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基于知识图谱分析的我国智慧农业生长现状与提升对策研究-可以赌足球的app

本文摘要:以中国知网收录的2009—2020年揭晓的智慧农业主题论文为研究工具,接纳CitespaceV软件举行 可视化分析,绘制智慧农业知识图谱,分析我国智慧农业研究现状与前沿热点,并提出对策建议。研究讲明我 国智慧农业研究发文量呈增长趋势,尤其是近两年智慧农业研究进入快速增恒久。 中国农业科学院、中国农业大学、南京农业大学是智慧农业科研气力较强的研究机构,但机构间互助较少。

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以中国知网收录的2009—2020年揭晓的智慧农业主题论文为研究工具,接纳CitespaceV软件举行 可视化分析,绘制智慧农业知识图谱,分析我国智慧农业研究现状与前沿热点,并提出对策建议。研究讲明我 国智慧农业研究发文量呈增长趋势,尤其是近两年智慧农业研究进入快速增恒久。

中国农业科学院、中国农业大学、南京农业大学是智慧农业科研气力较强的研究机构,但机构间互助较少。智慧农业研究热点是农业大数 据、物联网、云盘算和农业现代化,其研究前沿在无线传感器网络、物联网、现代农业和互联网+等方面。我 国智慧农业仍处于探索阶段,但随着科技的生长,其内在和科技水平在不停富厚、提升。现在,数字技术与农业 业加速融合,物联网技术在农业生产和流通场景中获得广泛应用,国有传感器能够满足绝大多数场景下的数据 需求;植保无人机与智能农用装备普及,在农业遥感测绘、病虫害防控、农情监测等方面开展应用;农业信息 智能分析决议技术、云服务技术、农业知识智能推送、农机导航及自行动业、植物病虫害和畜禽疫病识别等智 慧农业关键技术仍需攻关。

移动互联网、物联网、大数据、云盘算等现代 信息技术的兴起以及与农业领域的融合应用,引领 我国农业迈入“农业 4.0”时代,即智慧农业生长 的新阶段。世界主要蓬勃国家和地域的政府相继推 出了智能农业、数字农业、未来农业等生长计划, 生长智慧农业是全球共识。

我国也高度重视智慧农 业生长,近年国务院及有关部委公布了《促进大数 据生长行动纲要》《新一代人工智能生长计划的通 知》《推进农业农村大数据生长的实施意见》《数 字农业农村生长计划(2019—2025 年)》等一系 列文件,讲明数字技术与农业农村深度融合已成为 数字乡村动力源,智慧农业是未来农业的生长偏向 和竞争焦点,也是我国农业转型升级的偏向。越来 越多的学者把眼光聚焦在智慧农业研究领域,中国 农业大学李道亮教授[1]认为,智慧农业是以最高 效率使用种种农业资源,最大限度淘汰农业能耗和 成本,最大限度淘汰农业生态情况破坏以及实现农 业系统的整体目的,以全面感知、可靠传输和智能 处置惩罚等物联网技术为支撑和手段,以自动化生产、 最优化控制、智能化治理、系统化物流和电子化交 易为主要生产方式的高产、高效、低耗、优质、生 态和宁静的一种现代农业生长模式与形态。中国农 业科学院周国民研究员认为,智慧农业是充实 使用现在的信息技术,包罗更透彻的感知技术、更 广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术,促使 农业系统的运转更高效、更智慧、更智慧,以使农 业系统到达农产物竞争力强、农业可连续生长、和 谐农村、有效使用农村能源和情况掩护的目的。

目 前,智慧农业态势研究多从观点角度出发,对海内 外生长现状对比,论述我国智慧农业体系建设、关 键技术创新现状,并提出对策建议。对文献计量、 可视化分析较少,对智慧农业研究前沿与热点分析 不足,因此,本文接纳知识图谱可视化方法对我国 智慧农业生长现状与前沿热点举行分析并提出对策 建议,为推进智慧农业生长提供参考。1 数据泉源与研究方法1.1 数据泉源以中国知网中文期刊为检索数据源,接纳高级 检索,将检索年限设定为“2000—2020 年”,检索主题为“智慧农业”,种别选择为所有期刊,检 索发现智慧农业相关文献最早揭晓时间为2009年。

