gòu)之間廣域合作相對(duì)偏少，機(jī)構(gòu)分布結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)主要分布在北京、廣東、山東和江蘇等地。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院和國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心是發(fā)文量最多的研究機(jī)構(gòu)，近年來(lái)發(fā)文總量累計(jì)40篇左右。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院的主要合作機(jī)構(gòu)有該校工學(xué)院、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備優(yōu)化設(shè)計(jì)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、水利與土木工程學(xué)院，以及吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院、浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院等，他們的研究主要有農(nóng)業(yè)信息技術(shù)處理等。國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心與北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心、中國(guó)農(nóng)科院農(nóng)村發(fā)展研究所、北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心、北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心等機(jī)構(gòu)針對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用等研究進(jìn)行了合作研究。

從國(guó)內(nèi)研究人員形成合作研究網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，主要的合作團(tuán)隊(duì)有：李瑾為中心的研究團(tuán)隊(duì)，學(xué)者成員有來(lái)自北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心等研究機(jī)構(gòu)的馮獻(xiàn)、趙春江、郭美榮，該團(tuán)隊(duì)的主要研究?jī)?nèi)容為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、路徑、機(jī)制以及對(duì)策建議；河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所李國(guó)強(qiáng)為中心的研究團(tuán)隊(duì)，成員有來(lái)自該中心的鄭國(guó)清、張杰、臧賀藏等，其進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在病蟲(chóng)害識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警及其管理系統(tǒng)等方面的應(yīng)用研究。

從文獻(xiàn)來(lái)源期刊統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，國(guó)內(nèi)發(fā)表相關(guān)研究論文超20篇的學(xué)術(shù)期刊有13種，發(fā)文量相對(duì)集中的主要有《農(nóng)機(jī)化研究》（168篇）、《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》（151篇）、《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)》（97篇）、《江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)》（81篇）、《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》（68篇）、《中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)》（67篇），發(fā)文量占比小于1%的期刊共計(jì)發(fā)表相關(guān)研究論文1 076篇，約占全部文獻(xiàn)量56%。

2" 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)及熱點(diǎn)分析

為了解國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)研究進(jìn)展和趨勢(shì)，借助VOSviewer對(duì)上述文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)。高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，物聯(lián)網(wǎng)是該研究領(lǐng)域頻次最高的關(guān)鍵詞。此外，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等關(guān)鍵詞頻次均高于40次（表1），凸顯了該研究領(lǐng)域研究技術(shù)應(yīng)用特性?，F(xiàn)代化、信息化、數(shù)字化研究也較為集中，映證了現(xiàn)代信息技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

利用軟件VOSviewer生成可視化圖譜（圖1），結(jié)合高頻關(guān)鍵詞、高被引論文對(duì)智慧農(nóng)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器人等研究熱點(diǎn)展開(kāi)分析，為相關(guān)研究提供參考。

2.1" 智慧農(nóng)業(yè)

智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)由智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)、農(nóng)情、植保、灌溉和市場(chǎng)管理等多個(gè)子系統(tǒng)組成，是現(xiàn)代信息技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有機(jī)融合的產(chǎn)物，涵蓋了農(nóng)業(yè)全域、全過(guò)程，在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)、優(yōu)化控制、智慧化決策等發(fā)揮重要作用，支持綠色節(jié)能、高效優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式。從世界智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展歷程來(lái)看，在經(jīng)歷了探索萌芽階段、早期創(chuàng)新階段、理論形成階段之后，2015年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將智慧農(nóng)業(yè)推向了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段，逐步由研發(fā)應(yīng)用向?qū)嵸|(zhì)性工程建設(shè)轉(zhuǎn)變[4]。歐美、日本等國(guó)家借助智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，對(duì)信息傳感、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)集群方面進(jìn)行了戰(zhàn)略布局，在技術(shù)體系構(gòu)建、政策扶持、人才保障等方面的研究具有參考借鑒意義。

工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與人口老齡化等因素的疊加使得農(nóng)村勞動(dòng)力產(chǎn)生短缺，提升資源利用率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的需求迫切，我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展雖然起步晚于歐美國(guó)家，但相關(guān)技術(shù)研發(fā)正在與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)深度融合中，通過(guò)實(shí)踐應(yīng)用為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)提供著強(qiáng)有力的科技支撐。通過(guò)傳感器設(shè)備對(duì)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害、生長(zhǎng)環(huán)境等信息進(jìn)行有效采集，向智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)持續(xù)提供相關(guān)數(shù)據(jù)，從而有效實(shí)施專(zhuān)家診斷、精準(zhǔn)作業(yè)、田間管理，如華南農(nóng)業(yè)大學(xué)在無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的實(shí)踐中，實(shí)現(xiàn)了作物生產(chǎn)全程監(jiān)控和耕種管理全面覆蓋，借助專(zhuān)家系統(tǒng)完成精準(zhǔn)灌溉、施肥、施藥[5]。

