《Food and Energy Security》：Bespoke Precision Agriculture for Small-Scale Farming in Sub-Saharan Africa: Defining Potential Benefits and Pathways
精准农业（Precision Agriculture, PA）在撒哈拉以南非洲（sub-Saharan Africa, SSA）的小农户群体中蕴藏着巨大潜力。在该地区，农业仍是经济发展的核心部门，雇佣了超过一半的成年人口，并对国内生产总值（GDP）贡献显著。然而，PA的采纳率仍然较低。本文探讨了提升SSA小农户PA采纳率的潜在效益、挑战及可行路径。基于近期倡议与案例研究，成功的应用实践表明，低成本、本地化且具有性别包容性的PA创新能够提高小农户的采纳率。然而，高昂的前期技术成本、有限的互联网连接、较低的数字素养、金融服务获取受限以及缺乏定制化培训等挑战，仍是显著的障碍。应对这些障碍，需要共同创造负担得起的技术与灵活的融资方案、提供支持服务、开发离线功能，并将PA纳入SSA的教育课程与推广体系中，以建设维持采纳所需的能力。此外，促进性别包容性与强化数据管理系统对于长期成功同样重要。通过克服这些障碍，PA能够推动可持续农业生产、改善粮食安全并增强气候韧性。本文强调了农民、开发者、研究人员与政策制定者之间协同合作的必要性，以在SSA小农户群体中构建一个健全的PA生态系统。
1 引言
在撒哈拉以南非洲（SSA），农业生产是许多国家最重要的经济部门之一。该地区农业以小农户为主导，雇佣了52%的成年人口，并贡献了该地区约17%的国内生产总值（GDP）。然而，尽管农业部门对该地区经济发展具有重要作用，该部门本质上仍以低生产率和农民低收入为特征，这使得农业对进入劳动力市场的年轻人缺乏吸引力。造成SSA农业部门低生产率和低收入的一个可能原因，是采用了陈旧和原始耕作方法。近年来该地区人口的快速增长，加之气候变化，使得采纳创新农业技术成为满足该地区粮食需求的当务之急。提升农业生产力和盈利能力，并激励该地区青年从事农业生产的一条可能路径，是采纳精准农业（PA）。
根据国际精准农业学会（ISPA）的定义，PA是一种管理策略，它收集、处理和分析时间、空间及个体动植物数据，并将其与其他信息相结合，以根据估计的变异性支持管理决策，从而提高资源利用效率、生产力、质量、盈利能力和农业生产的可持续性。PA旨在通过在最具生产力的时间和地点进行空间化投入部署，从而在给定投入下优化总体产出。因此，已证实PA可以提高农业效率、作物产量，减少农业对环境的影响，并提高农场盈利能力。重要的是，PA还有潜力减少SSA农业集约化带来的一些环境压力。例如，遥感和机器学习方法已被用于识别土壤盐度、硝酸盐含量和水分的空间变异性，从而实现更有针对性的灌溉和施肥管理，减少不必要的投入。同样，整合环境和气候数据的机器学习模型可以改善作物产量预测，支持更明智的管理决策并降低环境影响。无人机技术还可以促进早期病虫害检测和精准作物监测，减少小农耕作系统中对全面施用农药的依赖。
尽管PA技术前景广阔，但发展中国家中小型农场的采纳率仍然较低。研究表明，高昂的前期成本、缺乏认知以及缺乏关于PA的信息，是发展中国家小农户采纳PA有限的主要原因。因此，要提高SSA小农户对PA的采纳率，有必要向该地区的农民和农业利益相关者普及PA的相关信息和知识，包括更好地理解其对小农户的潜在效益。
以往关于PA的研究通常侧重于大规模农业及其提高农场生产力和盈利能力的能力、采纳决策、对农民的潜力和挑战、智能传感器技术和物联网，以及数据或数据管理在PA部署中的作用。迄今为止，关于PA对小农户的潜力知之甚少，特别是对SSA的小农户。虽然存在关于SSA中PA的研究，但它们很少专门针对该地区的小农户。
