《数字时代的精准农业:美国农场的最新应用》

  • 来源专题:食物与营养
  • 编译者: 李晓妍
  • 发布时间:2023-03-13
  • 数字农业——正在进行的农业转型,包括农业任务的数字化和自动化——可能是解决美国农业面临的挑战的重要组成部分,这些挑战包括生产成本上升、气候变化和劳动力短缺等。本报告使用美国农业部农业资源管理调查(ARMS)的数据,记录了1996年至2019年间美国农业部门采用数字农业技术的趋势,重点是2016年以来的变化。除了其他技术外,产量图、土壤图和可变速率技术(VRT)的采用多年来在玉米和大豆种植面积上取得了重大进展。尽管近年来它们的使用一直在增加,但产量图、土壤图和VRT等技术仅在美国冬小麦、棉花、高粱和水稻总种植面积的5%至25%上采用。然而,在过去的20年里,自动化引导的应用急剧增加,在玉米、棉花、水稻、高粱、大豆和冬小麦种植面积的50%以上得到了应用。除了记录趋势之外,本报告还探讨了农民采用的某些驱动因素,包括定价、土壤变异、美国农业部计划、节省劳动力的好处、预期的生产力影响和咨询服务的可用性。
  • 原文来源:https://www.ers.usda.gov/publications/pub-details?pubid=105893
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  • 《2024美国农场和牧场报告:精准农业如何真正落地?》

    • 来源专题:农机装备
    • 编译者:袁雪
    • 发布时间:2025-05-07
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 美国农业部近日发布的《2024年美国农场与牧场概况报告》揭示了美国农业结构、农场经营者家庭福祉、精准农业技术应用等关键趋势。在数字农业持续发展的背景下,该报告特别聚焦于精准农业技术的采用现状与动因,为我们理解其在真实农业生产中的落地情况提供了翔实的数据支持与政策启示。 美国家庭农场仍是农业生产主力 美国农业部2024年最新发布的《农场与牧场概况报告》显示,截至2023年,美国全国共有188.98万个农场,其中96%为家庭农场,贡献了83%的农业总产值。这些农场在规模、收入和经营方式上展现出高度多样性。 小型家庭农场是数量最多的群体,占全部农场的86%,经营着41%的农业用地,但仅创造了17%的农业产值。其中包括低销售型、非农业主职型、和退休型等细分类别,这类农场普遍规模小、生产效率低、对市场波动的抵御能力较弱。相较之下,大型家庭农场(总营收超100万美元)虽然数量仅占总数的4.5%,却贡献了近一半(48%)的农业总产值,展现出更强的生产能力和盈利水平。 非家庭农场占农场总数的3.5%,其农业产值占比在2023年升至16.8%,同比大幅上升,显示出公司化经营和资本密集型农业在美国农业中的比重逐渐上升。 精准农业呈现“技术+规模”双驱动 随着农业科技进步与数字基础设施的不断完善,精准农业(Precision Agriculture, PA)技术逐步进入美国农场主的管理决策体系。2023年,美国农业部首次通过全国性调查系统性收集了精准农业技术的使用数据,覆盖作物种植和畜牧业的多个技术类型。 1. 技术使用率随农场规模显著提升 调查数据显示,精准农业技术的使用呈现显著的规模效应: 产量监测器与土壤图等为作物管理提供数据基础的工具,在小型种植农场中的采用率仅为13%,而在大型种植类家庭农场中达68%。 自动导航系统(用于自动驾驶拖拉机等机械设备)在小型农场中仅有9%采用,中型农场达52%,大型农场则高达70%。 变量施用技术(VRT),即可根据地块情况调整施肥、播种量或农药剂量的系统,小型农场采用率为5%,中型农场为32%,大型农场为45%。 这些数据说明:精准农业技术的普及路径并非平均化推进,而是以“高价值大规模”为导向优先落地到大型农场。