基于多路径的我国智慧农业技术热点和发展趋势分析

杜 军，张 俐，刘 薇，郭婷婷，邓 禹，吴 斌

（云南省科学技术情报研究院，云南 昆明 650051）

0 引言

当前，新一代信息技术与农业种植养殖及农产品生产、加工、流通、交易、消费等深度融合形成的智慧农业已成为现代农业的主要特征之一。大力发展智慧农业，可以促进农业生产精细化和高效化，推动农业可持续发展。因此，识别智慧农业领域的技术热点和发展趋势，对于我国现代农业的发展具有重要意义。

目前，识别智慧农业领域应用的技术热点和发展趋势主要有以下方法：利用CiteSpace、VOSviewer等知识可视化软件，采用文献共被引、关键词共现和时间线等分析方法，汇聚并可视化展示研究热点，并总结探讨其发展趋势[1-6]；基于CNKI、Web of Science等数据库在线软件，运用文献计量法，分析研究主题、学科领域、关键词等，揭示其研究现状[7-9]；以文献计量学的方法为基础，综合利用数据挖掘、社会网络、可视化展示、信息分析等方法和工具，对现状、热点、趋势等进行综合分析和可视化展示[10]；通过检索专利数据库，对检索信息进行数据统计分析，确定其相关专利和核心技术[11]。然而，这些方法大部分都是针对样本数据的某一轨迹线进行内容分析，没有基于时空维度从多个路径进行分析。为了更综合宏观地分析国内智慧农业领域应用的热点技术及发展趋势，本文以中国知网（CNKI）数据库收录的2013—2022 年智能农业相关技术为主题的文献为分析样本，从时空混合维度分析文献发表时间演变路径、主要研究机构合作网络路径、技术热点演进路径、技术前沿和发展趋势路径，并提出针对性建议，以期为智慧农业领域的技术规划发展与布局提供参考。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本文以目前国内收录论文和期刊覆盖面最广的动态数据库中国知网（CNKI）为数据检索源，检索词为TI=[('遥感'+'5G'+'区块链'+'卫星'+'物联网'+'人工智能'+'北斗'+'算力'+'无人机')+('智慧'+'数字'+'高原'+'精细'+'精准'+'现代'+'智能'+'信息')]×('农业'+'农村'+'农民'+'农副'+'作物'+'农产品'+'机械'+'农具'+'农场'+'农庄'+'庄稼'+'农田')，2013—2022 年所有的SCI、EI、核心和CSCD 来源期刊，剔除无关文献和去重后，得到2 716 篇期刊文献，作为此次研究的数据基础。

1.2 研究工具

1.3 数据分析方法

对文献的发表年度和数量进行时间演变路径分析，分析文献发表数量和年份间的关系；对文献的主要研究机构进行空间区域分布和合作网络分析，分析研究机构间的合作交流关系；对文献的主题和关键词进行年度和空间距离混合的聚类和词频分析，探究技术热点、技术前沿和发展趋势。

2 数据分析结果

2.1 文献发表年度分布分析

国内智慧农业技术领域文献发文量年度分布情况如图1 所示，2013—2022 年，国内关于智慧农业的研究文献发表数量保持相对稳定，年均发表数量约271 篇，其中2015 年和2018 年的研究文献相对较少，约为240 篇，这与2015、2018 年利用新技术开展智慧农业研究的过渡年份有关。2015 年前广泛利用卫星监控、遥测和传感器对土地和农作物进行识别、监测、定量分析，2015 年后开始利用“互联网+”进行数据采集、数据分析、提供数据服务，2018 年后区块链开始应用于供应链、质量追溯跟踪等方面。

图1 国内智慧农业技术领域文献发文量年度分布

2.2 主要研究机构分析

按文献发表数量统计，2013—2022 年国内智慧农业技术领域主要研究机构如表1 所示。从地域分布看，发文量排名前10 的研究机构有9 家分布在北京，只有1 家分布在西安，说明北京地区研究智慧农业的实力最强；从研究机构性质看，5 家机构为农林类研究院所，5 家为综合性大学，说明科研院所和高校是智慧农业研究的主力。

表1 2013—2022年国内智慧农业技术领域主要研究机构

对表1 的国内智慧农业技术领域主要研究机构作国内智慧农业主要研究机构合作网络得到图2。从图2 可知，中国科学院大学内部联系紧密，交流合作互动多；北京农业信息技术研究中心、国家农业信息化工程技术研究中心和农业部农业信息技术重点实验室之间有较好的交流合作；中国农业大学研究成果多但各个院系间缺乏交流合作；而其它研究机构间缺少交流互动。由此可见，国内研究智慧农业的机构需发挥在各自领域内的优势，建立合作体系，加强相互间的合作交流。