本文旨在强调PA对SSA小农户的潜力，提供该地区小农户PA倡议成功与失败的实例，阐述PA数据在决策中的作用，并提供对PA经济学的见解。此外，本文将强调将PA纳入SSA教育课程的必要性，并讨论在SSA小农环境中采纳PA的相关问题。
2 撒哈拉以南非洲小农户精准技术的成功与失败
鉴于PA作为农场管理策略日益普及，其在小农耕作系统中的应用尚未得到充分记录，尤其是在SSA地区，关于成功与失败的经验教训以指导未来倡议和提升采纳率方面尤为不足。
PA技术在SSA小农户中取得成功的一个关键点，是移动应用程序（app）和服务的部署。一个典型例子是PlantVillage Nuru应用程序。该数字平台使农民能够获取病虫害管理方面的专家建议，从而做出及时的管理决策。自2018年推出以来，PlantVillage已汇集了超过50,000张受感染植物图像，成为世界上最大的开放获取作物健康知识库之一。该平台设有论坛房间以促进信息共享和同行讨论。此外，PlantVillage还拥有数字助理Nuru，使农民能够在需要时获得对疑似病害的人工智能（AI）识别。该应用程序可以在没有互联网的情况下，依靠其内置的AI模型来诊断病虫害。该应用程序已被证明比推广人员的准确度高出一倍，帮助该地区农民将产量提高多达30%，并通过有效的病虫害管理使农民年收入增加300美元。
同样，在SSA小农户中得到较大程度测试的另一项PA技术是滴灌/智能灌溉。SSA的耕作系统主要依赖雨水，使其易受气候变异性影响。滴灌系统可以帮助改善时空水分管理、提高水分利用效率，并增强SSA小农户的气候韧性。近年来，SSA各国政府和合作伙伴实施了多个精准滴灌项目，以提高该地区小农户的农业生产率。例如，荷兰政府资助的智能水农业项目（SWA）专注于肯尼亚拥有0.1至5公顷（ha）灌溉土地、种植高价值作物的小型和中型农户的需求和机遇。SWA采用农民主导的方法，与当地供应商合作，将网络扩展到农村地区。农民通过培训项目、田间示范和灌溉加速平台与供应商建立联系。此外，当地服务提供商接受了安装和维护套件的培训和认证，确保采纳者能获得售后支持。滴灌设备的融资通过SWA特别设计的贷款产品、即用即付模式和通过小额信贷机构和银行的共同融资计划实现。自项目启动以来，已惠及19,000名农民（其中40%为女性），7,500名农民采纳了至少一项推广的技术。采纳者报告称用水量减少了30%–50%，卷心菜和番茄产量增加了20%，与未采纳者相比，耕种面积小于1公顷的小农户每季额外收入增加了100欧元。
除了病虫害管理PA技术和滴灌系统外，土壤传感/检测套件也被SSA小农户广泛用于制定特定地点的施肥决策。SSA常用的撒施肥料方式因土壤养分的空间变异性而效率较低。土壤测试是确定哪些区域需要施肥、所需肥料类型及最佳产量的起点。例如，在加纳，商业土壤测试服务已成为小农户使用PA的切入点。这些服务提供商使用便携式土壤测试套件或移动实验室土壤测试设备提供负担得起的土壤诊断。以Demeter Ghana Limited为例，农民联系服务提供商进行土壤样本采集，测试分析关键土壤参数后，Demeter向农民出具结果报告，并提供针对特定作物的施肥建议，随后由农艺师跟进帮助农民理解和实施建议。