较大的土地面积与生产规模使得这类技术的投资回报率更高,因此更容易实现落地与扩展。 2. 高端技术应用仍有限 尽管部分技术如自动导航和VRT在大型农场中渗透率较高,但一些更复杂或更昂贵的精准农业工具使用率仍然偏低: 无人机用于图像采集与农药喷洒的整体采用率不高,在大型家庭农场中为12%,非家庭农场为13%。 机器人挤奶系统主要用于奶牛场,整体采用率为19%。 牲畜可穿戴设备(用于监测体温、位置、营养等),在大型养殖场的采用率为12%,而在小型养殖场中仅为1%。 这说明,即使是在资本实力较强的大型农场中,一些技术因其高昂的成本、复杂的操作系统或依赖外部服务平台等因素,仍存在一定的落地障碍。 精准农业采纳动因:节本与省力双驱动 美国农业部的调查不仅关注精准农业技术的使用率,还深入分析了农民为何决定采用这些技术。结果显示,不同技术的采纳动因紧密契合其功能特点,呈现出“经济效益 + 劳动力优化”的双重驱动机制。 1. 提高产量与降低成本是普遍诉求 多数农民选择引入精准农业技术,核心目标在于提升单位产出、优化资源配置。例如: 55%采用产量监测器、地图或土壤图的农场表示,采纳原因是“提高产量”; 41%表示为“减少购买的投入成本”(如肥料、农药); 40%则希望“改善土壤质量或减少环境影响”。 对于采用变量施用技术(VRT)的农场来说,“节约投入成本”的动因更为显著,高达62%的用户将其作为首要理由。 2. 减少劳动力与操作疲劳成重要推力 除经济回报外,精准农业技术释放劳动力、改善作业条件的作用也越来越被重视: 在使用自动导航系统的农场中,50%表示“节省劳动力”是主要动因,64%认为“减少操作疲劳”是关键考量; 对于使用机器人挤奶系统的农场来说,这两个比例分别高达77%与41%,突显其在高强度作业场景中的优势。 这一趋势特别适用于劳动密集型或用工紧张的地区——精准农业不只是“高效”,更是“减负”。 3. 数字基础设施影响技术落地 一些精准农业技术对数据传输依赖性较强,例如牲畜可穿戴设备。虽然部分设备可在本地存储和处理数据,但若需实现远程实时监测与智能决策,则必须依赖高速互联网。 在采用此类技术的农场中,38%表示“宽带接入”是影响他们采纳决策的重要因素。由此可见,农村网络基础设施的完善程度,直接影响精准农业技术的应用深度与广度。 小型农场的困境与技术落差 尽管精准农业技术带来了可观的产出提升与成本节约潜力,但小型家庭农场的“技术可及性”问题依然突出。报告揭示了影响这一群体技术采用率的结构性因素。 1. 盈利能力薄弱,投资意愿低 以低销售型家庭农场为例: 年现金总收入(GCFI)低于15万美元; 家庭年收入中位数仅为58,300美元,农业经营的平均净收入为-5,700美元; 多数家庭依赖场外收入维持生计。 这类农场的基本运行尚属“低效或亏损状态”,因此缺乏足够资金和动力去投资高成本、高复杂度的精准农业技术。 2. 技术门槛高,服务支持有限 精准农业涉及软硬件系统协同、数据采集与分析、设备维护等一系列流程,小型农场往往缺乏: 技术能力:如精准播种、变量施肥或远程数据处理所需的专业知识; 基础设施:如宽带接入、智能设备接口; 服务渠道:周边缺乏能提供安装调试、数据分析的第三方农业技术服务商。 这使得小型农场即便意识到精准农业的潜力,也很难实现“从愿望到实践”的跃迁。 3. 政策补贴偏向大中型农场 报告指出,美国农业部的多项补贴政策(如反周期补贴、自然资源保护服务NRCS补助等)更倾向于总营收超过35万美元的中型及大型家庭农场。 虽然小型农场获得了多数CRP(保护性休耕计划)补贴,但这类补贴主要用于限制耕地开垦、支持生态恢复,而非直接用于生产性技术升级。这使得小型农场在“数字化转型”中处于相对劣势地位。 让精准农业真正落地的路径选择 精准农业技术的发展不仅仅是农业现代化的标志,更是全球应对气候变化、提高农业韧性和保障粮食安全的重要工具。然而,美国农业2023年报告所揭示的“技术应用鸿沟”也说明,仅靠市场驱动难以实现精准农业的全面普及,还需政策、资本和服务体系的深度协同。 