从靠天吃饭到远端调控！数智化新农业背后的物联网+AI实战攻略
目录
传统农业之困：靠天吃饭的无奈
数智化新农业：科技引领的变革
物联网 + AI：数智农业的核心驱动力
（一）物联网：农业的感知神经
（二）AI：农业的智慧大脑
JNPF 低代码开发平台：数智农业的加速器
（一）JNPF 平台概述
（二）JNPF 在数智化农业中的应用场景
1. 智能化管理系统搭建
2. 精准化决策支持
3. 农产品溯源体系构建
（三）JNPF 助力数智化农业的优势
实战案例剖析：JNPF 打造智慧农场
（一）项目背景与目标
（二）解决方案实施过程
（三）项目成果与效益
数智化新农业的未来展望
传统农业之困：靠天吃饭的无奈
在漫长的历史进程中，传统农业一直是人类获取食物和生活资料的主要方式。然而，这种古老的生产模式正面临着诸多困境，严重制约了农业的发展和农民的生活质量。
传统农业对自然条件的依赖程度极高，可谓是 “靠天吃饭”。天气的变化、自然灾害的发生，往往对农作物的生长和收成产生决定性影响。一场突如其来的暴雨可能引发洪水，淹没农田，冲毁庄稼；持续的干旱则会使土地干裂，作物缺水枯萎。据统计，每年因自然灾害导致的农作物减产高达 23%，给农民带来了巨大的经济损失。在面对这些自然灾害时，农民往往束手无策，只能眼睁睁地看着辛苦劳作的成果付诸东流。
传统农业的资源利用效率低下，也是一个亟待解决的问题。在水资源利用方面，大部分地区仍采用大水漫灌的方式，这种灌溉方式不仅浪费水资源，还容易导致土壤板结和盐碱化。资料显示，我国农业用水的有效利用率仅为78% 左右，远低于发达国家的水平。在肥料使用上，农民常常凭借经验施肥，缺乏科学的指导，导致肥料的利用率不高，不仅增加了生产成本，还对环境造成了污染。
传统农业的人力成本过高，这也是其发展的一大障碍。农业生产的各个环节，从播种、施肥、灌溉到收割，都需要大量的人力投入。随着城市化进程的加速，农村劳动力不断向城市转移，农村劳动力短缺的问题日益严重。为了解决劳动力不足的问题，一些地区不得不提高人工费用，这进一步增加了农业生产成本。而过高的人力成本，使得农产品的价格竞争力下降，农民的收入也难以提高。
农产品质量难以控制，也是传统农业面临的一大挑战。在传统农业生产中，由于缺乏科学的种植和养殖技术，以及有效的质量监管体系，农产品的质量参差不齐。农药残留超标、兽药滥用等问题时有发生，严重威胁到消费者的健康。同时，农产品的标准化程度低，难以满足市场对高品质、标准化农产品的需求，这也限制了农产品的销售渠道和价格。
传统农业的困境，不仅影响了农民的收入和生活质量，也对国家的粮食安全和农业可持续发展构成了威胁。因此，加快农业的数智化转型，引入物联网、AI 等先进技术，已成为解决传统农业问题的必然选择。
数智化新农业：科技引领的变革
数智化新农业，作为农业发展的全新阶段，正以迅猛之势席卷全球，为传统农业带来了一场深刻的变革。它巧妙融合物联网、人工智能、大数据、云计算等前沿技术，赋予农业生产、管理、经营与服务全新的活力与智慧，从根本上改变了农业 “靠天吃饭” 的被动局面，引领农业朝着智能化、精准化、高效化与可持续化的方向大步迈进。
物联网技术在数智化农业中扮演着 “感知神经” 的关键角色。通过在农田、果园、养殖场等地广泛部署各类传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、气体传感器等，以及摄像头、无人机等智能设备，能够实时、精准地采集农业生产环境中的各种数据。这些数据涵盖了土壤的肥力状况、温湿度变化、光照强度、病虫害情况，以及农作物和畜禽的生长发育状态等丰富信息。例如，在农田中，传感器可以实时监测土壤的水分含量，当水分低于设定阈值时，自动触发灌溉系统进行精准灌溉，确保农作物始终处于最佳的生长环境。在养殖场，传感器能够实时监测畜禽的体温、心率、进食量等生理指标，一旦发现异常，及时发出预警，帮助养殖户采取相应措施，有效预防疾病的发生。