尽管上述特定PA技术取得了相当大的成功，但在该地区实施PA技术的尝试并非总是成功。例如，在肯尼亚的一个公私合作项目中，低成本物联网（IoT）设备被安装在小农户的农场，以持续追踪土壤温度、水分含量和归一化植被指数（NDVI）等参数，用于精准灌溉和种植。虽然试点项目证明有益，但项目在初始地点之外难以推进，原因包括推广服务资金有限、设备获取困难、数据传输互联网不可靠、农民数字素养低、语言障碍等。同样，坦桑尼亚推出的数字咨询服务Tigo Kilimo旨在通过基本手机向小农户提供实时、特定地点的天气、农艺实践和市场价格信息，但未能达到预期效果。未能广泛采纳和持续使用的原因包括农民为高级功能付费的意愿低、偏远地区互联网连接有限以及性别障碍。
基于对案例研究的综合，出现了五个关键经验教训：第一，以农民为中心的方法和PA倡议的本地化可以推动持续采纳；第二，互联网连接仍然是一个挑战，离线功能对于PA采纳很重要；第三，获得融资对于采纳和可持续性至关重要，灵活的融资方案如小额信贷、即用即付服务应考虑在内；第四，性别包容性可以增强影响，必须通过量身定制的方法考虑性别包容性设计；第五，支持服务的整合对于长期可持续性至关重要，需要将PA工具与包括培训、安装、维护乃至市场联系在内的整体支持系统捆绑在一起。
3 数据管理
PA依赖于时间和空间变异性数据的可用性来进行高效资源分配。数据准确性对于资源的有效应用和优化决策至关重要。然而，数据收集对农民，尤其是发展中国家的农民来说可能具有挑战性。SSA小农户在管理PA数据方面面临诸多具体挑战，包括数字素养和技术技能有限、互联网连接不足、大型数据集存储和处理能力不足、缺乏负担得起的智能设备和传感器、数据隐私和安全问题，以及将传统耕作知识与数字数据整合的困难。
为解决这些挑战，已提出多种解决方案：开发针对低识字率地区量身定制的用户友好移动应用；实施离线数据收集和同步方法；建立社区数据中心和设备共享计划；利用低成本、本地适应性强的物联网设备进行数据收集；以及建立农民、推广服务和技术公司之间的伙伴关系。
在SSA，有效的PA数据管理至关重要。PA管理中涉及多种数据类型，包括土壤数据、天气数据、作物数据、设备数据和财务数据。数据收集方法包括传感器、用于航空成像和作物监测的无人机、用于作物健康和产量预测的卫星图像、移动应用和自动气象站。常用的数据管理工具包括农场管理信息系统（FMIS）、地理信息系统（GIS）和数据分析软件。
SSA正在出现多个数字数据管理系统，以应对小农户面临的具体挑战。例如，加纳的Agwise、Esoko和HingaSmart平台提供AI驱动的农艺智能、市场信息、天气咨询和可互操作的数字服务。肯尼亚的DigiFarm提供集成的数字农业平台。开源平台如farmOS为农场记录管理提供低成本选择。一个发展中的案例研究，Asasepa AI作物推荐系统，旨在帮助加纳农民根据土壤养分选择最适合其土地的作物。该系统测量氮、磷和钾（NPK）等关键元素，并结合过去的作物产量和当地天气条件，使用深度学习模型为每种土壤类型推荐最合适的作物。
4 农业企业家与精准农业经济学
尽管PA技术对农民具有巨大潜在效益，但采纳率仍然较低，尤其是在发展中国家的小农户中。农民有时会采纳PA技术，但后来因缺乏盈利能力等原因而停止使用。这是因为农业是一项生意，农民只有在经济上有利可图时才会采纳和使用PA技术。与小型农场相比，大型农场由于财务状况更好和规模经济更大，可能在其农场运营中实施PA。然而，SSA的农场规模普遍较小，PA技术的高成本可能使该地区的农民难以承受。
关于PA对农民经济学的已有研究提供了见解。在南非商业农业部门，PA技术的盈利能力已有记录，结果与欧洲、北美和澳大利亚相似。例如，使用变速技术（VRT）施肥的田间试验表明，VRT总体上比均匀施肥略有利可图。然而，在非洲其他地区的小农户农场展示PA技术效益的挑战更大。
关于非洲更精准施肥回报的证据似乎差异很大。微量施肥是一种特定地点的耕作实践，农民手动向生长中的作物施用少量肥料。来自津巴布韦超过1200个田间试验的证据表明，低技术含量的肥料微量施用能可靠地提高玉米、高粱和小米的产量，足以覆盖肥料和施用劳动力成本。然而，在尼日利亚的小区精准施肥试验中，基于土壤传感器读数的施肥处理在扣除硬件、软件和培训成本后，其净收益处于劣势。
