一、引言1.1研究背景與意義在全球數字化浪潮的推動下，農業領域正經歷著深刻的變革，農業物聯網作為農業現代化發展的重要驅動力，正逐步改變著傳統農業的生產方式和管理模式。農業物聯網通過將傳感器、通信技術、計算機技術等與農業生產相結合，實現了對農業生產過程的精準監測、智能控制和科學管理，有效提高了農業生產效率、降低了資源消耗、保障了農產品質量安全，為解決農業發展面臨的諸多挑戰提供了新的思路和方法。江蘇省作為我國的農業大省之一，農業發展一直走在全國前列。近年來，江蘇省積極推進農業現代化建設，大力發展農業物聯網技術，在設施農業、畜禽養殖、水產養殖等領域取得了顯著成效。然而，隨著農業物聯網應用的不斷深入，也暴露出一些問題，如技術應用水平參差不齊、發展不平衡、缺乏有效的評價體系等。這些問題制約了江蘇省農業物聯網的進一步發展，也影響了農業現代化的進程。因此，構建一套科學合理的農業物聯網評價體系，對于準確評估江蘇省農業物聯網發展水平，發現存在的問題和不足，提出針對性的發展建議，具有重要的現實意義。構建農業物聯網評價體系，有助于全面了解江蘇省農業物聯網的發展現狀和水平。通過對農業物聯網的技術應用、產業發展、經濟效益、社會效益等多個方面進行綜合評價，可以清晰地認識到江蘇省農業物聯網在哪些方面取得了進展，哪些方面還存在差距，為政府部門制定相關政策提供科學依據?？茖W的評價體系能夠為農業物聯網的發展提供明確的方向和目標。通過設定具體的評價指標和標準，可以引導企業和農戶在技術創新、應用推廣、產業發展等方面加大投入，提高農業物聯網的發展質量和效益。此外，評價體系還可以對農業物聯網項目的實施效果進行評估，及時發現問題并進行調整，確保項目的順利推進。通過構建評價體系，可以對不同地區、不同領域的農業物聯網發展情況進行比較和分析，找出發展的優勢和劣勢，促進區域間的交流與合作，實現資源的優化配置，推動江蘇省農業物聯網的均衡發展。在當前農業現代化建設的關鍵時期，構建江蘇省農業物聯網評價體系具有重要的理論和實踐意義。通過深入研究和分析，旨在為江蘇省農業物聯網的發展提供有益的參考和借鑒，推動農業物聯網技術在農業生產中的廣泛應用，助力江蘇省農業現代化進程。1.2國內外研究現狀國外對于農業物聯網的研究起步較早，在技術研發和應用實踐方面取得了顯著成果。美國作為農業科技強國，在農業物聯網技術的研發和應用上處于世界領先地位。早在20世紀90年代，美國就開始將物聯網技術應用于農業領域，通過傳感器、衛星定位等技術實現對農田土壤、氣象、作物生長等信息的實時監測和精準管理。例如，美國的一些大型農場利用智能灌溉系統，根據土壤濕度和作物需水情況自動調節灌溉水量，大大提高了水資源利用效率。美國還在農業物聯網的標準制定和產業發展方面發揮了重要作用，推動了農業物聯網技術的規范化和產業化。歐洲國家在農業物聯網領域也有深入的研究和廣泛的應用。荷蘭的溫室農業中，通過物聯網技術實現了對溫室內環境參數的精準控制，如溫度、濕度、光照、二氧化碳濃度等，為作物生長提供了最佳的環境條件，實現了高效、精準的農業生產，提高了農產品的產量和質量。德國在農業傳感器技術和智能農機裝備方面取得了重要突破，開發出了一系列高精度、智能化的農業傳感器和自動化的農業機械設備，提高了農業生產的智能化水平。在農業物聯網評價體系研究方面，國外學者從不同角度進行了探索。部分學者構建了基于技術應用、經濟成本、環境影響等多維度的評價指標體系，用于評估農業物聯網項目的實施效果。例如，通過對傳感器精度、數據傳輸穩定性、系統運行成本、節能減排效果等指標的量化分析，來全面評價農業物聯網系統的性能和效益。一些研究關注農業物聯網對農業生產效率、農產品質量和農民收入的影響評估，通過實證研究和案例分析，建立了相應的評價模型和方法。國內對農業物聯網的研究雖然起步相對較晚，但發展迅速。近年來，隨著國家對農業現代化的高度重視和對農業物聯網技術的大力支持，國內在農業物聯網的理論研究、技術研發和應用推廣方面取得了長足進步。在技術研發方面，我國在傳感器技術、通信技術、數據處理技術等關鍵領域取得了一系列成果，部分技術已達到國際先進水平。例如，在農業傳感器方面，研發出了多種適用于不同農業場景的傳感器，如土壤水分傳感器、溫濕度傳感器、光照傳感器等，能夠實現對農業生產環境的實時監測。在通信技術方面，5G、NB-IoT等新一代通信技術在農業領域的應用不斷拓展，為農業物聯網的數據傳輸提供了高速、穩定的通道。在應用實踐方面，我國各地積極開展農業物聯網示范項目建設，在設施農業、畜禽養殖、水產養殖、大田種植等領域取得了顯著成效。如江蘇省作為農業物聯網發展的先行省份，在設施園藝領域，運用各類環境數據采集傳感器，通過NB-IOT、ZigBee、WIFI、4G等網絡經由網絡中繼器實時上傳環境數據到控制中心，經過智能化算法模型計算，反向控制種植環境溫室內各種智能化機電設備，達到精確控制生長環境、提升產品產量和品質的效果。南京瑞島卉洲農業科技有限公司投資3000余萬元引進荷蘭Priva智能控制系統，打造了一座高水平現代化智能溫室，綜合運用傳感、通信、控制等技術，實現對溫室生產進行遠距離、精準化控制，為作物（番茄、花卉）提供最適宜的生長環境，從而實現周年化生產，增加產量的同時有效節約了人工、水肥成本。在農業物聯網評價體系研究方面，國內學者也進行了大量的探索。一些學者從農業物聯網的技術應用水平、產業發展規模、經濟效益、社會效益等方面構建評價指標體系。如考慮傳感器的應用覆蓋率、物聯網設備的智能化程度、農業物聯網企業的數量和規模、農業物聯網對農業產值增長的貢獻、對農民就業和增收的影響等指標。還有學者運用層次分析法、模糊綜合評價法等方法對農業物聯網發展水平進行綜合評價，通過確定各評價指標的權重，對農業物聯網的發展狀況進行量化評估。當前農業物聯網評價體系的研究仍存在一些不足與空白?，F有研究中，對于農業物聯網評價指標的選取缺乏統一的標準和規范，不同學者從不同角度選取指標，導致評價結果缺乏可比性。部分評價指標難以量化，在實際應用中存在一定的困難，影響了評價的準確性和客觀性。在評價方法上，雖然已有多種方法被應用于農業物聯網評價，但每種方法都有其局限性，如何選擇合適的評價方法，或者將多種方法有機結合，以提高評價結果的科學性和可靠性，還需要進一步研究。此外，對于農業物聯網的可持續發展評價、對生態環境的影響評價等方面的研究還相對較少，有待進一步加強。1.3研究方法與創新點本研究綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學性和可靠性。通過文獻分析法，廣泛搜集國內外關于農業物聯網的相關文獻資料，包括學術論文、研究報告、政策文件等，對農業物聯網的發展歷程、技術應用、產業現狀、評價體系等方面的研究成果進行梳理和總結，明確研究的重點和方向，為后續研究提供理論基礎和研究思路。在案例分析法上，深入分析江蘇省內多個具有代表性的農業物聯網應用案例，如南京瑞島卉洲農業科技有限公司的智能溫室項目、江蘇超數信息科技有限公司在畜禽養殖領域的農業物聯網云公共服務平臺應用、江蘇華大水產集團股份有限公司的智能養鰻管理平臺等。通過對這些案例的詳細分析，了解農業物聯網在不同農業領域的實際應用情況、取得的成效以及存在的問題，為構建評價體系提供實踐依據。本研究還采用層次分析法，構建農業物聯網評價指標體系時，涉及眾多相互關聯、相互影響的評價指標，層次分析法能夠將復雜的問題分解為多個層次，通過兩兩比較的方式確定各指標的相對重要性，從而計算出各指標的權重。在確定評價指標權重的過程中，邀請農業領域專家、農業物聯網企業技術人員以及相關政府部門工作人員組成專家小組，對各層次指標的相對重要性進行打分，運用層次分析法軟件進行計算和一致性檢驗，確保權重分配的合理性和科學性。在研究視角上，本研究從多個維度出發，全面分析江蘇省農業物聯網的發展情況，構建的評價體系涵蓋技術應用、產業發展、經濟效益、社會效益等多個方面，突破了以往研究僅從單一或少數幾個維度進行評價的局限性，能夠更全面、準確地反映農業物聯網的發展水平。