基于专利分析的智慧农业技术发展现状及趋势研究

黄红星 刘晓珂 林伟君 高飞

摘要 在智慧农业内涵分析的基础上，构建了智慧农业产业的基本框架，明确了智慧农业的边界和发展阶段。基于国内外智慧农业发展现状，采用专利地图方法，对比了我国与主要发达国家在智慧农业技术创新上存在的差距，在此基础上提出了推动我国智慧农业创新发展的若干建议，包括抓住新一代信息技术发展机遇、提高自主创新能力;加大政策引导力度，优化技术创新生态环境;重视专业技术人才和新农人培育培训。

关键词 智慧农业;框架;专利地图;技术创新;对策

中图分类号 S-1;TP29 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2021）03-0238-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.03.064

Abstract Based on the connotation of wisdom agriculture， we constructed the integration framework of wisdom agricultural industry， and defined the boundary and development stage of wisdom agriculture. It elaborated the research and development status of wisdom agriculture. Meanwhile the development gap at home and abroad in agricultural technological innovation was also revealed using the patent map method. According to the result of systematic analysis， some suggestions on the future development of wisdom agriculture which may be available for reference were put forward， such as seizing the development opportunities of the new generation information technology to enhance innovative ability， enlarging policy support to optimize the external environment of technological innovation， attaching great importance to professional and technical personnel and the training of new farmers.

Key words Wisdom agriculture;Framework;Patent map;Technological innovation;Countermeasure

农业现代化是我国农业发展的必由之路。近年来，我国现代农业发展取得了显著的成效。从大田农业、设施农业到如今的智慧农业、精准农业、智能农业，信息技术与现代农业的融合从未停止，呈螺旋上升、不断深化的发展规律。人工智能、移动通信、物联网、区块链等现代信息技术的兴起，引领着包括农业在内的国民经济迈入数字经济时代。智慧农业是一种现代农业形态，它和电脑农业、精准农业和数字农业一样，属于农业信息化和农业现代化发展到一定阶段的产物。作为技术信息的有效载体，专利承载着比文献期刊更超前的技术创新信息，涵盖了各行业领域80%～90%的最新技术信息。鉴于此，笔者在智慧农业内涵和基本框架界定的基础上，基于专利分析技术开展我国智慧农业发展现状和趋势判断，并提出针对性的建议，以期为我国智慧农业发展提供参考和借鉴。

1 智慧农业内涵及基本框架

由于智慧农业这一概念提出的时间不长，所以目前还没有一个统一的定义。然而，很多国内学者结合知识积累和实践经验给出了智慧农业的定义，如赵春江[1]认为，现代信息技术在与传统产业场景融合，特别是伴随物联网技术、大数据、人工智能新一代信息技术发展之后，正在形成一种新的业态，即智慧农业。李道亮[2]认为，智慧农业是物联网、移动互联网、云计算、大数据等现代信息技术发展到一定阶段的产物，是现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链的“生态融合”和“基因重组”，具体包括农业生产智能化、农业经营网络化、农业管理数字化、农业服务精准化。周国民[3]认为，智慧农业是充分利用现代信息技术，包括更透彻的感知技术、更广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术，使得农业系统的运转更加高效、智慧、聪明，从而使农业系统达到农产品竞争力强、农业可持续发展、和谐农村、有效利用农村能源和环境保护的目标。综合有关学者的观点，笔者认为智慧农业是以互联网、物联网、云计算、人工智能、自动化等数字技术为支撑，改造和升级传统农业生产、经营、管理、服务全链条，实现数字技术与农业全产业链的“生态融合”，最终形成网络化、数字化、精准化、智能化的一种现代农业发展模式。从广义上来讲，智慧农业不仅包括农业生产环节，还包括农产品电子商务、农产品质量溯源、农业休闲旅游等领域的内容。与其他现代农业发展模式相比，智慧农业的特征在于充分发挥互联网等信息技术在农业生产要素配置中的優化和集成作用，通过农业全过程的在线化和数字化，促进要素融合，提高全要素生产率，提升农业生产经营效率和促进农业组织变革，提升农业的创新力和竞争力。基于对智慧农业内涵的分析，建立了智慧农业产业的基本框架（图1）。