1. 推动差异化技术推广模式 针对不同规模与类型的农场,制定匹配的技术路径: 中大型农场:应鼓励其加快集成多种精准农业技术(如自动导航、VRT、无人机),通过政府贴息贷款、购置补贴、数字平台对接等方式降低边际投入; 小型家庭农场:优先引入低成本、操作简便的基础性精准技术,如土壤图生成、简易无人机图像采集等,并提供技术培训与运维支持。 这一“分级推广”策略有助于提高技术落地效率,避免资源错配。 2. 建设数字农业公共基础设施 精准农业的运行效率离不开稳定、高速的数据环境,尤其是远程数据采集与智能决策过程。建议: 加快农村宽带网络与5G基站建设,特别是在精准畜牧业和大田作物集中分布区; 建设基于GIS的区域级农业数据中心,支撑多源数据整合与开放; 鼓励农场间共享采样平台、遥感数据与应用算法,提高技术普惠性。 3. 强化“农技+服务”双轨支持机制 精准农业设备在安装、调试、维护、数据解读方面对农民提出了更高要求。因此,需要打造一套“可用、好用、易学”的服务体系: 支持农业服务企业或合作社发展农业SaaS系统、农机远程诊断服务等新型业务; 建立“技术推广+应用演示+操作培训”的综合服务站,特别在小型农场集中区域; 推动大学、研究所与本地农户合作,构建“田间-云端”一体化试点示范基地。 4. 注重环境绩效与可持续发展 精准农业不仅仅是产出工具,更是实现绿色发展的“生态技术”。建议: 鼓励VRT技术与碳足迹、氮素流失监测系统联动,提升农业资源使用效率; 对实现显著节肥、节药、减排效果的农场进行生态补贴; 推动将精准农业纳入国家或地方的气候智慧型农业政策框架。 精准农业真正落地的关键是什么? 美国农业部2024年农场报告清晰勾勒出一幅精准农业发展的现实图景:技术已经从“可用”迈向“实用”,但尚未“普惠”。当前,精准农业正处在由局部示范向全面普及的转型关口,其能否真正落地,取决于几个核心要素: 技术能不能“匹配”不同农场:当前精准农业高度依赖规模经济和专业能力,小型农场面临明显门槛,急需低成本、低复杂度的定制解决方案; 政策能不能“托底”弱势群体:在补贴分配、基础设施建设和技术服务方面,若不能让小型和中等农场也享有公平的支持,精准农业将难以成为全行业转型的发动机; 生态能不能“配齐”服务与人才:设备不是落地的终点,运维能力、数据解读、系统集成才是精准农业的“最后一公里”,这要求公共与市场服务生态同步跟进。 归根结底,精准农业的真正落地,不仅是技术进农门,更是能力进农人、服务进农田、生态进农场。 《2024年美国农场与牧场概况报告》全文获取途径:本公众号后台回复“441” 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信(扫描下方二维码,备注:来意-姓名-单位,若二维码添加失败,请公众号后台私信留言“入群”) 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源:本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑:周远 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
  • 《全球科技巨头的数字化农业AI布局》

    • 来源专题:农机装备
    • 编译者:袁雪
    • 发布时间:2025-04-14
