农产品品质检测对产品分级、溯源和维护食品安全有重要意义。模拟人类感官的电子鼻、电子舌、光谱、声波等技术可有效检测农产品品质和安全，尤其在食品安全愈发重视的当下，相比于以上传统农业智能传感器，这类新兴智能传感器技术发展潜力巨大。
有研究人员使用PEN3电子鼻（Airsense，德国）和SA402B电子舌传感器（Insent，日本），对191株不同乳酸乳球菌制备的发酵乳进行感官研究，分析不同产酸和蛋白水解程度的菌株对发酵乳风味品质的影响，为开发不同风味的发酵乳提供了新方向。华中科技大学学者采用FOX4000电子鼻（AlphaMOS，法国）采集不同品种和产地鸡蛋挥发性物质响应数据，并建立鉴别模型来实现鸡蛋产地和品种判别，准确率分别达98.36%和97.65%；而采用USB2000+光纤光谱仪传感器采集数据所鉴别的产地和品种预测准确率97%和97.78%，这表明低成本的电子鼻产品相比于传统昂贵大体积光谱设备，具有更好的检测效果。通过以上不同应用场景中的农业智能传感器，相比于传统检测技术，具有节约人力、降低成本和提高效率等优势，部分传感器还具有实时动态监测的性能，这为数字农业的大数据分析提供了基础数据。农业智能传感器也成为目前智慧农业感知层技术研究的热门方向。我国智慧农业发展起步晚于西方农业发达国家，中国农业智能传感器技术在农业专用芯片、硬件集成度、传感器算法、制造成本、技术生态、数据通信安全、无线网络功耗、应用推广、高端农业传感器、技术创新、使用寿命、抗干扰等多个方面存在问题。具体如下：农业智能传感器中，核心微控制器负责传感器信号转换、数据处理及存储。近两年受国外发达国家对中国高端科技的封锁与新冠疫情的影响，芯片价格暴涨。以国外ST公司STM32F103RCT6微控制器为例，2021年6月相比于2020年1月价格增幅达479%。微控制器价格巨幅上涨，不仅增加农业智能传感器生产成本，同时还间接增大了农业生产成本，对于中国农业信息安全也是隐患。国产芯片研发起步较晚，目前国产芯片企业聚焦于消费、桌面级、手机终端、汽车等领域，尚无专门研发“农业芯”的芯片企业。农业智能传感器一般需要集成多种类型传感器，这就要求“农业芯”具有较多的通信资源和计算资源，从而满足终端农业大数据处理需求。
鼓励具有高端核心农业芯片制造技术知识产权的高科技企业和半导体芯片企业，面向市场需求结合自身技术积累，积极自主研发低成本、高可靠性、高稳定性的农业芯片；引导农业科技人员使用国产芯片，并辅以适当奖励和支持；鼓励高校、研究所和企业的IT从业人员研发“农业芯”的软件、算法、驱动程序等配套技术，促进形成良好技术生态环境；完善农业芯片科研成果转化机制，从而减少对国外产品的依赖。
目前，我国使用的中、高质量传感元器件几乎100%进口国外产品，90%传感器芯片来自于国外品牌。国产传感器企业以仿制或组装国外同类产品居多、自主研发创新少，导致核心技术积累不足，落后于发达国家。小型国产传感器企业难以投入如此大的时间、人力成本来研发。国内高端传感器生产制造设备主要靠进口，不具有高端核心制造技术的知识产权。中低端国产传感器器件在使用寿命、可靠性、性能指标上远低于国外成熟产品。
促进农学、纳米材料、微电子、通信等学科的交叉融合，加强农业传感器的研发力量。在高性能传感器研发上，推动基于MEMs工艺的高集成度农业智能传感器的自主研发，降低价格成本的同时推动农业智能传感器的大范围推广应用，形成从研发到生产的完善产业链。加快应用于农产品品质监测的新型高端传感器技术研发，为食品安全助力护航。
利用无线通信技术进行数据传输，实现实时在线监控、大数据分析、存储和共享功能，是智能传感器的特点之一。面对农业复杂环境和农业生产管理监测需求，单一农业智能传感器需借助无线传感网络才能凸显其优越性。无线传感网络受限于无线信道的物理特性，高山、树木、建筑物、障碍物等地形地势以及自然界风雨雷电均对其产生影响。
同时，受传感器能耗影响和无线通信距离要求限制，传输数据有限。目前，尚没有针对农业领域的无线通信协议标准，不同的农业智能传感器由于通信问题可能无法实现在同一无线网络下共同工作，传感节点的自组织能力不足，无线通信技术的通用性待提高。此外，无线传感网络相比有线传输更容易被监听、入侵、破坏，安全性、抗干扰能力较差。面对农业大规模应用及无人值守工作条件，传感节点的通信维护是个难题。加快偏远地区5G基站等通信基础设施建设，尽早完成全国各地区通信网络全覆盖。鼓励企业研发具有自主知识产权的无线传感网络操作系统，开发具有低成本、低功耗、高精度优势的无线传感网络时间同步算法。自主研发构建具有低能耗、低成本、通用性、信息安全，实时性、智能性等功能的农业专用无线传感网络。
建立统一的农业无线传感网络通信协议标准，使不同农业智能传感器具备在同一无线通信网络下共同工作的能力。积极探索区块链技术在农业通信安全领域的大规模运用。针对信息安全问题出台相应政策维护国家农业信息安全，完善农业信息安全相关法律。
农业智能传感器一般需要实现多对象检测，还包括农业生产的环境因子监测。农业温湿度环境复杂多变，引发传感器采集数据误差和精度低，往往导致传感器测得的数据不可用。数据处理受限于农业智能传感器节点功耗和芯片资源限制，所采用的多传感器融合算法较简单，对数据精度的提高范围有限。针对大规模、多组分农业智能传感器节点的海量数据处理算法，目前发展还不成熟。同时，农业数据的共享和交易服务相比于国外发达国家缺失，实现农业大数据的最大化利用。
基于不同应用情境，传感器算法的实现可采取两种应用形式：一是内嵌于农业智能传感器微控制器中的数据处理算法，近处理该农业智能传感器所采集的数据。二是布置在后台服务器的传感器算法，该算法可处理智慧农业物联网中多农业智能传感器节点上传的大量数据。
因此，研发高性能传感器数据算法也有两种途径：
1.研发针对单一传感器节点的资源需求少、能耗低的多数据融合高精度处理算法。
2.探索人工智能算法、区块链技术、大数据技术、机器学习技术在海量农业智能传感器数据处理领域的运用。