当前，数字经济正成为全球经济增长的新动能，成为撬动全球经济的新杠杆。数字化技术打通数据链、重构供应链、提升价值链，促进农村一二三产业融合发展，以数据驱动农业高质量发展，现代农业将跨越一个新的台阶[4]。数字经济以及“互联网+”创新发展为智慧农业发展从技术、产品、市场、人才等各方面创造了更多的可能性。信息技术与农业产业深度融合，从而催生新业态、新模式、新产业，是智慧农业产业化的基本路径，但这是一个长期的过程，大致要经过以下3个阶段：

第1阶段，随着农业领域中物联网、大数据、人工智能的发展及数据应用的推进，将会诞生新的产业萌芽，应用物联网的农业设施设备逐步普及，农业产业经营网络化，农业资源逐步数据化，农业服务普及共享;

第2阶段，农业领域大数据、人工智能的广泛持续推进，超越产业界限，创新服务业等新兴产业逐步扩大;

第3阶段，各产业领域逐渐融合，形成生態系统，产生多用途性服务。

2 国内外智慧农业发展比较

2.1 发达国家智慧农业已经进入规模化、产业化应用阶段

20世纪80年代初，美国就提出了精细农业（Precision Agriculture）的概念，“3S”技术、配方施肥技术、作物生长模型等应用系统是当时美国智慧农业的技术基础。进入21世纪以来，随着物联网和大数据技术的快速兴起，“物联网+大数据+智慧农场”成为欧美等发达国家智慧农业发展的普遍模式。目前美国农业，如西部地区的大豆、玉米等产业在生产和经营环节借助物联网和大数据分析，已实现了农产品全生命周期的数据共享和智能决策。在美国，农业信息资源共享不存在行业壁垒，公众可以根据需要获取相关数据。大数据公司分析预测模型技术成熟，为农场主和市场提供了很好的分析决策指引，如Climate Corporation、FarmLogs、Indigo等公司。其中，Climate Corporation是一家农业气象意外保险公司，该公司在全美布置2 500万个环境物联网传感器，通过对各地气象数据、天气模拟分析、植物生长特性、土壤土质等数据综合分析，形成美国土地气候数据“一张图”，为农民提供农业气象预警信息，并推出农业气象保险业务，降低气象灾害对农民收入影响。创建于克罗地亚的Farmeron初创公司，将农场主纳入云服务中，向农场提供类似于Google Analytics的数据跟踪和分析服务，农场主可使用Farmeron软件，收集并分析畜禽饲养信息，包括进食、繁育、健康状况、牛奶产量、药物等投入品，并将数据上传至云服务中，通过大数据分析来提升农场运营效率和收益。

高精度、低功耗、高稳定性的环境和生命体传感器是农业物联网的重要基础。德国推出了一种莠草识别喷雾器，在田间作业时能借助专门的电子传感器来区分农作物和杂草，只有当发现莠草时才喷出除莠剂，减少了对环境的污染[5]。来自美国硅谷的Cropx公司开发了一套土壤水分探测设备，通过探测地形、含水量、土壤结构等信息，帮助农户节约大量灌溉用水。在智能农机方面，美国约翰迪尔公司、日本的久保田株式会社等在作业处方系统、自动导航、无人驾驶、智能决策控制等方面处于领先水平。在集成化智能生产设施方面，荷兰、以色列、日本的植物工厂在环境智能监测调控体系、农业作业机器人应用等方面都具有较高水平。总体而言，发达国家已将智慧农业作为21世纪解决农业发展瓶颈问题、提升农业生产力的主要推动力，以期更好地适应全球化的农业市场需求。欧美发达国家的智慧农业产业化程度较高，能提供专业化、全链条服务，农场主比较乐意接受智慧农业带来的福利。

