在当今时代，农业正在经历一场深刻的变革。数千年来，农业生产依赖于人类的直觉、经验、对自然的观察、实证发现以及社会文化因素。如今，我们正处于一个技术元素和工具（如传感器、机器人、无人机、数据平台、模型、仿真平台以及人工智能和机器学习）重新定义我们如何理解、规划、管理、监控、控制和维持农业生态系统的时代。数字农业正是对这一新兴农业生态系统的描述。数字农业是一门真正的跨学科科学，它涵盖了生物学、气候科学、传感器、物联网（IoT）、机器人技术和自主系统、计算科学以及人工智能等多个领域。

这期特刊汇集了九篇综述文章，我们认为这些文章共同展现了数字农业的多个代表性方面。文章的顺序首先从生物物理基础（土壤传感、植物水分胁迫和季风行为）开始，然后转向数字平台和可持续性。这种自下而上的结构反映了农业的实际运作方式：它基于自然系统，受气候影响，并通过数字技术得到提升。

第一篇文章《精准农业中的土壤传感器综述》重点关注三个关键的土壤参数：pH值、养分含量和湿度。这些参数是所有农艺决策的基础，可靠地测量这些变量对于精准农业至关重要。文章首先介绍了相关的传感原理，包括电学和电磁学、光学、辐射测量和核技术、机械技术、声学技术、气动技术以及电化学技术。这为全面理解不同类型的传感器（土壤pH值传感器、土壤养分传感器和土壤湿度传感器）提供了概念基础。随后，文章概述了为土壤传感器开发的集成平台及其相关挑战。通过说明数字数据是如何从土壤层面开始的，这篇文章为本期特刊的其余内容奠定了科学基础。
第二篇综述文章《叶片和植物水分胁迫的指标——温度》探讨了叶片温度如何响应水分胁迫，以及红外成像如何实现空间详细且无损的监测。随着水资源日益稀缺和灌溉计划变得越来越重要，早期检测水分胁迫的能力对于实现农业的韧性至关重要。文章介绍了解读温度信号的相关原理、方法及挑战，并强调了数字农业始于对田间条件的可靠测量。
在讨论了土壤和温度之后，本期特刊接下来关注气候系统。第三篇文章《印度夏季季风：预测与应用》从印度的视角出发，介绍了对夏季季风的当前认识以及在不同时间尺度上预测能力的最新进展。印度夏季季风影响着印度大部分地区的降雨模式、水资源可用性和农业规划。文章阐述了季风变化的理论、季节性和次季节性预测方法，以及其在农业和水资源管理中的实际应用。近几十年来，预测能力的提升带来了显著的好处，文章还强调了进一步改进预测工作的进展。这篇文章旨在将田间层面的传感技术（本期特刊的前两篇文章）与影响农业结果的更广泛的气候因素联系起来。
在讨论了土壤、植物和气候之后，本期特刊转向数字领域。第四篇文章《AgDx——数字农业框架：推动转型的工具》强调了需要标准化框架、基准和绩效指标来评估和指导数字化转型。文章从印度的角度出发，鉴于印度农业的规模和多样性，以及公共和私营部门的日益参与，采用结构化的方法对于减少重复工作和确保互操作性至关重要。文章描述了印度的农业现状、存在的差距，以及像文中提到的国家级数字框架如何支持更高效的规划和实施。
第五篇文章《农业平台的生态系统模型》将前述框架扩展为一个全面的平台模型。它描绘了一个包含农民、输入公司、供应链参与者、研究机构、金融机构和初创企业的生态系统，所有这些参与者都通过一个共同的数字平台连接在一起。文章解释了平台治理、绩效指标、风险缓解策略和创新流程如何加强农业规划、运营和服务。这一平台视角通过展示框架思维如何转化为实际的操作生态系统（即各利益相关者之间的数字互动），补充了前一篇文章的内容。
在讨论了框架和平台之后，本期特刊接着探讨了数字农业的核心——数据，因为数据是推动所有下游数字创新的关键。第六篇文章《释放人工智能在农业中的潜力：数据的关键作用》指出了印度农业数据存在的碎片化和不均衡问题，分析了数据质量、粒度和可访问性方面的不足，并提出了加强农业数据系统的策略。文章认为，只有当数据干净、完整、可靠且具有互操作性时，人工智能和数字工具才能发挥有效作用。
第七篇文章探讨了农民如何与人工智能系统互动。文章《生成式人工智能作为农民与人工智能算法之间的接口》探讨了大型语言模型（LLMs）如何作为直观的界面，帮助农民理解算法的运作原理。通常，人工智能工具需要技术专长或可靠的连接方式，这对小规模农民来说是一个障碍。文章提出了一种新的解决方案：通过对话式界面，农民可以用自然语言提问、获得针对具体情境的建议，并以自然的方式参与互动反馈。这篇文章强调了以农民为中心的人工智能理念，表明数字农业的真正价值在于使工具对最终用户来说易于使用且有意义。
第八篇文章《在传统GPU架构上实现大型语言模型和自主工作流程》关注实际部署中的挑战。大规模训练和部署农业用的大型语言模型需要计算资源，但高端硬件往往有限。本文讨论了针对传统GPU系统的优化技术，并概述了专为农业设计的自主人工智能工作流程架构。它提供了关于基础设施限制的现实视角，并说明了像印度这样的国家如何通过智能硬件和工作流程设计构建可扩展的咨询系统。
最后一篇文章《通过碳农业实现可持续农业并赋能农民》将数字农业与长期可持续性联系起来。文章解释了碳封存、土壤管理实践、测量技术以及碳市场（包括合规市场和自愿市场）的相关内容。数字工具在测量、报告和验证过程中发挥着关键作用。文章全面总结了碳农业的潜在益处和挑战，并指出了小规模农民参与新兴环境市场的机会。
总的来说，我们认为这九篇文章提供了关于数字农业多个关键方面的有益概述。从土壤、植物和气候开始，逐步涵盖框架、平台和数据，最终聚焦于人工智能系统和可持续农业，本期特刊旨在呈现对这一新兴领域的全面理解。文章的顺序强化了我们的观点：当数字农业牢固地建立在农业科学基础上，并经过科学设计以实现可扩展性（适用于大规模应用）、包容性和长期可持续性时，它将最为有效。希望您会喜欢阅读这些文章。
Lalith Achoth, Jaywant Arakeri, M.S. Bobji, 和 Y. Narahari
特邀编辑