By LU Zijian

Agricultural activities have undergone significant transformation in recent years, driven by rapid advancements in digital technology. In China, the integration of big data, artificial intelligence, and the Internet of Things (IoT) has elevated agricultural productivity to a new level.

▲ 在二十四节气之首立春时节，湖南省衡阳市一位农民正驾驶机械犁田。（新华社）

育种升级：数据驱动精准选育

种子是农业的“芯片”，优良品种的培育对提升作物产量和适应性至关重要。传统表型测量耗时耗力，仅田间株高测定一次就需半天以上，而南京农业大学副教授金时超指出，采用LiDAR等三维表型技术后，自动化数据采集仅需30分钟，且覆盖田间每一株作物，实现从抽样估算到全域分析的跨越。

此外，LiDAR等主动遥感技术可实现夜间观测，揭示玉米昼夜表型节律及其环境响应机制。金时超团队还开发了融合LiDAR与光谱数据的预测模型，可提前两个月预判小麦产量，显著提升育种效率与科学性。

▲ 河北省雄安新区安新县大王镇水稻种植示范区稻田。（新华社）

智能种植：物联网提升生产效率

数字技术与传统农业深度融合，推动种植环节智能化升级。在四川成都一处草莓温室基地，单名工人即可完成百余亩草莓的水肥滴灌作业。

基地工作人员姚红艳介绍，依托农业物联网智能终端，水肥可精准输送至每株草莓。自实施智能化管理以来，亩产由500公斤提升至1000至1500公斤，2021年总产值达300万元。

该系统已拓展应用于蓝莓种植，生产主管高阳表示，通过手机即可远程控制施肥量与灌溉时间。温室内还配备气象监测站，实时监控光照、湿度与温度，优化作物生长环境。

安徽等地已开展数字化项目，实现基于市场需求导向的草莓种植规划，提升产销匹配度。

智慧仓储与流通：大数据优化供应链

农产品收获后的储存与销售是农民关注的重点。传统流通依赖人力，而现代数字技术大幅提升仓储与流通效率。

贵州多家仓储企业引入自动化系统，实现农产品存储、分选、分级与包装全流程数字化。以苹果为例，分选设备可检测果实直径、外形、表面损伤，特殊装置还能测定甜度、酸度及是否霉变。

贵州省农产品大数据平台ncpgz.com覆盖省内超3700个蔬菜生产基地，实时采集并智能分析销往全国各大批发市场的交易与价格数据。

依托大数据分析，产地附近仓库能快速响应市场变化，动态调整配送策略。区块链技术则应用于分布式数据存储、点对点传输与加密算法，保障农产品全链条数据的安全存储、提取与分析。

如今，中国农业正摆脱对人力的单一依赖，数字技术的广泛应用正推动现代农业向更高效、更智能的方向发展。

Editor | SONG Ziyan
Supervisor | TIAN Xueke