2.2 我国智慧农业总体还处于试点示范和产业化起步阶段

2014年我国提出了“智慧农业”的概念，其实它的发展从20世纪90年代“精细农业”时期就已开展。《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出“推进农业信息化建设，加强农业与信息技术融合，发展智慧农业”;《国家信息化发展战略纲要》提出“培育互联网农业，建立健全智能化、网络化农业生产经营体系，提高农业生产全过程信息管理服务能力”。2010年以来，国家有关部门先后组织实施了国家农业物联网应用示范工程和农业物联网区域试验工程，在天津、北京、上海、安徽、河南、江苏、黑龙江等地组织实施了大田种植、设施园艺、畜禽水产养殖等行业试验示范，为我国智慧农业起步发挥了良好的示范带动作用。

在“互联网+”的推动下，一批有实力的电子商务平台大举进军农业服务业。阿里巴巴（阿里研究院）发布的《中国淘宝村研究报告（2009—2019）》显示，至2019年全国有4 310个淘宝村、1 118个淘宝镇，2018年7月—2019年6月全国淘宝村和淘宝镇网店年销售超过7 000亿元，带动就业机会超过683万个。京东2015年初提出了农村电商“3F”战略，截至2016年6月，京东乡村推广专员已接近30万人，家电配送服务范围达42万个行政村，1 500个县建立了电商服务中心，提供物流、电商、物流等服务[6]。农业大数据服务领域涌现出了北京佳格天地科技有限公司、华农天时科技有限公司等专业化服务商，主要通过卫星遥感和气象大数据的收集、处理、分析来服务于农业、环境、金融保险等行业。同时，温氏、大北农、芭田股份等一批传统农业龙头企业也积极利用互联网、大数据技术推动企业转型，提升竞争力。在提供智慧农业解决方案方面，北京派得伟业科技发展有限公司研制、生产、销售农业物联网、精准农业、设施农业、节水灌溉、智能农机等智能装备;并利用物联网、大数据、云平台等计算机技术，构建了集监管、生产、服务于一体的智慧农业综合管理服务平台。在智能农机领域，主要有中国一拖集团有限公司、中联重科农机、福田雷沃国际重工股份有限公司等企业的农机产品及服务为我国智慧农业发展提供了重要基础。但国产农机在工艺的精细程度、作业的稳定性、智能化程度等方面与约翰迪尔、久保田等国外知名农机企业产品还有一定的差距。值得一提的是，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广泛应用。早在2016年，我国植保无人机市场保有量就已超过日本，位居世界第1位;2017年，我国年作业面积也超过日本，位居世界第1位[7];极飞科技的植保无人机已经出口至澳大利亚、日本等发达国家。总体来看，我国在农田管理、设施农业、规模化养殖等方面开展了丰富的智慧农业技术示范，农村电商发展迅猛，农业大数据方兴未艾，植保无人机领跑全球，但由于我国小农经济的限制和大量“空心村”的存在，使得农业信息化、智能化、机械化技术的普及推广受到限制。随着乡村振兴、“互联网+”等重大战略的深入实施，科技、资金、人才在城乡之间实现双向流动，一大批新农人在乡村创新创业，智慧农业产业化进程将明显加快，将成为农业农村现代化的关键“引擎”。

3 智慧农业专利地图分析

3.1 研究方法

专利地图（Patent Map）作为常用的专利可视化分析方法，能够高效地搜集、整理专利信息，在企业制定竞争策略、政府决策中占有越来越重要的位置，不但大大提高了研究效率、降低经费投入，而且提高了专利技术研发的质量[8]。该研究以智慧农业产业技术专利信息为基础，通过绘制专利管理图和专利技术图来明确智慧农业产业技术发展现状，采用的专利文献数据主要来自国家知识产权局专利检索与服务系统，数据库采用DWPI（德温特世界专利索引数据库）、CPRSABS（中国专利检索系统文摘数据库）。

