农业是国民经济的基础，事关民生福祉和经济社会发展全局，但传统农业生产模式在资源利用、管理效率和可持续发展等方面面临严峻挑战。物联网技术的兴起为农业智能化转型提供了新路径，其在数据感知、信息传输和决策支持方面的独特优势，促使农业管理模式向精准化和自动化演进。因此，现就物联网技术助力乡村农业智能化管理展开探讨，以期为优化农业管理效能、促进乡村高质量发展提供理论支撑。

　　农业现代化是推动乡村振兴的必由之路，而智能化管理技术是农业现代化进程中的关键突破口。当前传统农业生产普遍存在生产效率低、资源浪费大、抗风险能力弱等问题，制约了农业高质量发展，而物联网技术以其实时性、精准性和可扩展性，成为革新农业管理模式的关键工具。通过传感器、无线通信与智能分析技术的结合，物联网能够实现农业环境监测、设备远程控制和生产过程优化的全链条覆盖，为乡村农业管理模式创新提供技术支撑。现对物联网技术在乡村农业智能化管理中的潜力进行剖析，以期推动技术应用与农业需求的深度融合，赋能农业可持续发展。

物联网技术的基本概念与特征

物联网技术的定义与核心要素

　　物联网技术是通过互联的物理设备与数字系统，实现物与物、物与人之间信息交换和通信的技术体系，其关键目标在于打破信息孤岛，构建从数据感知到智能决策的闭环系统。物联网的核心架构可分为感知层、传输层和应用层三个部分，感知层通过传感器、RFID(射频识别)标签等设备采集物理世界的实时数据;传输层借助无线通信、互联网等技术将数据高效传递至云端或本地服务器;应用层则通过数据分析与算法模型支持业务决策和自动化控制。在农业领域，该技术的特殊性在于其能够将分散的农田环境、作物生长、设备运行等数据整合，形成动态化的管理网络。如部署于田间的温湿度传感器持续监测环境参数，结合无线传输模块将数据上传至管理系统，为农户提供精准的种植建议。物联网技术的核心价值在于通过实时性与互联性，降低信息传递的滞后性，从而提升农业生产各环节的协同效率。

物联网技术在农业中的应用场景

　　物联网技术在农业中的典型应用场景主要体现在对农业生产全过程的智能化介入。在作物种植环节，借助土壤墒情传感器和气象监测设备，农民可实时获取农田水分、光照及温湿度数据，并结合历史数据总结规律，确定最佳灌溉时间与施肥量。此类设备与云端管理平台的联动，还能实现远程自动控制水泵、滴灌系统等设备，减少人工操作的误差与劳动强度。在畜禽养殖领域，物联网技术可通过穿戴式传感器监测动物体温、活动量及生长状态，结合智能算法识别动物异常行为，帮助养殖户提前发现疾病风险并优化饲养策略。同时，物联网可用于农产品流通环节，如借助冷链运输中的温湿度追踪设备，可实现从田间到餐桌的全程质量溯源。这些场景的共同特征在于，物联网技术通过数据的全链条覆盖，将传统农业中依赖经验判断的环节转化为基于客观数据的科学决策，从而提高资源利用效率并增强生产可控性。

物联网技术对农业管理模式的影响

　　物联网技术的应用使农业管理模式从经验主导向数据驱动方向转变。传统农业管理中，生产决策高度依赖农户的个人经验或粗放式管理，而物联网技术的引入则通过实时数据采集与分析，为农业管理者提供量化依据。例如，通过监测作物的光合作用效率与环境参数的关联性，系统可自动生成调整大棚通风或补光强度的建议，从而平衡农作物产量与能耗的关系。在资源管理层面，物联网技术还能够整合土地、水源、劳动力等分散要素，形成动态调度模型，如在域内的多个农场通过共享土壤墒情数据，可协同制定区域灌溉计划，避免水资源的重复消耗。而物联网技术的自动化控制特性，降低了人工干预的频率，使农业管理从被动响应转向主动预测。这种模式提升了农业管理效率，也为农业规模化、集约化发展提供了技术支撑，成为推动农业现代化的关键技术力量。

