《Smart Agricultural Technology》：Animating the Transition: How Agriculture 5.0 Revitalises Agroecological Principles
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本综述深入探讨了从农业4.0（A4.0）到农业5.0（A5.0）的范式转变，揭示了A5.0如何通过整合分布式计算、可解释人工智能（XAI）、数字孪生和协作机器人等先进技术，将技术发展与农业生态学的社会及伦理维度相结合，从而超越A4.0以效率为核心的逻辑，迈向更具包容性和再生性的农业未来。文章基于PRISMA-ScR指南的范围综述，分析了截至2025年10月的文献，并提出了“认知共生”与“情感生态学”两个新原则，以弥补当前转型中的关键空白。
引言：农业的十字路口
全球粮食系统正经历着前所未有的技术和社会经济压力下的加速转型。农业，作为人类文明的基石，必须在环境限制与快速数字化变革之间找到平衡。当前占主导地位的工业化农业模式已将许多生态边界推向极限，导致了土壤退化、水资源压力、温室气体排放和农业生物多样性丧失等一系列问题。与此同时，日益严重的粮食不安全、土壤退化和社会不平等揭示了当前生产和分配模式的脆弱性。这些交织的危机促使学者和政策制定者呼吁一场“伟大的粮食转型”，将技术创新与生态恢复和社会包容结合起来。
现代农业面临着一个悖论：它需要生产更多食物来养活不断增长的全球人口，同时又要减少环境足迹、保护生物多样性并建立对气候变化的韧性。这要求不仅是在实践上，更是在管理粮食系统的社会技术体制上进行深刻的变革。在这种背景下，数字化和自动化已成为一种承诺。所谓的“第四次农业革命”或“农业4.0”（A4.0）由信息物理系统、人工智能（AI）和数据驱动农学的进步所推动。然而，有证据表明，这些技术往往强化了现有的权力不对称和技术经济锁定，使资本密集型参与者受益，而边缘化了小农户。仅通过效率指标来构建可持续性，有可能忽视公平、韧性和生态完整性等更深层次的系统维度。
因此，一个新兴的文献体系开始展望一个新的阶段——“农业5.0”（A5.0），在这个阶段，技术进步声称将明确地与以人为本的创新保持一致。另一方面是农业生态学，它是一个跨学科的、充满价值观念的维度，结合了生态科学、地方知识和社会正义。农业生态学最好被理解为一种设计伦理，而非一系列技术清单，它将农场和食物网视为活的、共同进化的系统，并坚持认为知识、价值和权力是需要被管理的生态的一部分。
材料与方法
本研究采用范围综述设计，因其方法灵活，适用于新兴研究领域。综述过程遵循PRISMA-ScR报告指南以确保透明度和方法严谨性。通过Scopus和CABI数据库进行文献检索，时间截至2025年10月。检索策略围绕两个主题组成部分构建：农业维度和可持续性或生态维度。最终共分析了136篇文献，并通过文献计量学和主题合成方法进行评估。分析采用演绎编码方法，基于三个主要主题：背景信息、农业革命（4.0和5.0）以及农业生态学原则。
技术：转型的强大引擎
文献显示，从A4.0的数据驱动优化到定义A5.0的以人和生态系统为中心的方法，存在着清晰的演变。三个主要的技术演进塑造了这种转型，并最好地区分了两代农业。
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智能架构基础
A4.0的技术基础主要基于传感器部署、连接基础设施和集中式数据分析。相比之下，A5.0代表了向分布式、弹性和互操作系统的明显架构转变。在人工智能（AI）方面，A4.0主要依赖集中式监督学习进行产量预测、害虫检测和变量施肥（VRA）。A5.0则将AI重新定义为协作和可解释的伙伴，支持而非取代人类推理。新的神经符号管道将基于规则的逻辑与机器学习相结合，结合了可解释性和预测能力。联邦学习系统直接在农场训练模型，保护数据隐私的同时提高了局部适应性。
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可操作的数字孪生
在A4.0中，遥感主要服务于诊断目的，大多数决策是在异地数据分析后手动做出的。A5.0通过将遥感与动态建模框架相结合，将来自多个时空尺度的数据整合到持续更新的数字孪生中，改变了这种方法。这些数字表示结合了卫星、无人机（UAV）和地面传感器数据，以模拟实时田间条件。数字孪生现在不仅作为可视化工具，而且作为能够自主反馈控制的操作系统。
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自动化与控制的演进