3.2 全球智慧农业相关专利申请分析

从全球范围来看，智慧农业相关专利的首次申请国（地区）以中国、美国、日本、欧洲和韩国为主，这5个国家（地区）作为首次申请国的专利申请量之和超过全球首次申请总量的90%。2006年以前，智慧农业专利申请以美欧日为主，这与美欧日3个国家（地区）早期技术发展积累有一定密切关系。2000年以后，美欧日3个国家（地区）的智慧农业相关专利申请量基本保持平稳。中国智慧农业专利申请在1997年以前都低于100件，但在2009年之后，中国的申请量呈明显的井喷态势，并一跃超过美国，成为全球首次申请量最多的国家（图3）。

中国和美国既是最主要的专利首次申请国，同时也是最主要的目标市场国。截至2016年，中国、美国作为目标市场国的智慧农业相关专利申请量分别为39 656和24 627件。中国作为目标市场的专利申请量全球排名第1，说明全球其他国家（地区）对中国智慧农业市场的高度重视。

从全球专利申请人来看，截至2016年智慧农业相关专利申请量在200件以上的申请人有12个（图4），其中日本的申请人5个，并且排名前3位的申请人全部为日本的企业，分别是久保田株式会社、井关农机株式会社、洋马株式会社，其申请量都在1 000件以上，远远高于其他申请人，可见日本企业在智慧农业核心技术方面具有全球领先优势。申请量排名前12位的申请人中有4个来自中国，其中浙江大学351件、中国农业大学340件、江苏大学289件、西北农林科技大学249件，这与美日等发达国家主要专利申请人皆为企业形成明显反差，中国在智慧农业领域进入排名前12位的4个申请人均为高校，这也反映了中国在智慧农业领域的科技成果产业化程度低、企業科技创新能力弱，因此科技成果转化的道路仍很漫长。

对智慧农业专利地图的分析可以看出，我国智慧农业技术研发整体还处于跟跑阶段，离转化成产业实施还有很长的路要走。根据科技部《“十三五”数字农业领域国内外技术竞争研究报告》，我国绝大多数的智能农业关键技术处于跟踪阶段，总体发展水平与国际领先水平平均相差12年[9]。

3.3 中国智慧农业相关专利申请分析

从1986—2016年国内智慧农业相关专利申请量变化可以看出，1986—2000年，我国智慧农业相关专利申请量还比较少，年申请量不超过200件，说明此时智慧农业还只是产业萌芽阶段（图5）;2001—2011年，智慧农业相关专利的申请开始较快增长，从2001年的年申请量259件，到2011年的年申请量超过500件，这10年间的增长速度非常快，是智慧农业发展的成长期;2012—2016年，专利申请呈现更加迅猛的增长，说明智慧农业开始在中国迅速铺开，迎来了产业快速发展期，这与我国近年来在“互联网+”以及乡村振兴战略实施背景下加快以机械化、数字化、集约化为特征的农业现代化进程有很大关系。

对1986—2016年我国各省（市、区）智慧农业相关专利申请总量进行对比，结果显示江苏省提交的相关专利申请最多，为4 436件;北京市次之，专利申请量为3 125件（图6）。从全国来看，江苏省、山东省、四川省和河南省是我国的农业大省，智慧农业相关技术应用较多，因此相关专利申请较多。北京市、浙江省、广东省和安徽省的专利申请量较大，一方面这些省市都属于中国经济发展较快的省市，容易采用较为先进的农业生产方式，在智慧农业的研究和运用方面走在各省市前面;另一方面，这些省市的知识产权政策和知识产权保护意识普遍较强，因此在智慧农业方面，这些省市的相关专利申请量较大。

