随着信息技术的迅猛发展，现代农业正逐步向智能化、数字化方向转型。智慧农业和数字孪生农业是这一转型过程中的两个重要概念，它们虽然都依赖于先进的信息技术，但在概念、技术架构和应用场景上存在显著差异。

智慧农业的定义与特点

智慧农业的定义指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对农业生产过程进行全面感知、精准管理和智能决策，以提高农业生产效率、产品质量和资源利用效率的一种现代农业模式。

智慧农业在具体特点上，具有全面感知的显著特征，通过部署各种传感器和智能设备，实时监测农田、温室、畜禽养殖等环境中的温度、湿度、光照、土壤水分等参数，实现对农业生产环境的全面感知。

同时，精准管理也是其主要标志，基于采集到的数据，利用大数据分析和人工智能技术，为农民提供精准的种植、施肥、灌溉、病虫害防治等管理建议，提高农业生产效率。

通过云计算平台，实现对农业生产数据的集中管理和分析，智慧农业技术为农民提供科学的决策支持，帮助他们优化生产计划和资源配置。通过与无人机、自动化农机等智能设备的连接，实现远程控制和自主作业，降低人工成本，提高作业效率。

数字孪生农业的定义与特点

数字孪生农业是指通过物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，创建一个与现实农业系统相对应的虚拟模型，实现对农业生产全过程的数字化表达、模拟和优化。这个虚拟模型可以实时反映现实农业系统的状态，并通过数据分析和智能决策支持，为农业生产提供精准的指导和服务。

特别是在虚拟模型的打造上，数字孪生农业的核心在于创建一个与现实农业系统相对应的虚拟模型，这个模型可以实时反映现实系统的状态，包括作物生长、环境条件、设备运行等。并且，数字孪生农业技术会实时同步功能，通过物联网技术，实时采集现实农业系统中的各种数据，并将其传输到虚拟模型中，实现虚拟模型与现实系统的实时同步。

数字孪生农业技术有模拟与优化功能，利用虚拟模型，可以对农业生产过程进行模拟和优化，预测不同管理措施的效果，帮助农民做出更科学的决策。在智能决策方面，通过大数据分析和人工智能技术，虚拟模型可以提供精准的种植、施肥、灌溉、病虫害防治等管理建议，提高农业生产效率。

智慧农业与数字孪生农业的主要区别

在概念层次上，智慧农业更侧重于利用现代信息技术对农业生产过程进行全面感知、精准管理和智能决策，强调的是技术的应用和效果。

而数字孪生农业更侧重于创建一个与现实农业系统相对应的虚拟模型，通过虚拟模型实现对农业生产全过程的数字化表达、模拟和优化，强调的是虚拟模型的构建和应用。

技术架构方面，智慧农业主要依赖于物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，通过部署各种传感器和智能设备，实现对农业生产环境的全面感知和数据采集；通过大数据分析和人工智能技术，为农民提供精准的管理建议；通过云计算平台，实现对农业生产数据的集中管理和分析。

数字孪生农业则在智慧农业的基础上，进一步引入了虚拟模型的概念。通过物联网技术，实时采集现实农业系统中的各种数据，并将其传输到虚拟模型中；通过虚拟模型，实现对农业生产过程的模拟和优化；通过大数据分析和人工智能技术，虚拟模型可以提供精准的管理建议。

应用场景方面，智慧农业可以实现多种自身属性的功能。比如精准播种，通过传感器和数据分析，为农民提供最佳的播种时间和播种密度建议。比如，精准施肥与用药，通过土壤传感器和无人机航拍，生成个性化施肥方案，避免过度施肥导致的资源浪费和环境污染。

同时，通过土壤水分传感器和气象数据，生成精准的灌溉建议，实现远程控制和自动化灌溉。通过无人机和高分辨率相机，定期拍摄作物生长情况，通过图像识别技术，监测作物的生长状态和健康状况。通过安装在养殖场内的传感器，实时监测温度、湿度、氨气浓度等环境参数，利用视频监控和行为识别技术，监测畜禽的行为模式，及时发现异常情况。

数字孪生农业在自身属性功能也具有多面结构。

在作物生长模拟方面，通过虚拟模型，模拟不同管理措施对作物生长的影响，帮助农民选择最佳的管理策略。在环境调控方面，在温室种植中，通过虚拟模型，实时监测和调节温度、湿度、光照等环境参数，为作物提供最佳的生长条件。在病虫害预测上，通过虚拟模型，预测病虫害的发生趋势，提前采取预防措施，减少损失。

在作物生长资源优化上，成熟的数字孪生农业，可以通过虚拟模型，优化水资源、肥料等资源的使用，减少浪费，提高资源利用效率。还可以通过虚拟模型，评估自然灾害的风险，帮助农民提前做好防灾减灾准备。

整体分析智慧农业与数字孪生农业在实施难度，智慧农业相对较为成熟，技术应用已经比较广泛，实施难度较低。主要难点在于设备的部署和数据的采集、分析。而数字孪生农业技术要求更高，需要创建和维护一个复杂的虚拟模型，对数据的实时性和准确性要求更高，实施难度较大。

智慧农业与数字孪生农业在发展中是相互促进与发展的关系

尽管智慧农业和数字孪生农业在概念、技术架构和应用场景上存在差异，但它们并不是相互排斥的，而是可以互相补充、相辅相成的。智慧农业为数字孪生农业提供了基础数据和技术支持，而数字孪生农业则进一步提升了智慧农业的智能化水平和管理精度。

比如数据共享，智慧农业采集到的大量数据可以为数字孪生农业的虚拟模型提供丰富的输入，提高虚拟模型的准确性和可靠性。

同时，可以做到了技术协同。智慧农业中的物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，可以与数字孪生农业中的虚拟模型技术相结合，形成更加完善的农业信息化体系。

未来在应用场景扩展上，通过智慧农业和数字孪生农业的结合，可以拓展更多的应用场景，如智能供应链管理、农产品质量追溯等，进一步提升农业的智能化水平和市场竞争力。

在我国，笔者认为，智慧农业和数字孪生农业是现代农业发展的重要方向，它们各自具有独特的优势和应用场景。智慧农业通过全面感知、精准管理和智能决策，提高了我国的农业生产的效率和质量。数字孪生农业通过创建虚拟模型，实现了对农业生产全过程的数字化表达、模拟和优化，进一步提升了农业的智能化水平。

未来，智慧农业和数字孪生农业将相互融合、共同发展，必将为我国实现农业现代化和可持续发展提供强有力的支持。



作者林龙博士简介：乡村振兴观察员、民建中央农业与农村委员会副主任、《智慧农业：科技驱动农业革命》专著作者，中国农业大学经管学院兼职硕士生导师、西北农林科技大学兼职硕士研究生导师、郑州大学农学院客座教授、阿根廷约翰-F-肯尼迪大学荣誉博士，是央视财经、人民网、新华网等媒体的特约评论员或撰稿人，曾创立多家互联网科技机构及农业科技机构，关注中国三农信息化，是智慧农业的研究者与实践者，曾作为首都各界代表受邀出席新中国成立70周年天安门阅兵观礼。