智慧農業不僅能夠提升傳統農業的生產效率，生產出更多安全、綠色的農產品,同時還可以改變農業從業者、消費者的生產與生活方式,有利于帶動農業產業市場化,具有倒逼農業標準化的作用。因此,傳統農業向智慧農業轉型,發展智慧農業,是大勢所趨。然而,智慧農業在快速發展、欣欣向榮的同時,仍存在若干阻礙其發展的不利因素:

智慧農業基礎設施成本高,農民難以承受。智慧農業基礎設施成本高體現在機械設備成本高和信息化成本高兩方面。從農村實際發展狀況來看,農民的實際收入仍難以購買開展智慧農業所必須的機械設備。比如,用于植保的無人機的工作效率可達40～60畝每小時,是人工操作的60倍。但其售價達到5萬元,遠遠超過農民的經濟水平,高價格限制了高科技機械農具進入農業生產。信息化成本高,在一定程度上暫緩了農村信息化建設與推進,也間接阻礙了智慧農業的發展。由于我國農民收入較低,再加上思想觀念和知識水平的不足,沒有真正體驗到信息技術所帶來的實惠,更是極不情愿花費資金購買信息服務,使得我國農村信息化建設舉步維艱。

智慧農業人才匱乏,農民培訓效果不佳。智慧農業發展需要依賴現代農業高科技以及懂得計算機知識、傳統農業技能、農業經營與營銷的復合型人才。對于智慧農業人才培養,目前主要采用吸引外來人才或者本地培養兩種方式。雖然近年來我國一直鼓勵大學生與在外務工農民積極返鄉創業,助推農村經濟發展。但由于農村經濟、醫療、教育等方面與城鎮差距較大,幾乎無法吸引到符合智慧農業發展需求的人才。而智慧農業人才本地培養方式也是困難重重,主要表現在:農民基數大、知識技能底子薄、農業理論不夠、思想重視不足、培訓機制不健全等。尤其是在偏遠的農村地區,農民受教育程度普遍不高,思想觀念保守、信息技術落后,對待機械化、互聯網等新興事物的接受能力與消化能力有限,同樣不利于我國智慧農業的推廣與發展。

信息數據整合、共享程度低,信息安全問題有待解決。首先,智慧農業信息數據標準化程度低,數據采集覆蓋面不足,農業數據缺乏準確性與權威性。其次,農業信息數據整合程度低,缺乏信息數據共享。智慧農業的正常運轉需要自然信息與社會經濟信息,比如:氣候條件、土壤條件、市場信息、生產資料信息、科技信息等。而這些信息的掌控者往往歸屬于不同部門,又因為制度體制問題導致部門之間的運作相互獨立,不能將信息數據進行充分共享,造成信息數據資源的大量浪費與閑置。第三,信息數據分析程度較淺,利用率不足。當前,智慧農業信息數據過于注重采集,而忽視了信息數據的內在聯系與含義。用于智慧農業生產、管理、運輸與銷售階段的信息數據大多為簡單的堆砌,而專業性分析的特色數據較少,可用于指導智慧農業發展、協助智慧農業管理與銷售的信息不足。

大力發展智慧農業,是實現鄉村振興戰略“產業興旺”目標的重要一環。針對上述不足,今后應加速推進如下幾項重點工作:

建立智慧農業行動方案,降低智慧農業發展成本。首先,制定智慧農業發展戰略,營造有利于智慧農業發展的環境。從宏觀國家層面,需要盡快出臺智慧農業發展指導意見與行業規劃,建設智慧農業示范園區,繼續出臺有利于智慧農業發展政策,尤其是在智慧農業機器設備購買環節方面,政府應當加大補貼力度,以降低農民的經濟負擔。其次,秉持經濟效益最優原則,落實推動農村信息化體系建設。建議各省市政府借助國家“寬帶中國”發展策略建設農村信息網絡,著重解決互聯網網絡村村通難題,提升農村信息發展水平。第三,統籌規劃與建設農村物流基礎設施,優化智慧農業運輸環節,降低智慧農業運作成本。在物流基礎設施建設方面,地方政府應增加扶持力度,將農村物流建設納入到城鄉建設規劃中,通過農村物流樞紐站的方式將農產品的生產、加工、倉儲、運輸、配送等服務串聯,形成縣、鄉、村三級網絡服務模式。

加強人才隊伍建設,培養適合智慧農業發展的新型農民。首先,加強智慧農業人才高校培養計劃,為智慧農業發展輸送充足的人才。建議由政府牽頭,加強農業企業與高校之間的合作,形成產教結合培養方式,加強高校、科研部門、農業企業之間的協作聯系,建立資源共享、優勢互補的智慧農業人才培養體系。其次,創新智慧農業農民培訓方式,增強培訓效果。針對智慧農業發展的農民培養方式需要創新,增加培養過程中的趣味性或者直觀性。比如,根據不同地區的農民習俗與文化,設計合理的培訓方式與內容,適當增加田間實踐講解環節,通過交流會、集貿市場、廟會等形式豐富培訓內容,讓農民在游逛中學習到新的知識與技能,從而培養出有文化、懂技術、具有營銷技能的新型農民。

加強智慧農業信息化建設,使用新型互聯網技術確保農業信息安全。首先,從頂層設計抓起,搭建發展智慧農業所需的農業信息服務平臺。建議以省為單位,分別建設一個集農業生產、農業信息監測、農業市場管理、農業物流為一體的綜合性服務平臺。該綜合性服務平臺具有調度省內一切有關農業產業資源,統籌省內農業發展。比如,當發生病害時,通過綜合性服務平臺調度有關專家對病害進行治理或者給予病害地區一定的資金支持。其次,利用互聯網技術,如大數據、云計算等技術深入挖掘農業數據的潛在價值,并轉化為具有價值的商業模式,提升智慧農業盈利水平。比如,在智慧農業銷售階段,使用大數據技術搜集潛在消費者的消費行為,并將其數據化。然后通過云計算技術分析潛在消費者的消費習慣與特征,將適合的農產品推薦給用戶,增加智慧農業農產品銷量。