设施农业是保障国家粮食安全与农产品稳定供给的重要支撑，在“大食物观”背景下意义重大。我国设施园艺面积达280万公顷，居世界首位，设施蔬菜年产量2.65亿吨，占蔬菜总产量的1/3。然而，行业面临多重挑战：农业就业人口急剧下滑，用工成本攀升；单位面积生产效率仅为国际先进水平的1/2-1/3，产量仅为1/3-1/4；水肥药能源利用率不足，生态环境压力加剧；规模化农场管控需求迫切，智慧化成为必然趋势。
国外设施农业已基本实现从自动化、信息化到智能化的升级，但与我国技术模式相差较大，存在“水土不服”问题。以荷兰为例，其玻璃温室建设成本高达2000-2300元/平方米，运行成本150元/平方米，虽产量达83千克/平方米，但高成本难以适应我国多元化的种植场景。我国设施类型多样，涵盖塑料大棚、日光温室、连栋温室，种植品种丰富，且南北昼夜温差差异显著（如荷兰温差约20℃，我国部分地区超50℃），导致国外技术难以直接套用，本土化创新迫在眉睫。
二、国内设施园艺智能管控技术实现规模化应用，必须突破三大难点
（一）技术难点：国产化装备性能提升
国外的传感器、控制器等装备性能稳定但价格高昂（如温湿度传感器成本达数千元），而国产设备虽成本低，但精度、稳定性不足。以二氧化碳传感器为例，在高湿环境下，国产设备容易饱和失效，而进口高端产品成本接近4000元，这在很大程度上制约了其普及。因此，我们需要突破传感器抗干扰、长寿命、高精度技术，以实现国产化替代。
（二）科学难点：作物生长模型构建
农业是一个复杂的生命系统，具有非线性、强互耦性等特点，传统的线性模型难以适用。目前，农业模型研究面临人才短缺的问题，导致栽培模型的研究进展缓慢。未来，我们需要通过人工智能与农学专家的结合，构建更精准的调控模型。
（三）工程难点：场景化解决方案开发
农业是一个复杂的生命系统，具有非线性、强互耦性等特点，传统的线性模型难以适用。目前，农业模型研究面临人才短缺的问题，导致栽培模型的研究进展缓慢。未来，我们需要通过人工智能与农学专家的结合，构建更精准的调控模型。
三、关键技术创新与应用
（一）智能感知技术：
传感器是智慧农业的基础，但当前设施内的传感器在稳定性、可靠性方面仍有不足。未来传感器需向智能化方向发展，不仅要能提供数据，还要能解读数据的含义，例如直接判断作物是否缺水、环境是否超标等。
（二）智慧决策管控技术：
通过国产化芯片和通用核心板技术，实现装备的敏捷开发与快速迭代。例如，温室控制器支持多路传感器接入，能够实现卷膜、保温被、风机等设备的自动化控制，从而显著提升管理效率。
（三）上云赋能：
构建开放式的农业大数据平台，支持多厂家设备接入和动态模型库添加，满足不同场景的个性化需求。目前，已有平台在全国多个农业园区落地，日均处理数据超百万条，为农业生产提供实时决策支持。
智慧农业的发展需客观看待，既不能盲目乐观，也不应全盘否定。当前行业面临的标准不统一、接口不兼容等问题，亟需通过标准化解决。未来，应像通讯行业一样，制定统一的软硬件接口标准，推动行业健康发展。
此外，智慧农业是一项系统工程，需政府牵头，联合科研单位、企业等多方力量，形成系统化解决方案。通过技术创新与本土化实践，我国设施农业必将迎来更高效、更可持续的未来。
作者：农芯科技（北京）有限责任公司董事长 郑文刚研究员
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