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 农业的数字化转型正在加速推进,科技巨头与传统农业的融合成为关键动力。微软、IBM、谷歌、华为和亚马逊等公司,正凭借其技术专长推动农业创新,重塑这一古老行业。英特尔的芯片、华为的5G网络、NVIDIA的GPU虽未直接应用于农田,却成为农业AI模型和作物管理系统的核心。与此同时,OpenAI 和 Anthropic 等开发大型语言模型(LLM)的企业,也通过深度学习和神经网络间接赋能农业,帮助打造更强大的行业专用工具。 NVIDIA数据中心 AI 在农业中的应用正不断拓展:卫星图像结合机器学习可预测作物产量,数字孪生技术精确模拟生长环境,自然语言处理提炼多语种农业智慧,基因组学模型更是深入植物分子结构,革新遗传研究。 在应对人口增长与气候变化的关键时刻,这些科技力量是否能解决农业的长期挑战?本文将聚焦 亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔、华为等公司在农业AI上的布局,并探讨 OpenAI、Anthropic 和 NVIDIA 的间接作用,揭示一个由代码驱动、深刻影响土地与人类关系的全新农业生态系统。 农业AI解决方案的主要直接参与者 AWS:为农业提供自动化数据洞察的核心平台 亚马逊云服务(AWS)正以超过240种云服务构建起现代农业的数字支柱,助力农民将数据转化为高价值作物。AWS 全球农业主管 Elizabeth Fastiggi 指出:“农业是一个数据丰富的行业”,强调了数据作为资产的战略意义。AWS 提供从精准农业到供应链管理、可持续发展等多领域工具,广泛应用物联网、机器学习和人工智能技术。 以色列农艺农场管理平台(“CropX 平台”)和应用程序使用 AWS 解决方案来推动更高效、更经济的农业生产 AWS 致力于技术的“民主化”,即为各类农业用户提供公平获取一流技术的机会。在高度安全的环境下,农企得以大胆试验、验证和扩展新技术。这一策略不仅赋能单个农场,更通过支持第三方开发者生态系统,推动农业AI解决方案的大规模部署,形成不断壮大的数据与智能资源库。 微软:打造面向未来的AI农业平台 微软通过 Azure 农业数据管理器和 Project FarmVibes.AI 两大核心项目,推动农业AI发展。2023年9月推出的 Azure 数据管理器整合了来自传感器、无人机、卫星等多源数据,实现实时分析与可视化。农业食品首席技术官 Ranveer Chandra 表示,这种数字生态系统将数据转化为农民可执行的决策信息。 Azure 农业数据管理器功能 Project FarmVibes.AI 则是技术的“大脑”,面向研究人员和从业者提供易用且经济的数字农业工具。这些工具支持在网络覆盖不全的地区运行,有效缩小农村数字鸿沟。Chandra 也展望未来生成式AI的集成,如 AI 副驾驶、聊天机器人等,能够提供本地语言、个性化的实时建议,为农业带来深层次变革。 微软的 Farm Vibes 项目在浦那巴拉马蒂试验田的卫星图像 谷歌:借助卫星图像与AI推动农业可持续性 谷歌利用其在数据分析和机器学习方面的优势,将农业与遥感技术深度结合。Google Climate Engine 平台整合了 Earth Engine 和 Google Cloud,通过分析长达50年的地球观测数据,为农业气候适应和可持续发展提供支持。 谷歌不仅服务于跨国企业(如 Regrow 和联合利华),还助力初创公司如 ListenField,为超3万名东南亚农民提供生产优化建议。谷歌持续开发作物识别与产量预测模型,推动卫星图像在农业中的深度应用,从而同时提升产量与环境友好型农业实践。 IBM:用AI和环境数据守护粮食安全 面对气候变化等环境挑战,IBM 利用其 Environmental Intelligence Suite 提取关键气候数据,解决粮食安全问题。在与 dsm-firmenich 的合作中,IBM 的AI系统帮助预测并预防谷物霉菌毒素污染,每年可为欧洲节省数百万欧元。IBM ESG 副总裁 Kendra DeKeyrel 指出,AI 不仅提升农业效率,也是应对干旱、洪水等风险的关键工具。 IBM 还持续优化其环境智能平台,使数据科学家与开发者能更深入地推动农业与气候数据的融合,目标是“领先天气一步,保护农产品”。 英特尔:以边缘计算和AI设备重塑农业现场 与注重云计算的其他公司不同,英特尔聚焦于农业现场的智能化转型。