香野春色人类社会经历了农业、工业，正在经历智能。具体到农业领域，农业自身发展经历了以矮杆品种为代表的第一次绿色、以动植物转基因为核心的二次绿色，随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，农业的第三次——农业智能已经到来。农业智能的核心要素是信息、装备和智能，其表现形态就是智慧农业（Smart Agriculture/Farming）。
智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过将互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与农业深度融合，实现农业信息、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新的农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。现代农业有三大科技要素：品种是核心，设施装备是支撑，信息技术是质量水平提升的手段。智慧农业完美融合了以上三大科技要素，对农业发展具有里程碑意义。
智慧农业已成为当今世界现代农业发展的大趋势，世界多个发达国家和地区的和组织相继推出了智慧农业发展计划。2014年，日本启动实施“战略性创新/创造计划（Cross-Ministerial Strategic InnovationPromotion Program，SIP）”，并于2015年启动了基于“智能机械+现代信息”技术的“下一代农林水产业创造技术”。2017年10月12日，欧洲农机协会(European Agriculture Machinery Association，CEMA)召开峰会，提出在信息化背景下，农业数字技术正在到来，未来欧洲农业的发展方向是以现代信息技术与先进农机装备应用为特征的农业4.0（Farming4.0）——智慧农业；英国国家精准农业研究中心（The National Centre for Precision Farming，NCPF）在欧盟FP7计划支持下，正实施（Future Farm）智慧农业项目，研发除草机器人进行除草作业，替代使用化学农药，目前已经在100亩的田块上实现了从播种到收获全过程的机器人化农业。预测与策划组织（Policy Horizons Canada）在其发布的《元扫描3：新兴技术与相关信息图（MetaScan3: Emergingtechnologies）》报告中指出，土壤与作物传感器、家物识别技术、变速收割控制、农业机器人、机械化农场网络、封闭式生态系统、垂直（工厂化）农业等技术将在未来5-10年进入到生产应用，改变传统农业。美国在经历了机械化、杂交种化、化学化、生物技术化后，正智慧农业(Smart Agriculture)，到2020年，美国平均每个农场将拥有50台连接物联网的设备。
据国际咨询机构研究与市场（Research and Market）预测，到2025年，全球智慧农业市值将达到300.1亿美元，发展最快的是亚太地区（中国和印度），2017-2025年复合增长率（Compound Annual Growth Rate，CAGR）达到11.5%，主要内容包括大田精准农业、智慧畜牧业、智慧渔业、智能温室，主要技术包括遥感与传感器技术、农业大数据与云计算服务技术、智能化农业装备（如无人机、机器人）等。
近年来，在的大力支持下，中国智慧农业发展快速。农村网络基础设施建设得到加强，2017年底，全国行政村通宽带的比例达到96%，农村网民规模达到2.11亿，城乡网民比例为2.8:1，“互联网+现代农业”行动取得了显著成效。截止到2018年7月，全国21个省市开展了8种主要农产品大数据的试点，通过完善监测预警体系，每日发布农产品批发价格指数，每月发布19种农产品市场供需报告和5种产品供需平衡表，实现了用数据管理服务，引导产销；以山东、河南等为代表的全国18个省市开展了整省建制的信息进村入户工程，全国1/3的行政村（约20.4万个村）建立了益农信息社，农村信息综合服务能力不断提升；广东、浙江等14个省市开展了农业电子商务试点，在428个国家级贫困县开展电商精准扶贫试点，电子商务进农村综合示范工程已累计支持了756个县，农村网络零售额达到了1.25万亿元人民币，农产品电商迈向3000亿元大关。