虽然土壤水分传感器已被广泛证明能通过精准灌溉调度提高非洲小农户农场的产量并减少灌溉用水，但该技术的财务可行性仍存疑问。在津巴布韦的一项研究表明，农民愿意为Chameleon土壤水分传感支付一定金额，但不足以覆盖传感器的全部成本。由于非洲大多数情况下灌溉水费很低或完全不存在，节水本身对农民的经济利益往往不大。SSA小农户农场精准灌溉技术的盈利能力通常取决于减少养分淋溶、降低盐度、降低抽水成本和增加产量。
关于无人机喷洒在非洲的经济效益，研究提出了农民是否愿意支付无人机应用全部费用的问题。在加纳北部的一项研究表明，无人机喷洒的预算毛利略优于背负式喷雾器，但该研究的可变成本不包括无人机应用费。在参与无人机喷洒田间日的农民调查中，大多数人表示愿意支付，但并非全额支付私人公司收取的每公顷费用。
由于PA在非洲的采纳相对较新，只有少数研究尝试估计整个农场或总体的技术回报。一项对尼日利亚西南部250名小农户的调查显示，PA采纳指数是每公顷净农场收入更高的统计显著预测因子。然而，该研究未能解释PA指数是如何创建的，也未提供按技术分类的影响。
尽管有潜在的经济效益，大多数PA技术具有较高的前期投资成本和经常性成本，使其对SSA小农户而言过于昂贵。此外，还有与培训和数字技能发展相关的人力资本成本。这些成本产生了规模经济，使得PA技术在更大规模的农场上更具经济可行性，而SSA小规模和分散的土地所有权限制了其财务可行性。替代性融资模式，包括基于费用的服务提供、即用即付融资、合作社所有权以及将PA技术与补充服务捆绑，可以帮助在多个农民之间分摊固定成本，降低投资风险并克服流动性约束。
5 将精准农业纳入课程与培训
PA有能力提高农场生产力和盈利能力。然而，要实现这一点，特别是对SSA的小农户而言，利益相关者必须具备必要的意识、知识和能力来支持PA。这可以通过将PA纳入SSA农业机构的教育课程，并为该地区的学生、推广官员、农民和研究人员提供PA培训项目来实现。目前，尚不清楚SSA的教育课程，特别是农业学生的课程，是否充分涵盖了PA。在许多非洲机构中，PA尚未充分融入农业课程，反映了传统耕作方法与现代技术进步之间的知识差距。
为应对这一教育差距，已有一些举措。例如，AGCO农业商业资格（AAQ）项目是一个为期24个月的全额资助项目，面向非洲毕业生，课程内容侧重于农业科技、可持续性、农业机械化、农场业务管理和个人发展。该项目取得了成功。另一个例子是“通过跨区域学术流动加强非洲青年科学家精准农业能力以增强气候智能农食系统（PATH）”项目，该项目是四所非洲大学之间的合作项目，目标是在2024年至2028年间培训12名博士生、32名硕士生、10名员工和10名实习生。此外，Mashal Papworth基金为发展中国家的学生提供教育机会，以获得农业和园艺技能。
将PA纳入现有农业培训机构最终将提高农业生产力和盈利能力，通过粮食安全和农民收入增加促进可持续发展。PA教育的成功取决于课程改革、有针对性的技能培训和有效的外联，所有这些都需要经验丰富的师资、充足的ICT和互联网基础设施以及支持性的政策环境。
6 精准农业在撒哈拉以南非洲的采纳
PA技术的采纳已在文献中得到广泛讨论。关键推动因素包括技术进步、改善的作物管理实践、提高的经济效率、支持性政府政策和环境可持续性。例如，SSA小农户采纳PA的主要驱动力是近年来该地区负担得起的数字工具，特别是手机的普及，以及移动端PA技术和咨询服务可用性的增长。SSA的移动电话普及率在2024年底达到近47%的人口，预计到2030年将稳步增长至约53%。