本研究在構建評價指標體系時，充分考慮江蘇省農業發展的特點和實際需求，選取了具有針對性和可操作性的評價指標。在技術應用方面，考慮了江蘇省農業物聯網技術的實際應用場景和應用效果；在產業發展方面，結合了江蘇省農業物聯網產業的發展現狀和產業布局。與以往研究中通用的評價指標體系相比，本研究的指標體系更貼合江蘇省農業物聯網的發展實際，能夠為江蘇省農業物聯網的發展提供更具針對性的指導。將多種評價方法相結合，本研究在評價過程中，將層次分析法、模糊綜合評價法等方法有機結合，充分發揮各種方法的優勢，彌補單一方法的不足，提高評價結果的科學性和可靠性。通過層次分析法確定評價指標的權重，運用模糊綜合評價法對江蘇省農業物聯網發展水平進行綜合評價，使評價結果更加客觀、準確。二、農業物聯網理論基礎2.1農業物聯網的概念與內涵農業物聯網是物聯網技術在農業領域的深度應用與拓展，是將傳感器、通信技術、計算機技術、網絡技術等現代信息技術與農業生產、經營、管理和服務深度融合的產物。它通過在農業生產現場部署大量的傳感器節點，如土壤濕度傳感器、溫度傳感器、光照傳感器、氣體傳感器等，實現對農業生產環境（包括土壤、氣象、水質等）、農作物生長狀況、農業設施設備運行狀態等信息的實時、精準采集。這些采集到的信息通過有線或無線通信網絡，如ZigBee、Wi-Fi、4G/5G、NB-IoT等，傳輸到數據處理中心或云平臺。在數據處理中心，利用大數據分析、云計算、人工智能等技術對海量數據進行存儲、分析、處理，提取有價值的信息，為農業生產決策提供科學依據，實現農業生產的智能化、精準化管理。農業物聯網具有以下顯著特點：一是全面感知，利用各類先進的傳感器技術，能夠對農業生產中的各種物理量、化學量和生物量進行全方位、實時的感知和監測，獲取豐富、準確的數據，為后續的分析和決策提供堅實的數據基礎。二是可靠傳輸，借助成熟的通信技術，如無線傳感網絡、移動通信網絡等，將采集到的數據穩定、快速地傳輸到數據處理中心或用戶終端，確保數據的完整性和及時性，避免數據丟失或延遲對農業生產決策的影響。三是智能處理，運用大數據分析、云計算、人工智能等前沿技術，對傳輸過來的數據進行深度挖掘和分析，建立精準的農業生產模型，實現對農業生產過程的智能預測、智能決策和智能控制，如根據土壤濕度和作物需水規律自動控制灌溉系統，根據病蟲害監測數據智能預警并提供防治方案等。四是精準控制，基于智能處理的結果，通過自動化設備和智能控制系統，實現對農業生產過程中各類要素的精準調控，如精準施肥、精準灌溉、精準施藥等，提高資源利用效率，減少資源浪費和環境污染，提升農產品的產量和質量。在農業生產中，農業物聯網發揮著舉足輕重的作用。它有助于提高農業生產效率，通過自動化、智能化的設備和系統，實現對農業生產過程的精準控制和管理，減少人工干預，降低勞動強度，提高生產效率，使農業生產更加高效、便捷。農業物聯網能夠提升農產品質量，實時監測農作物生長環境和生長狀況，及時發現并解決問題，為農作物提供最佳的生長條件，減少病蟲害的發生，降低農藥和化肥的使用量，從而提高農產品的品質和安全性，滿足消費者對高品質農產品的需求。它還能促進農業資源的合理利用，根據土壤養分、作物需水需肥等信息，實現精準施肥、精準灌溉，避免資源的過度使用和浪費，提高水資源、肥料等農業資源的利用效率，實現農業的可持續發展。此外，農業物聯網能夠增強農業抗風險能力，通過對氣象、病蟲害等信息的實時監測和預警，提前采取防范措施，降低自然災害和病蟲害對農業生產的影響，保障農業生產的穩定。2.2農業物聯網的架構與關鍵技術農業物聯網的架構主要由感知層、傳輸層、平臺層和應用層構成，各層相互協作，共同實現農業生產的智能化管理。感知層是農業物聯網的基礎，主要負責采集農業生產過程中的各種信息，包括環境信息、作物生長信息、設備狀態信息等。該層包含大量的傳感器和數據采集設備，如土壤濕度傳感器，它通過電容式、電阻式等原理，將土壤中的水分含量轉化為電信號，從而精準測量土壤的濕度情況，為合理灌溉提供數據支持；溫度傳感器則利用熱敏電阻、熱電偶等元件，感知環境或作物表面的溫度，幫助農戶了解作物生長的溫度條件是否適宜；光照傳感器通過光敏元件，對光照強度進行檢測，以滿足不同作物在不同生長階段對光照的需求；氣體傳感器能夠檢測空氣中的二氧化碳、氧氣、氨氣等氣體濃度，為調控溫室大棚內的氣體環境提供依據。全球定位系統（GPS）在感知層也發揮著重要作用，它可以為農業機械提供精準的定位信息，實現農業作業的精準導航和定位，例如在播種、施肥、噴藥等作業中，確保農業機械按照預定的軌跡和位置進行操作，提高作業的精度和效率，減少資源浪費。傳輸層負責將感知層采集到的數據傳輸到平臺層，它是數據流通的橋梁。傳輸層包括有線傳輸和無線傳輸兩種方式。有線傳輸主要采用以太網、光纖等，具有傳輸穩定、帶寬高的特點，適用于距離較近、數據量較大的傳輸場景，如在溫室大棚內部，傳感器與數據匯聚節點之間的連接，可采用有線傳輸方式，確保數據的穩定傳輸。無線傳輸則具有部署靈活、成本較低的優勢，在農業物聯網中應用更為廣泛，常見的無線傳輸技術有ZigBee、Wi-Fi、4G/5G、NB-IoT等。ZigBee技術是一種低功耗、低速率、低成本的無線通信技術，其自組網能力強，適合在傳感器節點眾多、數據傳輸量較小的農業環境中使用，如在大面積農田中部署的傳感器網絡，通過ZigBee技術可以實現傳感器之間的互聯互通，將采集到的數據傳輸到網關。Wi-Fi技術在農業生產中常用于局部區域的高速數據傳輸，如在農業園區的管理中心附近，為工作人員的移動設備提供網絡接入，方便他們實時獲取和處理農業生產數據。4G/5G技術則以其高速率、低延遲的特點，能夠滿足農業物聯網對實時性要求較高的應用場景，如高清視頻監控、遠程設備控制等，通過4G/5G網絡，農戶可以隨時隨地通過手機或電腦查看農田的實時視頻畫面，遠程控制灌溉、施肥等設備。NB-IoT技術是一種窄帶物聯網技術，具有覆蓋廣、功耗低、連接數多的特點，非常適合農業物聯網中大量低功耗、低速率設備的連接，如用于遠程監測土壤墑情、氣象數據的傳感器，可通過NB-IoT網絡將數據傳輸到云端。平臺層是農業物聯網的核心，主要負責對傳輸層傳來的數據進行存儲、處理和分析。云計算技術為平臺層提供了強大的計算和存儲能力，它可以將大量的農業數據存儲在云端，實現數據的集中管理和共享，同時利用云計算的分布式計算和并行計算能力，對海量數據進行快速處理和分析。大數據分析技術在平臺層發揮著關鍵作用，通過對農業生產過程中產生的海量數據進行挖掘和分析，能夠發現數據背后的規律和趨勢，為農業生產決策提供科學依據。例如，通過對多年的土壤濕度、溫度、施肥量和作物產量等數據進行分析，可以建立作物生長模型，預測不同環境條件下作物的產量，為農戶制定合理的種植計劃和農事操作提供參考。機器學習算法在平臺層也得到了廣泛應用，它可以讓系統自動從數據中學習和優化，提高數據分析的準確性和智能化水平。例如，利用機器學習算法對病蟲害監測數據進行分析，能夠實現病蟲害的早期預警和精準識別，及時采取防治措施，減少病蟲害對作物的危害。應用層是農業物聯網與用戶直接交互的層面，主要為農戶、農業企業和農業管理者提供各種應用服務，實現農業生產的智能化管理和決策。在智能種植方面，通過農業物聯網系統，農戶可以實時監測溫室大棚內的環境參數，如溫度、濕度、光照、二氧化碳濃度等，并根據作物的生長需求，自動控制通風、遮陽、灌溉、施肥等設備，為作物創造最佳的生長環境，實現精準種植，提高作物的產量和質量。在智能養殖領域，利用傳感器實時監測畜禽的生長環境、生理狀態等信息，如溫度、濕度、氨氣濃度、畜禽的體溫、心率等，通過智能化的養殖管理系統，自動調節養殖環境，合理安排飼料投喂，及時發現畜禽的健康問題并進行預警，實現精細化養殖，提高養殖效益和畜禽產品的質量。農產品質量追溯系統也是應用層的重要應用之一，通過物聯網技術，為每一個農產品賦予唯一的身份標識，記錄農產品從種植、養殖、加工、運輸到銷售的全過程信息，消費者可以通過掃描二維碼等方式，查詢農產品的詳細信息，了解農產品的來源和質量安全情況，增強消費者對農產品的信任度。