人工智能技术则宛如数智化农业的 “智慧大脑”。它基于物联网采集的数据，运用机器学习、深度学习、图像识别、语音识别等先进算法，对农业生产过程进行深入分析、预测与决策支持。以病虫害防治为例，人工智能可以通过对大量病虫害图像数据的学习，准确识别病虫害的种类和发展程度，并根据农作物的品种、生长阶段以及环境条件，制定出精准的防治方案。在作物生长预测方面，人工智能能够综合考虑气象数据、土壤数据、作物品种特性等多因素，建立生长模型，提前预测作物的产量和品质，为农民合理安排生产和销售提供科学依据。
数智化新农业在实际应用中展现出了显著的优势。精准农业是其重要应用领域之一，通过物联网和人工智能技术，实现了对农业生产资源的精准配置。智能灌溉系统根据土壤湿度和作物需水情况，精确控制灌溉时间和水量，相比传统灌溉方式，可节水95% 以上；精准施肥系统利用传感器监测土壤养分含量，结合作物生长需求，实现按需施肥，减少肥料使用量43%，同时提高肥料利用率，降低生产成本，减少对环境的污染。智能农机装备的应用也极大地提升了农业生产效率，无人驾驶拖拉机、联合收割机等智能农机，能够按照预设的路线和参数进行作业，不仅作业精度高，而且可以 24 小时不间断工作，大大缩短了农时，提高了作业效率。在设施农业中，数智化技术实现了对温室环境的智能调控，自动调节温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等参数，为作物生长创造最适宜的环境，促进作物生长发育，提高作物产量和品质。例如，在智能温室中种植的蔬菜，产量可比传统温室提高 78%，且品质更优，口感更好。
数智化新农业还通过构建农产品质量追溯体系，实现了从农田到餐桌的全过程质量监控。利用物联网、区块链等技术，为每一件农产品赋予唯一的 “身份标识”，记录其生产、加工、运输、销售等各个环节的信息。消费者只需通过手机扫描农产品上的二维码，即可获取农产品的详细信息，包括产地、种植过程、施肥用药情况、检测报告等，从而放心购买。这不仅增强了消费者对农产品质量的信任，也促使农产品生产企业更加注重质量管控，推动农业产业向高质量发展。
物联网 + AI：数智农业的核心驱动力
（一）物联网：农业的感知神经
物联网技术，宛如数智化农业的 “感知神经”，为农业生产带来了全方位的感知与连接能力。它通过各类先进的传感器，如温湿度传感器、光照传感器、土壤养分传感器、气体传感器等，以及智能设备，如摄像头、无人机、智能农机等，将农业生产环境中的各种要素与互联网紧密相连，实现了数据的实时采集与传输，为农业生产的智能化管理奠定了坚实基础。
在农田中，土壤湿度传感器犹如一位敏锐的 “水分侦察兵”，能够实时监测土壤中的水分含量，并将数据精准地传输至智能灌溉系统。当土壤湿度低于设定的阈值时，系统会迅速自动启动灌溉设备，根据作物的实际需求进行精准灌溉；而当土壤湿度达到适宜水平时，灌溉系统又会及时停止工作。这种智能化的灌溉方式，不仅极大地提高了水资源的利用效率，避免了水资源的浪费，还能确保农作物始终处于最佳的水分供应状态，为其茁壮成长提供有力保障。据实际应用数据显示，采用智能灌溉系统的农田，相比传统灌溉方式，可节水 75% 以上，同时有效提升了农作物的产量和品质。
温度和光照传感器则像是农作物生长环境的 “贴心守护者”。它们实时监测农田的温度和光照强度，为农作物营造出最为适宜的生长条件。在温室大棚种植中，这些传感器发挥着尤为关键的作用。通过它们采集的数据，智能控制系统能够根据不同农作物在不同生长阶段对温度和光照的需求，自动调节遮阳网的开合、补光灯的开启以及通风设备的运行，为农作物创造出理想的温光环境。例如，对于喜光的蔬菜作物，在光照不足时，补光灯会自动亮起，补充光照，促进光合作用；而当温度过高时，通风设备会及时启动，降低室内温度，防止作物受到高温伤害。这样一来，农作物能够在最适宜的环境中生长，生长周期缩短，产量大幅提高，品质也更加优良。