被综述的文献提出，A4.0的自动化模型在A5.0中已演变为一个分布式的、协作的自主行动者网络。A5.0向协作自主性迈进，通过优先考虑安全、透明度和与农艺意图一致的协调框架，在人类和机器人之间共享控制。机器人平台现在集成了感知和规划，同时向操作员展示其决策过程以进行实时干预。无人机（UAV） exemplifies 从传感到操作的转变。现代无人机利用基于空气动力学模型和实时多光谱反馈的自适应控制，自主调整喷洒和播种，从被动观察转向主动的微气候和投入管理。
A4.0在农业生态学方面的成就与局限
A4.0引入了一种数字介导的农业系统重新配置，部分符合农业生态学原则。
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优化的资源效率
在投入减少方面，A4.0显示出与农业生态学最紧密的一致性。精准农业、变量施肥技术（VRA）和人工智能（AI）驱动的监测系统已将化肥和农药使用量降低了15%至30%，在维持产量的同时减少了成本和污染。基于传感器的灌溉系统节水高达75%，机器人除草将除草剂需求减少了90%。无人机喷洒器实现了30%至50%的农药减量。
然而，在循环利用方面，A4.0主要通过工程循环而非生物循环运作。这表明循环利用被解释为高效的吞吐量而非生态再生。数据的循环取代了生物质的循环，揭示了对资源循环的机械而非生态的理解。
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部分增强的韧性系统
土壤健康管理通过数字诊断而非再生实践得到推进。物联网（IoT）传感器和人工智能（AI）算法现在可以实时测量养分剖面、pH值和土壤湿度。然而，土壤被视为受管理的基质而非活的生态系统，因为数字监视优化了条件但很少恢复微生物网络或有机质。
生物多样性在数字农业中仍然处于边缘地位。机器人和田间传感器可以识别并保护非目标植物，减少化学损害。精准技术降低了污染负荷，间接保护了物种丰富度。然而，A4.0的系统架构继续偏爱单一栽培。这意味着技术仅在不妨碍效率指标的情况下容忍生物多样性。
经济多样化作为数字扩张的副产品出现。A4.0刺激了数据分析、传感器制造和精准农业服务的新市场。这些部门创造了就业和金融增长，但它们使经济多样化，而非农业生态系统多样化。这意味着多样化是垂直发生的，在技术价值链内，而非在农场内水平发生。
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社会公平与责任方面的差距
知识共同创造的原则在A4.0中既找到了赋能点，也受到了限制。移动应用程序、云平台和人工智能（AI）辅助咨询服务实现了农艺数据的快速交换。然而，数据所有权和素养障碍限制了包容性。这意味着A4.0中的知识民主化是不均衡的：信息广泛流通，但对意义和创新的控制仍然集中。
社会价值和饮食仅间接存在。一些倡议强调以人为本的人工智能（AI）和伦理治理，但主导话语涉及生产力和技术效率。社会福祉和饮食多样性受到的关注有限。这意味着A4.0将社会价值视为需要管理的约束，而非要实现的目标。
A4.0中的公平性因获取不平等而受到损害。高进入成本和基础设施要求将小农户排除在外，加剧了技术先进农户和资源贫乏农户之间的差距。提供补贴或培训的计划缓解了但并未消除这种数字鸿沟。这意味着所实现的公平是分配性的，而非结构性的。
推动转型的农业生态学原则
农业5.0（A5.0）作为对农业4.0（A4.0）技术中心模式的纠正性演进而出现，通过将人类智能、社会包容和生态互惠整合到数字系统中，将农业生态学原则从效率扩展到再生和公平。
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下一代资源效率
循环利用扩展到生物、经济和社会周期。数字孪生和区块链追踪投入流和废物流，实现闭环养分和水管理。能源收集和城市农业科技（AgTech）与人工智能（AI）/物联网（IoT）结合，支持农场和城市尺度的资源回收。投入减少从工程优化发展到情境感知、以人为本的决策系统。人工智能（AI）引导的灌溉、施肥和植物保护在环境阈值和长期可持续性目标下运行。
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增强的韧性
土壤健康成为活的基础设施优先事项。新的量子/生物传感和近端-远程数据流解析微生物活动、养分循环和土壤碳动态，以指导覆盖作物、减少耕作和有机改良剂等恢复性实践。生物多样性从外部性转变为设计变量。机器人学和传感器网络识别和保护非目标动植物，而通过预测模型优化多样化轮作和间作，以维持传粉媒介和天敌。协同作用扩展到设备互操作性之外，走向生态共功能性。动物健康获得了伦理和生态深度。通过可穿戴设备、无人机（UAV）热成像和行为分析进行的精准福利监测降低了死亡率并改善了福祉，同时将放牧和饲养与生物多样性和牧场再生目标保持一致。经济多样化横向和纵向扩展。机器人、数据服务、可再生能源和环境监测的新市场出现，而数据合作社和循环生物经济使农场收入多样化。