对检索到文献举行筛选对比,去除报纸、通讯消息 等无效文献,获得 2009—2020 年智慧农业主题相 关文献 866 篇。1.2 研究方法1.2.1 文献分析法 凭据研究需要,使用中国知网, 收集智慧农业主题相关文献,通过归纳、整理、分析, 相识智慧农业研究现状,为本文撰写提供理论指导。1.2.2 可视化分析法 使用 CitespaceV 文献分析工 具,对检索到的 866 篇文献举行数据分析,绘制我 国智慧农业研究领域知识图谱。

2 效果与分析2.1 我国智慧农业生长历程 对 2009—2020 年智慧农业主题文献发文量进 行统计,效果(图 1)讲明,我国智慧农业研究发 文量整体呈增长趋势,智慧农业研究生长历程可分 为缓慢增恒久和快速增恒久两个阶段。缓慢增恒久:2009—2015 年,年发文量缓慢 增长。这一阶段,移动互联网、物联网、大数据等 技术生长不够成熟,盘算机技术没有普遍运用,与 农业联合不够密切,智慧农业研究相对较少。

快速增恒久:2016—2020 年,年发文量快速 增长。随着信息技术的生长,5G 网络、物联网、 云服务等新基建日益完善,应用不停升级,积累农 业数据,开拓智慧农业技术应用场景成为农业生长亟待解决的问题。尤其是 2019 年,农业农村部发 布了《数字农业农村生长计划(2019—2025 年)》, 智慧农业研究获得广泛关注,发文量剧增。

2.2 研究机构分析2.2.1 计量分析 科研机构发文量是其研究气力的 体现,通常研究机构的学术实力越强,其发文量越 多。从文献统计(表 1)来看,我国智慧农业研究 发文量排名前 9 位的机构共揭晓论文 133 篇,仅占 发文总量的 15.36%。由此可见,现在我国智慧农 业研究机构漫衍广泛,并没有形成具有绝对学科优 势的科研机构。

2.2.2 共现分析 接纳 CitespaceV 软件举行研究机 构共现分析,绘制科研机构共现图谱(图 2)。由 图 2 可知,连线代表机构与机构之间的互助,连线 越粗则机构互助越密切,可以看出我国智慧农业研 究的主力是农业大学和科研院所,其中,中国农业 大学、中国农业科学院和南京农业大学科研气力 较强。我国智慧农业研究机构漫衍广泛,机构内部跨 学科互助相对较多,如中国农科院农业信息研究所、 农业情况与可连续生长研究所、农业资源与农业区 划研究所、南京土壤研究所存在互助关系,中国农 业大学工学院、国家掩护耕作研究院和水利与土木 工程学院存在互助关系。但机构间互助不足,现在 大部门科研机构处于独自研究状态,缺乏密切互助。

这种状态倒霉于资源共享,也增大了研究结果的推 广和转化的阻力。2.3 关键词分析2.3.1 计量分析 文献关键词是对文章主题的高度 凝练,通太过析关键词,可以相识智慧农业研究热 点问题。

智慧农业研究领域关键词泛起频次由多到少依次是智慧农业、物联网、大数据、无线传感网络、 农业、互联网 +、人工智能、Zigbee、农业现代化、 云盘算等(表 2)。从关键词中心性可以分析得出, 2012 年开始,智慧农业研究热点集中在物联网、 大数据、互联网与农业的融合生长等方面。2017 年, 人工智能也逐渐成为农业领域研究热点。2.3.2 共现分析 将 2009—2020 年以“智慧农业” 为主题的 866 篇文献数据导入 CitespaceV 软件举行 关键词共现分析,选择泛起频次 5 次以上的关键词, 获得智慧农业关键词共现图谱(图 3)。

图 3 显示, 在关键词共现图谱上节点有 396 个,连线有 455 条, 节点巨细代表关键词泛起的频次,即字体越大,关 键词频次越多。(1)农业物联网研究富厚。

由图 3 可知,物 联网是节点字体较大的关键词,其研究数量富厚。农业物联网是智慧农业的重要组成部门,是“互联 网 +”现代农业的详细应用[3]。与物联网共现的 高频关键词有传感网络、Zigbee、情况监测、农业 大棚、大数据情况等。物联网需要在在农业生产、 谋划、治理和服务的历程及相关领域,部署差别类 型的传感器形成监控网络,以便于全方位获取信息。