農業物聯網的關鍵技術除了上述架構中涉及的技術外，還包括傳感器技術、人工智能技術、區塊鏈技術等。傳感器技術是農業物聯網感知層的核心技術，其發展水平直接影響著農業物聯網的數據采集質量和應用效果。隨著科技的不斷進步，新型傳感器不斷涌現，如納米傳感器、生物傳感器等，這些傳感器具有更高的靈敏度、精度和可靠性，能夠更準確地感知農業生產中的各種信息。人工智能技術在農業物聯網中的應用越來越廣泛，它可以實現農業生產過程的智能化決策和自動化控制。例如，利用計算機視覺技術對作物的生長狀況進行監測和分析，自動識別作物的病蟲害、營養缺乏等問題，并提供相應的解決方案；通過語音識別技術，農戶可以通過語音指令控制農業設備，提高操作的便捷性。區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改、可追溯等特點，在農業物聯網中應用區塊鏈技術，可以實現農產品質量追溯信息的安全存儲和共享，保證追溯信息的真實性和可靠性，增強消費者對農產品質量安全的信心；同時，區塊鏈技術還可以用于農業物聯網設備的身份認證和數據安全傳輸，保障農業物聯網系統的安全穩定運行。2.3農業物聯網的應用領域精準農業是農業物聯網的重要應用領域之一，它借助物聯網技術實現對農業生產的精準化管理。在農田中，部署大量的傳感器，如土壤濕度傳感器、土壤養分傳感器、氣象傳感器等，實時采集土壤的濕度、肥力、酸堿度以及氣溫、光照、降水等環境信息。這些數據通過無線傳輸技術發送到數據處理中心，利用大數據分析和人工智能算法，對數據進行深度挖掘和分析，為農業生產提供精準的決策支持。根據土壤濕度和作物需水規律，精準控制灌溉系統的開啟時間和灌溉量，實現精準灌溉，避免水資源的浪費，提高水資源利用效率。依據土壤養分含量和作物生長階段的營養需求，精準調配施肥的種類和數量，實現精準施肥，減少化肥的使用量，降低農業面源污染，同時提高作物的產量和品質。利用病蟲害監測傳感器和圖像識別技術，實時監測農作物的病蟲害發生情況，及時發出預警，并提供針對性的防治方案，減少病蟲害對作物的危害，降低農藥使用量，保障農產品的質量安全。智能溫室是農業物聯網在設施農業中的典型應用，通過物聯網技術實現對溫室內環境的智能調控，為作物生長創造最佳條件。在智能溫室中，安裝了多種傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器等，實時監測溫室內的溫度、濕度、光照強度、二氧化碳濃度等環境參數。這些傳感器將采集到的數據傳輸給智能控制系統，智能控制系統根據作物生長的最佳環境參數，自動控制溫室的通風設備、遮陽系統、灌溉系統、施肥系統、補光系統等，實現溫室內環境的精準調控。當溫室內溫度過高時，智能控制系統自動開啟通風設備和遮陽系統，降低溫度；當濕度不足時，自動啟動灌溉系統增加濕度；當二氧化碳濃度過低時，自動補充二氧化碳，為作物的光合作用提供充足的原料。智能溫室還可以通過遠程監控系統，讓農戶隨時隨地通過手機、電腦等終端設備，實時查看溫室內的環境參數和作物生長狀況，實現遠程管理和控制，提高管理效率，降低勞動強度。農產品追溯是農業物聯網保障農產品質量安全的重要應用，通過物聯網技術為農產品賦予唯一的身份標識，實現農產品從生產、加工、運輸到銷售全過程的信息追溯。在農產品生產環節，利用傳感器和智能設備記錄農產品的種植、養殖信息，包括品種、產地、種植養殖時間、施肥用藥情況等。在加工環節，記錄加工工藝、加工時間、加工企業等信息。在運輸環節，通過GPS定位和溫度、濕度傳感器，記錄農產品的運輸軌跡和運輸環境條件。在銷售環節，將農產品的所有信息錄入追溯系統，消費者可以通過掃描農產品上的二維碼或輸入追溯碼，在追溯平臺上查詢農產品的詳細信息，了解農產品的來源和質量安全情況。農產品追溯系統的建立，增強了消費者對農產品的信任度，一旦出現質量問題，可以快速準確地追溯到問題源頭，采取相應的措施，保障消費者的權益，同時也促使農產品生產企業和農戶更加注重農產品質量安全，規范生產經營行為。三、江蘇省農業物聯網發展現狀3.1發展歷程與政策支持江蘇省農業物聯網的發展歷程可追溯到21世紀初，隨著信息技術的不斷發展，物聯網概念逐漸興起，江蘇省憑借其雄厚的經濟實力、發達的科技水平和豐富的農業資源，敏銳地捕捉到了農業物聯網的發展機遇，率先在全國開展農業物聯網的探索與實踐。在早期階段，江蘇省主要聚焦于農業物聯網技術的引進與試點應用。部分科研機構和農業企業開始嘗試將傳感器技術、通信技術等應用于農業生產領域，如在設施園藝中，嘗試利用溫濕度傳感器監測溫室環境，通過簡單的控制系統實現對通風、遮陽等設備的初步調控。這一時期，雖然應用范圍相對較小，技術應用也不夠成熟，但為后續的發展積累了寶貴的經驗。隨著國家對農業現代化重視程度的不斷提高，以及對農業物聯網技術支持力度的加大，江蘇省農業物聯網進入快速發展階段。2010年以來，江蘇省政府出臺了一系列政策措施，積極推動農業物聯網技術的推廣應用。在《江蘇省“十二五”農業農村發展規劃》中，明確提出要加快農業信息化建設，推進物聯網等現代信息技術在農業領域的應用。2016年，江蘇省政府辦公廳印發《關于加快推進“互聯網+”現代農業發展的意見》，進一步強調要大力發展農業物聯網，加強農業物聯網技術研發和應用示范，提升農業生產智能化水平。這些政策的出臺，為江蘇省農業物聯網的發展提供了有力的政策保障和資金支持，吸引了眾多企業和科研機構投身于農業物聯網領域，推動了農業物聯網技術在設施園藝、畜禽養殖、水產養殖、大田種植等多個領域的廣泛應用。進入“十三五”時期，江蘇省農業物聯網發展取得了顯著成效。在政策的持續推動下，江蘇省加大了對農業物聯網建設的投入，不斷完善農業物聯網基礎設施，提升技術創新能力。通過實施一系列農業物聯網項目，如國家農業物聯網區域試驗工程、省級數字農業農村基地建設等，涌現出了一批具有代表性的農業物聯網應用案例和示范基地。南京瑞島卉洲農業科技有限公司投資3000余萬元引進荷蘭Priva智能控制系統，打造高水平現代化智能溫室，綜合運用傳感、通信、控制等技術，實現對溫室生產的遠距離、精準化控制，為作物提供最適宜的生長環境，有效節約了人工、水肥成本，增加了產量。江蘇超數信息科技有限公司開發的農業物聯網云公共服務平臺，重點針對畜禽養殖領域，實現對畜禽舍環境的實時監測、精確控制，在南通及周邊地區推廣應用后，取得了顯著的經濟效益和社會效益，減少了勞動用工，提高了養雞成活率和經濟效益?！笆奈濉逼陂g，江蘇省繼續將農業物聯網作為推動農業農村現代化的重要手段，在《江蘇省“十四五”數字農業農村發展規劃》中，明確提出要進一步提升農業生產數字化水平，擴大農業物聯網技術應用范圍，加強農業物聯網技術創新和集成應用，推動農業物聯網與農業產業鏈的深度融合。在這一規劃的引領下，江蘇省農業物聯網在技術創新、應用拓展、產業發展等方面不斷取得新的突破，為農業高質量發展注入了新的活力。江蘇省政府高度重視農業物聯網的發展，出臺了一系列相關政策，為農業物聯網的發展提供了全方位的支持。在產業扶持政策方面，江蘇省設立了專項財政資金，用于支持農業物聯網項目建設、技術研發和應用推廣。對開展農業物聯網應用的企業、合作社和家庭農場等新型農業經營主體，給予一定的財政補貼和稅收優惠，降低其應用成本，提高其積極性。在人才培養政策方面，江蘇省加強了農業物聯網相關專業人才的培養和引進。鼓勵高校和職業院校開設農業物聯網相關專業課程，培養適應農業物聯網發展需求的專業技術人才。同時，通過人才引進政策，吸引國內外優秀的農業物聯網人才到江蘇創新創業，為農業物聯網的發展提供了人才保障。在技術創新政策方面，江蘇省支持科研機構和企業開展農業物聯網關鍵技術研發，鼓勵產學研合作，促進科技成果轉化。對在農業物聯網技術創新方面取得突出成果的單位和個人，給予表彰和獎勵，營造了良好的技術創新氛圍。這些政策的協同作用，為江蘇省農業物聯網的快速發展提供了堅實的政策支撐和保障。