综述：亚洲智慧农业

本综述聚焦亚洲智慧农业，基于其农业特色，通过文献计量学分析研究热点，探讨农业生产全周期关键技术（如图像处理、人工智能 AI、大数据等），评估政策成效，指出风险防控等政策缺口及发展方向，为科研和决策提供系统资源。

　　亚洲智慧农业发展面临多重挑战与机遇。从背景看，亚洲作为全球主要粮食产区，需满足自身及全球人口粮食需求。但面临耕地短缺（仅占全球 24.9% 耕地）、气候变化（如南亚易受气候影响、中亚干旱）等问题，发展智慧农业刻不容缓。

在研究热点方面，通过文献计量学分析发现，2010-2023 年亚洲智慧农业相关出版物呈显著增长趋势。中国、印度、韩国、日本等 14 国发表量超百篇，中国以 3859 篇居首。关键词共现分析显示，“系统”“物联网（IoT）”“精准农业”“智慧农业”“深度学习” 等是高频词汇，亚洲在物联网系统和人工智能模型开发应用上有侧重，虽关注气候变化但尚未成为主要热点。在机构方面，以色列本古里安大学（机器人领域）、中国农业科学院（传感器领域）、武汉大学（人工智能领域）等影响力较大。

技术应用涵盖农业生产各环节。图像加工方面，包括预处理（如色彩空间转换、去噪）、分割（利用植被指数）、特征提取（分析生物形态、颜色、纹理等），可用于作物生长监测、病虫害检测等，但受农业环境复杂等因素限制。机器学习通过算法从数据中提取模式，应用于作物生长监测、病虫害识别等，不过存在需大量数据和计算资源等挑战。大数据与云计算结合，通过传感器、无人机等收集数据，借助无线通信技术传输，再利用云服务处理分析，应用于灌溉、病虫害检测等，但存在数据安全和隐私风险。农业碳减排通过有机肥料、保护性耕作等管理措施，结合系统模型预测排放，以增强碳汇能力、减少排放，但技术开发应用成本高，小农户生产行为不确定性大。

具体应用中，智能作物育种借助高通量表型技术（如地面传感器、无人机、卫星成像）和大数据、人工智能，加速育种进程，如构建 phenotypic 预测模型、利用无人机影像提取育种位点等。高级耕作通过土壤监测（pH、水分、养分等）和自主拖拉机、耕作机器人等实现智能化，如光学传感器测土壤养分、机器学习分析土壤光谱图像等，同时免耕或减少耕作可促进碳汇。无人种植利用无人机、机器人，结合机器学习等确定播种移植日期、监测种子质量等，如设计无人机播种装置、开发秧苗健康识别模型等。智能灌溉采用节水技术（如滴灌、喷灌）和传感技术、物联网系统，如深度学习分析土壤图像计算灌溉量、智能系统根据气象数据控制灌溉。农用化学品管理通过优化施肥模型、遥感技术精准施肥，利用 hyperspectral 成像、机器学习等识别病虫害，采用无人机、机器人精准施药，以及激光除草、太阳能杀虫灯等物理方法替代化学药剂。自动收获利用传感器、数据分析、机器人等确定收获时间、实现自主导航收割，如利用声学和机器视觉技术预测苹果最佳收获期、开发柔性末端执行器减少果实损伤等。

政策方面，亚洲各国出台诸多政策推动智慧农业，通过构建政策语料库分析发现，政策聚焦数字技术、信息决策系统等，但在风险防控、国际合作、标准化方面不足。农业政策强度（API）分析显示，越南、泰国 API 较高，中国政策支持持续且力度大，如《农业机械化促进法》推动农机普及。

在解决方案上，中国针对气候变化，利用 DNDC 模型结合农业系统碳足迹，优化灌溉和农业残留物利用，如在玉米 - 大豆轮作系统中，控制排水与地下灌溉可减少碳排放、提高产量。日本针对劳动力短缺，研发适用于不同场景的农业机器人，如无人水面车辆（USV）用于稻田导航、施药和监测，通过优化控制算法应对侧风影响。以色列针对水资源短缺，成为滴灌技术全球先驱，如耐特菲姆公司开发多种滴灌设备和集成系统，结合传感、大数据和智能控制实现精准水肥管理。

未来挑战与展望包括多技术协同系统构建，需整合传感器网络、人工智能、大数据等技术与农机，形成闭环管理系统；标准化建设，确保不同技术、设备、平台间的数据交换和协同；数据安全保护，防范数据泄露影响农业运营；发展低碳农业，通过系统模型量化管理措施，利用可再生能源；推动有机农业，借助智慧农业技术减少农药化肥使用；加强农业人员培训，提升农民技术应用能力；完善基础设施，缩小数字鸿沟，促进技术普及。