图2 国内智慧农业主要研究机构合作网络

2.3 主题聚类及技术热点分析

主题聚类是在共词分析的基础上，利用统计学方法，把关系紧密的表征文献主题的关键词进行聚合归类，同时赋予每个关键词一个值，同一聚类中值最大的关键词就作为该类的标签[13,16]。使用CiteSpace 对2 716 篇被引前5%的期刊文献进行主题聚类，以一年度为切割点，进行Pathfinder 剪枝聚类，得到12 个聚类，保留聚类效果较好的6 个聚类（聚类编号越小，涵盖技术布局越完整），如图3 所示。从图3 可以看出，根据主题聚类大小排序，6 个聚类从大到小分别为：#1 遥感、#2 物联网、#3 区块链、#4 GPRS、#5 云计算、#6 现代农业。6 个聚类体现出2013—2022 年研究智慧农业技术领域文献的最主要关注方向。

图3 国内智慧农业技术领域主题聚类

表2 是通过关键词共现分析方法对主题聚类图提取关键词，提取关键词的频次和度的信息，并按关键词的频次进行排序。关键词在文献中出现的频次代表着关键词在整个数据集中出现的次数，频次高说明是高被引，是该领域的重要知识基础。通过对高频关键词的分析，可探索和识别研究领域的热点问题[14]。度代表某关键词与其它关键词的关联性，是关键词中心性最直接的度量指标，一个关键词的度越大就意味着这个关键词越重要[15]。

表2 国内智慧农业技术领域主题聚类及其关键词

从表2 中可知：

1）#1 遥感聚类的研究主要利用无人机、遥感监测对农作物和农田进行遥感和监测，建立模型，提高土地利用率，并通过“互联网+”共享遥感数据。从频次和度看，无人机和作物是技术热点。

推荐理由:当代硬汉派侦探小说大师，劳伦斯·布洛克的代表作之一雅贼系列全盛回归。全十一册，午夜文库·精装小红壳。如何获得一幅属于自己的蒙德里安？如何在十五天内看完三十部鲍嘉的电影？钱德勒和哈米特为何相爱相杀？吉卜林为何销毁自己的著作？金吉和乔安娜为何变身吉姆和约瑟夫？见证无尾猫“拉菲兹”从男低音改喵女高音的全过程……我，伯尼·罗登巴尔，是个现代纽约的绅士小偷。我白天守书店，晚上闯空门。我喜欢吉卜林的小说、斯宾诺莎的书和蒙德里安的画……我所有的天赋，让我只能做个贼。

2）#2 物联网聚类的研究主要利用传感器进行数据采集，通过zigbee、互联网等通信技术，应用卷积神经网络等人工智能算法进行数据处理后，存放于数据库供信息系统处理使用并形成大数据，该研究广泛应用于供应链、机械臂、农业机器人、数字孪生等领域。从频次和度看，大数据和传感器是技术热点。

3）#3 区块链聚类主要研究农产品的流通、农产品供应链、农村电商等方面，保障农产品的数据存证和可溯源，发展数字经济。从频次和度看，数字经济和农产品供应链是技术热点。

4）#4 GPRS 聚类的研究主要利用无线传感器和物联网进行数据采集，为精准精细农业提供基础支撑。从频次和度看，农业物联网和精准农业是技术热点。

5）#5 云计算聚类的研究主要利用云计算相关技术，汇聚农业信息，提供农业信息服务。从频次和度看，农业信息化和农业信息（服务）是技术热点。

6）#6 现代农业聚类的研究主要集中于农业产业化、生态农业、农业金融、建立健全农民专业合作社，实现农业的可持续发展。从频次和度看，可持续发展和生态农业是技术热点。

2.4 技术热点演进

高频关键词是研究内容及其领域的热点映射，它在不同年份的退出或出现，折射出研究热点的历时演变。为分析智慧农业技术热点的演化过程，在生成主题词聚类图谱后，将聚类作为Y 轴，引文发表年份作为X 轴，得到图4 的国内智慧农业领域技术热点演进时间线图谱，此时每个聚类中的高频关键词对应地分布在在图谱上，展示出该聚类中高频关键词随年份演变的情况，即技术热点演进情况。