物联网技术还实现了对农业生产设备的远程监控与智能控制。农民只需通过手机、平板电脑等移动终端，即可随时随地对农田中的灌溉系统、施肥设备、通风设备等进行远程操作和管理。无论身在何处，只要有网络连接，农民就能轻松掌控农田的生产状况，实现智能化的农业生产管理。比如，在外出时，农民可以通过手机 APP 查看农田的土壤湿度数据，若发现湿度偏低，即可远程启动灌溉系统进行灌溉；同时，还能实时监控灌溉设备的运行状态，确保灌溉工作的顺利进行。这种远程监控与控制的方式，不仅极大地提高了农业生产的管理效率，还节省了大量的人力和时间成本，让农业生产变得更加便捷、高效。
（二）AI：农业的智慧大脑
AI 技术，作为数智化农业的 “智慧大脑”，凭借其强大的数据分析、处理与预测能力，为农业生产提供了精准的决策支持，推动农业生产向智能化、精细化方向迈进。它基于物联网采集的海量数据，运用机器学习、深度学习、图像识别、语音识别等先进算法，对农业生产过程中的各种信息进行深度挖掘与分析，从而实现对农作物生长状况的精准监测、病虫害的早期预警以及农业生产方案的优化。
在病虫害防治领域，AI 技术展现出了卓越的能力。通过对大量病虫害图像数据的深度学习，AI 能够准确识别出病虫害的种类、发生程度以及发展趋势。例如，利用图像识别技术，AI 可以对无人机拍摄的农田图像或田间摄像头捕捉的画面进行分析，快速检测出农作物是否受到病虫害的侵袭，并精确判断病虫害的类型。一旦发现病虫害，AI 系统会立即根据病虫害的种类和严重程度，结合农作物的品种、生长阶段以及当地的气候条件，制定出针对性的防治方案，包括推荐合适的农药种类、使用剂量和施药时间等。这使得病虫害防治更加精准、高效，大大减少了农药的使用量，降低了对环境的污染，同时也提高了防治效果，有效保障了农作物的健康生长。据相关研究表明，采用 AI 技术进行病虫害防治的农田，农药使用量可减少 69% 以上，病虫害防治效果提高44.6% 左右。
AI 技术还能够根据农作物的生长模型和环境数据，实现对农作物生长状况的精准预测和产量预估。通过综合分析气象数据、土壤数据、作物品种特性以及历史产量数据等多源信息，AI 可以建立起高精度的作物生长模型，实时模拟农作物的生长过程，预测不同生长阶段的生长状态和发育指标。在作物生长前期，AI 能够根据种植方案和环境条件，预测作物的出苗率、成活率以及早期生长态势；在生长中期，它可以监测作物的生长速度、叶面积指数、营养状况等指标，及时发现生长异常并提供调整建议；在生长后期，AI 则能够准确预估作物的产量和品质，为农民合理安排收获时间和销售策略提供科学依据。例如，在小麦种植中，AI 通过对气象数据、土壤肥力数据以及小麦生长模型的分析，提前预测小麦的产量和蛋白质含量，帮助农民根据预测结果制定合理的销售计划，避免因市场价格波动而造成经济损失。这种精准的预测和预估能力，使农民能够更加科学地管理农业生产，提高农业生产的经济效益和市场竞争力。
在农业生产决策方面，AI 技术同样发挥着重要作用。它可以根据物联网采集的实时数据和历史数据，结合农业专家的知识和经验，为农民提供全方位的生产决策建议。比如，在种植品种选择上，AI 会综合考虑当地的土壤条件、气候特点、市场需求以及作物的抗病虫害能力、产量潜力等因素，为农民推荐最适宜的种植品种；在施肥管理中，AI 根据土壤养分检测数据和作物生长需求，制定精准的施肥方案，确定施肥的种类、数量和时间，实现科学施肥，提高肥料利用率，减少肥料浪费和环境污染；在灌溉决策中，AI 结合土壤湿度数据、气象预报以及作物的需水规律，优化灌溉时间和灌溉量，实现精准灌溉，节约水资源。通过 AI 的辅助决策，农民能够更加科学地规划农业生产，提高生产效率，降低生产成本，实现农业生产的可持续发展。