乡村农业智能化管理的现状

乡村农业信息化建设的基础

　　乡村农业信息化建设是智能化管理的先决条件，其关键在于通过信息技术搭建连接农业生产、管理与市场需求的桥梁。目前，乡村地区的基础网络设施逐步完善，光纤宽带的覆盖范围扩大，移动通信基站数量增加，为物联网设备的数据传输提供了基本保障。在硬件层面，智能终端设备如智能手机、便携式农业监测设备等的普及率提升，使农户能够更加便捷地接入数字平台。同时，部分乡村已建成区域性的农业数据中心，初步实现了气象信息、土壤墒情、市场价格等数据的整合与共享，而农民专业合作社则通过部署简易传感器和无线网络，将分散的农田数据汇总至统一平台，帮助农户快速获取地块环境变化信息。整体而言，目前，乡村信息化建设仍呈现不平衡性，经济较发达地区的设施较为完善，而偏远区域则存在网络信号弱、设备运维能力不足等问题，且数据平台的互联互通仍处于初级阶段，不同系统间的兼容性与协同能力有待提升，这使得数据价值难以充分释放。

物联网技术在农业生产中的实际应用

　　物联网技术当前在农业生产中的应用已从局部试点向规模化探索过渡。在实际生产中，技术落地主要体现在环境监测、设备控制与生产优化三个维度。例如，在温室大棚中，农户可通过部署温度、湿度及光照传感器，实时监测作物生长环境参数，系统依据预设阈值自动联动通风或遮阳装置，维持棚内最佳环境条件，此类应用降低了人力成本，还提升了作物产量与品质;在农田灌溉场景中，结合土壤水分传感器的数据，智能灌溉系统可动态调节水量，减少水资源浪费;部分畜禽养殖领域也引入智能项圈等设备，监测动物健康状态并为饲料投喂提供依据。但实际应用仍面临技术与场景适配问题，部分物联网设备成本较高，超出小型农户的承受能力;复杂地形导致信号传输稳定性不足，影响数据采集的连续性。而随着技术迭代与政策支持，物联网的应用场景正逐步与乡村需求结合，为农业生产的精准化奠定基础。

乡村农业智能化管理的现有模式

　　当前，乡村农业智能化管理的模式可归纳为“政府引导型”“企业主导型”与“农户自组织型”三类。政府引导模式通常通过政策扶持与资金补贴，推动物联网基础设施建设与试点项目落地。例如，地方农业部门联合科技公司建设智慧农业示范园，为周边农户提供可复制的技术模板。企业主导模式则以农业科技公司或大型农场为核心，通过技术承包或服务外包形式，向中小农户输出智能化管理方案。例如，企业搭建云平台整合区域农业数据，农户按需购买数据分析服务。农户自组织模式多见于农民专业合作社或集体经济较发达地区，农户通过联合采购设备、共享数据资源，实现小范围内的资源优化配置。例如，农民专业合作社集中使用无人机进行病虫害监测，降低个人成本。然而，目前乡村农业智能化管理中现有模式的推广仍受限于多方主体的利益协同困难，政府主导项目缺乏市场灵活性，企业方案难以匹配分散的农户需求，而自组织模式的可持续性则依赖农户的技术认知与合作意愿，这都制约了乡村农业智能化管理的创新发展。

乡村农业智能化管理面临的挑战

核心技术应用的局限性

　　农业智能化依赖的物联网、大数据等关键技术在实际应用中仍面临多重限制。最突出的问题是技术的场景适配性不足，乡村环境复杂多变，农田地形、作物种类、气候条件的差异性对设备的稳定性提出更高要求。在高温高湿的水稻种植区，传感器寿命会因电路受潮或金属锈蚀而大幅缩短，导致监测数据频繁中断;而山地果园的信号盲区则使无线传输设备难以稳定工作，直接影响远程控制功能的正常使用。同时，现有技术更倾向于标准化场景，但农业的小规模分散经营特征显著，企业为追求成本控制往往选择通用型设备，无法精准满足不同农户的个性化需求。这种技术方案降低了实际效益，还会因功能冗余增加操作复杂性。且不同厂商的硬件和软件系统互不兼容，监测平台、管理软件与农户端应用之间数据难以互通，即使采集到大量信息，也无法转化为统一的决策依据。这种技术上的矛盾，使得智能化管理的效率远低于预期，最终影响技术的推广。

农民技术接受度与培训不足

　　技术推广的主要阻力在于农户群体的认知与能力断层，多数农民长期依赖传统经验耕作，对智能化设备的操作逻辑缺乏直观理解。例如，部分老龄农户面对手机端的灌溉控制系统时，因界面复杂、功能繁多而放弃使用，转而沿用人工巡查农田的旧方法，导致设备长期闲置。而且，即使接受过短期培训，农户的技术应用能力也受限于文化水平与学习习惯，抽象的数据图表难以与农事经验直接对应，操作失误后缺乏自主排查能力，削弱了农民的使用信心。而培训体系的设计同样存在短板，其内容多以设备功能演示为主，忽略与本地种植习惯的结合;培训频次低且缺乏后续指导，农民在遇到突发问题时往往求助无门。例如，当智能系统给出施肥建议时，农户更依赖于传统种植经验，这在一定程度上限制了技术优化的潜力发挥。