通过边缘计算、计算机视觉和网络技术,英特尔推动实时监控与自动化管理,涵盖从气候感知到生产物流的全链条。 在与 NatureFresh 农场的合作中,英特尔的AI平台实现了温室设施的智能升级。该农场IT负责人 Keith Bradley 表示,英特尔在多代CPU之间分配AI负载的能力,保障了农业场景的高可扩展性和灵活响应。这种软硬件协同的技术生态正在推动农业实现前所未有的精准与高效。 华为:通过5G打造全球智慧农业示范 华为在全球推动5G智慧农业,尤其在奥地利实施的5G无人机监控农场项目,已显著提高效率、减少农药使用并改善农村网络基础设施。其解决方案融合5G、物联网与云计算,全面覆盖精准农业、远程监测和数据分析。 华为海外5G智能农场 尽管面临部分市场的地缘挑战,华为依然凭借技术创新和在“一带一路”沿线国家的广泛布局,成为农业AI发展的重要推动者。其“绿色现场”项目展示了其对全球数字农业未来的持续投入与承诺。 农业科技的“隐形影响者” OpenAI 与 Anthropic:生成式AI与农业的潜在结合 尽管 OpenAI 和 Anthropic 尚未推出专为农业定制的产品,但它们在生成式 AI 和大型语言模型(LLM)方面的前沿研究,为农业应用打开了全新可能。这些公司开发的语言模型已被广泛应用于科研、教育和决策辅助等领域,其潜力同样适用于农业。 例如,LLM 可用于自动解读农业研究论文、生成作物管理建议,或辅助农民进行技术学习。OpenAI 在强化学习方面的突破性成果,也可能用于优化农业机器人路径规划或精准作业流程。虽然目前的影响是间接的,但随着 AI 技术的快速演进,这些模型将可能在农业知识提取、农业教育、农艺模拟等方面发挥更直接作用。 NVIDIA:支撑农业AI背后的计算引擎 NVIDIA 虽不直接开发农业产品,但作为全球领先的 AI 芯片提供商,其GPU技术正是大多数农业人工智能模型运行的基石。从卫星图像分析到基因组研究,NVIDIA 提供了处理海量数据与复杂算法所需的高性能计算能力,推动了精准农业、作物预测、环境监测等核心场景的智能化发展。 NVIDIA 首席执行官黄仁勋也高度重视农业的AI潜力。公司已与多家农业科技企业展开合作,应用 GPU 加速的模型实现精准灌溉、病虫害监测、土壤健康评估等功能。这些合作不仅提升了产量,也大幅降低了资源消耗,展现出技术驱动的可持续农业未来。 黄仁勋提出,将 AI 应用于农业不仅是提升效率,更是应对全球粮食安全与气候挑战的重要手段。NVIDIA 的角色正体现了跨行业科技融合的趋势:即便不直接面向农业,其核心技术也能在背后推动农业变革。这种“隐形”的技术支持,正在重塑我们对农业创新生态的理解。 比较分析 在深入探索科技巨头推动农业人工智能的路径时,可以清晰地看到几大关键趋势与差异。 首先,在基础设施与解决方案方面,AWS、Google Cloud 和 Microsoft 凭借强大的云服务平台,为农业AI提供了广泛支持,成为众多第三方农业科技解决方案的基石。而IBM则更侧重于开发垂直整合的端到端方案,专门应对农业中的特定挑战,如气候风险与粮食安全。 在硬件与软件的技术重心上,英特尔与NVIDIA聚焦于算力基础,为高性能农业AI模型提供GPU和边缘计算芯片支持,尤其适用于需要实时处理的田间作业。而微软和AWS则发挥其在AI算法和机器学习方面的优势,打造用于作物产量预测、病虫害识别等复杂任务的软件解决方案。 核心技术与市场集中度方面,目前主导AI应用的Transformer架构和大型语言模型(LLM)需要庞大的算力与数据支撑,仅少数科技公司具备独立开发这些模型的能力。这种能力的集中,也导致了农业AI生态中的技术壁垒:部分公司可自主构建模型,而更多企业则依赖外部合作或开放平台。 在数据源的整合与利用方式上,各家公司展现出不同的技术路线。