JNPF 低代码开发平台：数智农业的加速器
JNPF 低代码开发平台，作为一款引领行业潮流的先进开发工具，基于前沿的图形化界面技术，彻底颠覆了传统软件开发的繁琐模式。它以直观简洁的操作方式，将复杂的代码编写过程转化为可视化的组件拖拽与参数配置，极大地降低了开发门槛，让更多非专业开发者也能轻松投身于软件开发的创新浪潮之中。
JNPF 在数智化农业中的应用场景
1. 智能化管理系统搭建
在数智化农业领域，JNPF 低代码开发平台展现出了强大的实力，能够助力农业企业和从业者快速搭建功能全面、高效智能的农业生产管理系统。通过该平台，用户可以轻松实现对农业生产环境的实时监控与精准调控，为农作物和畜禽创造最佳的生长条件，大幅提升生产效率和精准度。
利用 JNPF 平台的可视化界面设计功能，开发者只需简单地拖拽各类传感器组件，如温湿度传感器、光照传感器、土壤养分传感器等，并进行相应的参数配置，即可快速搭建起一个实时数据采集系统。该系统能够实时收集农田、温室、养殖场等生产环境中的各种数据，并将这些数据以直观的图表、报表形式展示在管理界面上，让管理人员能够一目了然地掌握生产环境的实时状态。例如，在温室大棚种植中，管理人员可以通过 JNPF 搭建的管理系统，实时查看温室内的温度、湿度、光照强度等数据，一旦发现某个参数偏离了设定的最佳范围，系统会立即自动触发相应的调控设备，如通风机、遮阳网、灌溉系统等，对环境进行自动调节，确保农作物始终处于最适宜的生长环境中。
JNPF 平台还支持对农业生产设备的远程控制。通过与智能灌溉系统、施肥设备、智能农机等设备进行集成，管理人员可以在办公室或通过移动终端，随时随地对这些设备进行远程操作和管理。比如，在农田灌溉时，管理人员可以根据土壤湿度数据和农作物的需水情况，通过 JNPF 平台远程控制灌溉系统的开启和关闭，以及调节灌溉水量和时间，实现精准灌溉，节约用水。在施肥管理方面，平台可以根据土壤养分检测结果和作物生长阶段的需求，自动控制施肥设备的施肥量和施肥时间，实现精准施肥，提高肥料利用率，减少肥料浪费和环境污染。
在畜禽养殖领域，JNPF 平台搭建的智能化管理系统同样发挥着重要作用。系统可以实时监测畜禽的生长状况，包括体重、体温、进食量、饮水量等生理指标，并通过数据分析和预警功能，及时发现畜禽的健康问题。例如，当系统检测到某只畜禽的体温异常升高时，会立即发出预警信息，提醒养殖人员进行检查和治疗，有效预防疾病的传播和扩散，提高养殖效益。
2. 精准化决策支持
JNPF 低代码开发平台凭借其强大的集成能力和数据分析功能，能够有效整合大数据分析和机器学习算法，助力农业企业构建功能强大、精准高效的决策支持系统，为农业生产的各个环节提供科学、准确的决策依据，推动农业生产向精准化、智能化方向发展。
在农业生产规划阶段，JNPF 平台可以集成气象数据、土壤数据、市场需求数据等多源信息，并运用大数据分析技术对这些数据进行深度挖掘和分析。通过对历史气象数据的分析，预测未来的气候变化趋势，帮助农业企业合理安排种植和养殖时间，选择适宜的农作物品种和畜禽种类。例如，根据对未来降水和气温的预测，企业可以提前调整种植计划，选择耐旱或耐寒的作物品种，以应对可能出现的极端天气。同时，通过对市场需求数据的分析，了解市场对不同农产品的需求趋势和价格波动情况，企业可以制定更加合理的生产计划，避免盲目生产导致的市场供需失衡和经济损失。
在病虫害防治方面，JNPF 平台的决策支持系统具有显著优势。平台可以实时收集农田中的病虫害监测数据，并结合机器学习算法对这些数据进行分析和预测。通过对大量病虫害样本数据的学习，系统能够准确识别病虫害的种类、发生程度和发展趋势，并根据农作物的品种、生长阶段以及环境条件，制定出精准的防治方案。例如，当系统检测到农田中出现某种病虫害时，会立即根据病虫害的特征和历史防治经验，推荐合适的防治药剂和使用方法，同时还会提供最佳的施药时间和施药剂量建议，帮助农业企业及时、有效地控制病虫害的发生和蔓延，减少农药使用量，降低环境污染。