从现有研究来看,传感器是农业物联网的焦点技术, 现在我国缺乏具有自主产权的传感器,高端传感器 的焦点部件(激光器、光栅等)制约了智慧农业发 展[4]。Zigbee 是较常提到的无线网络协议,其功 耗低、成本低、庞大度低可广泛用于农业领域[5]。Zigbee 技术多应用于的农业大棚智慧系统,通过模糊耦合算法对作物生上进行预测[6]。此外,通过 物联网收罗的数据,经由云盘算构建农业生产模型, 病虫害识别模型,接纳互联网技术实现远程监控,同时开发智能手机 App,便于用户举行精致化的管 理操作[7-8]。

操作[7-8]。(2)数据是智慧农业的关键生产要素。大数 据是智慧农业研究领域重要关键词,中心性为 0.57, 与其共现的高频词有云盘算、5G、区块链、信息 共享等。

从现有研究来看,数据资源疏散、质量不 高、挖掘不足是现在智慧农业生长的主要瓶颈。我 国农业信息化建设起步较晚,缺乏系统性的数据资 源积累,农业数据收集难题,农业数据治理条块分 割,数据流动性差,难以共享复用。同时,农业数 据泉源庞大,质量不高、异构性突出,也为数据挖 掘和数据分析增加了难度。但随着 5G 网络、物联 网、云服务等新基建日益完善,我国农业信息化发 展迅速。

通过推动数字农业农村生长,增强农业天 空一体化数据获取能力,培育新型农业生产谋划主 体,解决庞大的大数据与农民个性化服务差池称的 问题,以推动我国智慧农业高质量生长。(3)人工智提升农业智慧化水平。

在智慧农 业研究领域,人工智能是近些年泛起的主要关键词,中心性为 0.06,与其共现的关键词有大数据、自动 化、日本、美国、无人机等。人工智能属于智慧农 业新兴的研究偏向,现在研究相对较少。现有文献 以综述较多,通过与美国、日本等蓬勃国家的农业 人智慧农业生长现状的对比,说明人工智能是我国 智慧农业生长新机缘。

人工智能的生长依托于互联 网、云盘算、5G 网络、区块链等新一代信息技术 的生长,智能检测与诊断、机械人是学者比力关注 的研究偏向。近年来,重大动植物疫病虫害发生频 率和水平都有所增加,将人工智能、物联网、机械人、 5G 等技术应用到动植物疫病虫害监测预警与诊断 中,对我国农业市场稳定和粮食宁静有重要作用。2.3.3 研究前沿分析 对检索到的“智慧农业”为 主题的文献数据举行关键词突变分析,时间切片设 置为 1 年,获得智慧农业研究前沿词图(图 4)。

图 4 中,红色线条代表突变词语泛起和消失的年份, 突变强度代表学术界对该主题的关注强度。在智慧 农业领域,主要的突变词汇有无线传感器网络、物 联网、现代农业、互联网 +。无线传感网络是最早泛起的突变词汇,突变强度为 3.25,从现有研究来 看,该主题研究更偏重于特定应用情况内,无线传 感器网络的架构和传输模式的构建。物联网泛起的 年份稍晚,突变强度为 4.24,从观点上看,物联网 是无线传感网络的延伸,除了无线传感器网络的布 置,大数据、移动互联、云盘算等新一代信息技术 的应用也必不行少。

物联网为人与物、物与物的信 息交流缔造了一个平台[5],从而实现农业谋划者 对生产历程更经心的治理与控制。2016 年,现代 农业、互联网 + 成为智慧农业领域研究热点,突变 强度划分为 3.01 和 4.04。

这一阶段互联网技术发 展更为成熟,智能手机普及率大大提高,“互联网 + 农业”、现代农业生长偏向成为学者关注重点。从时间线上看,无线传感网络、物联网、现代农业、 互联网 + 等关键词泛起后,一直是学术界高关注度 的研究主题。

由此可以推断,我国智慧农业仍处于 探索阶段,但随着科技的生长,其内在和科技水平2.4 关键词聚类分析对关键词举行聚类分析,并以时间线视图聚类 举行展示(图 5)。对聚类的标签与内在举行分析, 将智慧农业研究分为 4 个方面:智慧农业生长态势 与路径、农业物联网、农业大数据平台建设和农业 信息化应用。