然而，这些推动因素往往受到众多持续障碍的制约。这些障碍包括农民特定的社会经济特征、技术成本、有限的采纳技术支持、不完善的基础设施、数据所有权、透明度和隐私问题以及政府法规。其中最主要的是PA工具和技术对小农户的高昂前期成本。SSA的农民通常是小农户，即使PA工具和技术承诺未来收益，他们也可能没有经济能力购买。资金不足，加上信贷获取受限和金融市场不发达，使得该地区许多农民难以购买和采纳PA技术。此外，大多数商业PA技术是为大中型机械化农场设计和营销的，使其不适用于小农户环境中应用的异质性和间作系统。这种背景不匹配和缺乏适应性不仅限制了技术可操作性，也降低了其在小农户背景下的感知有用性。
除了成本和技术适应性外，必须解决的一个关键障碍是缺乏对农民的技术支持，特别是在教育和意识创建方面，涉及设备设置、操作和维护培训，以及提高农民的数字素养技能。该地区许多农民获得教育和意识项目的机会有限，这些项目可以帮助他们理解PA技术的原理和潜力。即使农民了解PA技术，缺乏关于设备设置、校准、操作和维护的充分培训也常常导致次优使用。因此，通过有针对性的能力建设项目解决这些障碍，对于提高SSA小农户的PA采纳率至关重要。
7 撒哈拉以南非洲精准农业采纳的政策与制度框架
来自SSA的证据表明，成功的PA采纳与支持性的政府政策和制度框架密切相关，这些框架加强了数字基础设施、推广服务、农业数据系统和融资渠道。在肯尼亚，肯尼亚综合农业管理信息系统（KIAMIS）代表了政府主导的数字农业框架的一个显著例子，建立了一个与投入补贴、咨询服务、金融产品和市场准入功能相关联的国家农民登记册。到2025年，该平台已注册超过650万农民。在赞比亚，赞比亚土壤实验室网络（ZASOLAN）通过赞比亚政府与联合国粮食及农业组织（FAO）之间的合作建立，加强了土壤测试能力、实验室标准化和数据质量。
西非的进一步例子凸显了制度改革的重要性。在贝宁，农业部内设立专门的信息系统理事会，促进了无人机辅助土地测绘举措的实施。在布基纳法索，政府对数字治理和农业信息系统的投资为移动推广服务、市场信息系统和土壤咨询网络奠定了基础。加纳的证据也表明，政府支持的农民组织、改善的农村信贷获取以及对本地化农艺培训的投资，显著提高了小农户采纳数字农业技术的可能性和强度。
有效的政策框架应优先考虑：投资于数字公共基础设施；加强推广服务和数字咨询平台；通过创新信贷计划和公私伙伴关系促进融资；支持农民组织和合作社结构；以及促进确保数据质量、互操作性、隐私和公平获取的数据治理标准。尽管取得了这些进展，仍存在显著的政策差距。许多SSA国家缺乏全面的国家PA战略，导致实施分散，政府机构、研究机构、推广系统和私营部门提供商之间的协调薄弱。
8 提升撒哈拉以南非洲小农户精准农业采纳的概念框架
基于本研究综合的证据，提出了一个概念框架，以说明影响SSA小农户PA采纳的关键因素。该框架由四个相互关联的组成部分构成：(a) PA采纳的障碍；(b) 赋能策略；(c) PA采纳；以及(d) 改善的农业和社会经济成果。
第一部分强调了限制SSA小农户采纳PA技术的主要障碍。PA文献和案例研究一致认为，高昂的前期投资成本、有限的融资渠道、互联网连接不畅、数字技能不足、农场规模小以及与性别相关的不平等等，是SSA小农户采纳PA的主要制约因素。
第二部分侧重于克服这些障碍和促进PA技术采纳所需的赋能策略。本研究中审查的成功倡议的证据表明，以农民为中心的方法、技术本地化、创新融资方案、性别包容性、离线功能和持续的技术支持，能显著提高PA技术的可及性、可负担性和长期可持续性。这些互补性干预措施共同作用，为SSA小农户的PA采纳创造有利环境。
