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这篇综述系统回顾了数字农业（Digital Agriculture）的发展历程、技术架构（如IoT、AI、区块链）与应用场景，剖析了其在资源优化、智能决策等方面的价值，同时指出技术异构性、数据治理缺失与小农户可及性等挑战。文章强调，未来需通过边缘计算、跨模态数据融合与人机协同等创新，构建“技术-经济-社会”多维框架，推动数字农业向包容性可持续发展转型，为全球粮食安全与生态农业提供支撑。
数字农业的技术演进与未来展望
数字农业作为现代信息技术与农业生产深度融合的创新范式，其发展路径对全球农业现代化具有战略意义。本文系统梳理了数字农业的演进脉络、技术体系、应用场景及现存挑战，并基于技术融合趋势提出未来发展路线。
数字农业的演进历程
数字农业的发展可分为三个阶段：技术萌芽期、机械化与信息化融合期以及智能化跃升期。20世纪早期的农业主要依赖经验种植，随着气象观测、土壤传感等基础技术的引入，农业数据采集开始走向科学化。Jenny（1941）提出的土壤科学框架为田间监测提供了理论支持。20世纪中后期，电子技术与计算机的发展推动了农业机械化与信息化进程，地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）的应用为精准农业奠定了空间管理基础。进入21世纪，物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的突破推动农业向智能化跃迁，形成了感知、决策、控制与溯源一体化的技术生态系统。
核心技术架构与应用场景
数字农业的技术架构以物联网感知、大数据决策、人工智能控制和区块链溯源为核心，构建了从数据采集到执行的闭环系统。物联网传感器网络可实时监测土壤墒情、气象条件，实现精准灌溉与温室智能调控；大数据平台整合多源异构数据，支持产量预测与市场分析；人工智能通过图像识别、深度学习算法实现病虫害诊断、机器人采收等智能作业；区块链技术则保障农产品供应链数据的不可篡改与全程可追溯。例如，基于ResNet50模型的番茄成熟度分类系统结合协作机器人，实现了高精度自动化采收；区块链赋能的溯源系统使消费者可通过扫码获取产品生产全过程信息，显著提升市场信任度。
面临的关键挑战
数字农业的大规模推广仍面临多重瓶颈：技术异构性导致系统兼容性障碍，数据主权与治理机制缺失引发权益纠纷，技术复杂度与小农户经济可及性之间存在失衡。此外，物联网设备成本高、环境适应性差（如在高温高湿条件下数据漂移）、数据安全风险（如分布式节点遭受恶意攻击）以及标准化滞后等问题，均制约了技术的普及效果。研究指出，需通过轻量化边缘计算、联邦学习入侵检测系统（IDS）及零信任架构等措施，提升技术鲁棒性与安全性。
未来创新方向
未来数字农业将向多维融合范式发展：农业机器人通过3D视觉与迁移学习实现更智能的作业；数字孪生（Digital Twin）技术通过虚拟映射优化决策流程；大语言模型（LLM）如ChatGPT可提供个性化农事咨询与教育培训。同时，技术应用领域将从生产管理延伸至生态保护（如通过遥感与IoT监测面源污染）、农业金融（基于区块链的信贷与保险）等场景。然而，LLM在农业领域的落地仍受专业知识准确性、本地化理解不足及数字鸿沟等因素制约，需通过算法优化与基础设施协同加以破解。
结论与展望
数字农业正经历从“经验驱动”到“数据驱动”的范式转变，其价值体现在效率提升、供应链透明与风险管理精细化等多维度。未来需通过轻量级技术设计、跨学科评估框架与协同治理模式，平衡技术效能与社会公平，推动数字农业成为支撑粮食安全、生态保护与包容性发展的核心力量。
