装备与信息协同促进现代智慧农业发展研究.docx

一、前言物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）、区块链等新一代信息技术正在快速发展并转化为产业应用，现代农业与之相互渗透、交叉融合，催生了智慧农业这一新业态、新模式，支撑农业建立更高级的生产力、生产方式和经济形态。农业发达国家积极开展前沿技术研发、数据共享开放、行业人才培育等方面的规划部署,稳健推动新一代信息技术与农业生产深度融合；大数据研究与发展计划、农业技术战略、农业发展4.0框架等政策文件，加快推进了智慧农业与农业数字经济发展。我国农业机械（简称农机”）的制造水平、装备总量、作业水平取得快速发展，促使农业从先前以人力、畜力为主的生产方式转型为以机械动力为主的机械化新阶段。目前.，我国成为世界第一大农机生产与使用国家，农机装备产业企业数量超过8000家（规模以上企业超过1700家），农业装备产品生产数量约4000种；农机企业工业产值从2004年的830多亿元增长到2019年的4500亿元。然而，在农业机械装备自动化、信息化、智能化等技术研究与应用方面，农机产业仍处于起步阶段；以电控技术为基础实现自动化是当前主流，而以信息技术为核心的智能化技术仍待充分发展。十四五时期，我国亟需加快建设智慧农业技术体系，把握未来发展趋势，支持农业产业高质量发展。本文针对农业装备技术、信息技术进行阐述,深入剖析相关技术的应用现状、应用成效与发展趋势；在研判现代智慧农业发展需求、前瞻未来发展前景的基础上，提出重点工程发展建议，以期为智慧农业装备与信息化的可持续发展、效能系统优化、资源高效利用等研究提供基础参考。二、装备技术在现代农业中的应用分析（一）动力机械动力机械指代替人力、畜力，为各种农机与设施提供原动力的机械，其应用提高农机作业效率、增强自然灾害抵制力、减少人工劳动量，最终表现为显著提升劳动生产率及产量。拖拉机是主要的农业动力机械，以高效、智能、环保、信息集成为发展目标，重点在动力、传动、行走、液压、悬挂、驾驶舒适性等多个技术方向开展改进优化；信息化控制技术主要朝着自动化、智能化方向发展。拖拉机的自动化、智能化与定位及导航、动态路径规划、机器视觉、远程监控等密切相关，涉及导航、图像、模型与策略、执行器、数据链等工程技术。应对农业机械化规模扩大所伴随的石化燃料过多消耗、环境污染有所加重等情况，有关柴油机排放法规要求必然更为严格。采用各种机内净化、机外尾气处理技术来最大限度降低整机排放，并行发展高比能量动力蓄电池、生物甲烷燃料动力等新型替代能源技术，力求实现机组作业时的零排放、无污染、低噪声、高效率，解决农业机械化过程中的节能减排问题。（二）大田精准作业机械大田精准作业机械主要分为土壤耕作机械、播种机械、田间管理作业装备、精准灌溉装备、联合收获机、农业废弃物收集装备等。以国产农机的耕作深度控制为例，较多采用耕整机械力调节和位置调节方法（见图1）,实质为机械与液压系统的简单结合,在实际作业过程中出现了阻力不恒定、无法实时监测等问题;为了实现耕作深度的精准控制，未来将采用基于机电液一体化技术的电子耕深控制系统。图I耕整地机械耕深控制系统示意图耕整地正在由功能需求转向品质需求，加强精细耕整地机械的关键零部件材料、加工工艺等核心技术研发，优化宽幅联合耕整地机械工序组合，提升耕整地机械自动监测与故障诊断、作业深度控制、机组水平调节、作业速度匹配等水平；研制减少进地次数、节能降耗、智能化、高速宽幅的联合耕整地机械，是农业机械化生产发展的重要方向。（三）工厂化农业装备工厂化农业指在相对可控的生长环境下，采用工业化生产方式为农业生物（植物、动物、微生物）提供适宜的生长环境，以提升农业产量、品质与效益，促进农业生产方式的集约、高效与可持续发展；具有均衡生产（实现周年性、全天候、反季节生产）、产出效率高（规模化生产程度高、土地产出率高、劳动生产率高、资源利用率高）、产品价值高（质量安全性高、商品化程度高、市场适应能力高）等显著特征。