農業發展經歷過4個階段，農業的第1、2階段分別是手工和機械階段，農民利用上了機械化生產，并不代表種植的品種、產量的高效，各種資源如農藥、化肥、水的利用到位，還有種植技術的提高。而農業進入3.0甚至4.0的方向就是要全程掌握包括土壤、環境、植物生長的全過程當中，而智慧時代就要能更加以上的信息更更加智能化的管理農作物的生長過程等。

 　　是未來農業發展的重要方向。隨著物聯網、移動互聯網等信息技術及智能農業裝備在農業生產領域的廣泛應用，智慧農業漸行漸近。它不僅改變了傳統的農業生產方式，也滲透到農產品銷售、物流和服務監管的各個環節。

　　一、 智慧農業概況

　　(一) 智慧農業的定義

 　　智慧農業就是將物聯網技術運用到傳統農業中去，運用傳感器和軟件通過移動平臺或者電腦平臺對農業生產進行控制，集成應用計算機與網絡技術、物聯網技術、音視頻技術、3S技術、無線通信技術及專家智慧與知識，實現農業可視化遠程診斷、遠程控制、災變預警等智能管理，使傳統農業更具有“智慧”。

 　　更廣泛意義上講，智慧農業還包括農業電子商務、食品溯源防偽、農業休閑旅游、農業信息服務等方面的內容。

 　　智慧農業并不是簡單的一根網線，一個APP，而是物聯網技術與傳統農業的深度結合。其中最關鍵的是傳感器技術。通過傳感器技術可以有效地降低人力消耗，更能極大的擺脫天氣因素的限制，同時將農業生產中的個人經驗轉化成更科學，更精確的信息手段和以軟件為中心的生產模式，從而讓農業生產真正走上智能化、自動化和遠程控制化的智慧農業發展之路。

　　(二) 智慧農業市場前景

 　　目前我國的生產還未大范圍普及，農業數據采集、傳輸、存儲、共享的手段和方式落后，農業物聯網產品和設備還未實現規模量產，支撐電子商務發展的分等分級、包裝倉儲、冷鏈物流等基礎設施十分薄弱。未來智慧農業在我國的前景十分廣闊，2013年，我國智慧農業的產業規模達到4000億元，2015年達到6000億元。

　　二、 智慧農業基礎

　　從各項條件看，我國實施智慧農業已經具備了一定基礎條件。

　　(一) 農村互聯網普及

 　　目前中國的行政村通寬帶比例達到95%，農村家庭寬帶接入能力基本達到4兆比特每秒(Mbps)，農村網民規模增加到1.95億，農村互聯網普及率提升到32.3%。

　　(二) 農業信息化科研體系初步形成

 　　最新發布的《全國農業農村信息化發展“十三五”規劃》透露，物聯網技術有望在農業部確定的200個國家級現代農業示范區獲得農業部和財政部的補貼。并且重點展開先行先試。在今后讓農村信息化總體水平在今后五年提高到35%，農業生產信息化提高到12%，經營信息到達20%，管理水平達到60%;農業信息化整體水平達到50%。農業信息化科研體系初步形成。

　　(三) 農業科技生產信息支持體系初步形成

 　　自2008年起，國家已經給發展現代農業技術的全國性組織網絡分配了30億資金。這一網絡成立之初即包括50所高校、340家研究所、200家公司，以及超過2000名農學家。同時，我國擁有一支超過70萬人的、覆蓋農業各個領域的技術推廣隊伍。農業信息技術學科群建設穩步推進，建成2個農業部農業信息技術綜合性重點實驗室、2個專業性重點實驗室、2個企業重點實驗室和2個科學觀測實驗站，大批科研院所、高等院校、IT企業相繼建立了涉農信息技術研發機構，研發推出了一批核心關鍵技術產品，科技創新能力明顯增強。

　　三、 智慧農業具體內容

　　按照信息的內容，智慧農業可以細分為以下幾個方面：

　　(一) 農作物生產管理

 　　整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對不同管理區域內農作物進行有針對性的種植管理。對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“處方農業”。

　　(二) 農產品質量安全管理

 　　整合產地環境、生產檔案、檢測數據形成農產品質量安全溯源數據。運用遙感(RS)、傳感器等技術手段全面掌握農產品產地環境數據，并形成歷史記錄。其中農村生產檔案記錄記錄農產品在生長過程中的各種農事操作信息。農產品檢測數據記錄企業資質，檢測報告，產品品質的認證證明等信息。

　　(三) 農村政務服務管理

 　　政務服務管理涵蓋人口管理、計生管理、黨群管理、公共咨詢、社保管理、經營管理、資源管理，將這些數據整合，形成縣、鄉、村三級政府部門的信息管理系統。

　　(四) 農業資源管理

　　基于3S技術，建立管理區域電子地圖，對管理區域內農業種植用地進行科學決策、精細化管理。

 　　以全球定位系統(GPS)提供的地理基本信息基于地理信息系統(GIS)建立農業用地的電子地圖。運用遙感(RS)技術感知電子地圖中的實地信息(土質、)，全面掌握農業種植用地的范圍，實時了解區域內土壤條件、大氣環境等綜合信息并通過對信息的差異性分析將種植區域劃分為不同的管理區域，有針對性地進行規劃。將包含實地遙感數據的電子地圖與種植業相關實驗數據相結合，實現種植業農業資源的實時查詢、分析、決策功能。

　　四、 行業主要公司

　　根據安信證券研究報告，國內的上市公司按照應用目的方向不同，細分成六種類型：

　　(一) 重塑產業生態圈。

　　代表性公司大北農，利用大數據再造養殖生態產業鏈。

　　(二) 打造“新農人”運營服務平臺。

 　　代表性公司智慧農業，通過集聚、分析“新農人”的生產經營數據，提高專業合作社運營效率。

　　(三) 匯聚產業鏈大數據形成品牌溢價。

 　　代表性公司新希望，搭建養殖服務云平臺，監控養殖全程，實現可追溯，匯聚產業鏈真實數據，實現消費者對廠家的信任，從而形成品牌溢價。

　　(四) 轉型種植服務商，提高生產效率及產品品質。

　　代表性公司芭田股份，集聚種植大數據，成為全面解決種植問題的服務提供商。

　　(五) 升級農產品流通模式，提升農產品交易效率。

　　代表性公司一畝田，積累大量的交易數據，提供價格指導、金融等多項服務。

　　(六) 為企事業提供農業大數據分析服務。

 　　代表性公司龍信思源，以大數據分析挖掘技術為核心競爭力，幫助企事業單位實現高效管理，提升服務質量，推動行業發展。