4.3.1　设施层

设施层主要包含农业设施和农业经营场所等对象。农业按照种植方式的不同，可分为设施种植和大田种植。设施种植由于成本等原因，主要以种植经济作物为主，包括蔬菜、水果、花卉等；而大田种植主要以粮食作物（水稻、玉米、小麦）为主，也包括部分经济作物，如苹果、柑橘等作物。设施种植又可分为温室大棚、植物化工厂两种种植方式，温室大棚种植既包括连栋温室种植，又包括日光温室种植；植物化工厂是设施农业中的一种，指的是利用荧光灯、LED等人工光源为植物提供光照，并配备有循环风机空调、二氧化碳施肥系统、营养液循环系统等设备，满足植物对生长发育需要部分或全部的生产要素，可实现全程自动化调控，并具有一定的植物生产空间自动管理功能，实现高效化生产。植物化工厂能够实现工业化生产，可比传统种植单位面积的产量高几十倍甚至上百倍。植物化工厂主要包括立体种植系统、制冷系统、紫外杀菌系统、照明系统、智能控制系统、换气加湿系统等。设施种植受天气气候及病虫害等因素的影响较少，可以提高作物的产量，增加效益。植物化工厂能够不使用农用耕地、用营养液代替农药、化肥，最终保证生产出来的农产品的品质。目前，植物化工厂主要生产的农产品分两种：一种是叶类菜、瓜类等农产品，包括生菜、小白菜、黄瓜等；另一种是高经济价值的药用或者食菌类产品，包括人参、牛樟芝、金针菇、平菇等。目前，大田种植主要运用空对地的定位和遥感技术无须相应设施，也有采用物联网技术的小型气象站监测室外的天气气候、病虫害以及农作物生长情况等数据；而设施种植的智能化就比较容易和领先。

4.3.2　执行层

执行层主要包括传感和执行两方面的功能。

需要什么传感器取决于人们关心什么、需要采集产生什么数据便于上层决策；进一步地，取决于需要做出什么决策、什么是重要的决策；最终来说，取决于当前农业生产存在什么问题，哪些问题是可以通过数字农业高性价比解决实现高效农业。比如，化肥用量是影响农业生产成本和土壤质量的最主要因素之一，数字农业通过传感器获得土壤肥力来实现精确施肥就具有现实意义；再比如，孙正义愿景基金投资的Plenty公司的联网系统会根据传感器获得的农作物生长情况，输送具体的光、空气成分、湿度和营养物，在相同的土地面积上农作物产量是传统农场的350%，而用水量仅相当于传统农场的1%，数字农业经济效益显著。如图4-2所示。

图4-1　数字农业生产力图

图4-2　Plenty公司的垂直立体农场^[1]

传感器作为数据采集获取的终端，让农业生产的各个环节由信息黑洞变为光明流量，让农业管理变得可视化、作为信息数据可交换可交易，照亮农业生产前行的所有道路。到目前为止，作物生长数据可以监测叶面温度、叶面湿度、果实大小、茎秆变化等，环境数据主要可以监测空气温湿度、二氧化碳浓度等，土壤数据可以监测土壤温湿度、土壤水势、土壤电导率、土壤pH值等，气象数据可以监测太阳光照强度、风速风向、降雨量、大气压力等。

执行器是能够自动控制的设备统称，比如水闸就是一种执行器。能够通过网络远程关闭和开启，草坪花洒是一种执行器，只要通水就开始工作，无人机作为一种执行器实现施肥和杀虫。相比传感器，执行器种类相对单一，人们目前能够操控的农业设备还很少，主要用于播种、排水、滴灌、光照、施肥、杀虫、冷链、收割等。执行器怎么工作取决于数字农业生产力模型上层的决策，后文有叙述。

