美国国家科学院、工程院和医学院联合发布了题为Science Breakthroughs to Advance Food and Agricultural Research by 2030的研究报告，描述了美国科学家眼中农业领域亟待突破的五大研究方向。

　　第一，整体思维和系统认知分析技术是实现农业科技突破的首要前提。

　　农业系统是复杂巨系统，已经很难再依靠“点”上的技术突破实现整体提升。报告建议将跨学科研究和系统方法作为解决重大关键问题的首选项。系统认知就是要从系统的要素构成、互作机理和耦合作用来探索问题解决的途径。“山水林田湖草是一个生命共同体”，农业领域的科学突破必须突破单要素思维，从资源利用、运作效率、系统弹性和可持续性的整体维度进行思考。我国农业生态效率不高、竞争力不强、生态不可持续的问题主要是在土地资源的利用方式上。因此，农业领域的科技突破需要从土地资源的治理、修复、提升入手。

　　第二，新一代传感器技术将成为推动农业领域进步的底层驱动技术。

　　量值定义世界，精准决定未来。美国将高精度、精准、可现场部署的传感器以及生物传感器的开发、应用作为未来技术突破的关键。当前传感器技术已经广泛应用在农业领域，但主要还集中在对单个特征如温度的测量上，如果要同时了解整个系统运行的机理，连续监测多个特征的联动能力才是关键。值得注意的是，新一代传感器技术不仅仅包括对物理环境、生物性状的监测和整合，更包括运用材料科学及微电子、纳米技术创造的新型纳米和生物传感器，对诸如水分子、病原体、微生物在跨越土壤、动植物、环境时的循环运动过程进行监控。新一代传感器所具备的快速检测、连续监测、实时反馈能力，将为系统认知提供数据基础，赋予人类“防治未病”的能力，即在出现病症前就能发现问题、解决问题。如果能在资源要素的利用环节即可精准发现和定量识别可能出现的风险问题，并能够实时进行优化调整，将彻底改变我国农业生产利用方式。因此，新一代传感器技术将是我国必须掌握的关键技术。

　　第三，数据科学和信息技术是农业领域的战略性关键技术。

　　数据科学和分析工具的进步为提升农业领域研究和知识应用提供了重要的突破机遇。报告称，尽管收集了大量粮食、农业、资源等各类数据，但由于实验室研究和生产实践中的数据一直处于彼此脱节的状态，缺乏有效的工具来广泛使用已有的数据、知识和模型。大数据、人工智能、机器学习、区块链等技术的发展，提供了更快速地收集、分析、存储、共享和集成异构数据的能力和高级分析方法。换句话说，数据科学和信息技术能够极大地提高对复杂问题的解决能力，将农业、资源等相关领域的大量研究成果应用在生产实践中，在动态变化条件下自动整合数据并进行实时建模，促进形成数据驱动的智慧管控。

　　第四，突破性的基因组学和精准育种技术应当鼓励并采用。

　　随着基因编辑技术的出现，有针对性的遗传改良可以以传统方法无法实现的方式对植物和动物进行改良。通过将基因组信息、先进育种技术和精确育种方法纳入常规育种和选择计划，可以精确、快速地改善对农业生产力和农产品质量有重要影响的生物性状。这种能力为培育新作物和土壤微生物、开发抗病动植物、控制生物对压力的反应，以及挖掘有用基因的生物多样性等打开了技术大门。应当鼓励并采用其中一些突破性技术，提高农业生产力、抗病抗旱能力以及农产品的营养价值。

　　第五，微生物组技术对认知和理解农业系统运行至关重要。

　　通过近年来大量的研究报道，我们知道了人体微生物对身体健康的重要性，相比而言我们对农业中土壤、植物和动物的微生物组及其影响还不够了解。随着利用越来越复杂的工具探测农业微生物组，美国有望在未来十年实现突破性进展，建立其农业微生物数据库，更好地理解分子水平土壤、植物和动物微生物组之间的相互作用，并通过改善土壤结构、提高饲料效率和养分利用率以及提高对环境和疾病的抵抗力等增强农业生产力和弹性，甚至彻底改变农业。其中，土壤和植物微生物组之间的相互作用表征至关重要。土壤微生物组与气候变化中的碳、氮和诸多其他要素的循环息息相关，并通过一些尚未被人类认知的过程影响着全球关键生态系统服务功能。加深对基本微生物组成部分的理解以及强化它们在养分循环中的作用对确保全球可持续农业生产至关重要。