智慧农业推动实现新工具——数字孪生
随着农业传感器、物联网技术、农业模型和大数据分析系统、农业智能装备和专用机器人等科技成果的不新涌现，农业科研、生产、流通和服务领域已经快速实现了数字化和网络化,正向智能化阶段迈进。农业数字孪生系统有机整合农业生产的物理实体和数字赛博空间，实现“连接-感知-决策-控制”一体化，能够更好地感知和认知农业复杂系统并实现智慧管控,有望为农业数字化转型升级提供新动能。
数字孪生智慧农业建设是指通过数字孪生技术，实现农业生产全过程的数字化、网络化和智能化，提高农业生产效率、降低生产成本、保障农产品质量和安全，促进农业可持续发展。数字孪生智慧农业建设可实现的主要目标有：
实现农业生产过程的可视化和可追溯，提高农业生产管理水平
优化农业生产资源配置，降低生产成本，提高生产效率
保障农产品质量和安全，满足消费者对绿色、健康食品的需求
促进农业产业结构调整，推动农业绿色发展和可持续发展
数字孪生智慧农业建设是多技术领域的突破融合，主要包括以下几个方面
数据采集技术：通过物联网、遥感、无人机等技术手段，实时采集农田环境、作物生长、病虫害等信息； 数据传输技术：通过无线通信、云计算等技术手段，实现农田信息的实时传输和共享； 数据处理技术：通过大数据分析、人工智能等技术手段，对农田信息进行深度挖掘和分析，为农业生产决策提供支持； 控制技术：通过自动化设备、智能机器人等技术手段，实现农业生产过程的精确控制和优化； 可视化技术：通过虚拟现实、增强现实等技术手段，实现农业生产过程的可视化展示和交互。
智能种植管理系统：通过对农田环境的实时监测和作物生长状况的预测，为农民提供精确的种植建议，提高农作物产量和品质。 精准施肥与灌溉系统：通过对土壤养分、作物需水量等信息的实时分析，实现施肥和灌溉的精确控制，降低生产成本，减少环境污染。 病虫害预警与防治系统：通过对病虫害发生的实时监测和预测，为农民提供及时的防治建议，减少病虫害对农作物的危害。 农业资源与环境监测系统：通过对农业资源的实时监测和评价，促进环境和水肥的智能化调控和育苗、采收、分级等环节的智慧管控，最终达到提升全要素生产效率的目标，为农业政策制定和资源管理提供科学依据。 农技教育培训：通过AR/VR技术，使得学生和农户对田间观测、栽培农作有沉浸感体验，优化农业教育知识吸收度，提高接收先进农技积极性，降低风险。 农产品质量安全追溯系统：通过对农产品生产全过程的数字化记录，实现农产品质量安全的全程追溯，保障消费者权益。
2018 年荷兰瓦格宁根大学与腾讯公司联合举办的第一届国际人工智能温室种植大赛中，腾讯 AI 实验室团队利用传感器和摄像头获取黄瓜的生长状况和温室环境数据，利用人工智能算法和作物生长模型推演未来情景对黄瓜生长发育状况的影响，从而为打顶、通风、补光等措施提供最优决策方案，最终在保证黄瓜不减产的情况下提升了能源利用效率。数字孪生技术在农业领域的应用切实可以弥补我国实现“四化同步”在农业现代化上的短板，当然在农业智慧建设中仍然要建立多学科协同攻关模式、加强人才队伍建设培养、畅通技术装备互联互通以及深化国际科技的合作。
数字孪生智慧农业建设，让我们共同期待一个绿色、高效、可持续的农业未来。
参考文献
[1]顾生浩,卢宪菊,王勇健,郭新宇.数字孪生系统在农业生产中的应用探讨[J].中国农业科技导报，2021，23( 10) : 82-89
数字孪生( digital twin) 作为一种利用模型、数据、智能并集成多学科的仿真技术，用于准确地反映物理对象。其主要特征在于:①虚拟数字化，建立与物理实体在几何、结构和功能相同的虚拟数字孪生体; ②虚实融合，直观地反映虚数字孪生技术实融合和以虚控实的特征; ③虚实交互，建立物理空间和信息空间的关联，实现数据、信息交互。
随着5G通信、云计算、大数据、工业物联网、人工智能( AI)各技术愈发成熟，数字孪生技术可广泛用于先进制造、智能控制、智能生产等领域。小到设备的预测性维护，大到智慧城市管理大脑建设，数字孪生技术的优势不再停留在单一的物理环境的可视化描述，其在业务决策指导、工业诊断创新、自主控制模拟等方面的功用越来越明显，可以预见，数字孪生在未来智能制造、智慧工业领域将发挥重要的技术引领作用。
睛像科技成立于2017年，是一家专注于数字孪生及三维模拟仿真的高科技公司。总部位于北京，在深圳，广州，西安，苏州设有子公司/办事处。
公司基于三维可视化、XR(AR/VR/MR)、物联网、大数据等核心技术，将多年的技术积累与行业需求深度结合，自主研发了一系列产品。数字孪生可视化平台、数据管理平台、物联数据平台、能源管理平台等产品已在航空航天、能源矿山、化工制药、城市园区、教育医院，港口交通等多个业务领域，为客户企业降本增效、安环防控带来切实支持。