4 推动我国智慧农业创新发展的对策建议

4.1 抓住新一代信息技术发展机遇，提高智慧农业关键核心技术自主创新能力

2019年的中央一号文件强调加快突破农业关键技术，其中把智慧农业与生物种业、重型农机、绿色投入品一起列为农业自主创新的重点领域，凸显了智慧农业的战略意义。一是要大力培育智慧农业技术创新主体，加大对智慧农业科技创新型龙头企业的培育和扶持力度，促进人工智能、移动通信、物联网、区块链等数字技术在农业生产、经营、管理、服务领域的深度融合，打造应用产品、创新技术和个性化服务，打造新产业、新业态、新模式，促进智慧农业产业化发展。二是要凝聚目标，加大投入，依托国家以及省级实验室、创新联盟等，重点攻克农业生产环境和动植物生理特征智能感知与识别、生物生长数字模型、农业大数据治理与应用、天地空一体化数据融合与协同控制、农业机器人等一批“卡脖子”关键技术，强化我国在智慧农业领域关键技术的自主安全可控[10]。

4.2 加大政策引导力度，优化智慧农业技术创新生态环境

习近平总书记在中国科学院、工程院院士大会上的讲话指出，要发挥市场对各类创新要素的配置作用，让市场真正在创新资源配置中起到决定性作用。加快科技成果转化应用，打通技术研发、产品制造、市场推广、产业发展等链条。建议要从税收、科技金融、人才引进、重大项目、用地等多方面形成“组合拳”，加强从中央到地方各级政府政策的协调性、一致性和可操作性，加大对智慧农业相关企业进行新技术、新产品研发的支持力度，切实推动企业成为技术创新的主体。同时要从单位考核、技术人才职称晋升等“指挥棒”入手，引导高校和科研院所面向智慧农业产业的实际需求和关键技术瓶颈进行有针对性地研发，使研发效率最大化。对研发产生的技术成果要注重利用知识产权制度进行保护，加大

技术成果转化和产业化力度，促进智慧农业产业有序健康发展。

4.3 重视智慧农业专业技术人才和新型职业农民培育

借鉴发达国家现代农业发展经验，现代农业是从田头到餐桌、从初级产品到终端消费的产业化体系，是以合作制为基础的高度组织化产业。中国正大力培育和发展各类新型农业生产經营主体，下一阶段以合作社、种养大户、家庭农场为代表的职业农民以及“新农人”，将逐步崛起成为农业生产经营的主体力量。只有把大量的新型职业农民以及“新农人”进一步武装成为“数字农民”，才能真正承载智慧农业这艘“产业航母”。一是要加快高等院校及职业技术学校在学科专业设置上的改革调整步伐，及时跟上智慧农业产业发展需求，提高学科知识体系、专业技能培养等方面的针对性，探索定向培养、订制培养、企业联合培养等创新模式，提高智慧农业专业技术人才数量和质量。二是政府通过补贴等方式鼓励各类培训机构，积极利用互联网、虚拟现实与增强现实、人机互动等数字化培训手段，推广农民网校、微课程、在线直播等新型培训平台，方便农民随时随地进行学习。三是加强农技推广人员的智慧农业专业技能培训，使深入田间地头的农技员成为智慧农业应用的能手和“带路人”。

参考文献

[1] 赵春江.智慧农业发展现状及战略目标研究[J].智慧农业，2019，1（1）：1-7.

[2] 李道亮.智慧农业：中国的机遇和挑战[J].高科技与产业化，2015（5）：42-45.

[3] 周国民.浅议智慧农业[J].农业网络信息，2009（10）：5-7，27.

[4] 农业农村信息化专家咨询委员会.中国数字乡村发展报告（2019年）[EB/OL].（2019-11）[2020-03-05].http：//www.scs.moa.gov.cn/gzdt/201911/P020191119505821675490.pdf.

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[8] 沙振江，张蓉，刘桂锋.国内专利地图研究进展与展望[J].情报理论与实践，2014，37（8）：139-144.

[9] 赵春江.加快农业信息技术创新 支撑数字农业农村发展[N].农民日报，2020-01-15（06）.

[10] 周清波，吴文斌，宋茜.数字农业研究现状和发展趋势分析[J].中国农业信息，2018，30（1）：1-9.