如图4 所示，从聚类的大小及文献间联系紧密程度看，最重要的聚类是#1 遥感、#2 物联网和#3区块链。这3 个聚类不仅自2013 年以来一直都有大量文献发表，一直保持相对热度，而且聚类间的技术研究主题联系紧密，说明这3 个聚类相关的技术既是基础性技术，也是研究热点。聚类#4 GPRS 也较为重要，不仅与上面3 个聚类联系紧密，文献发表量也较大。最大的聚类是#6 现代农业，从研究内容看，既包括智慧农业实现的手段如农民专业合作社、金融支持、生态农业等，也包括智慧农业要实现的目标包括可持续发展、农业产业化等。

以年度为切片单位，从图4 可得到每年出现的高频关键词信息如表3 所示。从表3 中年度主要高频关键词变化可以看出智慧农业领域研究热点随着年度的推移而变化。

表3 国内智慧农业技术领域年度高频关键词

2.5 技术前沿和发展趋势

突发词检测利用词频探测技术，通过考察词频的时间分布，将其中频次变化率高的词从大量的关键词和主题词中探测出并依据词频的变动趋势来确定前沿领域和发展趋势。通过CiteSpace 的突发词检测功能，得到按爆发年份排序的爆发强度为2.4 以上的18 个突发词列表，如表4 所示。

表4 2013—2022年国内智慧农业研究突发词探测

从表4 中可以直观地看出关于某一关键词的研究最早出现于何时、它的爆发强度是多少、在何时突然变成热点为广大学者所关注及其持续的时间跨度等信息[16]。

从爆发起始年份看，2013—2015 年的研究热点为农业信息服务、发展现代农业、生态农业、家庭农场、国家现代农业示范区，其中发展现代农业和农业信息服务是研究重点，技术热点是农业信息服务；2014—2016 年的研究热点为可持续发展、农业信息化、物联网技术；2015—2018 年的研究热点为智能农业；2017—2020 年间的研究热点为精准扶贫、大数据、电子商务，其中精准扶贫是研究重点，技术热点是电子商务和大数据；2018—2022 年的研究热点为小农户、农民合作社、农村金融，其中小农户是研究重点；2019—2022 年的研究热点为乡村振兴、数字经济、卷积神经网络，其中乡村振兴和数字经济是研究重点，技术热点是数字经济和卷积神经网络。

从爆发强度看，爆发强度最大的4 个关键词分别为精准扶贫、小农户、乡村振兴和数字经济。其中，精准扶贫首次出现于2017 年并持续到2019 年，小农户出现于2018 年并持续到2022 年，乡村振兴和数字经济出现于2019 年并持续到2022 年。

从表4 可见，近年的技术前沿和发展趋势为农村金融、乡村振兴、数字经济和人工智能（卷积神经网络为人工智能的研究内容）。

3 结论与建议

从上文分析可知，国内智慧农业的技术热点、发展趋势已经呈现出“天地协作，交叉融合，智能演化和泛在网络”的特征，能对精耕细作、精深加工、质量追溯、产销供应等重要的环节进行力度化的优化和改造，实现农业产业链的全面升级改造，振兴乡村经济。根据国内智慧农业技术热点和发展趋势分析，针对智慧农业发展提出如下建议：

1）聚焦农业智慧化改造。智慧农业作为“新基建”背景下的重要任务之一，应统筹整合现有规划、项目、基地、人才等要素资源，深入推进以生物农业、生态农业、数字农业为重点的农业智慧化改造。

2）加强关键共性技术攻关。瞄准智慧农业与乡村振兴战略的重大需求，重点攻克如农业大数据融汇治理技术、农业信息智能分析决策技术、农机装备专用传感器、农机导航及自动作业等关键共性技术。

3）强化战略性前沿性技术超前布局。面向世界科技前沿和智慧农业重点发展领域，制定智慧农业技术发展路线图，重点突破基础技术、通用技术，超前布局前沿技术、颠覆性技术。

4）夯实现代农业信息化发展科技创新基础。加强现代信息技术研发创新，完善农业农村信息化科研创新体系，壮大农业信息技术学科群建设，科学布局一批重点实验室，加快培育领军人才和创新团队，加强农业信息技术人才培养储备。

5）加速技术集成应用与示范。把新一代信息技术作为增强农业发展活力的重要任务，聚焦重点地区、重点领域、重点品种，开展5S、智能感知、模型模拟、智能控制等技术及软硬件产品的集成应用和示范，熟化推广一批数字农业农村技术模式和典型范例。