由图 5 可知,智慧农业生长态势与路径包罗聚类 0(农业)和 7(问题),从 2009 年开始泛起, 2012 年后发文量快速增长。智慧农业生长态势与 路径研究通过文献整理研究智慧农业现状,预测农 业生长趋势,并提出生长路径。

2009—2015 年, 研究主要集中在传统农业如何举行信息化建设,提 出使用物联网技术,收罗数据,革新农业生产、谋划等历程 , 实现农业精准生产、智能控制,提升农 业机械化水平[6]。2016—2020 年,学术界对智慧 农业有了更深刻的认识,提出互联网 + 农业观点, 通过互联网、5G 等新一代信息技术的应用推进一、 二、三工业融合生长,使农业工业获得提升。农业物联网包罗聚类 1(物联网)、3(Zigbee) 和 4(物联网技术)。

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物联网是智慧农业研究领域 的焦点观点,从 2011 年开始泛起,至今仍是研究 的重点。早期学术界关注特定区域规模(温室大 棚、大田区域、详细山区)无线传感器网络部署、 Zigbee 无线通讯协议的使用、单片机[9]的设置等 方面。随着互联网技术的进步,遥感技术、5G 网络、 大数据、云盘算等技术的应用使物联网规模扩大, 在农业生产治理中能够发挥更重要的作用。但从现 有研究来看,与传感器开发相关文献发文量较少, 国产传感器与入口传感器在准确度、耐用度上另有 显着差距,尤其是传感器的焦点部件(激光器、光栅等)我国独立研发能力较差。

农业大数据平台建设包罗聚类 2(云平台)和 5(大数据)。数据是智慧农业的关键生产要素, 以往农业工业结构计划多依靠历史工业生长和专家 履历判断等方式决议,缺少对地域资源、情况等因 素的科学分析。通过数据资源积累,建设科学的产 业结构模型,能够越发客观的提出计划建议,为农 业供应侧结构性革新提供指导,提高农业生长质量。建设大数据平台,打造数字农业农村,推进农业数 字化、智慧化生长,是学术界普遍认同的看法。

农业信息化应用包罗聚类 6(农业信息化)和 8(农产物)。从现有文献来看,农业信息化应用 主要包罗企业信息治理系统、电子商务、冷链物流、 农产物溯源、作物生长模拟、病虫害识别、无人机 等。现在,大部门农业企业已经开始信息化建设, 建设内部局域网,开发治理平台,实现对企业内部 资源的统筹治理。

互联网、智能终端的普及,淘 宝、京东等电商平台运营机制的完善,使农业电子 商务获得飞速生长,给农民和企业带来新的销售渠 道,解决农产物销售链条“最月朔公里”问题[10]。区块链、物联网等技术的也使现有的农产物溯源系 统越发完善,促进了农产物质量宁静水平的提升。

而作物生长模型、病虫害识别等领域处于研发探索阶段,从揭晓文献来看,与智能算法相关的研究较 多;无人机开始在农业生产中举行应用,例如大田 施肥、用药等环节,但更精准的避障、控制算法仍 在研究[11-12]。3 我国智慧农业研究现状3.1 信息治理系统和电子商务为农企带来更高效益 现代农业企业随着网络铺设成本的降低和智能 手机应用,努力建设企业信息治理系统,买通公司 内部数据链路,通过大数据分析技术,决议支撑市 场运营,精准营销;建设公司内控系统,通过质量 宁静管控、物流管控全系统保证产物质量;打造农 业公共服务云平台,通过微信号、农业 App 为农民 提供病虫害信息服务。

电子商务是当今农业谋划中 不行缺少的一环,通过电子订单方式,开发农产物 销售新渠道,为企业和农民带来新商机,提高收入。3.2 物联网技术在农业生产和流通场景中获得广泛应用 物联网技术已经广泛应用于情况监测、设施农 业、精准养殖、产物溯源、仓储配送等领域,为农 业从业者带来许多便利。情况监测通过种种无线传 感器实时收罗农业生产现场的温湿度、光照、CO2 浓度等参数,使用视频监控农业生产情况,收罗数 据,便于农民实时相识大田信息,发现和实时解决 农业生产中泛起的问题。