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社会层面有所改善但仍不完美
知识的共同创造和共享演变为互惠学习生态系统。数字推广和开放平台与农民共同开发，将经验数据反馈到模型中，并根据当地情况定制建议。公平通过结构性包容来追求。农业5.0（A5.0）战略通过开源模型、补贴共享基础设施和合作社/云服务，优先考虑可负担性和小农户接入。参与从培训深化到共同治理。多行动者联盟共同设计平台、硬件和规则，使算法优先级与当地可持续性目标保持一致。连接性变得既是基础性的，也是关系性的。为6G准备的物联网（IoT）、边缘计算和卫星链路将实时感知扩展到偏远地区，而可追溯性建立了消费者信任并使激励措施与生态绩效保持一致。土地和自然资源治理通过透明监测加上参与式监督得到推进。长期以来被忽视的社会价值和饮食，通过透明的供应链和减少碳足迹的城市/垂直农业被纳入范围。
讨论：缺失的环节与政策障碍
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农业生态学缺乏什么？
从获得的结果可以明显看出，传统的农业生态学原则既未完全实现，也未能涵盖此类社会技术系统引入的认知和情感复杂性。有两个新兴维度值得明确承认：认知共生和情感生态学。
认知共生 被定义为“将农业智能设计为人类和机器感知之间共同进化的伙伴关系，其中学习本身成为一个生态过程。” 在农业5.0（A5.0）及以后的演进中，人类和机器应形成一个相互适应的学习生态系统，其中每一方都增强而非取代另一方的感知、解释和决策模式。
情感生态学 被定义为“承认、理解并整合人类与其所管理的生命生态系统之间的情感、心理和情感关系。” 通过明确整合情感和关系因素，情感生态学可以支持更有效、更扎根于社会、更可持续的农业生态系统转型。
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阻碍农业5.0的政策
现代农业的政策框架仍然与由农业5.0（A5.0）技术增强的农业生态转型的制度、认知和分配要求很不一致。公共财政和补贴系统继续稳定高投入、大规模的生产模式，造成了强大的经济锁定，即使数字工具在技术上可以支持多样化，也提高了转向多样化、生态农业的交易成本和感知风险。监管和治理碎片化是第二个有证据的障碍。数字/数据政策缺陷、不明确的数据所有权、专有算法的不透明性、不平衡的基础设施和低数字素养，产生了可能加剧不平等而非民主化创新的分配风险。最后，市场和贸易政策、认证成本以及薄弱的地方价值链支持限制了农业生态产品的经济可行性，即使数字平台可以促进市场联系。
研究局限与未来方向
主要局限在于农业生态学本身，因为它仍然是一个高度多义的术语，具有不同的解释，特别是在生态和技术集约化的背景下。其次，尽管付费墙限制减少了可用文献体量，但总体上涉及农业革命（4.0和5.0）和农业生态学的文献数量有限，也反映了该领域的新生性质。所选的数据库和筛选标准可能排除了一些相关研究。关于筛选，基于关键词和摘要的第一阶段可能由于文本中的错误分类或缺乏细节而忽略了相关研究。最后，相关技术的快速进步带来了所综述研究过时的风险。另一个局限是分析偏差，特别是本研究高度依赖于作者的个人知识，对原则和关键词的解释可能因研究人员而异。
未来的研究应系统地调查新兴农业技术如何在不同应用和操作尺度上将农业生态学原则转化为实践。探索每个技术领域的功能逻辑如何嵌入、支持或潜在地与生态学或农业生态学发生冲突将是有价值的。进一步的研究还应评估农民对这些技术的看法、接受度和信任度，识别影响其采用和持续使用的社会、经济和认知决定因素。理解这些人与技术的互动对于确保农业的数字转型与农业生态目标保持一致，并具有社会合法性和技术韧性至关重要。
结论
从农业4.0（A4.0）到农业5.0（A5.0）的转型标志着技术、生态和社会在现代农业食品系统内互动方式的 pivotal 重新定位。虽然农业5.0（A5.0）引入了分布式智能、数字孪生和协作机器人，更符合农业生态学原则，但研究表明，它仍然是一个不完整的农业生态转型。农业生态学的人文维度，体现为参与、伦理、情感和意义，尚未完全整合到技术框架中。本研究表明，向再生和公平食物系统的进展不仅取决于创新，还取决于重新思考智能、代理和责任如何在人类和机器之间共享。为了指导这一演进，提出了两个新原则：强调人类与人工代理之间共同学习的认知共生，以及承认情感和联系纽带作为可持续系统功能组成部分的情感生态学。最终，实现真正的农业生态革命还需要协调的政策改革、包容性治理和伦理监督，以确保数字化服务于人类和生态系统，而非抽象的生产力。只有将人类和生态价值嵌入其技术设计的核心，未来的农业系统才能从优化走向真正的转型。