“十三五”期间，农业农村部在全国9个省市开展农业物联网工程区域试点，形成了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。围绕设施温室智能化管理的需求，自主研制出了一批设施农业作物信息传感器、多回智能控制器、节水灌溉控制器、水肥一体化等技术产品，对提高我国温室智能化管理水平发挥了重要作用。我国精准农业关键技术取得重要突破，建立了天空地一体化的作物氮素快速信息获取技术体现，可实现省域、县域、农场、田块不同空间尺度和作物不同生育时期时间尺度的作物氮素营养监测；研制的基于北斗自动与测控技术的农业机械，在新疆棉花精准种植中发挥了重要的作用，研制的农机深松作业监测系统解决了作业面积和质量人工核查难的问题，得到大面积应用。
在取得了大量的同时，我们还应该明确，我国智慧农业仍缺乏基础研究和技术积累，整体技术水平与发达国家差距15-20年。具体表现在我国智慧农业所面临的不仅仅是“短板”问题，而是整体技术水平均较低的“短桶”问题。
目前，制约我国智慧农业发展的短板技术有三项：一是农业专用传感器落后，我国目前自主研发农业传感器数量不到世界的10%，且稳定性差；二是动植物模型与智能决策准确度低，很多情况是时序控制而不是按需决策控制；三是缺乏智能化精准作业装备，作业质量差。在应用推广上，全国各省市都开展了智慧农业应用试点建设，但大都处于“盆景”状态，缺乏智慧农业大面积应用的“风景”。同时，大多数项目停留在信息的简单传输与显示，展示成分大于实际效果，与农业融合深度不够，缺乏解决农业实际问题的效果。
智慧农业具有显著的多学科交叉的特点，由于农业具有生物特性，将信息技术直接拿到农业领域往往不能有效解决问题，必须开展基于农业生物特性的农业信息学（Ag-informatics）交叉研究，基础原理。然而，目前国家自然科学基金学科目录中只在作物一级学科下设立作物信息学，而与生物信息学对应的农业信息学没有作为学科方向给予支持。因此，国家在智慧农业基础研究方面的支持力度还需继续加大。
当前，我国农业发展面临着“谁来种地、怎样种好地”的重大问题，面临着质量效益不高、国际竞争力不强等多重挑战。现代信息技术为我国农业现代化发展提供了前所未有的新动能，成为提高我国农业质量效益的新途径。我国农业在经历了人力和畜力为主的传统农业（农业1.0）、生物—化学农业（农业2.0）、机械化农业（农业3.0）之后，必须进一步转变农业生产方式，将现代信息技术与农业深度融合，大力发展智慧农业（农业4.0）。
、国务院发布了系列政策文件支持智慧农业发展：《中华人民国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》第二十章中指出，要“加强农业与信息技术融合，发展智慧农业冶”；2016年8月，《“十三五”国家科技创新规划》提出了发展智慧农业的明确任务；《全国农业现代化规划（2016-2020 年）》提出实施“智慧农业引领工程”； 2018年2月，《中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中明确提出，“大力发展数字农业，实施智慧农业林业水利工程，推进物联网试验示范和遥感技术应用”；2018年6月27日，李克强总理主持的国务院常务会议指出，“要加快现代信息技术在农业中广泛应用、实施‘互联网+’农产品出村工程并鼓励社会力量运用互联网发展各种亲农惠农新业态、新模式，满足‘三农’发展多样化需求”；2018年12月12日，李克强总理主持召开的国务院常务会议再次指出，要“推进‘互联网+农机作业’，促进智慧农业发展”。连续发布的多个政策表明，发展智慧农业已成为重要国家战略之一。
综合智慧农业的技术特征及我国发展现代农业的战略需求，我国未来10年智慧农业发展的战略目标为：瞄准农业现代化与乡村振兴战略的重大需求，突破智慧农业核心技术、卡脖子技术与短板技术，实现农业“机器替代人力”、“电脑替代人脑”、“自主技术替代进口”的三大转变，提高农业生产智能化和经营网络化水平，加快信息化服务普及，降低应用成本，为农民提供用得上、用得起、用得好的个性化精准信息服务，大幅度提高农业生产效率、效能、效益，引领现代农业发展。