设施农业在情况监测的基 础上,根据农作物生长的各项指标,准确遥控农业 设施自动开启或关闭,实现智能化、自动化的农业 生产[13-15]。将物联网技术应用于鱼苗培育历程, 可以使用 PC 或移动端举行水质监测、自动投喂、 水氧含量控制,降低了鱼苗培育环节的事情量,提 高了生产效率[16-17]。畜禽养殖历程中,通过情况 监控、电子耳标、电子脚环等技术和产物,实时监 测畜禽生理指数,收罗畜禽焦点体温、运动量等体 征,实现精准养殖,保证畜禽产物品质。此外,通 过物联网技术实现农产物溯源,保证生产、加工流 通、市场消费全环节的农产物质量宁静[18]。

3.3 国有传感器能够满足绝大多数场景下的数据需求 传感器是智慧农业各个应用场景中最重要的设 备。已有文献讲明,在大田情况监测、设施农业、 精准养殖等农业领域,企业仍以我国生产的传感器 为主。虽然与外洋传感器相比,国产传感器在丈量 精度、使用年限方面存在劣势,但价钱自制,更换 成本低。现在,农业企业对智慧产物的需求大多为情况数据监测,对于土壤营养身分以及个体信息监 测方面应用还不多,国产传感器已能满足大多数场 景下的情况数据(如空气温湿度、光照、土壤水分、 溶氧量、CO2 等)监测与收罗的需求[19]。

3.4 植保无人机与智能农用装备普及近年来兴起的无人机技术,已在农业遥感测绘、 病虫害防控、农情监测等方面开展应用。植保无人 机等农用装备已经在农业生产中获得普及。使用植 保无人机大大降低了农业生产成本。

此外,使用植 保无人机等智能农用装备农药喷洒更实时、高效、 精准,能以最快时间控制病虫害的扩散,保证病虫 害的防治效果。3.5 智慧农业关键技术仍需攻关 智慧农业是农业中的智慧经济,需要充实应用 现代化信息技术结果。现在,智慧农业生长在情况 监测技术、电子商务应用方面已经较为成熟,但农 业信息智能分析决议技术、云服务技术、农业知识 智能推送、农机导航及自行动业、植物病虫害和畜 禽疫病识别与跟踪等关键技术仍需攻关。4 存在问题从以上分析效果来看,我国智慧农业仍处于 探索阶段,信息技术的应用使农业工业获得提升, 农业从业者在生产谋划历程中可以精准、便捷地进 行控制与治理,但仍存在一些问题制约智慧农业的 生长。

4.1 农业从业者素质低 农村人口“老龄化”“空心村”的现象呈加剧 趋势。农业从业人员中小学、初中文化水平的比例 偏大,农业从业人员科技文化素质整体偏低;从年 龄结构来看,40 岁以上农业从业人员占 60%,而 农村青壮年大多从事非农行业。农村人口加速向城 镇转移是一定趋势,但农村人口有序转移是一个复 杂、渐进的历程,须保持与农村活力同步协调。

现 代农业信息技术及设施装备虽然是解决现代农业发 展中问题的“利器”,但在客观上也要求劳动者要 有较高的科学文化素质和治理水平。4.2 智慧农业专业人才缺乏 智慧农业专业人才匮乏,加大了农业信息普 及难度,智慧农业科技结果的通报与实施也难以落 实[20-21]。在数量上,高校报考农业相关专业人员 数量很是有限。

在质量上,农业信息化人才知识结 构不合理。智慧农业涉及专业广泛,包罗生物技术、 农业信息、盘算机技术等,但现有人才主要来自于 农学、信息工程、经济治理等专业。由于专业设置的学科针对性弱、知识面窄,导致农业与信息化不 能很好地接轨,造成智慧农业人才质量不高。

另外, 由于家庭看法、社会激励机制方面的影响,高校涉 农专业结业生“学农不爱农”现象不少,高校造就 的农业人才希望“跳出农门”,加剧了农业人才缺 乏的问题。4.3 建设主体角色定位禁绝确,运行治理机制不完善 智慧农业的前期生长需要不停地举行基础设施 建设和资金投入。

我国努力生长智慧农业,由政府 出资建设了不少农业数据平台,每年政府都要拨放 平台运维资金,举行平台维护和缴纳网络用度,无 形中增加了政府的财政肩负。在智慧农业生长历程 中,建设主体角色定位禁绝,运行治理机制不完善 问题十分凸显。