3.2應用現狀與典型案例在設施園藝領域，江蘇省積極引入先進的農業物聯網技術，實現了對溫室環境的精準控制和智能化管理。南京瑞島卉洲農業科技有限公司便是其中的典型代表。該公司投資3000余萬元引進荷蘭Priva智能控制系統，打造了一座高水平現代化智能溫室。在這座智能溫室中，部署了大量的傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器等，這些傳感器能夠實時采集溫室內的環境數據，并通過NB-IOT、ZigBee、WIFI、4G等網絡經由網絡中繼器實時上傳到控制中心?？刂浦行倪\用智能化算法模型對這些數據進行分析計算，然后反向控制溫室內的各種智能化機電設備，如通風設備、遮陽系統、灌溉系統、施肥系統等，從而精確控制作物的生長環境，為番茄、花卉等作物提供最適宜的生長條件。通過這種方式，該智能溫室實現了周年化生產，不僅增加了作物的產量，還提高了產品的品質，同時有效節約了人工、水肥成本，展現出了農業物聯網在設施園藝領域的巨大優勢和應用潛力。畜禽養殖領域，江蘇超數信息科技有限公司開發的農業物聯網云公共服務平臺具有重要的示范作用。該平臺重點針對畜禽養殖領域，利用溫濕度、氨氣、光照等傳感器，實時采集畜禽養殖舍的環境數據，如溫度、濕度、氨氣濃度、光照強度等。根據這些實時數據，平臺能夠自動開啟或關閉通風、補光、加/降溫設備，實現對動物養殖環境的自動化、智能化調節，為畜禽創造一個舒適、健康的生長環境。平臺還利用RFID、傳感器等技術，自動計算母豬、生豬、奶牛等牲畜的采食量等數據，實現精確定量飼喂，提高了飼料的利用率，降低了養殖成本，同時也提升了畜禽產品的品質。近年來，該平臺在南通及周邊地區推廣應用了12家企業，其中肉雞養殖7家，年飼養量120多萬只。應用該平臺后，減少了勞動用工35%，減少雞場環境應急反應95%以上，養雞成活率由93%提高到了98%以上，經濟效益提高了20%以上，為畜禽養殖行業的智能化發展提供了有益的借鑒。在水產養殖領域，江蘇華大水產集團股份有限公司建成的智能養鰻管理平臺具有領先水平。該平臺集成了養殖環境監控、養殖技能監控系統、魚病遠程會診、水產品質量安全追溯等功能，實現了對鰻魚養殖全過程的智能化管理。在養殖環境監控方面，平臺通過傳感器及時掌握養殖池塘的水溫、含氧量、PH值等環境指標，并通過視頻、手機進行適時監控，確保鰻魚養殖成活率和環境水質標準。一旦發現水質異常或鰻魚出現健康問題，平臺能夠及時發出預警，并提供相應的解決方案。在魚病遠程會診方面，平臺借助互聯網技術，連接專業的水產養殖專家和養殖戶，實現了魚病的遠程診斷和治療指導，提高了魚病防治的效率和準確性。該平臺的智能控制面積達3000畝，每年可為公司節本增效192萬元，系統技術水平處于國內領先地位，為水產養殖行業的智能化、綠色化發展樹立了標桿。大田種植領域，鹽城市的七星現代化農場積極應用智慧農業物聯網云技術，為大田種植的智能化管理提供了成功范例。該農場按照規模化、標準化、機械化、智能化的模式種植了1.6萬畝小麥，通過廣泛運用智慧農業物聯網云技術，成功簡化了以往復雜的農事操作。在農場指揮中心，智能灌溉云管理平臺擔當著“千里眼”和“聽診器”的角色，技術管理人員只需輕點鼠標，就能實現對不同地塊、不同品種麥苗的精準施肥與補藥。借助多光譜無人機和農業智慧平臺，農場能夠通過合成的多光譜圖，直觀地了解田間哪些區域麥苗長勢較好，哪些地方比較薄弱，從而有針對性地進行管理。例如，年初溫度較低時，平臺及時發現了凍傷苗，并通過平臺設置進行了變量施肥補藥，確保了麥苗的良性生長。農業智慧平臺的運用，不僅保障了糧食生產的產量和質量，還通過有針對性地精準補肥補藥，節省了大面積作業的成本，小麥一年一季每畝大約能節約30元左右。此外，種田大戶通過該系統可以遠程接受科學指導，隨時了解小麥生長情況，實現了農業高效生產，為大田種植的智能化、精準化管理提供了寶貴經驗。3.3發展成效與面臨挑戰經過多年的發展，江蘇省農業物聯網在技術應用、產業發展和經濟效益等方面取得了顯著成效。在技術應用方面，物聯網技術在農業生產的各個環節得到了廣泛應用，涵蓋了設施園藝、畜禽養殖、水產養殖和大田種植等多個領域。傳感器技術不斷升級，能夠更精準地采集土壤濕度、溫度、光照、氣體濃度等環境數據，為農業生產提供了可靠的數據支持。通信技術也不斷發展，4G、5G、NB-IoT等通信技術在農業物聯網中的應用越來越廣泛，實現了數據的快速、穩定傳輸，提高了農業生產的智能化水平。在設施園藝中，通過物聯網技術實現了對溫室環境的精準控制，能夠根據作物的生長需求，自動調節溫度、濕度、光照等環境參數，為作物生長提供了最佳條件，提高了作物的產量和品質。在畜禽養殖領域，利用物聯網技術實現了對養殖環境的實時監測和智能化調控，能夠及時發現并解決養殖過程中出現的問題，提高了養殖效率和畜禽產品的質量。在產業發展方面，江蘇省農業物聯網產業規模不斷擴大，形成了較為完整的產業鏈。涌現出了一批專注于農業物聯網技術研發、設備制造、系統集成和應用服務的企業，如江蘇超數信息科技有限公司、江蘇華大水產集團股份有限公司等。這些企業在技術創新、產品研發和市場拓展等方面發揮了重要作用，推動了農業物聯網產業的發展。同時，江蘇省還積極加強農業物聯網產業園區建設，集聚了一批相關企業和科研機構，形成了產業集群效應，促進了產業的協同發展。無錫國家傳感網創新示范區在農業物聯網領域取得了一系列創新成果，吸引了眾多企業入駐，推動了農業物聯網技術的研發和應用。在經濟效益方面，農業物聯網的應用為農業生產帶來了顯著的經濟效益。通過精準控制農業生產過程，實現了資源的優化配置，降低了生產成本，提高了生產效率。在灌溉方面，通過土壤濕度傳感器實時監測土壤濕度，實現精準灌溉，避免了水資源的浪費，降低了灌溉成本。在施肥方面，根據土壤養分含量和作物生長需求，精準施肥，提高了肥料利用率，減少了肥料的使用量，降低了生產成本。農業物聯網的應用還提高了農產品的產量和質量，增加了農產品的附加值，提高了農民的收入。南京瑞島卉洲農業科技有限公司的智能溫室項目，通過物聯網技術實現了周年化生產，增加了作物產量，提高了產品品質，有效節約了人工、水肥成本，經濟效益顯著提高。盡管江蘇省農業物聯網取得了一定成效，但在發展過程中仍面臨一些挑戰。在技術層面，農業物聯網的核心技術仍有待突破。雖然我國在傳感器、通信、數據處理等技術方面取得了一定進展，但與發達國家相比，仍存在一定差距。部分關鍵傳感器依賴進口，價格昂貴，且技術性能有待提高。傳感器的精度、穩定性和可靠性還不能完全滿足農業生產的需求，影響了農業物聯網的應用效果。不同設備和系統之間的數據接口不統一，導致數據難以共享和交互，形成了“數據孤島”，制約了農業物聯網的發展。在成本方面，農業物聯網的建設和運營成本較高。農業物聯網設備的購置、安裝和維護需要大量資金投入，對于一些小規模的農業經營主體來說，難以承擔。農業物聯網系統的運行需要消耗大量的電力和網絡流量，增加了運營成本。由于農業生產的季節性和地域性特點，農業物聯網設備的利用率相對較低，進一步提高了成本。在推廣應用方面，農民對農業物聯網的認知和接受程度較低。部分農民文化水平較低，對新技術的接受能力有限，對農業物聯網的作用和優勢認識不足，缺乏應用的積極性。農業物聯網的應用需要一定的技術知識和操作技能，而目前農民的技術水平難以滿足要求，導致農業物聯網設備的使用效率不高。農業物聯網相關的服務體系還不完善，技術支持和售后服務不到位，也影響了農民的應用積極性。四、農業物聯網評價體系構建4.1構建原則構建江蘇省農業物聯網評價體系應遵循科學性原則，以確保評價結果的準確性和可靠性。科學性原則要求評價體系的構建基于科學的理論和方法，充分考慮農業物聯網的技術特點、應用模式和發展規律。在指標選取上，應具有明確的科學內涵和統計口徑，能夠客觀、準確地反映農業物聯網的發展水平。土壤濕度傳感器的精度、數據傳輸的穩定性等指標，應基于相關的技術標準和規范進行選取，以保證數據的真實性和有效性。評價方法的選擇也應科學合理，能夠對復雜的農業物聯網系統進行全面、深入的分析。