《Renewable Energy》：Digital/4.0 technologies for affordable and clean energy in agriculture: Recent applications and forward-looking strategic directions
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本文系统评估数字技术与工业4.0在农业中推动SDG7目标的作用，分析AI、IoT等技术对清洁能源、资源效率等五个维度的贡献，提出研发战略路线图并探讨实施障碍与可持续性权衡，为政策制定者提供框架。
卡洛斯·帕拉-洛佩兹（Carlos Parra-López）| 卡门·卡莫纳-托雷斯（Carmen Carmona-Torres）
农业食品系统经济学系。农业与渔业研究与培训研究所（IFAPA），“卡米诺·德普尔奇尔”中心（Camino de Purchil），地址不详，18004，格拉纳达，西班牙
引言
随着气候变化和资源枯竭对全球繁荣和环境完整性构成严重威胁，对可持续发展的需求从未如此迫切。联合国2030年可持续发展议程处于全球可持续性议程的核心，该议程包括17个可持续发展目标（SDGs），旨在解决世界最紧迫的问题[1]。其中，SDG 7“负担得起和清洁的能源”对于实现更广泛的可持续发展目标尤为重要。SDG 7旨在确保每个人都能获得负担得起、可靠、可持续和现代化的能源，因为能源是经济增长、社会进步和环境保护的基础。
农业是全球能源、气候和粮食安全挑战的交汇点。农业食品链是能源的重要消费者，约占全球总能源需求的30%[2]。这种能源消耗来源于机械化、灌溉、化肥生产和收获后处理等过程。传统农业实践通常严重依赖化石燃料，导致大量温室气体（GHG）排放，约占全球排放量的10-12%[3]。这阻碍了实现SDG 7和更广泛气候目标的进展[4]。然而，农业部门也有巨大的潜力从能源净消费者转变为可再生能源的关键生产者。这主要可以通过生物量的增值和生物燃料的生产来实现。农业废弃物，包括木质纤维素生物质，被广泛用作生物能源和沼气生产的原料。例如，Bharti、Paritosh、Mandla、Chawade和Vivekanand[5]研究了GIS在估算废弃物潜力方面的应用；Frankowski和Czekala[6]评估了它们作为沼气共底物的用途；Yadav、Sharma、Tsai、Chen、Sun、Nargotra、Wang和Dong[7]强调了它们在发展可持续循环生物精炼厂中的作用。此外，创新的土地利用策略，如农光互补（将太阳能板安装与作物种植相结合），为农场发电开辟了新的可能性。
全球对粮食的需求正在增长，预计到2050年将增加约70%[8]。这将需要提高农业生产力以及生产和分配所需的能源使用量。确保这些能源既负担得起又清洁对于促进可持续发展至关重要。然而，发展中国家的农村地区面临着严重的基础设施和资源限制[9]。解决这些缺陷至关重要；例如，针对非洲国家的研究强调，改善能源获取可以直接增强粮食安全，因为可靠的电力对农业生产与保存至关重要[8]。
数字技术的融合，包括人工智能（AI）、物联网（IoT）、遥感和机器人技术，为解决能源与农业之间的复杂联系提供了独特的机会。这些数字技术是更广泛的工业4.0概念的一部分，该概念涵盖了纳米技术、生物技术和其他先进技术。从概念上讲，农业中的数字/4.0技术（通常称为“农业4.0”）代表了从机械化、传统农业向高度互联、数据驱动系统的范式转变。与传统技术不同，后者依赖手动操作、统一的田间处理和反应式决策，农业4.0整合了IoT、AI、大数据和信息物理系统，实现了实时监控和自主预测控制[10,11]。这些技术的核心优势在于其精确性和优化复杂非线性过程的能力，从而大幅减少资源浪费。然而，与传统工具相比，它们也存在独特的局限性，包括较高的初始资本成本[12]，以及对能源密集型数字基础设施的依赖和大量电子废物的产生[13]。实施数字和工业4.0创新可以提高整个农业价值链的效率。例如，Dayioglu和Turker[10]强调了IoT在实现精准灌溉中的作用；Yang、Shu、Chen、Ferrag、Wu、Nurellari和Huang[11]强调了智能农业中安全数据管理的重要性。此外，Hassoun、Jagtap、Trollman、Garcia-Garcia、Duong、Saxena、Bouzembrak、Treiblmaier、Parra-López、Carmona-Torres、Dev、Mhlanga和A?t-Kaddour[12]展示了这些技术如何促进自动化食品加工。这些技术还用于农业中的气候变化适应和缓解，以及水资源利用和管理。例如，基于IoT的精准灌溉系统提高了用水效率，AI驱动的产量预测模型增强了作物预测能力，大数据分析支持环境监测和决策过程[14,15]。