准确定位政府、企业之间关系,保 持工业链正常运转是智慧农业良性生长的保证。4.4 技术尺度不健全,数据分析使用不足 现在,农业传感器、农业物联网平台在农业产 业应用十分广泛[22]。通过平台与各种传感器,科 研机构与农业企业收集了大量的农业数据。

但由于 缺少统一的信息资源尺度体系,我国差别地域、不 同部门的农业信息数据差异较大,信息资源未能很 好地分类,共享整合难题。同时,数据深度挖掘不 充实,对数据应用多局限于农产物成熟采摘以及一 些智能控制,并没有通过建设模型掘客数据之间的 关联,商业化水平低,不能准确掌握农民的信息需 求,数据服务针对性不强。4.5 智能设备运维成本高,经济效益不显着 智慧农业生长离不开传感器开发与应用。

从文 献中相识到,国产传感器设备寿命短,后期维护成 本过高。然而与之相对的是,智能设备的使用虽然 提高了生产效率,但单元面积带来的经济效益并不 显着,这导致农民与企业满足现状,淘汰对智慧农 业的投入,从而限制智慧农业的生长。5 我国智慧农业生长对策建议5.1 计划引领,加大支持,完善基础条件 我国智慧农业研究总体还处于初期探索的起步 阶段,虽然取得了一定的结果,但在推广应用历程 中,还面临着建设和运维成本高、动员效益不显着 等方面的问题[23]。

因此,智慧农业的生长需要政 府的合理计划和正确引导,研究制定智慧农业生长 战略的“分步走”计划,出台扶持智慧农业生长的 政策措施,出台税收优惠政策,加大科研经费投入 和相关设施装备的补助力度,勉励和引导研发机构、涉农企业等市场主体努力到场智慧农业建设。同时,政府要加大宽带、移动通信网络、云服 务器等信息化基础设施投入,为智慧农业生长提供 更先进、更优惠、笼罩规模更广的通信网络和云服 务器资源;组织和勉励有实力的企业建设智慧农业 公共服务平台和大数据中心,为智慧农业应用推广 历程中的数据存储、处置惩罚、盘算、分析等提供基础 公共服务。5.2 政府牵头,多方团结,建设智慧农业尺度体系 在智慧农业生长的起步阶段,政府团结行业协 会、科研机构、大型企业等主体,加速制定智慧农 业生长的统一尺度体系,有利于保证数据快速通报 和共享,确保差别场景下各种智能设备精密配合, 各环节服务有效衔接,推动智慧农业向规范化、标 准化、高效化偏向生长。智慧农业尺度体系的制定 应有适度超前意识,尺度体系应包罗:元数据尺度、 交流共享尺度、设备尺度、软件设计尺度、数据安 全尺度等。

5.3 提高自主研发能力,生长农业智能装备 增强高精度传感器和先进农业智能装备的技术 攻关力度,提高情况传感器的准确性、可靠性、节能 性和耐用性,提高农业物联网数据收罗质量。鼎力大举发 展植保无人机、农机自动驾驶、智能机械人等技术, 加速研发适宜广东丘陵山地、设施农业、畜禽水产养 殖等差别农业生产场景的农用智能装备,不停提升农 业智能装备焦点零部件自主研发能力[24]。5.4 加速现代信息技术与农业农村领域的深度融合 一是建设农业大数据平台,提高农业政务治理 水平和应急处置能力;二是推动互联网、大数据、 人工智能与农产物流通业深度融合应用;三是集成 区块链、物联网、标签识别等技术,建设农产物供 应链全程溯源系统;四是建设植物工厂和智慧牧场, 推动高效高值农业生长;五是推动虚拟现实、3D 动画等技术在农技培训、科普教育和休闲农业领域 的应用。

5.5 增强人才造就,提高智慧农业从业人员素质 智慧农业是物联网、云盘算、大数据、移动互 联网、人工智能等现代信息技术与农业全工业链的 深度融合所发生的一个全新工业,需要大量具备农 业和信息技术专业知识的复合型人才[25]。高等院 校和专业培训机构应加大对智慧农业领域人才的培 养和培训力度,加速智慧农业领域人才队伍建设, 造就一批能够熟练运用智慧农业相关设备和技术的 新型职业农民。作者:林伟君,高 飞,黄红星,莫里楠泉源:广东农业科学接待大家在评论区交流分享更多精彩资讯,请连续关注数字农业分会官方账号。


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