在战略目标的指导下，按照“抓重点、补短板、强弱项”思，今后智慧农业的8项重点发展任务如下：
（1）研发具有自主知识产权的农业传感器。传感器是智慧农业核心技术，高端传感器的核心部件（激光器、光栅等）制约了智慧农业发展。研发具有自主知识产权的土壤养分（氮素）传感器、土壤重金属传感器、农药残留传感器、作物养分与病害传感器、动物病毒传感器以及农产品品质传感器等。
（2）发展大载荷农业无人机植保系统。研发载荷200 kg以上的高端无人机的和仿形飞控平台、作业装备，重点攻克田间和自主作业避障技术，发展大载荷自主控制农业植保无人机平台和精准施药技术装备等。
（3）研制智能拖拉机。目前我国大马力高端智能拖拉机主要依靠进口。研制农机传感器高性能芯片，智能终端，基于国际标准的控制器局域网络（Controller Area Network，CAN）总线技术控制模块，攻克拖拉机自动驾驶技术，包括农机陀螺加速度传感器、全球卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）板卡、ARM（Advanced RISC Machines）芯片、角度传感器、电动方向盘电机和基增强技术等。
（4）研发农业机器人。研发一批能承担高劳动强度、适应恶劣作业、完成高质量作业要求的农业作业机器人。如嫁接机器人、除草机器人、授粉机器人、打药机器人以及设施温室电动作业机器人等。
（5）解决农业大数据源问题。信息最初1km是智慧农业发展的最大瓶颈。建立高效、低成本的天空地信息获取系统，积极发展农业专用卫星，协同用好高分系列卫星和国际其他卫星资源，解决农业大数据源问题。
（6）发展农业人工智能。充分利用新一代人工智能发展的历史机遇，积极发展农业人工智能。重点开展农业大数据智能研究，通过深度学习建立农业知识图谱实现作物病虫害和动物个体智能识别与诊断，研究智能语音精准信息服务系统等。
（7）开展集成应用示范。推进智慧农场（大田精准作业）、智能植物工厂、智慧牧场、智慧渔场、智慧果园、农业智能信息服务、典型农业机器人、农产品智能加工车间和智慧物流等的集成应用示范。
（8）提升智慧农业产业。通过研发农业智能材料、农业传感器与仪器仪表、智能化农机装备、农业智能机器人、农业群体智能搜索引擎、农业智能语音服务机器人、农技推广智能化工具箱、农业软件智能重构工具产品，发展农业装备智能化生产线、农业商务智能、农业综合信息智能服务、农机智能调度与运维管理、农产品质量安全智能监管、农业资源智能监管、农情监测与智能会商、农产品监测预警系统平台等提升智慧农业产业。
完善的政策保障是产业快速发展的关键，我国智慧农业尚处于起步发展阶段，在以下5个方面制定相应政策措施，促进智慧农业发展：
（1）加强支持。统筹各类资源，大幅度给予行业从业者资源支持。围绕重点领域、重点产业实施一批智慧农业重大项目工程，加强智慧农业关键技术研究与应用示范，总结经验，建立可复制、可推广模式。
（2）制定相关补贴政策。鉴于农业的社会公益性、生态区域性、高度分散和个性化特点，推广智慧农业不可能像工业那样大规模复制，因此实施成本高、市场利润低。相关部门类比农机购置补贴政策，对智慧农业技术产品和应用主体给予政策性补贴，减免农村地区互联网接入费用和农民移动通讯、数据传输费用。
（3）加强技术标准建设。依托联盟、协会等团体和组织，快速建立包括数据标准、产品标准、市场准入标准等团体标准，并积极推动国家和行业标准的建设。建立国家和行业认可的第三方产品、技术检测平台。
（4）数据共享。农业数据具有散乱杂、孤岛林立等特点，部门加强农业数据的收集和整合，并在一定范围内相关数据，建立共享机制。对于进入国内市场的外国企业产品，要求其提供数据接口标准。
（5）加强人才队伍建设。培养农业与信息多学科交叉的人才，教育机构在高校研究生课程中开设智慧农业相关课程；鼓励信息领域人才进入农业领域开展相关科学研究与应用推广；积极开展技术培训，建设懂技术会操作的智慧农业推广队伍。