政策和资金支持有待进一步加强

　　从政策层面看，部分地区对农业智能化的定位主要集中在示范性工程上，尚未形成系统化的推进机制。例如，部分地区通过短期项目补贴来采购设备，但却忽视了后期运维的配套措施。这导致部分地区在项目实施后，出现传感器损坏、系统停用等情况，使得前期的投入未能发挥长期效益，未能充分实现预期目标。在资金方面，乡村农业智能化的投入主要依赖于财政拨款，社会资金的支持力度明显不足，尚未形成多元化的投融资机制，这在一定程度上制约了农业智能化技术的广泛推广和应用。

物联网技术助力乡村农业智能化管理的创新策略

加强核心技术研发与适配性优化

　　破解技术落地的困境，需推动技术研发与乡村实际需求的深度结合。一是应集中资源开发高适应性硬件设备，优先解决环境耐受性问题，针对田间的极端气候与复杂地形，可优化传感器封装工艺与材料选择，提升防水、防尘及抗腐蚀能力，确保设备的长期、稳定运行。二是建立统一的行业技术标准，规范数据采集与传输协议，打破不同厂商系统的封闭性，实现跨平台数据的顺畅对接与共享。对分散的小规模农户场景，可推广模块化、轻量化设计，允许农户根据种植规模灵活组合功能，避免因功能冗余增加成本与操作难度。三是通过简化设备维护流程、开发智能诊断工具降低使用门槛，减少对外部技术支持的过度依赖，并针对不同作物类型开发定制化算法模型，使数据分析更贴合实际生产需求，将技术的可用性转化为易用性与实用性，从源头提高智能化管理的普及程度。

提升农民技术认知与操作能力

　　技术推广需以农民为中心构建可持续的能力提升体系。一是培训内容应贴近生产实践，可将复杂操作简化为三步法或可视化界面，结合农事周期分阶段教学，如播种期重点讲解环境监测功能，收获期演示数据分析应用。并建立在地化的技术指导网络，以乡镇农技站为枢纽，培养本地青年农户或返乡人才，通过结对帮扶、田间示范等形式提供常态化支持，解决农民遇到的实际操作难题。二是利用短视频、互动小程序等工具，制作方言版教学资源，扩大培训覆盖面并增强吸引力。三是可设计阶段性激励机制，如对持续使用智能设备的农户给予增产奖励或补贴，通过实际效益增强其信任感。最终目标是让农民从被动接受者转变为主动参与者，在技术应用中逐步积累经验，形成“用中学、学中用”的良性循环。

完善政策支持与资金投入机制

　　政策与资金的长效保障是技术落地的关键支撑。政策层面，需由短期试点转向系统化推进，将农业智能化纳入地方发展规划，明确各部门职责分工，建立跨部门协作机制，简化项目审批与补贴申领流程。制定设备运维、数据安全等配套措施，避免出现重建设、轻管理的问题。资金投入层面，可以引导社会资本参与，通过税收优惠吸引企业投资农田物联网基建，或推广“农户+合作社+企业”的共建模式，分摊前期成本。而针对资金使用效率方面，则可引入第三方评估机制，重点支持具有区域适配性的技术方案，避免重复建设与资源浪费。同时，推动政策性保险与金融产品创新，为技术应用中的自然风险或市场波动提供托底保障。通过政策与资金的协同发力，实现智能化管理从局部亮点到全域普及的跨越式发展。

　　物联网技术在乡村农业智能化管理中具有关键作用，为破解技术落地层面的如硬件适配性不足、数据互通壁垒等技术瓶颈，以及农民认知断层等问题，可以从技术迭代、能力建设与制度创新三方面协同发力，开发适应复杂环境的模块化设备，降低技术应用门槛;重视农民主体性，通过在地化培训网络与激励机制，将技术知识转化为生产习惯;政策层面则应推动跨部门资源整合，完善长效投入机制，引导社会资本形成多元支持格局。因此，应将物联网技术真正嵌入农业生产，推动农业从经验驱动向数据驱动转型升级，最终实现农业生产效率提升与可持续发展的双赢目标。

　　终审：魏文源

　　监审：李晓亚

　　编校：董卫娟

　　网络：吴飞飞