大田种植，主要是玉米、小麦、水稻等主粮的规模化种植，作为国内农业的重中之重，大田作物智慧种植业是智慧农业的重要内容。
在发展农业的过程龙8long8中，离不开无数科研机构、高校研究院的参与，中国农业大学农业农村部与中国农业大学联手，跨学科农业信息获取技术与智慧农业系统集成开展研究，就中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式深入了解。
创新成为经济发展重要驱动力，农业现代化与工业化、信息化、城镇化同步发展要求更加紧迫，保障粮食等重要农产品有效供给与资源环境承载能力的矛盾更加突出，要立足国情农情，顺应时代要求，走出一条中国特色新型农业现代化道路。
目前智慧农业经历了传统农业、机械化农业，向半自动化农业发展，明确了大田作物智慧种植业发展战略总体目标和重点任务，凝练出关键技术，有针对性地提出适宜中国区域特征的发展模式。
结合现代农业发展项目上融入现代科技体，采用智能水肥一体化工程，通过前端各类传感器，实时收集作物生长和周边环境参数，运用物联网云计算及大数据等技术，将分析结果及操作建议以警报的方式发送给用户;通过驱动灌溉控制器对作物进行远程精准灌溉，实现科学合理的农业灌溉管理，达到节水、节肥、省人工、提质增效的目标。
依托物联网等核心关键技术，建设新型数字农业工程，形成农业的大脑神经中枢，对农业发展进行全方位数据把控，可以实时、直观掌握农业生产分布、农业生产过程、病虫害监测、管理经验土壤墒情及质量追溯等各方面情况，为农业部门掌握实况、科学决策、工作调度提供直观依据。通过建立新型数字农业综合服务系统，引领新型数字农业生产方式转变，推进农业产业化、规模化、现代化。
数字农业可视化大数据平台依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等)和，完成农业大数据采集、传输、存储、处理等环节的数据管理。结合大数据分析挖掘技术，最终实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析。
大田作物智慧种植的关键技术面临的主要挑战有：缺乏原位精准测量技术与农业专用传感器，作物模拟模型与实际生产有较大差别，信息传输技术的实时性、可靠性、通用性和稳定性有待改进，智能农业装备还需要进一步解决好农机/农艺相结合问题。
在以上分析基础上，提出了大田作物智慧种植关键技术的5个一级技术以及相应的18个二级技术。5个一级技术包括环境与生物信息感知技术、信息移动互联与农业物联网技术、云计算与云服务技术、大数据分析与决策技术、智能农机装备与农业机器人技术。
根据中国种植业区域特色提出了相应的6种智慧农业发展区，即东北与内蒙古规模化智慧生产发展区，京津冀鲁智慧都市农业与节水农业发展区，西北旱区棉花规模化智慧种植和旱作智慧农业绿色发展综合试验区，东南沿海循环型水稻智慧种植业综合发展试验区，长江中下游平原智慧粮油优化发展区，以及西南山区智慧特色农业发展区。最后从基础设施建设、技术、人才和政策角度给出了发展建议。
深度融合的产物，它通过集成物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术手段，对农田环境进行实时监控和智能管理，实现了从农
受到越来越多关注。 物联网技术的应用让农田变得“聪明”起来。传感器像敏感的神经末梢一样分布在田间地头，它们监测土壤湿度、温度、空气质量和
一样，在生长和发育的每个时期，对环境条件都有自己独特的需求，这些条件能否得到满足，决定着它的植株生长是否旺盛和协调，能否获得较高的产量。随着物联网
物联网监测系统解决方案 /
温室控制解决方案，融合物联网平台、无线通讯、自动化控制等技术，结合设施化温室大棚与
打孔机的应用 随着城市化进程的不断加速，农村人口数量逐渐减少，而土地资源却日益珍贵。这使得传统
，其产量与农民的收入直接相关。随着国家经济水平的提高和城镇化进程的加快，农民对于小麦的需求不断增长，因此
独占一期，重要性不言而喻。 随着传感器、物联网、GIS、大数据、5G、人工智能、区块链等技术的快速发展，
上，无数高校都投入了巨量人力、物力，结合无人机、深度学习、遥感遥测等技术，实时、准确地获取农田信息和
的优势在慢慢降低，其根本问题在于效率不高，各生产要素缺乏集中管理与应用，表现为
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