《數字農業農村發展規劃(2019—2025年)》提出，加快推進農業農村生產經營精準化、管理服務智能化、鄉村治理數字化，重點突破數字農業農村領域基礎技術、通用技術，超前布局前沿技術、顛覆性技術。《浙江省智慧農業“百千”工程實施方案》計劃至2027年基本建成浙江農業產業大腦，強調“數字化基地—數字農業工廠—未來農場”路徑，逐步建立“數字+設施”智慧農業發展體系，為浙江農業農村現代化提供有力支持。

　　數字孿生技術目前也被重點應用于農業綜合管理、種植區管理、農產品加工、農業服務等多個典型場景中，本文將圍繞農業管理、農作物種植、農產品加工及農產品銷售四大場景分享數字孿生智慧農業解決方案。

　　一、行業背景

　　農業作為我國的第一產業，目前產業信息化水平參差不齊，系統建設較為落后，而大量新型種植主體不斷涌現，對于科學化種植、規范化管理、標準化售賣的需求隨之而來。數字孿生智慧農業通過數字孿生技術，以實現更智能、高效、可持續的農業生產和管理。

　　以數字孿生等技術為載體，以數據為驅動、虛實融合的集農業種植、管理與控制為一體的數字孿生可視化平臺，能夠實現對感知、控制等設備遠程實時操控和相關數據實時性、高可靠性采集與反饋，對于提升農業生產全過程的信息化管理具有重要意義。數字孿生智慧農業結合了傳感器技術、大數據分析、人工智能等先進技術，通過創建數字孿生模型，實時反映農業生產系統的狀態和變化，為政府部門以及農業產業從業者提供決策支持。

　　二、行業痛點

　　信息交流不暢：農業生產者與技術開發者、科研機構、市場等各方之間的信息傳遞存在障礙，導致技術應用與市場需求脫節，資源難以有效整合。

　　風險管控不足：智慧農業面臨自然、市場和技術等多重風險，但目前缺乏完善的風險預警、評估和應對機制，難以有效抵御風險。

　　技術水平不平衡：不同地區、不同規模的農業主體在技術應用上存在差距，經濟發達地區和大型企業技術先進，而欠發達地區和中小農業企業則相對落后，整體發展不協調。

　　數據變動大：農業生產數據受自然環境、季節等因素影響，變化頻繁且難以精準預測。同時，數據量大、維度多，現有技術難以高效處理和分析，數據價值難以充分發揮。

　　三、智慧農業解決方案架構

　　基于數字孿生可視化平臺和渲染引擎為核心，通過接入結合高清視頻監控系統、精準農業傳感網絡系統、無線網絡傳輸系統，實現數字監控全方位覆蓋。依托數字孿生建模與場景渲染能力，以更直觀、更透明的展示方式，打造B/S與C/S雙模式驅動的數字孿生智慧農業應用，提高農作物生產質量和管理規范，為農業相關管理運營部門形成以數據驅動的展示方案，實現農業數據可視、可查、可管，打造智慧農業數字孿生平臺。

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　　1. 物聯感知及控制體系構建

　　土壤、天氣等環境監測告警：通過數字孿生可視化技術對土壤溫度、濕度、PH值、墑情監測等傳感器數據等進行可視化管理，并可對各農田不同區域的土壤的狀態，趨勢變化等信息進行監測。為優化土壤結構、監測優化效果提供決策依據，確保農田增產增收。同時氣候變化顯著影響農業生產，在系統內接入天氣數據，設置氣象災害預警，積極采取對抗措施，保護農作物。

　　視頻實時監控追蹤：集成視頻監控系統，在孿生場景中展示監控點位分布情況，對農業園區內的種植作物、物聯設備、建筑設施、人員等要素進行實時監控，智能識別定位跟蹤種植作物，及時發現異常情況。同時可通過平臺進行遠程視頻實時查看、回放，清晰追蹤農業園區內細節及設備運行情況，為種植安全生產創造條件，便于風險排查，問題落實。