在农产品销售环节，JNPF 平台的决策支持系统同样能够发挥重要作用。通过对市场销售数据和消费者反馈信息的分析，系统可以帮助农业企业了解消费者的需求偏好和购买行为，优化农产品的销售策略。例如，根据消费者对农产品品质、包装、价格等方面的反馈，企业可以调整产品的生产和包装方式，提高产品的市场竞争力。同时，系统还可以通过对销售数据的分析，预测不同地区、不同季节的市场需求，帮助企业合理安排物流配送，降低物流成本，提高销售效率。
3. 农产品溯源体系构建
随着消费者对农产品质量和安全的关注度日益提高，构建完善的农产品溯源体系已成为保障农产品质量安全、提升消费者信任度的关键举措。JNPF 低代码开发平台以其高效、便捷的开发特性，为农产品溯源体系的搭建提供了强有力的技术支持，能够帮助农业企业快速构建功能齐全、运行稳定的农产品溯源系统，实现对农产品从生产源头到销售终端的全过程信息追溯。
借助 JNPF 平台的可视化开发工具，开发者可以轻松创建农产品溯源系统的数据模型和业务流程。系统能够全面记录农产品的生产、加工、运输、销售等各个环节的详细信息，包括产地信息、种植养殖过程中的农事操作记录、农药化肥使用情况、加工工艺和流程、物流配送信息以及销售渠道信息等。这些信息被整合到一个统一的数据库中，并通过二维码、RFID 等技术为每一件农产品赋予唯一的身份标识，实现信息的精准关联和快速查询。
当消费者购买农产品时，只需使用手机等移动设备扫描农产品上的溯源码，即可通过 JNPF 搭建的溯源系统查询到该农产品的详细信息。消费者可以直观地了解到农产品的产地环境是否绿色环保，种植养殖过程中是否严格遵循安全标准，加工过程是否卫生规范，以及物流配送过程是否安全可靠等。这种透明化的信息展示方式，极大地增强了消费者对农产品质量的信任度，让消费者能够放心购买、安心食用。
对于农业企业而言，JNPF 平台构建的农产品溯源体系不仅有助于提升产品的市场竞争力，还能有效加强企业的质量管理和风险控制能力。在农产品出现质量问题时，企业可以通过溯源系统迅速追溯到问题的源头，及时采取召回、整改等措施，降低负面影响和经济损失。同时，溯源系统收集的大量数据还可以为企业的生产管理和质量改进提供有力的参考依据，帮助企业不断优化生产流程，提高产品质量，实现可持续发展。
JNPF 助力数智化农业的优势
JNPF 低代码开发平台在推动数智化农业发展的进程中，展现出了诸多显著优势，为农业产业的转型升级注入了强大动力。
JNPF 平台的开发周期短，这是其助力数智化农业的一大突出优势。传统的农业信息化系统开发，往往需要经历漫长的需求分析、设计、编码、测试等阶段，开发周期长，成本高。而 JNPF 平台采用可视化的开发方式，通过拖拽组件和配置参数即可快速搭建应用程序，大大缩短了开发时间。以搭建一个农业生产管理系统为例，使用传统开发方式可能需要数月时间，而借助 JNPF 平台，熟练的开发者仅需数周甚至更短时间就能完成，这使得农业企业能够迅速将信息化系统投入使用，快速响应市场变化和农业生产的实际需求。
成本低也是 JNPF 平台的重要优势之一。一方面，由于开发周期的大幅缩短，人力成本和时间成本显著降低。另一方面，JNPF 平台降低了对专业编程人员的依赖，非专业开发者也能参与开发，进一步减少了人力成本的投入。此外，平台提供的丰富预制模板和组件，避免了重复开发，节约了开发资源。据统计，使用 JNPF 平台进行农业信息化系统开发，相比传统开发方式，成本可降低 [X]% 以上，这对于资金相对有限的农业企业和农户来说，具有极大的吸引力。