特别是在能源领域，这些技术对于转变农业能源管理和实现农业在提供清洁、负担得起能源方面的潜力具有巨大潜力。例如，AI可以显著提高整个农业价值链的能源和资源效率[16]，而将AI和IoT与可再生能源结合使用可以有效减少温室气体排放[3]，并促进更广泛的气候智能农业实践的采用[17]。
数字技术、农业和能源的交叉领域是一个快速扩展和动态的研究领域，产生了大量文献。虽然现有的综述提供了宝贵的见解，但这些见解往往较为零散。一些研究集中在特定数字技术在现代化农业实践中的作用，如AI在价值链中的应用[16]或IoT和大数据在气候智能农业中的整合[3,17]；其他研究则侧重于优化特定的可再生能源路径。例如，机器学习（ML）已被用于预测生物能源作物产量[18]，并提高农业废弃物的生物乙醇和沼气产量[6,19]。第三类文献探讨了可再生能源系统在农业中的更广泛整合，如混合太阳能-风能系统[20]或农光互补的双重土地利用效益[2,21]。然而，这些研究往往缺乏对支撑数字/4.0技术的深入系统分析。因此，仍存在一个关键空白：目前还没有全面的综述系统地梳理各种数字/工业4.0技术对SDG 7所有五个具体目标的贡献。此外，以往的研究很少在记录当前应用与制定未来研发的一致性战略路线图之间建立联系。
为填补这一空白，本文的总体目标是系统评估数字/工业4.0技术在推进农业领域实现SDG 7中的作用。为此，本研究追求三个具体目标：（1）利用2021年后的文献，系统梳理核心数字技术（如AI、IoT、机器人技术、纳米技术）在SDG 7五个具体目标中的应用；（2）制定一份前瞻性的战略研发路线图，确定扩大农业清洁能源规模所需的关键技术转型；（3）批判性地评估主要实施障碍和可持续性权衡（如电子废物、数字基础设施的能源消耗），以提出可行的政策建议。通过实现这些目标，本文为研究人员、政策制定者和行业利益相关者提供了一个结构化的框架，以利用数字创新加速向可持续、能源安全的农业未来的过渡。
方法论
采用了一种系统的主题综述方法来分析数字/4.0技术如何推动SDG 7的实现并确定未来的战略方向。这种方法结合了系统综述的严谨结构化过程和主题分析的定性解释性质[22]。这种双重方法特别适合处理该主题的跨学科特性，能够从农业科学、能源科学、计算机科学等多个角度获得见解。
数字/4.0技术在农业中的应用以实现SDG 7目标
本节系统探讨了数字/4.0技术在SDG 7五个关键目标中的具体应用，并展示了它们的变革潜力。表2总结了这些发现。
扩大农业中清洁和负担得起能源规模的前瞻性战略路线图
虽然前一节详细介绍了当前的应用，但本节将重点转向未来，概述了对于提高这些技术影响至关重要的研发战略方向。这些方向代表了从数据驱动的优化向更加自主、有韧性和集成的能源-农业系统的转变。
讨论
对当前应用和未来战略方向的全面回顾表明，数字/4.0技术有潜力转变农业部门并加速其对SDG 7的贡献。然而，通过部署这些技术实现切实、公平和可持续的进展并非易事。这需要在复杂的协同机会、重大实施障碍和潜在的意外后果之间找到平衡。
结论
这项系统综述揭示了将数字和工业4.0技术整合到农业部门是加速实现SDG 7目标的重要且具有变革性的方式。本文超越了对个别技术或特定能源目标的零散分析，构建了一个全面的框架，系统梳理了当前应用，制定了未来研究和开发的战略路线图，并批判性地评估了相关因素。
CRediT作者贡献声明
卡洛斯·帕拉-洛佩兹（Carlos Parra-López）：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、方法论制定、调查、数据分析、概念化。
卡门·卡莫纳-托雷斯（Carmen Carmona-Torres）：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、调查、数据分析。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