采用層次分析法確定指標權重時，應通過嚴謹的數學計算和一致性檢驗，確保權重分配的合理性，避免主觀因素的干擾。系統性原則強調評價體系應全面、系統地反映農業物聯網的發展狀況。農業物聯網是一個復雜的系統工程，涉及技術、產業、經濟、社會等多個方面。因此，評價體系應涵蓋農業物聯網的各個環節和層面，包括感知層、傳輸層、平臺層和應用層的技術應用情況，農業物聯網產業的發展規模、產業結構和創新能力，以及農業物聯網對農業生產效率、經濟效益、社會效益和生態效益的影響等。在技術應用方面，不僅要關注傳感器、通信技術等硬件設備的應用，還要考慮大數據分析、人工智能等軟件技術的應用水平；在產業發展方面，要綜合考慮農業物聯網企業的數量、規模、市場競爭力以及產業集群的發展情況；在效益評估方面，要全面評估農業物聯網對農業增產、農民增收、資源節約、環境保護等方面的作用。通過全面、系統的評價，能夠準確把握農業物聯網的發展態勢，為制定科學的發展策略提供依據。可操作性原則要求評價體系具有實際應用價值，能夠在實際工作中方便地實施和操作。在指標選取上，應盡量選擇易于獲取、可量化的數據指標，避免使用過于復雜或難以測量的指標。對于一些難以直接量化的指標，可以采用定性與定量相結合的方法進行評價，如通過專家打分、問卷調查等方式獲取相關數據。評價數據的采集應具有可行性，能夠通過現有的統計渠道、監測設備或實地調研等方式獲取。在評價過程中，應采用簡單易懂、便于操作的評價方法和工具，減少評價過程的復雜性和工作量，提高評價工作的效率和質量。同時，評價體系應具有一定的靈活性，能夠根據不同地區、不同類型的農業物聯網項目進行適當調整和優化，以適應實際應用的需求。動態性原則考慮到農業物聯網技術的快速發展和應用場景的不斷變化，評價體系應具有動態性，能夠及時反映農業物聯網的發展變化情況。隨著科技的不斷進步，新的農業物聯網技術和應用模式不斷涌現，評價體系應及時更新和完善，納入新的評價指標和評價方法，以適應農業物聯網的發展趨勢。隨著5G、人工智能等新技術在農業物聯網中的應用日益廣泛，評價體系中應增加相關指標，如5G網絡在農業領域的覆蓋范圍、人工智能技術在農業生產決策中的應用效果等。農業物聯網的發展受到政策、市場等因素的影響，評價體系也應根據這些因素的變化進行動態調整。政府出臺了新的支持農業物聯網發展的政策，評價體系中應考慮政策的實施效果和對農業物聯網發展的促進作用。通過保持評價體系的動態性，能夠及時發現農業物聯網發展中的新問題和新機遇，為持續推動農業物聯網的發展提供有力支持。4.2指標選取本研究從技術、經濟、社會、生態、可持續發展等維度選取評價指標，構建江蘇省農業物聯網評價體系，力求全面、準確地評估農業物聯網的發展水平。在技術維度，傳感器應用水平是重要指標之一。傳感器作為農業物聯網感知層的核心設備，其應用的廣度和深度直接影響著農業物聯網的數據采集能力。傳感器的種類豐富度體現了對農業生產環境和作物生長信息的感知全面性，例如土壤濕度傳感器、溫度傳感器、光照傳感器、氣體傳感器等，種類越多，越能全面采集農業生產中的各種信息。傳感器的精度則決定了數據的準確性，高精度的傳感器能夠更精確地測量環境參數，為農業生產決策提供可靠的數據支持。傳感器的穩定性關乎數據采集的連續性和可靠性，穩定的傳感器能夠在復雜的農業環境中持續工作，減少數據波動和誤差。數據傳輸穩定性也不容忽視，它反映了傳輸層的性能。數據傳輸的延遲時間是衡量數據傳輸及時性的重要指標，延遲時間越短，數據能夠越快地從感知層傳輸到平臺層，為實時決策提供保障。數據丟包率則體現了數據傳輸的完整性，低丟包率確保了數據在傳輸過程中的準確性，避免因數據丟失而影響分析和決策。網絡覆蓋范圍也是關鍵指標，廣泛的網絡覆蓋能夠保證農業生產現場的傳感器數據能夠及時傳輸，尤其是在大面積的農田、養殖場等區域，良好的網絡覆蓋是實現農業物聯網應用的基礎。大數據與人工智能技術應用程度反映了平臺層的智能化水平。大數據分析算法的先進性決定了對海量農業數據的處理和分析能力，先進的算法能夠從復雜的數據中挖掘出有價值的信息，為農業生產提供精準的決策支持。人工智能技術在農業生產決策中的應用效果，如智能病蟲害診斷、智能灌溉決策等，直接體現了農業物聯網的智能化程度，能夠提高農業生產的效率和質量。經濟維度方面，農業物聯網產業規?？赏ㄟ^農業物聯網企業數量來衡量，企業數量的多少反映了該產業的發展活力和市場競爭程度。企業數量越多，說明該產業吸引了更多的市場主體參與，產業發展前景廣闊。產業總產值體現了農業物聯網產業的總體經濟規模，是衡量產業發展水平的重要指標，較高的總產值表明該產業在經濟發展中具有重要地位。農業物聯網應用成本涵蓋設備購置成本，農業物聯網設備的價格高低直接影響著農業生產主體的前期投入，價格過高可能會限制一些小規模農戶的應用。設備維護成本也是長期運營成本的重要組成部分，包括設備的維修、保養、更換等費用，較低的維護成本有助于提高農業物聯網應用的經濟效益。運營成本還包括數據存儲、傳輸、分析等方面的費用，以及人員培訓、管理等成本，合理控制運營成本是提高農業物聯網應用效益的關鍵。經濟效益提升體現為農產品產量增加，農業物聯網通過精準的環境控制和農事管理，能夠為農作物生長提供更適宜的條件，從而提高農產品的產量。農產品質量提升也是重要體現，通過對生產過程的嚴格監控和科學管理，能夠減少農藥、化肥的使用，提高農產品的品質和安全性，進而提升農產品的市場競爭力和價格。生產成本降低則是通過優化資源配置、提高生產效率等方式實現的，例如精準灌溉、精準施肥能夠減少水資源和肥料的浪費，降低生產成本。社會維度中，就業帶動效應可通過新增就業崗位數量來體現，農業物聯網的發展涉及傳感器研發、設備制造、系統集成、數據分析、運營維護等多個環節，這些環節都需要專業人才，從而創造了大量的就業機會。就業崗位的增加不僅能夠緩解就業壓力，還能夠促進農村勞動力的轉移和就業結構的優化。農民素質提升反映在農民對農業物聯網技術的掌握程度上，通過培訓和實踐應用，農民能夠逐漸掌握農業物聯網設備的操作和管理技能，提高自身的科技素養和生產管理能力。農民對農業物聯網的接受程度也很重要，接受程度高的農民更愿意主動應用農業物聯網技術，推動農業生產方式的轉變。農業產業結構優化體現在農業物聯網推動農業向智能化、精準化方向發展，促進了農業產業的升級和轉型。設施農業、精準農業等新型農業模式的發展，提高了農業生產的效率和質量，推動了農業產業結構的優化調整。農業產業鏈的延伸和拓展，如農產品電商、農業大數據服務等新興業態的出現，也為農業產業結構優化提供了新的動力。生態維度的指標包括資源利用效率提升，用水效率提高是通過精準灌溉系統，根據土壤濕度和作物需水情況精確控制灌溉水量，避免水資源的浪費，提高水資源的利用效率。施肥效率提高則是利用土壤養分傳感器和精準施肥技術，根據土壤養分含量和作物生長需求精準施肥，減少肥料的使用量，提高肥料利用率，降低農業面源污染。生態環境改善表現為農藥使用量減少，通過病蟲害監測傳感器和智能預警系統，能夠及時發現病蟲害并采取有效的防治措施，減少農藥的使用量，降低農藥對環境的污染。土壤質量改善是由于精準農業技術的應用，合理施肥、灌溉，減少了對土壤的破壞，有利于土壤生態系統的平衡和恢復，提高土壤質量?？沙掷m發展維度，技術創新能力通過農業物聯網相關專利數量來衡量，專利數量反映了企業和科研機構在農業物聯網技術研發方面的創新成果，專利數量越多，說明技術創新能力越強。科研投入強度體現了對農業物聯網技術研發的重視程度和資源投入力度，較高的科研投入能夠為技術創新提供資金和人力支持，推動農業物聯網技術的不斷進步。發展潛力評估在于市場需求增長，隨著人們對農產品質量和安全的要求不斷提高，以及農業現代化進程的加速，農業物聯網的市場需求呈現出快速增長的趨勢。市場需求的增長為農業物聯網的發展提供了廣闊的空間。政策支持力度也是重要因素，政府出臺的一系列支持農業物聯網發展的政策，如財政補貼、稅收優惠、項目扶持等，為農業物聯網的發展提供了有力的政策保障和資金支持，促進了農業物聯網的可持續發展。