JNPF 平台具有高度的灵活性和可定制性，能够根据农业生产的多样化需求进行个性化定制。不同地区的农业生产特点各异，种植作物、养殖品种、生产方式等都有所不同，JNPF 平台允许开发者根据实际情况对系统进行灵活调整和定制。例如，在北方的小麦种植区，系统可以重点关注土壤墒情和灌溉需求；而在南方的水稻种植区，则可以侧重于病虫害监测和气候条件的影响。这种个性化定制能力，确保了农业信息化系统能够精准适配不同的农业生产场景，提高系统的实用性和有效性。
JNPF 平台方便与物联网设备和 AI 算法集成，为农业智能化发展提供了有力支持。在数智化农业中，物联网设备用于实时采集农业生产环境数据，AI 算法则用于数据分析和决策支持。JNPF 平台能够轻松与各类物联网设备进行对接，实现数据的实时传输和处理。同时，平台可以集成各种 AI 算法，如病虫害识别算法、产量预测算法等，为农业生产提供智能化的解决方案。例如，通过与无人机搭载的高清摄像头和 AI 图像识别算法集成，JNPF 平台能够快速、准确地识别农田中的病虫害情况，及时发出预警并提供防治建议，有效提高了农业生产的智能化水平和管理效率。
实战案例剖析：JNPF 打造智慧农场
（一）项目背景与目标
某农场作为当地重要的农产品生产基地，长期以来采用传统的农业生产管理模式，面临着诸多挑战。在生产效率方面，人工劳作占比较大，从播种、灌溉、施肥到收割，每个环节都依赖大量的人力，不仅效率低下，而且受人力因素影响，作业的精准度难以保证。例如，在灌溉时，由于缺乏科学的监测和控制手段，常常出现灌溉不足或过度灌溉的情况，导致水资源浪费严重，同时也影响了农作物的生长。在农产品质量方面，由于缺乏有效的质量管控体系，农药残留超标、农产品品质参差不齐等问题时有发生，这不仅影响了农产品的市场销售价格，还对消费者的健康构成了潜在威胁。
为了改变这一现状，该农场决定引入 JNPF 低代码开发平台，进行数智化改造。项目的主要目标是利用 JNPF 平台的强大功能，搭建一套完整的智慧农场管理系统，实现农业生产的智能化、精准化管理，提高生产效率，降低生产成本，提升农产品质量，增强农场的市场竞争力，同时推动农业生产的可持续发展。
（二）解决方案实施过程
利用 JNPF 平台搭建智慧农场管理系统，主要包括以下几个关键步骤和技术实现。
智能监控系统搭建：在农场的各个区域，如农田、温室、养殖场等，部署大量的物联网传感器，包括温湿度传感器、光照传感器、土壤养分传感器、气体传感器等，以及高清摄像头。这些传感器和摄像头通过无线网络与 JNPF 平台相连，实时采集环境数据和图像信息。JNPF 平台利用其可视化开发功能，创建直观的监控界面，将传感器采集到的数据以图表、报表的形式实时展示出来，管理人员可以通过电脑或移动设备随时随地查看农场的生产环境状况。当环境参数超出预设的范围时，系统会自动发出预警信息，通知管理人员及时采取措施进行调整。
精准种植系统开发：基于物联网采集的数据，JNPF 平台集成了大数据分析和人工智能算法，开发精准种植系统。通过对土壤养分数据、气象数据、作物生长周期数据等进行分析，系统能够为农作物的种植提供精准的决策支持。例如，根据土壤的肥力状况和作物的需求，系统自动制定施肥方案，精确计算出所需肥料的种类、数量和施肥时间；利用气象数据和作物的需水规律，实现智能灌溉，自动控制灌溉系统的开启和关闭，以及调节灌溉水量，确保农作物在最佳的水分和养分条件下生长。同时，系统还可以通过图像识别技术，实时监测农作物的生长状况，及时发现病虫害的迹象，并提供相应的防治建议。
农产品溯源体系构建：为了提升农产品的质量安全和消费者的信任度，JNPF 平台助力农场构建了完善的农产品溯源体系。在农产品的生产、加工、运输、销售等各个环节，通过物联网设备和二维码技术，记录详细的信息，包括产地信息、种植养殖过程中的农事操作记录、农药化肥使用情况、加工工艺和流程、物流配送信息以及销售渠道信息等。这些信息被整合到 JNPF 平台的数据库中，并与每个农产品的唯一二维码关联。消费者在购买农产品时，只需扫描二维码，即可通过 JNPF 搭建的溯源系统查询到该农产品的全部信息，实现从农田到餐桌的全过程追溯。