4.3.3　控制层

控制层主要是用于终端本地决策来实现对传感器和执行器的操控。比如，蘑菇种植屋的防火喷淋系统通过烟雾传感器监测到火情时，无须远程系统的干预即可做出决策通过执行器喷淋系统自动灭火，同时发送火情信息到数字农业生产力模型的上层。又比如，通过无线或有线传感节点，太阳能供电系统、信息采集设备、传输系统等获取的植物生长环境信息监控环境动态变化，监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数，根据以上各类参数的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷膜、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等控制。

控制层一方面通过传感器获取数据、通过处理器做出决策和通过执行器完成动作实施，另一方面协助上层完成分配的运算，终端就近处于工作现场而远离处于上层的中心节点，因而被称为边缘计算，而众多的终端分布在农业现场的各个位置，数量众多因而又被称为雾计算。这样理解虽然比较狭隘，但与计算机科学的并行计算、分布式计算是同样原理，便于实时响应现场的需求，便于实现负载均衡，便于更高的容错处理。在今天低延迟、高带宽、高并发、高连接数的网络支持下，更不用说5G网络的引入，终端的互联和数据传输并不是瓶颈。

4.3.4　链路层

链路层作为信息高速公路，如同农田的机耕道，是信息的基础设施，打通农业生产各个环节的信息孤岛，主要用于安全连接、低延时、可靠信息的传输。安全是链路层的第一要义，要求全链路加密。HTTP时代黑客通过模拟使得人们不小心上了假的官网，而安全连接HTTPS引入后，官网能够证明“我是我”，进而解决了网络欺骗的问题。低延时是实现实时控制的基础，使得我们能够实时了解现场情况、实时实施措施。可靠传输保证了数据的完整性，识别数据传输出错和数据篡改，保证源头可追溯，忠实执行指令。它主要涉及的模块及常见方案如下，方方面面，一个都不能少。

（1）无线通信，如GPRS、4G、5G、Lora、NB-IoT、ZigBee、WiFi、蓝牙、Sub-1GHz等。

（2）有线通信，如互联网络、电话网、串口等。

（3）通信协议，如REST/HTTP、COAP、MQTT、AMQP、XMPP等。

（4）加密通信，如加密密钥和X509数字证书，通过安全传输层协议（TLS）实施。

（5）加密数据，如加盐密码哈希、非对称加密算法、Base64等。

（6）设备安全，如签名固件（Signed Firmware）与安全引导启动（Secure Boot）。

（7）数据完整性，如CRC校验、签名算法等。

4.3.5　数据层

数据层是数据、信息本身的汇总，大致分为原始数据和挖掘数据两大类，原始数据是未经处理的现实数据，而挖掘数据是通过第六层以上通过云计算、人工智能、多维数据融合等处理之后的信息，被反馈回第一至五层执行或者输出到系统以外成为智慧城市智慧国家的一部分。(www.daowen.com)

主要的原始数据右：

（1）农业现场数据，如温度、湿度、光照度、日照、风速、氧气、空气污染、噪声、酸碱度、重金属污染等。

（2）农业活动数据，如施肥、农药喷洒、紫外灭虫、温室环境控制。

（3）农业设施管理数据，如设备联网数据、使用率、故障率、生产效率、能耗、耗损率、冷链仓储数据。

（4）农业产值数据，如农产品产量、生鲜供应链、库存、销售数据、品质，种子、化肥、农药等物资供应数据，用电、用水、废弃物、环保等市政数据。

（5）农业人员管理数据，如生产效率、考勤率等。

（6）外部数据，如气象、水文、交通、环境、大宗农产品指数等。

数据层是数字农业的核心基础，面临类型多样、结构化非结构化不统一、实时非实时不同、数据清洗程度不一致、信息量大小差别巨大、安全性要求不同等挑战。归根到底，这取决于我们怎样对数字农业的各个要素进行抽象建模，在数字的世界里建立真实世界的充分倒影，从而使得我们在第六层计算层能够通过运算模拟真实世界的运行，解决具体到农业生产的实际问题。