在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)梳理過(guò)程發(fā)現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算和數(shù)字孿生等在國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)研究中均有涉及。在高被引論文中，研究?jī)?nèi)容較多涉及智慧農(nóng)業(yè)研究進(jìn)展、發(fā)展路徑和對(duì)策建議等，在智慧發(fā)展過(guò)程中也不可避免地面臨著亟待解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，歸納分析結(jié)果顯示，國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展受到農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、前沿關(guān)鍵技術(shù)、政策支持等等諸多因素的制約，需要政府加強(qiáng)主導(dǎo)和協(xié)調(diào)作用，制定系統(tǒng)化、戰(zhàn)略性的整體發(fā)展規(guī)劃，引導(dǎo)創(chuàng)新性農(nóng)業(yè)商業(yè)模式，鼓勵(lì)行業(yè)領(lǐng)域突破關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，提升數(shù)據(jù)分析、挖掘與實(shí)際應(yīng)用的整合程度，加大農(nóng)業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施的投入，建立復(fù)合型高素質(zhì)專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍[6]。

2.2" 物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)概念起源于美國(guó)麻省理工學(xué)院，利用信息傳感設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立物與物、物與人聯(lián)系，在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的物品智能化識(shí)別、管理[7]。智慧農(nóng)業(yè)是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)經(jīng)歷電腦、數(shù)字、精確農(nóng)業(yè)后的高級(jí)階段，其突出優(yōu)勢(shì)在于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，為海量農(nóng)業(yè)信息的感知、利用提供強(qiáng)有力支撐，助力發(fā)展模式和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，如美國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、流通環(huán)節(jié)借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享、智能決策、電子商務(wù)升級(jí)，實(shí)踐應(yīng)用于大田種植物、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全與追溯等具體領(lǐng)域中[8-9]。

在我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展路徑探索、試點(diǎn)省市應(yīng)用模式示范整體推動(dòng)下，我國(guó)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展持續(xù)加速。在相關(guān)高被引論文中，部分內(nèi)容涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用研究，如GPRS網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、LoRa無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)、ZigBee技術(shù)和窄帶物聯(lián)網(wǎng)NB-IoT技術(shù)等技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)大棚環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究成果顯示，可以實(shí)時(shí)采集農(nóng)作物生產(chǎn)信息后，對(duì)棚內(nèi)風(fēng)機(jī)、加濕器、灌溉裝置等實(shí)時(shí)精確調(diào)控，改善精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入水平[10]；應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，采集環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和農(nóng)作物圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)識(shí)別病蟲(chóng)害信息遠(yuǎn)程獲取專(zhuān)家診斷意見(jiàn)，手機(jī)推送病蟲(chóng)害預(yù)警信息以供農(nóng)戶(hù)參考[11]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)雖然在我國(guó)農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域已取得部分成效，助力智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面還將發(fā)揮更大的潛能作用，但在具體的實(shí)踐應(yīng)用中面臨著標(biāo)準(zhǔn)體系完善、關(guān)鍵技術(shù)突破等諸多挑戰(zhàn)[8]。

2.3" 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)被學(xué)者認(rèn)為是繼物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算之后信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)又一次重要技術(shù)變革，成為農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和智慧化發(fā)展的前沿技術(shù)，其具體應(yīng)用類(lèi)型被劃分為生產(chǎn)過(guò)程管理數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)資源管理數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境管理數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品與食品安全管理大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)裝備與設(shè)施監(jiān)控大數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)科研活動(dòng)大數(shù)據(jù)等[12]。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程產(chǎn)生的海量多源數(shù)據(jù)信息覆蓋面廣，相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘應(yīng)用都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、養(yǎng)殖等需要農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理念、技術(shù)、方法獲取、存儲(chǔ)、計(jì)算、應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，有助于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域跨專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析與挖掘，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境檢測(cè)、過(guò)程管理、資源利用提供有力支撐。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)通過(guò)優(yōu)化整合農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)資源平臺(tái)建設(shè)，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)乃至政府、企業(yè)等的決策和發(fā)展提供強(qiáng)力支持。研究現(xiàn)狀表明，基礎(chǔ)設(shè)施不完善、數(shù)據(jù)分析和共享能力不足、復(fù)合型人才缺乏是國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)有效利用的主要障礙因素，國(guó)內(nèi)學(xué)者在對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究展望中建議建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)體系、數(shù)據(jù)共享機(jī)制、大數(shù)據(jù)生態(tài)集群等以便有效應(yīng)對(duì)現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題[13]。