4.3權重確定本研究運用層次分析法（AHP）確定各評價指標的權重，以體現各指標在農業物聯網發展中的相對重要性。層次分析法是一種將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。它能夠將復雜的多目標決策問題轉化為多層次單目標的兩兩比較，通過計算判斷矩陣的特征向量來確定各指標的權重。首先，構建層次結構模型。將江蘇省農業物聯網評價體系分為目標層、準則層和指標層。目標層為江蘇省農業物聯網發展水平評價；準則層包括技術、經濟、社會、生態、可持續發展五個維度；指標層則由各維度下具體的評價指標構成，如傳感器應用水平、數據傳輸穩定性、農業物聯網產業規模等。邀請農業領域專家、農業物聯網企業技術人員以及相關政府部門工作人員組成專家小組，對各層次指標的相對重要性進行打分。采用1-9標度法，其中1表示兩個指標同等重要，3表示一個指標比另一個指標稍微重要，5表示一個指標比另一個指標明顯重要，7表示一個指標比另一個指標非常重要，9表示一個指標比另一個指標極其重要，2、4、6、8則介于上述判斷的中值。例如，在判斷傳感器應用水平和數據傳輸穩定性的相對重要性時，專家根據自身經驗和對農業物聯網的理解，認為傳感器應用水平對于農業物聯網的發展更為關鍵，可能給予傳感器應用水平相對于數據傳輸穩定性的重要性評分為5。根據專家打分結果，構建判斷矩陣。以準則層為例，假設準則層有技術、經濟、社會、生態、可持續發展五個因素，分別記為A1、A2、A3、A4、A5，判斷矩陣的形式為：\begin{bmatrix}1&a_{12}&a_{13}&a_{14}&a_{15}\\a_{21}&1&a_{23}&a_{24}&a_{25}\\a_{31}&a_{32}&1&a_{34}&a_{35}\\a_{41}&a_{42}&a_{43}&1&a_{45}\\a_{51}&a_{52}&a_{53}&a_{54}&1\end{bmatrix}其中a_{ij}表示因素i相對于因素j的重要性標度，且a_{ij}=\frac{1}{a_{ji}}。接著，進行層次單排序及一致性校驗。計算判斷矩陣的最大特征根\lambda_{max}和特征向量，將特征向量歸一化后得到同一層次元素對于上一層因素某因素相對重要性的排序權值，即權重。采用“和積法”計算最大特征根，公式為\lambda_{max}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{(AW)_i}{W_i}，其中A為判斷矩陣，W為特征向量，(AW)_i表示向量AW的第i個元素。計算一致性指標CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中n為判斷矩陣的階數。查找隨機一致性指標RI，根據公式CR=\frac{CI}{RI}計算一致性比率。當CR\lt0.1時，認為判斷矩陣的不一致程度在允許范圍內，有滿意的一致性，通過一致性檢驗，此時的權重向量可以作為各指標的權重；否則，需要重新構造判斷矩陣，直到通過一致性檢驗為止。以技術維度下的傳感器應用水平、數據傳輸穩定性、大數據與人工智能技術應用程度三個指標為例，假設構建的判斷矩陣為：\begin{bmatrix}1&3&5\\\frac{1}{3}&1&3\\\frac{1}{5}&\frac{1}{3}&1\end{bmatrix}經過計算，得到最大特征根\lambda_{max}=3.0385，一致性指標CI=\frac{3.0385-3}{3-1}=0.01925，查找隨機一致性指標RI=0.58，一致性比率CR=\frac{0.01925}{0.58}\approx0.0332\lt0.1，通過一致性檢驗，得到這三個指標的權重分別為0.6370、0.2583、0.1047。按照上述方法，依次計算出準則層各維度以及指標層所有指標的權重，最終確定江蘇省農業物聯網評價體系各指標的權重分配。通過層次分析法確定權重，能夠充分考慮各指標之間的相對重要性，使評價體系更加科學合理，為準確評價江蘇省農業物聯網發展水平提供有力支持。4.4評價方法選擇在農業物聯網評價中，常用的評價方法包括層次分析法、模糊綜合評價法、灰色關聯分析法等。層次分析法（AHP）前文已用于確定指標權重，它能將復雜問題層次化，通過兩兩比較確定各指標相對重要性，但它主要側重于定性分析，對于多因素、模糊性和不確定性問題的處理能力有限。灰色關聯分析法是根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，即“灰色關聯度”，來衡量因素間關聯程度的一種方法，在數據量少、信息不完全的情況下有一定優勢，但對于評價指標的關聯性分析較為單一，不能全面反映評價對象的綜合情況。模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評價方法，它能夠很好地處理評價過程中的模糊性和不確定性問題，非常適合農業物聯網這種涉及多因素、多指標且部分指標難以精確量化的復雜系統的評價。農業物聯網發展水平受到多種因素影響，如技術應用的成熟度、經濟效益的體現、社會效益的發揮以及生態效益和可持續發展能力等，這些因素往往具有模糊性和不確定性。傳感器應用水平中的“穩定性”，很難用一個精確數值來界定其好壞，不同的人對穩定性的理解和判斷可能存在差異，具有一定模糊性。農產品質量提升這一指標，其質量的高低也是一個相對模糊的概念，受到多種因素綜合影響，難以精確量化。模糊綜合評價法的基本原理是通過模糊變換將多個評價因素對被評價對象的影響進行綜合考慮，從而得出總體評價結果。它首先確定評價因素集和評價等級集，然后通過專家評價或其他方法確定各因素對不同評價等級的隸屬度，構建模糊關系矩陣。結合前文通過層次分析法確定的各評價指標權重，將權重向量與模糊關系矩陣進行合成運算，得到被評價對象對各評價等級的隸屬度向量，最終根據隸屬度最大原則確定被評價對象的評價等級。以江蘇省農業物聯網發展水平評價為例，評價因素集就是前文構建的評價指標體系中的所有指標，如傳感器應用水平、農業物聯網產業規模、就業帶動效應等；評價等級集可以設定為“優秀”“良好”“中等”“較差”“差”五個等級。通過對江蘇省內多個農業物聯網應用案例的調研分析，以及專家打分等方式，確定各指標對不同評價等級的隸屬度，構建模糊關系矩陣。再將通過層次分析法確定的各指標權重與模糊關系矩陣進行合成運算，得到江蘇省農業物聯網發展水平對各評價等級的隸屬度向量。若計算結果顯示對“良好”等級的隸屬度最大，則可認為江蘇省農業物聯網發展水平處于良好狀態。模糊綜合評價法能夠充分考慮農業物聯網評價中的模糊性和不確定性因素，將定性與定量分析相結合，全面、客觀地評價農業物聯網的發展水平。與其他評價方法相比，它更適合農業物聯網這種復雜系統的評價，能夠為江蘇省農業物聯網的發展提供更準確、科學的評價結果，為相關決策提供有力支持，因此本研究選擇模糊綜合評價法對江蘇省農業物聯網發展水平進行綜合評價。五、江蘇省農業物聯網評價體系實證分析5.1數據收集與處理為了對江蘇省農業物聯網發展水平進行實證分析，本研究采用實地調研與問卷調查相結合的方式收集數據。在實地調研方面，選取了江蘇省內多個具有代表性的農業物聯網應用區域和項目，包括南京、蘇州、無錫、常州、南通等地的設施園藝基地、畜禽養殖場、水產養殖池塘以及大田種植區域等。在這些調研區域，與農業生產經營主體、農業物聯網企業技術人員、農業部門管理人員等進行深入交流，了解農業物聯網的實際應用情況、設備運行狀況、取得的效益以及面臨的問題等。實地觀察農業物聯網設備的安裝、使用和維護情況，記錄相關數據和信息。在問卷調查方面，設計了詳細的調查問卷，問卷內容涵蓋農業物聯網的技術應用、產業發展、經濟效益、社會效益、生態效益以及可持續發展等多個方面，與評價體系中的指標相對應。問卷的調查對象包括農業企業、農民合作社、家庭農場等新型農業經營主體，以及從事農業物聯網技術研發、設備制造、系統集成和應用服務的企業，同時還包括農業領域的專家學者和相關政府部門工作人員。