4.3.6　计算层

云计算、人工智能、数据挖掘等是计算层的主要动作。来自第五层的数据通过计算层得出大家能够直接理解的信息，能够用于农业生产、交换、管理方方面面的事务。其计算算法取决于第七层应用层的要求。计算层采用通用的算法等技术，与其他领域的计算并没有什么不同，通用性强，随着计算机IT技术、互联网技术、人工智能等新兴领域的快速发展而发展，从此连接上了信息技术高速公路，不再受制于农业计算科学的发展进度。

数字农业的特殊性体现在数据层抽象的数据结构，与其他领域在计算层并无差异。在数字农业领域的研发和创新，需做到“眼尖、脑快、手灵”，看重全局数据控制和信息管理，在一个区域以及农业和其他产业的相互关联上起到解决整个过程的数据分析、控制、挖掘以及决策支持、传递的作用。计算层根据现有的研究布局和特长，通过大数据的融合治理与并行计算、机器视觉与表型、农作物模型和全局的信息管理以及计算育种等关键技术和方法，构建了数字果园、智慧蜂业、数字小麦、数字玉米等模型，智慧兽药、物联牧场、物联菜园等全局信息管理平台，计算育种大数据平台和智慧农业大数据平台等应用平台，推出了“1＋1＋N”的模式，即一个智慧农业的大数据中心，一个支撑智慧农业大数据的决策指挥平台，带动N个面向区域特色的智慧农业的具体应用，将政府的监管、电子商务、质量溯源、监测控制应用和整个生产过程全部集成到一个平台。大数据将会对农业产生颠覆式的影响，最终智慧农业的模式必将为节本提质增效发挥作用。

4.3.7　应用层

技术没有黏性，人心才有黏性。数字农业技术的落脚点即为解决人们在农业生产、流通、消费等整个闭环的实际问题，并且数字技术方案一定要比其他解决方案具备显著优势，比如成本削减、人员需求减少、周期缩短、周转加快、库存减少、生产计划精准等等，切切实实解决各个环节的问题，真真实实地为人们带来收益的增加。坚持大数据驱动和多元数据的融汇，加强流程信息的管理，以软件替代硬件来降低成本，做动态的智慧决策等相应解决方案。

本层主要从各个农业实体单位角度说明数字农业的微观效果和良性驱动。下面举例说明数字农业的几点直接应用。

（1）农业生产实现精益生产：显著产量提升，农产品品质提升，显著成本降低，如能耗、用水、用电，按需生产，定制化生产。

（2）农产品供需更为匹配：打通农业生产和农产品消费数据，缩短产品生产供应周期，高效匹配生产和需求，快速响应需求，大数据避免农产品价格大幅波动，消除地域时间导致的价格差。

（3）农业监管负担减少：跟监控系统减少了交警工作量一样的道理，数字农业提高监管能力，提振消费者信心。

（4）农业人员变得专业化：减少人员需求，提高从业者技能，人力资源精准匹配。

比如数字农业技术可广泛应用于现代农业园区、大农场、农机专业合作社。浇水、施肥、温度、湿度、灯光、CO2浓度，如何实现按需供应？这些问题在过去我们只是模模糊糊地了解作物的生长周期，而农业物联网可以做到实时定量检查。物联网创造的种植模式的出现已成为打破传统农业弊端的新型农业模式。通过物联网技术，农业实现了“环境可测量、生产可控、质量可追溯性”的目标，确保农产品质量安全，引领现代农业发展。

4.3.8　生产关系层

生产力和生产关系是无法独立开来的，前文已介绍了农业生产关系，这里主要把数字农业宏观效果，对农业生产关系模式的改变归为单独的一层。比如实现需求、生产、供应、反馈全链路闭环，数据驱动的资源合理分配和利用，实现农业生产的专业化、自动化、集约化，与电子政务、智慧城市的接入，为乡村振兴助力。