定义：
数字农业是农业数字化的基础阶段，核心是将农业中的各类信息（土壤、气候、作物、市场等）转化为可计算、可分析的数据。
技术武器：
🌐 物联网（IoT）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）→ 负责“感知”
💾 大数据、区块链 → 负责“存储与可信追溯”
核心任务：
解决“数据从哪里来”的问题，实现农业全流程的“有数可查”。
例如：哪块地昨天浇过水？这批西红柿来自哪个大棚？
典型场景：
农田环境监测系统
农产品溯源平台
电子化农资管理
一句话总结：
数字农业是农业的“感官系统”，是智慧农业和农业AI离不开的数据燃料。
定义：
在数字农业的基础上，通过集成物联网、自动化设备等智能化系统，实现农业生产的精准化、自动化和高效化。
技术武器：
🚜 智能农机、无人机、机器人
📡 5G、云计算、智能灌溉系统
核心任务：
解决“如何高效执行”的问题，系统自动操作、动态调整，减少对人力的依赖。
例如：自动灌溉系统根据土壤湿度定时启动；无人机精准施药。
典型场景：
无人农场
智能温室
全自动饲喂系统
一句话总结：
智慧农业是数字农业的“升级版”，相当于农业的大脑+四肢，能思考也能行动。
定义：
人工智能技术在农业中的深度应用，通过算法模型处理复杂问题，具备识别、预测、决策等高级能力。
技术武器：
🤖 机器学习（ML）、深度学习（DL）
👁 计算机视觉（图像识别）
💬 自然语言处理（NLP）
核心任务：
解决“如何聪明地决策”的问题，处理传统技术搞不定的非结构化问题。
例如：通过一张照片识别病虫害；用AI模型预测亩产量；聊天机器人回答种植问题。
典型场景：
病虫害图像识别系统
AI育种平台
农业智能问答机器人
一句话总结：
农业AI是智慧农业的核心驱动力，是让农业真正变得“聪明”的关键。
维度 | 数字农业 | 智慧农业 | 农业AI |
|---|---|---|---|
角色 | 基础设施 | 系统整合 | 决策引擎 |
功能 | 数据采集与管理 | 自动化与优化 | 智能识别与预测 |
类比 | 感官系统（眼耳） | 大脑+四肢（行动） | 认知能力（思考） |
依赖关系 | 基础 | 依赖数字农业 | 驱动智慧农业 |
没有数字农业，智慧农业就是无源之水；
没有智慧农业，农业AI就缺少落地场景；
没有农业AI，农业只能停留在自动化，难以实现真正的智能。
它们共同构成现代农业科技体系中不可分割的金字塔：数字农业是基座，智慧农业是框架，农业AI是塔尖。
这是一场从“看天吃饭”到“知天而作”的革命。