（三）项目成果与效益
项目实施后，该农场在多个方面取得了显著的成果和效益。
在生产效率方面，智能农机装备的应用和精准种植系统的实施，使得农业生产的各个环节更加高效、精准。例如，无人驾驶拖拉机和自动化播种机的使用，大大提高了播种的速度和精度，同时减少了人工操作的失误；智能灌溉和精准施肥系统根据农作物的实际需求进行水资源和肥料的供应，避免了浪费，提高了资源利用效率，生产效率提高了67% 以上。在资源利用方面，通过智能监控和精准管理，水资源的浪费现象得到了有效控制，相比传统灌溉方式，节水率达到 78% 以上；肥料的使用量也大幅减少，利用率提高了56%，降低了生产成本，同时减少了对环境的污染。
农产品质量得到了显著提升，由于精准种植和严格的质量管控体系，农产品的品质更加稳定，农药残留超标等问题得到了有效解决。农产品的市场竞争力增强，销售价格提高了 50%，市场份额进一步扩大。通过农产品溯源体系的建立，消费者对农产品的信任度大幅提升，品牌知名度和美誉度得到了显著提高，为农场的可持续发展奠定了坚实的基础。
数智化新农业的未来展望
数智化新农业的发展方兴未艾，正以蓬勃之势重塑着传统农业的格局，为农业的未来描绘出一幅充满希望与创新的宏伟蓝图。
从当前的发展态势来看，数智化新农业在技术融合与创新方面将持续深入。物联网、AI、大数据、云计算等技术的融合应用将更加紧密，不断催生新的农业生产模式和业态。例如，人工智能大模型的崛起将为农业生产带来更强大的决策支持能力。通过对海量农业数据的深度学习，大模型能够实现对农作物生长状况的精准预测、病虫害的早期预警以及农业生产方案的优化，使农业生产更加智能化、科学化。同时，区块链技术在农产品溯源和质量安全管理中的应用也将不断拓展，进一步增强消费者对农产品质量的信任。
随着数智化技术的不断进步，农业生产的自动化和智能化水平将大幅提升。智能农机装备将朝着更加精准、高效、智能的方向发展，实现农业生产全过程的自动化作业。无人驾驶拖拉机、联合收割机、植保无人机等智能农机将在农田中广泛应用，它们能够根据预设的程序和传感器反馈的信息，自主完成播种、施肥、灌溉、收割等农事操作，不仅提高了生产效率，还减少了人力成本和劳动强度。在设施农业中，智能温室、智能养殖系统等将实现对环境的全方位智能调控，为农作物和畜禽创造更加适宜的生长环境，进一步提高农产品的产量和品质。
数智化新农业的发展还将促进农业产业链的优化升级和协同发展。通过数字化技术，农业产业链的各个环节将实现更加紧密的连接和协同，从生产、加工、销售到物流配送，形成一个高效、透明的产业生态系统。农产品电商平台的发展将打破地域限制，拓宽农产品的销售渠道，使农产品能够更快速、更便捷地到达消费者手中。同时，农业大数据的应用将为农业企业的生产决策、市场预测和风险管理提供有力支持，帮助企业降低成本、提高效益，增强市场竞争力。
JNPF 低代码开发平台作为数智化新农业的重要技术支撑，将在未来发挥更加关键的作用。它将不断完善自身功能，提高开发效率和应用性能，为农业企业和从业者提供更加便捷、高效的数字化解决方案。随着平台的普及和应用，更多的农业信息化项目将得以快速实施，推动数智化新农业的发展进程。
对于农业从业者和相关企业来说，应积极拥抱数智化新农业的发展机遇，加强技术学习和应用，提升自身的数字化素养和能力。政府和相关部门也应加大对数智化新农业的支持力度，加强政策引导和资金投入，完善农业信息化基础设施建设，为农业的数智化转型创造良好的发展环境。
数智化新农业的未来充满无限可能，它将为解决全球粮食安全问题、推动农业可持续发展、促进乡村振兴注入强大动力。让我们携手共进，积极探索和应用数智化技术，共同开创农业发展的新篇章，让农业成为充满希望的朝阳产业。