工厂化农业核心装备主要分为工厂化设施设计与制造、智能传感与感知设备、智能控制设备、精准作业装备等。目前国内投入应用的工厂化种植设施有日光温室、塑料大棚、连栋温室、人工光植物工厂等。基于信息感知的监测装备包括传感监测、光谱监测、视频监测，基本形成了多源信息耦合感知模式；监测方式从实验室离线测量发展到便携式多参数测量再到实时在线测量，通过快速提取工厂化种植执行器精准作业所需的各种信息，为标准化流水线作业提供关键技术支撑。以荷兰为代表的设施园艺发达国家，在设施温度、湿度、CO2、光照等环境调控等方面发展了成熟稳定的设备和系统。我国在设施环境调控技术装备能力及创新方面达到世界先进水平，发展了基于正压通风的温室环境综合调控系统（见图2）、基于双热源热泵的温室间能量转移加温系统、温室环境综合管控云平台、基于环境-作物耦合模型的最优控制决策算法等；但温室环境控制策略及控制系统仍是我国设施园艺发展的薄弱环节。图2基于正压通风的温室环境综合调控系统未来智能化作业装备技术将着力突破无人操控条件下的作物生产、采后、物流等环节的关键技术，实现AK大数据、智能装备与农艺的结合；形成覆盖全产业链应用的智能作业技术装备，如作物育苗机器人、物流机器人、植保机器人、采收机器人、采后处理作业装备、农业废弃物处理机器人等；集成机械、电子、控制等技术，发展实时监控植物生理、生态特性的生物传感装备，最大限度地获得植物生长需求信息、减少人为影响，全面进行科学生产与信息化管理。（四）农产品产地初加工装备农产品产地初加工装备主要分为粮食干燥装备、生鲜农产品预冷保鲜装备、农产品品质无损检测分级装备，相应装备从机械化逐渐向智能化、自动化发展。粮食干燥装备重点在高效、高质、能源节约化、智能化等方面进行技术突破；在增强对生鲜农产品预冷保鲜装备重要性认知的基础上，稳步提升农产品品质无损检测分级装备的可靠性与检测精度。农产品产地初加工装备将在保障农产品质量安全、提高农产品市场竞争力方面发挥关键作用，驱动农业生产更高效、更舒适，农业资源利用更充分、更环保。三、信息技术在现代农业中的应用分析我国农业信息技术研究起步稍晚，发展经历可分为：萌芽期（20世纪70年代末一80年代初）、成长期（20世纪80-90年代）、成熟期（21世纪初一2010年前后）、4.0时代（2011年以后）。经过40多年的发展，农业信息领域形成了相对完整的技术体系。（一）作物信息获取技术作物表型信息获取技术主要利用传感设备、无线通信、数据库、大数据分析等自动化平台装备及信息化技术手段，系统、高效地获取作物多尺度性状（组织-器官-植株-群体）等表型信息，包含从基因与环境相互作用形成的作物表型原始数据、作物表型性状元数据到生物学知识的全集数据。根据实验环境的差异，表型信息获取技术分为室内、室外两类：前者对各类环境因素进行精确调控，严格控制生长箱或温室中的作物的生长条件，能够在复杂实验条件下对作物生长发育进行精确分级模拟与针对性研究，有着后者难以复制的优势。表型信息获取与智能解析技术是推进农业数字化、智能化，引领未来农业发展方向的关键方面。未来表型技术发展趋势为：地上表型至地下表型、宏观表型至微观表型、物理表型至生理表型、静态表型至动态表型；针对作物表型信息采集手段单一、表型数据解析时效性不足等问题，重点研窕多传感器时空同步采集、多模态数据融合处理及实时在线解析等关键技术。构建以自主技术为主、性能可靠稳定、具备自主作业与自动处理能力的系列化作物表型平台产品，支撑我国植物表型研究迈入世界先进行列。（二）农业智能知识服务技术农业智能知识服务技术以农业知识为内容，通过智能化方式将分散的农业知识与数据组织起来，利用知识共享与综合辅助决策模型，为广大用户提供个性化精准服务，缓解农业生产经营中存在的资源利用低效、水肥施用过量、专家数量短缺、知识传播受限等问题。完整、规范、准确地描述农业知识，以本体知识图谱等方式存储农业知识的数据及关系，实现农业知识的实时、高效重用及共享。