| 发展数字经济建设，建设数字强国，是国家重要的发展战略。2020年中国的数字经济总量达到 39.2 万亿，占GDP比重38.6%，其中，农业、工业、服务业数字经济渗透率分别为 8.9%、21.0%、40.7%，且农业产业数字经济增速相较于 2019 年增长仅 0.7 个百分点，分别小于工业和服务业的1.6和2.9个百分点。农业产业数字经济发展明显落后于工业和服务业，因此，加快传统农业向数字化农业转型对我国数字经济发展有重要意义。“十四五”规划指出推进产业数字化转型，要加快发展智慧农业，聚焦传感器、高端芯片等关键领域。2021年“中央一号文件”也特别指出要发展智慧农业，建立农业农村大数据体系，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。智慧农业也是满足不断增长人口对农产品高需求的重要内容。因此，作为发展智慧农业和建立农业农村大数据体系的关键技术，农业智能传感器是实现农业产业数字化技术领域的制高点，是国家在国际前沿高科技技术领域竞争的重要环节。 农业传感器是智慧农业的关键核心技术之一。全球农业传感器领域的专利研究始于 1917 年。1917～2006 年，世界各国对农业传感器技术的专利保护意识从无到有，逐渐加强，共申请了47 项传感器技术专利。2006 年之后，随着信息农业的快速发展，农业传感器技术在硬件模块设计和软件功能设计上均产生了质的飞跃，农业传感器技术领域的投资模式也从纯粹的政府支持下的研究投入转换为具备一定盈利价值的商业投资应用，因此吸引了大量具有丰富市场经验 的风投公司进入该领域，在一定程度上提高了投资者对于专利保护的意识。2006 年至今，全球农业传感器专利申请总量为 9 372 项。 传感器作为智慧农业的信息之源，在推动智慧农业发展中具有举足轻重的作用。目前，农业传感器主要包括农业环境信息传感器、动植物生命信息传感器、农产品品质与安全信息传感器、农机工况与作业传感器等。美国、德国、日本等国家在农业传感器领域处于领先地位，垄断了感知元器件、高端农业环境传感器、动植物生命信息传感器、农产品品质在线检测设备等相关技术产品。未来 5~10 年，研发准确、精密、便携的传感器和生物传感器将是各国农业传感器创新发展的重点领域。这类传感器不仅可以实现一次连续监测多个环境和动植物生命信息的特征参数，也可以对环境、生物及非生物胁迫等进行持续监测，具备在植物和动物发病之前检测疾病的能力，有助于实现各种食品和农业学科相关指标的快速检测和监测。比如，柔性纳米传感器能够简单便捷地贴附安装于动植物组织不规则表面进行信息的精准监测；微纳米尺度的传感器可植入动植物等生物体内，并进入生命体新陈代谢的循环系统中，实时监测动植物生命体的生物信息；纳米传感器阵列具有多功能探测与分析能力，匹配强大的数据处理、存储与分析能力以及传感网络，具备复杂数据远程分析处理能力，能够让监测结果更加精准。近年来，农业传感器新原理、新技术、新材料和新工艺不断突破，已由简单的物理量传感走向化学、生物信息的快速感知，纳米等新材料技术的发展使得传感器向着微型化、智能化、多样化的趋势发展。（1）能量型传感器 能量型传感器能通过硬件电路设备将环境信息、作物生长信息转换为电能量信号，通过预先测定的模型实现对应参数的反演计算。能量型传感器的种类较多，包括环境温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温湿度传感器、地物光谱仪、各种气体浓度传感器等。（2）图像型传感器 图像型传感器可以获取植物的图像信息、光谱信息以及三维结构信息，可视化程度高，包含的信息更加丰富。除了依靠植被指数进行表型信息反演外，还可根据成像传感器感知方法的差异及数据处理方法的不同，从图像数据中直观地提取包括叶色、花期、株高、冠层覆盖度、作物水分状态等多种表型参数。根据成像方法的不同，图像型传感器可分为光谱成像传感器及非光谱成像传感器。前者主要依靠目标对象的反射光谱不同进行成像，后者则通过光谱成像以外的手段实现目标结构的获取。（3）仿生传感器 仿生传感器主要基于生物物质识别电子元器件，通过将待测物质产生的物理或化学信号转换为电子信号，而后通过计算结果反演得出对应生物质信息，进而实现产品品质的检测。常用的仿生传感器包括电子鼻、电子眼、电子舌等。所采用的检测方法也多种多样，包括通过反射光谱检测、气体检测以及图像检测等。使用仿生传感器可以在农产品交易、流通过程中对产品品质进行快速检测，及时对品质有问题的农产品进行报告，防止有问题的农产品大规模流入市场。 我国的农业传感器技术研究起步较晚，专利申请量虽然较多，但整体质量及影响力较差，大多数专利为基于其他国家已有产品的技术改造/ 升级产物，缺乏核心技术研究。