通過線上和線下相結合的方式發放問卷，共發放問卷500份，回收有效問卷420份，有效回收率為84%。在數據收集過程中，對收集到的數據進行了初步的整理和審核，確保數據的真實性、準確性和完整性。對于缺失的數據，通過進一步的調研和溝通進行補充；對于異常數據，進行仔細的核實和分析，判斷其是否為有效數據，若為無效數據則進行剔除或修正。數據預處理是數據分析的重要環節，旨在提高數據質量，為后續的分析和評價提供可靠的數據基礎。本研究主要進行了數據清洗、數據轉換和數據歸一化處理。在數據清洗過程中，去除了重復的數據記錄，修正了明顯錯誤的數據，如傳感器采集的超出合理范圍的數據。對于存在缺失值的數據，采用均值填充法、回歸預測法等進行填補。對于一些定性數據，如農民對農業物聯網的接受程度，將其轉換為定量數據，以便進行后續的分析。采用最小-最大歸一化方法，將不同量級的數據統一映射到[0,1]區間，消除數據量綱和數量級的影響，使數據具有可比性。通過這些數據預處理步驟，提高了數據的可用性和分析的準確性，為后續運用模糊綜合評價法進行江蘇省農業物聯網發展水平評價奠定了堅實的基礎。5.2評價結果分析通過運用模糊綜合評價法對收集的數據進行處理和分析，得到江蘇省農業物聯網發展水平的綜合評價結果。評價結果顯示，江蘇省農業物聯網發展水平處于中等偏上水平，在技術應用、產業發展、經濟效益等方面取得了一定的成績，但在一些關鍵領域仍存在提升空間。在技術應用方面，江蘇省農業物聯網在傳感器應用和數據傳輸穩定性上表現較好。各類傳感器在農業生產中的應用較為廣泛，能夠實時采集土壤濕度、溫度、光照等關鍵環境數據，為農業生產提供了一定的數據支持。例如，在設施園藝中，傳感器的應用使得溫室環境能夠得到精準控制，作物生長環境得到優化。數據傳輸穩定性也得到了保障，4G、5G等通信技術的應用，使得數據能夠快速、穩定地傳輸到數據處理中心，為實時決策提供了可能。然而，在大數據與人工智能技術應用程度方面，仍有較大的提升空間。雖然部分農業企業和科研機構開始嘗試應用大數據分析和人工智能技術，但整體應用水平較低，大數據分析算法不夠先進，人工智能在農業生產決策中的應用效果不夠顯著，未能充分發揮其在農業生產中的智能化決策和精準管理作用。產業發展方面，江蘇省農業物聯網產業規模不斷擴大，企業數量逐年增加，產業總產值也呈現出增長趨勢，已形成了一定的產業集聚效應。無錫國家傳感網創新示范區在農業物聯網領域的發展，吸引了眾多相關企業入駐，推動了產業的協同發展。但產業發展也面臨一些挑戰，農業物聯網應用成本較高，設備購置和維護費用昂貴，限制了部分農業生產主體的應用積極性。產業創新能力有待提高，部分企業在技術研發方面投入不足，核心技術依賴進口，缺乏自主創新能力，這在一定程度上制約了產業的可持續發展。在經濟效益方面，農業物聯網的應用取得了顯著成效。農產品產量有所增加，通過精準的環境控制和農事管理，為農作物生長提供了更適宜的條件，提高了農產品的產量。農產品質量也得到了提升，減少了農藥、化肥的使用，提高了農產品的品質和安全性，增強了農產品的市場競爭力。生產成本得到有效降低，精準灌溉、精準施肥等技術的應用，減少了資源的浪費，降低了生產成本。以南京瑞島卉洲農業科技有限公司的智能溫室項目為例，通過物聯網技術實現了周年化生產，增加了作物產量，提高了產品品質，有效節約了人工、水肥成本，經濟效益顯著提高。在社會效益方面，農業物聯網的發展帶動了就業，為農村勞動力提供了更多的就業機會，尤其是在農業物聯網設備的安裝、維護和數據分析等領域。農民素質也在逐步提升，通過培訓和實踐應用，農民對農業物聯網技術的掌握程度不斷提高，接受程度也逐漸增加。但農業產業結構優化的進程相對較慢，雖然農業物聯網推動了農業向智能化、精準化方向發展，但在促進農業產業結構調整方面的作用還不夠明顯，需要進一步加強政策引導和技術支持。生態效益方面，江蘇省農業物聯網在資源利用效率提升和生態環境改善方面取得了一定成績。精準灌溉和精準施肥技術的應用，提高了用水效率和施肥效率，減少了水資源和肥料的浪費。農藥使用量也有所減少，通過病蟲害監測傳感器和智能預警系統，能夠及時發現病蟲害并采取有效的防治措施，減少了農藥的使用量，降低了農藥對環境的污染。土壤質量也得到了一定程度的改善，合理的農業生產管理方式，有利于土壤生態系統的平衡和恢復。在可持續發展方面，江蘇省農業物聯網技術創新能力有待提高，雖然相關專利數量有所增加，但與先進地區相比，仍存在一定差距?？蒲型度霃姸纫残枰M一步加大，以支持農業物聯網關鍵技術的研發和創新。市場需求呈現出快速增長的趨勢，隨著人們對農產品質量和安全的要求不斷提高，以及農業現代化進程的加速，農業物聯網的市場前景廣闊。政策支持力度較大，政府出臺了一系列支持農業物聯網發展的政策，為農業物聯網的發展提供了有力的保障?？傮w而言，江蘇省農業物聯網發展取得了一定的成績，但在技術創新、產業升級、成本控制等方面仍面臨挑戰。未來，需要進一步加大技術研發投入，提高自主創新能力，降低應用成本，加強人才培養，完善服務體系，以推動江蘇省農業物聯網的持續、健康發展。5.3與其他地區對比分析將江蘇省與其他地區的農業物聯網發展進行對比，有助于更清晰地認識江蘇省農業物聯網的發展水平，找出其優勢與差距，為進一步發展提供參考。與山東省相比，山東省作為農業大省，在農業物聯網發展方面也取得了顯著成就。山東省的農業物聯網應用范圍廣泛，在設施農業、農產品加工、冷鏈物流等領域都有深入應用。在設施農業方面，山東省的一些大型蔬菜種植基地，利用農業物聯網技術實現了對溫室環境的精準控制，通過傳感器實時監測溫濕度、光照、二氧化碳濃度等環境參數，自動控制通風、遮陽、灌溉等設備，提高了蔬菜的產量和質量。在農產品加工領域，山東省的一些農產品加工企業利用物聯網技術實現了生產過程的智能化管理，通過傳感器實時監測生產設備的運行狀態，實現自動化生產，提高了生產效率和產品質量。江蘇省在農業物聯網技術創新方面具有一定優勢。江蘇省擁有眾多科研機構和高校，在農業物聯網技術研發方面投入較大，取得了一系列創新成果。在傳感器技術方面，江蘇省的一些科研機構研發出了具有自主知識產權的高精度傳感器，能夠更準確地采集農業生產環境數據。在大數據分析和人工智能技術應用方面，江蘇省也走在前列，一些農業企業利用大數據分析和人工智能技術，實現了對農業生產過程的精準預測和智能決策。但在農業物聯網應用的廣度和深度上，江蘇省與山東省存在一定差距。山東省的農業物聯網應用覆蓋了更多的農業領域和生產環節，在農產品加工、冷鏈物流等領域的應用更為成熟。山東省的農業物聯網應用規模較大，一些大型農業企業和種植基地的物聯網應用已經形成了規模化效應，而江蘇省的農業物聯網應用在一些小型農業生產主體中還不夠普及。與浙江省相比，浙江省在農業物聯網發展方面具有獨特的優勢。浙江省的電商產業發達，為農業物聯網的發展提供了良好的市場環境和銷售渠道。浙江省的一些農產品電商企業利用物聯網技術實現了農產品的全程追溯和質量監控，通過傳感器采集農產品的種植、加工、運輸等環節的數據，消費者可以通過掃描二維碼查詢農產品的詳細信息，提高了消費者對農產品的信任度。浙江省在農業物聯網的商業模式創新方面也有很多亮點，一些農業企業通過與互聯網企業合作，探索出了“互聯網+農業”的新型商業模式，實現了農業生產與市場的有效對接。江蘇省在農業物聯網產業發展方面具有較強的實力。江蘇省的農業物聯網產業規模較大，形成了較為完整的產業鏈，擁有一批在國內具有較高知名度的農業物聯網企業。在農業物聯網設備制造方面，江蘇省的企業具有較強的技術實力和生產能力，能夠生產各種類型的傳感器、智能設備等。在系統集成和應用服務方面，江蘇省的企業也能夠為農業生產主體提供全方位的解決方案。但在農業物聯網與電商產業的融合方面，江蘇省與浙江省存在一定差距。浙江省的農產品電商發展更為成熟，農業物聯網與電商產業的融合更加緊密，通過電商平臺能夠更好地推廣和銷售農產品，提高了農產品的市場競爭力。