2.4" 農(nóng)業(yè)人工智能、機(jī)器人

人工智能AI當(dāng)前已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展階段，眾多國(guó)家將人工智能作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重大戰(zhàn)略，2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)中指出，到2025年新一代人工智能成為帶動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)和國(guó)防健身等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，深刻改變著人類(lèi)生產(chǎn)生活方式，正在成為農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。農(nóng)業(yè)人工智能是多種信息技術(shù)的集成及其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的交叉應(yīng)用，囊括了智能感知、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備、專(zhuān)家系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)認(rèn)知計(jì)算等，涉及種植業(yè)、畜禽牧業(yè)和漁業(yè)等領(lǐng)域[14]。將人工智能、數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合，充分發(fā)揮信息技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域遺傳基因編碼、專(zhuān)家系統(tǒng)、智能搜索、語(yǔ)言和圖像解析中發(fā)揮巨大潛力，可以推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)持續(xù)、高效發(fā)展[15]。

從高被引文獻(xiàn)來(lái)看，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用實(shí)踐主要在作物采摘、耕作、田間管理和植物保護(hù)等領(lǐng)域，作為農(nóng)業(yè)智能裝備系統(tǒng)的組成部分，農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)反映著國(guó)家農(nóng)業(yè)機(jī)械化科技創(chuàng)新水平。農(nóng)業(yè)機(jī)器人在解決農(nóng)村勞動(dòng)力不足的同時(shí)，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，可以減少農(nóng)業(yè)化肥對(duì)農(nóng)民人體造成的危害，切實(shí)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

3" 結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要作用日益凸顯，智慧農(nóng)業(yè)集合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)，在農(nóng)業(yè)高效生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源集約利用等方面具有先天優(yōu)勢(shì)，為推動(dòng)我國(guó)鄉(xiāng)村振興提供了有力支撐。本文采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法對(duì)國(guó)內(nèi)相關(guān)研究期刊論文進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，信息技術(shù)應(yīng)用體系的構(gòu)建、農(nóng)業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施的完善、復(fù)合型農(nóng)業(yè)人才隊(duì)伍的培養(yǎng)是當(dāng)前智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展亟待解決的問(wèn)題。智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用實(shí)踐在國(guó)內(nèi)地區(qū)間發(fā)展不均衡，還需要加大對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的投入力度，利用智慧農(nóng)業(yè)有效解決減輕農(nóng)村勞動(dòng)力短缺、資源利用低效的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 柴天姿.現(xiàn)代技術(shù)推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制路徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2024（4）：25-26.

[2] 任妮，郭婷，孫藝偉，等.全球智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究態(tài)勢(shì)分析[J].農(nóng)業(yè)圖書(shū)情報(bào)學(xué)報(bào)，2021，33（9）：48-63.

[3] 孫藝偉，郭婷，戴紅君，等.專(zhuān)利視角下全球智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢(shì)分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)信息，2021，33（4）：40-52.

[4] 馮獻(xiàn)，李瑾，崔凱.中外智慧農(nóng)業(yè)的歷史演進(jìn)與政策動(dòng)向比較分析[J].科技管理研究，2022，42（5）：28-36.

[5] 羅錫文，廖娟，胡煉，等.我國(guó)智能農(nóng)機(jī)的研究進(jìn)展與無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的實(shí)踐[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，42（6）：8-17，5.

[6] 宋洪遠(yuǎn).智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的狀況、面臨的問(wèn)題及對(duì)策建議[J].人民論壇·學(xué)術(shù)前沿，2020（24）：62-69.

[7] 孫其博，劉杰，黎羴，等.物聯(lián)網(wǎng)：概念、架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，33（3）：1-9.

[8] 陳曉棟，原向陽(yáng)，郭平毅，等.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究進(jìn)展與前景展望[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2015，17（2）：8-16.

[9] 劉麗偉，高中理.美國(guó)發(fā)展“智慧農(nóng)業(yè)”促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈變革的做法及啟示[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2016（12）：120-124.

[10] 趙榮陽(yáng)，王斌，姜重然，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)大棚生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)機(jī)化研究，2021，43（11）：131-137.

[11] 施連敏，陳志峰，蓋之華.物聯(lián)網(wǎng)在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)機(jī)化研究，2013，35（6）：250-252.

[12] 孫忠富，杜克明，鄭飛翔，等.大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究與應(yīng)用展望[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2013，15（6）：63-71.

[13] 孫九林，李燈華，許世衛(wèi)，等.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與信息化基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].中國(guó)工程科學(xué)，2021，23（4）：10-18.

[14] 蘭玉彬，王天偉，陳盛德，等.農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技的翅膀[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，41（6）：1-13.

[15] 陳桂芬，李靜，陳航，等.大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展[J].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40（4）：502-510.