农业产业分类多、气候区域差异显著、季节性生产需求变化快等特征，使得用户服务需求差异极大。传统的知识服务逐步发展成为大数据驱动与知识指导相结合的服务模式，以20世纪90年代美国的农业专家系统为代表。我国在2000年后研究形成了一系列农业专家决策系统，涉及小麦、烟草、水稻、花卉、果树、园艺作物的病虫害诊断、栽培、管理等，但在知识规则构建、更新、维护等方面存在局限性。农业智能知识服务技术领域正在逐步从传统小样本的数据挖掘、统计分析朝着海量数据智能分析预警模型、动植物数字化模拟与过程建模等方向演进。互联网在向物联网扩展，农业智能知识服务能够整合机器学习、建模与仿真、云计算、图像识别、复杂网络、地理信息系统等技术手段，使得农业领域的很多问题、事件可被求解与模拟；以多模态数据驱动的农业知识智能抽取技术、基于深度学习的农业大数据自适应分析模型、跨媒体农业知识关联理解与服务交互机制为代表。（三）农业生产智慧管理技术农业生产智慧管理涉及多部门、多领域、多学科，系统性与复杂性突出，按照产业领域可分为作物生产智慧化、畜禽养殖智慧化、水产养殖智慧化。作物生产智慧管理技术指在掌握土地资源、作物群体变异情况的条件下，根据田间各个操作单元的具体情况，精准调整各项管理措施及各项物资投入量，追求经济效益最优的同时降低农业生产带来的环境风险；具体分为精准施肥、精准灌溉、精准施药、农情会商、决策指挥等方向。这其中，物联网技术基于智能装备协同运作来实现农业生产信息的实时感知与传输，大数据、云计算用于农业生产信息的数字化存储、分析及运算处理，Al技术用于在海量数据中挖掘知识并对农业生产中的问题进行分析、判断以提供决策支持。以畜禽养殖智慧管理技术为例，通过互联网、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术，传感器、图像处理、声音识别等先进感知监测技术，进行畜禽养殖环境智能化管理、畜禽精准饲喂管理、畜禽疫病智能诊断与预警预报、畜禽养殖综合信息化管理、畜禽遗传育种数字化管理、畜产品质量安全管理，实现生产智能化、经营网络化、管理精准化、模式标准化。未来将实现无人/少人智慧牧场（覆盖称重、存栏、饲喂、饮水等环节），集成基因遗传、精准营养、环境控制、生产管理、生物安全等关键技术，实现智能化精准健康管理、发情期精准预测、自动补饲、牧场管理等，将畜禽因人的接触而感染疫病的风险降到最低。（四）农产品智慧流通技术农产品智慧流通主要涉及流通环境信息获取技术、农产品品质感知技术、农产品运输与配送路径优化技术。流通环境信息获取旨在农产品冷链流通过程尤其是长距离运输过程中，严格控制食品的温度、湿度、光照、空气含氧量、乙烯含量、硫化氢含量等环境参数；针对单一温区、单一产品的配送冷藏车，经由传感器完成运输车内环境信息的实时采集、传输及存储。农产品品质感知是保证冷链食品质量与安全的关键环节。食品品质分为外表品质、物理品质、营养品质、安全品质、感官品质等方面，针对于此发展快速无损检测技术，涉及力学、电子学、光学、电化学、生物学等方法；可细分为嗅觉、味觉、视觉传感器技术，光谱分析技术，生物传感器技术。农产品运输与配送路径优化指通过海量数据的挖掘、处理与分析，增强冷链物流企业的信息获取及应用、流程优化等能力，为农产品冷链物流的物联网建设提供基础信息平台。针对多目标最优配送路径选取问题，多数理论研究利用加权求和方式将多目标寻优问题转化为单目标寻优，进而开展模型构建与分析应用；而在实际配送过程中，群体智能算法能够实质性解决最优配送路径方面的多目标寻优问题（依据与偏重目标相对应的最优解）。四、我国现代智慧农业发展价值分析（一）发展需求以卫星定位、智能控制、物联网、移动互联网、大数据等信息技术为核心的智能农业装备技术是未来农机装备发展的趋势和主流。我国农机装备技术走过了机械替代人力、畜力阶段，产品综合水平取得长足进展，但相比农业农机强国还有不小的差