浙江省在農業物聯網商業模式創新方面的經驗也值得江蘇省學習和借鑒，江蘇省需要進一步探索適合自身發展的農業物聯網商業模式，加強與互聯網企業的合作，推動農業物聯網與電商產業的深度融合。六、提升江蘇省農業物聯網發展水平的建議6.1技術創新與人才培養加大技術研發投入是提升江蘇省農業物聯網技術水平的關鍵。政府應發揮主導作用，設立專項科研基金，鼓勵科研機構和高校積極開展農業物聯網關鍵技術的研究。在傳感器技術方面，支持研發具有自主知識產權、高精度、高穩定性且適應復雜農業環境的傳感器，提高傳感器對土壤濕度、溫度、光照、氣體濃度等參數的精準感知能力，降低對進口傳感器的依賴。鼓勵企業加大對通信技術的研發投入，推動5G、NB-IoT等通信技術在農業物聯網中的深度應用，提高數據傳輸的穩定性和速度，擴大網絡覆蓋范圍，確保農業生產現場的數據能夠及時、準確地傳輸到數據處理中心。支持科研機構和企業開展大數據分析、人工智能等技術在農業領域的應用研究，開發適用于農業生產的大數據分析算法和人工智能模型，提高農業生產決策的智能化水平。加強產學研合作，促進科技成果轉化，是推動農業物聯網技術創新的重要途徑。科研機構和高校擁有豐富的科研資源和專業人才，能夠開展前沿技術研究，但在技術轉化和市場應用方面存在不足；企業則具有敏銳的市場洞察力和較強的市場推廣能力，但在基礎研究方面相對薄弱。通過加強產學研合作，能夠實現優勢互補，加速科技成果的轉化和應用?？蒲袡C構和高校應與農業物聯網企業建立緊密的合作關系，共同開展技術研發和項目攻關。科研機構和高校將研發成果及時向企業轉移，企業則將市場需求反饋給科研機構和高校，促進科研成果的進一步優化和完善。鼓勵企業參與高校和科研機構的科研項目，提供資金和實踐平臺支持，推動科研成果的產業化應用。通過建立產學研合作示范基地，加強產學研各方的溝通與交流，形成良好的合作機制，促進農業物聯網技術的創新發展。培養專業人才是保障江蘇省農業物聯網持續發展的重要支撐。高校和職業院校應發揮人才培養的主陣地作用，優化專業設置，加強農業物聯網相關專業的建設。在課程設置上，注重理論與實踐相結合，開設傳感器技術、通信技術、物聯網應用技術、大數據分析、人工智能等相關課程，培養學生的專業知識和實踐技能。加強實踐教學環節，與農業企業、科研機構建立實習基地，為學生提供實踐機會，提高學生解決實際問題的能力。高校和職業院校還應加強與國外高校和科研機構的交流與合作，引進先進的教學理念和課程體系，培養具有國際視野的農業物聯網專業人才。加強對農民和農業從業者的培訓，提高他們對農業物聯網技術的認識和應用能力，也是人才培養的重要方面。政府和相關部門應組織開展形式多樣的培訓活動，通過舉辦培訓班、現場示范、技術講座等方式，向農民和農業從業者普及農業物聯網知識和技術。培訓內容應結合農業生產實際，注重實用性和可操作性，使農民和農業從業者能夠掌握農業物聯網設備的操作方法和基本維護技能。利用互聯網平臺，開展在線培訓和遠程指導，為農民和農業從業者提供便捷的學習渠道。通過培訓，提高農民和農業從業者對農業物聯網技術的接受程度和應用積極性，推動農業物聯網技術在農業生產中的廣泛應用。6.2政策支持與資金投入完善政策法規是推動江蘇省農業物聯網發展的重要保障。政府應制定和完善相關政策法規，明確農業物聯網在農業現代化發展中的戰略地位，為農業物聯網的發展提供政策依據和法律保障。出臺專門的農業物聯網發展規劃，明確發展目標、重點任務和保障措施，引導農業物聯網產業有序發展。制定農業物聯網技術標準和規范，統一數據接口、通信協議等標準，解決不同設備和系統之間的數據共享和交互問題，打破“數據孤島”，促進農業物聯網的互聯互通和協同發展。加強對農業物聯網知識產權的保護，鼓勵企業和科研機構開展技術創新，提高自主創新能力，推動農業物聯網技術的自主可控發展。加大資金扶持力度，拓寬融資渠道，為農業物聯網的發展提供充足的資金支持。政府應加大財政投入，設立農業物聯網發展專項資金，用于支持農業物聯網技術研發、設備購置、應用示范、人才培養等方面。對開展農業物聯網應用的農業企業、農民合作社、家庭農場等新型農業經營主體，給予一定的財政補貼，降低其應用成本，提高其積極性。對建設農業物聯網示范基地、示范項目的單位，給予資金支持和政策優惠，發揮示范引領作用，帶動農業物聯網的廣泛應用。政府還應鼓勵金融機構加大對農業物聯網的信貸支持，創新金融產品和服務。開發適合農業物聯網企業和農業生產主體的信貸產品，如知識產權質押貸款、設備融資租賃等，為其提供多元化的融資渠道。建立農業物聯網產業投資基金，引導社會資本投向農業物聯網領域，促進農業物聯網產業的發展壯大。通過財政貼息、擔保等方式，降低農業物聯網企業的融資成本，提高其融資能力。江蘇省可以借鑒其他地區的成功經驗，如山東省設立農業物聯網產業發展基金，通過政府引導、社會參與的方式，籌集資金支持農業物聯網項目建設和企業發展。浙江省通過政府與金融機構合作，推出“農業物聯網貸”等金融產品，為農業物聯網企業提供低息貸款，促進了農業物聯網的快速發展。江蘇省可以結合自身實際情況，制定相應的政策措施，加大對農業物聯網的資金扶持力度，推動農業物聯網的健康發展。6.3產業協同與市場培育加強產業協同合作是推動江蘇省農業物聯網產業發展的重要舉措。鼓勵農業物聯網企業、科研機構、高校以及農業生產經營主體之間建立緊密的合作關系，形成產業聯盟，共同開展技術研發、產品創新和市場推廣。通過產業聯盟，整合各方資源，實現優勢互補，提高產業整體競爭力。產業聯盟可以組織成員單位共同開展農業物聯網關鍵技術的攻關，解決技術難題，推動技術創新。共同制定行業標準和規范，促進農業物聯網設備和系統的互聯互通和兼容性，打破“數據孤島”，提高產業的規范化水平。推動農業物聯網與農業產業鏈的深度融合，拓展農業物聯網的應用場景和市場空間。在農業生產環節，農業物聯網技術與農業機械裝備相結合，實現農業生產的自動化和智能化。利用傳感器和智能控制系統，實現農業機械的精準作業，如精準播種、精準施肥、精準噴藥等，提高農業生產效率和質量。在農產品加工環節，通過物聯網技術實現對加工過程的實時監控和質量追溯，確保農產品加工的安全和質量。利用傳感器監測加工設備的運行狀態，及時發現故障并進行維修，提高加工效率和產品質量。在農產品流通環節，借助物聯網技術實現農產品的全程冷鏈監控和物流跟蹤，確保農產品在運輸和儲存過程中的品質不受影響。通過GPS定位和溫度、濕度傳感器，實時監測農產品的運輸軌跡和環境條件，保證農產品的新鮮度和安全性。培育市場主體，激發市場活力，是促進江蘇省農業物聯網發展的關鍵。加大對農業物聯網企業的扶持力度，培育一批具有核心競爭力的龍頭企業。通過政策引導、資金支持、稅收優惠等方式，鼓勵企業加大技術研發投入，提高產品質量和服務水平，拓展市場份額。對在農業物聯網技術研發、產品創新和市場推廣方面取得突出成績的企業，給予獎勵和表彰，樹立行業標桿，帶動其他企業的發展。積極引導中小企業參與農業物聯網產業發展，形成大中小企業協同發展的良好格局。中小企業具有創新活力和靈活性，在農業物聯網的細分領域具有獨特的優勢。政府可以通過搭建創新創業平臺、提供創業培訓和指導、設立創業基金等方式，支持中小企業開展農業物聯網相關的創新創業活動。鼓勵中小企業與龍頭企業開展合作，為龍頭企業提供配套產品和服務，實現優勢互補，共同發展。加強市場推廣和宣傳，提高農業生產經營主體對農業物聯網的認知度和接受度。通過舉辦農業物聯網技術研討會、產品展示會、現場示范等活動，向農業生產經營主體展示農業物聯網的技術優勢和應用效果，讓他們切實感受到農業物聯網帶來的好處。利用互聯網、電視、報紙等媒體，廣泛宣傳農業物聯網的相關知識和成功案例，營造良好的市場氛圍，激發農業生產經營主體應用農業物聯網的積極性。建立健全農業物聯網市場服務體系，加強技術支持和售后服務。鼓勵農業物聯網企業建立專業的技術服務團隊，為農業生產經營主體提供全方位的技術支持和服務。及時解決農業生產經營主體在應用農業物聯網過程中遇到的問題，確保農業物聯網設備和系統的正常運行。加強