我国现阶段所使用的农业传感器设备种类不够丰富，对传感器测试原理、外形、功能的设计仍然停留于对国外设备的模仿阶段。农业传感器领域仍面临企业技术创新能力不足、关键技术缺失、国际竞争力不足、产业生态不健全等诸多问题。在顶尖的光谱技术、自动化控制技术、人工智能技术研究方面较难突破农业发达国家的技术垄断，因此，在农业传感器的推广与应用方面整体进程缓慢。随着智慧农业的快速发展和对农业智能传感器需求的日益增长，农业智能传感器的中国智造发展已不容迟缓。 目前，荷兰、日本等农业发达国家在农业传感器领域的专利申请、转让、实际生产、销售上均已形成较为成熟的盈利模式，研究型机构与公司之间也建立了较好的合作共赢关系。 而我国在农业传感器领域的研究大多依靠政府资金支持，专利申请人以单一的科研单位为主，研究机构与企业间的合作较少，适合我国国情和农业生产特点的农业传感器技术盈利模式仍处在积极探索阶段。我国农业传感器技术领域的投资模式、盈利模式也仍然处于探索阶段，部分传感器设备高昂的售价也让农民、小农场主群体难以接受，间接加大了农业传感器技术在我国的推广难度。因此，探索出适合我国农情的农业传感器投资盈利模式，也是当前亟待解决的问题之一。 面对我国农业传感器存在的问题，我们应该：鼓励具有高端核心农业芯片制造技术知识产权 的高科技企业和半导体芯片企业，面向市场需求结合自身技术积累，积极自主研发低成本、高可靠性、高稳定性的农业芯片；引导农业科技人员使用国产芯片，并辅以适当奖励和支持；鼓励高校、研究所和企业的IT从业人员研发“农业芯”的软件、算法、驱动程序等配套技术，促进形成良好技术生态环境；完善农业芯片科研成果转化机制，从而减少对国外产品的依赖。促进农学、纳米材料、微电子、通信等学科的交叉融合，加强农业传感器的研发力量。推动高校和科研院所传感器研究团队从基础研究向应用研究转化，并将前沿纳米材料、薄膜制备技术和MEMs技术应用于农业智能传感器实现，自主研发具备微小型、低成本、寿命长、低功耗等性能的新型农业智能传感器，真正将科技论文正在写在祖国土地上；同时加强农业科研队伍、高校和传感器企业的合作，积极转化科研成果，完善科研成果转化机制，面向农业市场需求展开产学研结合，同时加强对国内传感器行业企业的支持力度。在高性能传感器研发上，推动基于MEMs工艺的高集成度农业智能传感器的自主研发，降低价格成本的同时推动农业智能传感器的大范围推广应用，形成从研发到生产的完善产业链。此外，基于不同应用情境，传感器算法的实现可采取两种应用形式：一是内嵌于农业智能传感器微控制器中的数据处理算法，近处理该农业智能传感器所采集的数据。二是布置在后台服务器的传感器算法，该算法可处理智慧农业物联网中多农业智能传感器节点上传的大量数据。因此，研发高性能传感器数据算法也有两种途径：（1）研发针对 单一传感器节点的资源需求少、能耗低的多数据融合高精度处理算法。（2）探索人工智能算法、区块链技术、大数 据技术、机器学习技术在海量农业智能传感器数据处理领域的运用。还要积极开展传感器数据与农业专家系统、决策系统、信息服务系统等农业信息技术融合互通，汇聚农业生产力，为农业生产提供精准科学指导和生产管理依据。构建全国农业数据共享平台，建立数据交易体系，完善促进对农业大数据的共享使用机制。只有建立统一的数据传输标准、传感器硬件开发标准、数据测试结果标准，使农业传感器技术的研究与发展更加规范，才能确保农业传感器数据稳定、安全。 未来，在推动乡村振兴与农业现代化的进程中， 以农业传感器及相关技术为支撑，一是有助于实现农业生产的低成本快速检测和连续监测，提高农业生产的实时反馈能力，同时在智慧农业物联网中与农业大数据技术、专家系统、农业决策支持系统、农业信息服务系统等农业信息技术相结合形成闭环，快速、高效地提升农业生产力，进而助力农业产业提升；二 是有助于农业生产、生态环境的监测与管控，从源头上助力农业面源污染治理，减少农业生产中的污染排放，以科技的力量支撑碳达峰碳中和，构建农业农村碳中和监测体系，为农业减排固碳、农业生物质能源、草地固碳增汇、畜禽粪污染资源化利用提供数据支撑，提升农业可持续发展能力，助力农村生态环境和乡村环境改善；三是有助于农民增收，在智慧农业的发展与推动下，农业智能传感器技术有利于农业生产效率提升、农业生产成本降低和农产品品质分选提升，助力实现农业增效农民增收。因此，在智慧农业快速发展的当下，农业传感器的中国智造之举至关重要。 文章来源：韦雅安讲富豪史 声明：本文为作者独立观点，不代表“国际传感器展暨高峰论坛”立场，所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并立即删除内容！
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