微软的 FarmVibes 强调多源数据融合,包括IoT设备、卫星图像与气象数据,实现对农场运行状态的全局掌控;谷歌则发挥其在地理空间分析上的优势,通过遥感影像实现大范围作物监测;IBM聚焦于环境与气候数据的深度融合,用于精准预报与风险管理;AWS构建的云平台能够整合传感器数据与历史记录,为农场运营提供数据驱动支持;英特尔则主打边缘计算,在田间现场实现实时感知与响应;华为通过将5G、物联网和云计算相结合,打造包括无人机监测、智能分析在内的全面智慧农业系统。 尽管路径不同,这些企业面对的共同挑战是:如何将庞杂的数据转化为对农民真正有价值的洞察和工具。每家公司在数据整合方式上的选择,不仅体现了其技术优势,也反映了其在农业AI领域的战略定位。 正如国际园艺学会(ISHS)人工智能参考小组主席 Graeme Smith 所言:“人工智能正在开启农业的新时代,彻底改变从作物规划到消费的各个方面。”科技巨头的行动,不只是技术部署,更是在塑造全球农业的未来格局。 人工智能的核心在于通过对数据的学习实现预测与决策。在农业领域,这意味着算法可以分析来自卫星图像、传感器、气象站和摄像头等多源数据,实现对农作物的实时感知与成像,为农民提供切实可行的指导意见。 面对气候变化、害虫抗药性增强、市场波动、劳动力短缺与可持续发展的压力,农业正以前所未有的速度向科技化、智能化转型。受控环境农业(CEA)的兴起正是这一变革的缩影:大型温室群在全球范围迅速扩张,生成了极为复杂的数据系统,推动了人工智能的深度嵌入。从精准灌溉、作物预测到资源配置,AI 正在重新定义农业的运作逻辑,并开始对全球经济、贸易结构、劳动力市场乃至国家间关系产生影响。 国际园艺学会人工智能参考小组主席 Graeme Smith 认为,AI 将农业从基于经验的传统工艺转变为高度数据驱动的科学。通过整合环境、表型与基因组等多维数据,人工智能可大幅提升农业的可持续性、生产效率与资源利用水平。从农田实时监控平台到基于卫星图像的产量预测系统,这些技术不仅提升了农民的决策能力,也预示着新农业范式的到来。 AI 的价值不止于优化当下,更在于构建面向未来的气候适应型农业模式。以AI驱动的CEA系统为例,不仅节水高达95%,节地显著,单位产量远超传统农业,还能显著减少运输、施肥和能源环节的碳排放,推动农业向高效、低碳、智能的方向发展。同时,AI在户外农业中的应用亦日益广泛,预测性模型帮助农民规避气候异常,减少产量损失与资源浪费。 知名经济学家 Steve Keen 指出,主流经济模型常忽视气温升高对降水和农业系统的连锁反应。他强调,AI 可以为农民提供传统思维难以实现的应对策略,弥补气候建模与农业决策之间的落差。正如 IBM 环境智能套件的实践所示,AI 正成为农民在不确定气候中稳产保收的重要工具。近期 NASA 的研究更警告,即使没有最极端的气候剧变,仅在高排放情境下,2030年前全球玉米产量可能下降四分之一,凸显应对挑战的紧迫性。 与此同时,人工智能的崛起也正催生“自主农业”新格局。英特尔的边缘计算与 NVIDIA 的GPU正在为农业设备提供实时决策能力,自主作业成为可能,农业生产正迈向前所未有的精确化和自动化。然而,技术革新也伴随着伦理与社会结构的挑战,包括数据隐私、技术垄断、以及中小农户在数字转型中面临的边缘化风险。 农业AI的未来不仅关乎技术突破,更取决于科技公司、政策制定者与农业从业者之间的协作治理。我们正站在农业新时代的门槛,人工智能所带来的不仅是产量的提升,更是对全球粮食安全、环境适应能力以及公平可持续发展的深刻回应。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信(扫描下方二维码,备注:来意-姓名-单位,若二维码添加失败,请公众号后台私信留言“入群”) 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源:本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑:傅莹 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言