        2. 農業上下游數據管理

　　產業生產數據管理：通過建立數字孿生駕駛艙，可視化展示區域產業動態，種植中心、加工中心分布位置及產業概況信息全展示，實時感知產業風險，輔助精準施策。孿生系統打通全域生產地塊數據、衛星遙感等多方數據源，匯集數字農合聯及其生產、供銷、等方面關鍵指標，使得管理者能實時掌控全市土地撂荒、“非農化”、“非糧化”情況，監控各類業務流程。

　　銷售數據追蹤：通過可視化圖表反映全年農產品進出口詳情、銷量和產量排名、貨品種類銷量統計等各種信息，通過可視的方式以更直觀理解的形式展現，便于銷售管理人員的分析處理和存儲，為農作物銷售公司掌握實況、科學決策、工作調度提供直觀依據。

        3. 數字孿生農業運營

　　農機及生產設備管理：對各類設備、設施以及農作物種植進行三維建模，支持設備運行異常（故障、短路沖擊、過載、過溫等）實時告警，輔助管理者直觀掌握設備運行狀態，并自動傳達給相關業務系統進行遠程控制。針對農產品生產加工廠，通過集成數據采集系統，采用數字化和虛擬化的方式實時形象地展示車間AGV小車、設備、物流的運行狀態及人員狀態等信息，通過虛擬指令對車間設備進行遠程控制或維修。

　　倉儲物流追蹤：支持整合不同農作物庫存系統數據，對倉庫內不同作物庫存量、上市時間、種植周期等關鍵指標進行展示。通過可視化分析圖表，可對農作物入庫出庫等要素進行可視化呈現。支持對重點農作物的進行重點高亮顯示，輔助管理者綜合掌握產品庫存情況。

　　四、應用場景

　　1. 智慧農業綜合管理

　　建立動態感知和智能預警機制，利用數據管理和可視化展示技術建設數據駕駛艙，管理部門和農技服務人員可根據全市的地塊信息實時掌握產業動態及風險，并跟蹤相關部門的工作指標完成情況，為管理決策提供實時的決策依據，對種植戶進行精準農事農技指導。

        2. 農作物種植監測

　　通過大數據、人工智能等技術實現智能分析及精準施肥、智能灌溉，通過實地攝像獲取作物實時生長數據。通過數字化工具整合涉農資源，通過歷史災害、品種特征、土壤信息等數據分析，標準化種植方案，讓農業種植從過去 “看天吃飯”的經驗種植模式，變成“知天而作”的智能現代化種植模式，提升種植質量，實現技術無憂。

        3. 農產品加工生產

　　通過數字孿生技術針對農作物的加工過程進行可視化管理，還原加工中心工作場景，各設備可通過交互展示詳情信息，實現遠程監控。全方位還原廠區環境建筑，當季及歷史生產、收售等數據一鍵可查，平臺打通生產主體與部門機構、農服企業、種植專家之間的數據對接，實現了生產服務線上集成、協同供給。

        4. 農產品銷售調度

　　通過可視化管理進行銷售調度追蹤，可以保障農產品時效性和新鮮度，確保及時、高效地運抵買方市場。同時針對倉儲庫存進行管理控制，通過需求預測，避免了庫存積壓和短缺，提高了庫存周轉率，降低了運輸成本。通過呈現多樣性的銷售渠道和優化的運輸路線，銷售調度提高了銷售效益，使農產品更具市場競爭力。

        未來展望

　　數字孿生可視化技術可以通過loT數據、三維模型底座、農業管理平臺來形成多精度、全要素地形成孿生數據底座，再利用三維場景實時渲染和時空業務數據融合來實現多尺度、多場景的業務應用。迎向“三農”發展的風口，發揮新一代信息技術的引領與帶動作用，以“數據驅動”、面向未來的新型農業組織、生產、流通、交易模式亟待建立，應充分發揮信息技術優勢推進智慧農業快速發展，為鄉村振興注智賦能！