综述：智能农业中的云-边-端协同计算：架构、应用与未来展望

本文系统综述了云-边-端（Cloud-Edge-Device）协同计算在智能农业（Smart Agriculture）中的架构模型、关键技术（如AI、IoT）与典型应用（如环境监测、精准灌溉），并针对设备异构性、数据一致性等挑战，提出了智能调度算法、轻量化边缘人工智能（Edge AI）、数字孪生（Digital Twin）等六大未来研究方向，为构建下一代高效、自适应的智慧农业系统提供了重要理论参考与实践指南。

　　

1 引言

农业作为人类生存与社会发展的基石，正面临全球人口增长、耕地缩减、气候变化等前所未有的挑战。传统耕作模式已难以满足现代农业需求，亟需利用人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）等先进信息技术推动农业数字化、智能化转型。智能农业强调数据驱动、实时感知与智能决策，但农业环境具有地域分布广、节点分散、网络连接不稳定等特点，传统集中式云架构因高延迟、带宽限制等问题难以适应。在此背景下，云-边-端协同计算作为一种新型分布式智能架构，通过整合云计算（Cloud Computing）的中心化处理能力、边缘计算（Edge Computing）的低延迟实时响应以及端设备（End Devices）的现场数据采集，形成多层次协同的计算范式，为智能农业提供了关键技术支撑。

2 云-边-端协同框架：技术特性与架构

2.1 云、边、端计算的技术特性与功能划分

在智能农业系统中，云计算负责大规模农业数据的集中处理与存储，支持模型训练、跨区域数据整合与历史趋势分析；边缘计算依托本地节点（如网关、边缘服务器）实现低延迟数据处理与即时控制，适用于温室环境调控、应急事件处理等场景；端设备（如传感器、无人机、智能农机）则承担前端数据采集与基础预处理功能。三者形成“感知–分析–决策”的互补层次体系。

2.2 云-边-端协同的典型架构模型

常见的协同架构包括：分层架构（数据自下而上流动，适合任务复杂度逐层递增的场景）、星型架构（以云平台为核心协调节点，适用于无人机集群管理等集中调度场景）以及链式（中继）架构（通过边缘节点接力传输，适应网络带宽受限的偏远地区）。这些模型可根据具体农业场景灵活组合，提升系统效率与可靠性。

2.3 技术挑战与关键问题

当前部署仍面临多重挑战：设备异构性导致集成与管理困难；边缘与云间数据一致性、同步性与安全性问题；实时响应与任务调度瓶颈；边缘与端侧资源受限下的能耗平衡；以及涉及农业生产敏感数据的安全与隐私保护需求。

3 智能农业中的关键技术需求与挑战

3.1 农业应用场景的关键特征

农业环境具有数据源分布广泛且异构、对本地实时响应要求高、网络基础设施薄弱、设备能耗敏感等特点。这些特征要求系统具备高度鲁棒性、自治性与可扩展性，传统云中心架构难以满足，而云-边-端协同计算通过分布式智能框架有效应对这些需求。

4 云-边-端协同在智能农业中的典型应用

4.1 农田环境监测与数据分析

通过端侧传感器网络采集环境参数（如温湿度、土壤墒情），边缘节点进行本地融合与异常告警，云平台进行趋势建模与预警。例如，集成LoRaWAN与5G的物联网拓扑支持长距离数据传输，边缘深度学习模型实现病虫害识别，显著降低云端负载并提升响应速度。

4.2 智能灌溉与温室管理系统

端侧传感器实时监测土壤水分与气象数据，边缘控制器驱动执行机构（如电磁阀、通风设备），云平台基于作物蒸散模型与天气预报生成优化策略。研究表明，此类系统可实现节水增效，如基于模糊逻辑的边缘决策与云策略评估相结合，显著提升水资源利用效率。

4.3 农业无人机与地面机械协同作业

无人机（UAV）与智能农机通过边缘调度平台实现实时通信与空间感知，云平台负责任务规划与跨区域协调。多智能体强化学习（MARL）等技术优化路径规划与避障，提升大田作业效率与安全性。空中-地面-卫星一体化传感系统支持高频农业监测与精准作业。

4.4 畜禽行为识别与健康监测

穿戴式传感器采集畜禽生理数据，边缘节点运行轻量模型实现行为分类与异常检测，云平台进行群体健康趋势建模与疫病预警。数字孪生（Digital Twin）技术构建虚拟牲畜模型，实现远程异常诊断与干预，提升养殖管理智能化水平。

4.5 病虫害监测与预警

边缘设备基于轻量化卷积神经网络（CNN）或YOLO模型实时识别病虫害图像，云端融合历史数据与气象信息进行时空预测。协同边缘-网关计算架构（CGET）在保护数据隐私的同时提高任务卸载效率，形成“检测–分析–响应”的闭环管理。

5 讨论

尽管云-边-端协同架构在智能农业中展现出显著优势，但仍存在系统集成度低、数据标准化不足、实时性与资源约束平衡难、隐私安全机制不完善等问题。未来需加强端到端系统设计、跨平台互操作性、算法-硬件协同优化以及多学科融合研究。

6 未来趋势与研究展望

6.1 农业云-边-端系统智能协同调度算法

采用多智能体强化学习（MARL）与数字孪生技术，实现动态资源调度与负载均衡，提升系统弹性与能效。

6.2 边缘人工智能与轻量化模型的深度融合

通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术优化神经网络模型，适配资源受限的边缘设备，推动边缘AI在农业感知任务中的落地。

6.3 多层次数据融合与分层决策框架

构建语义融合与多尺度时空数据整合机制，结合边缘规则推理与云端复杂建模，增强系统决策鲁棒性。

6.4 联邦学习：智能农业中的隐私保护分布式智能

在本地数据不上传的前提下，通过参数聚合实现联合建模，结合差分隐私（Differential Privacy）与同态加密（Homomorphic Encryption）强化隐私保障。

6.5 建立开放农业生态的标准互操作框架

推动MQTT、CoAP等开放协议与统一语义模型（如SAREF）的应用，构建跨平台、可互操作的农业物联网生态系统。

6.6 数字孪生技术赋能的云边端协同与实时仿真

构建与物理实体同步的虚拟模型，支持“假设分析”与预测性决策，结合AI增强的调度优化，实现农业系统的精准模拟与控制。

6.7 大语言模型（LLM）与AIGC在智能农业中的融合

利用大语言模型（如ChatGPT）实现农业知识问答、多语言咨询与决策支持，AIGC技术辅助报告生成与数据解读，降低从业者认知负荷。

7 结论

云-边-端协同计算通过分布式智能架构显著提升智能农业系统的实时性、能效性与适应性。未来需聚焦智能调度、轻量AI、联邦学习、数字孪生等关键技术突破，推动农业从经验驱动向数据驱动、从被动响应向预测干预的范式转变，为实现全球粮食安全与农业可持续发展提供核心支撑。