大田作物智慧種植作為智慧農(nóng)業(yè)的重要發(fā)展目標(biāo)，也是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展方向，作為大田作物智慧種植目標(biāo)。智慧種植業(yè)是信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代基于新一代ICT與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化深度融合發(fā)展的集成體系，其技術(shù)核心可以概括為“感、移、云、大、智”五個(gè)主要環(huán)節(jié)，在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮著核心作用分別是：

感：高效感知技術(shù)，包括農(nóng)業(yè)信息先進(jìn)感知技術(shù)和農(nóng)業(yè)傳感器;

移：移動(dòng)通信和移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的實(shí)時(shí)傳遞和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)時(shí)調(diào)控;

云：云計(jì)算和云服務(wù)，支撐農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化和信息化;

大：大數(shù)據(jù)技術(shù)，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)是大田智慧種植業(yè)的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是智慧農(nóng)業(yè)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的工具;

智：包括智慧和智能，例如大田種植智慧管理決策、大田種植智能裝備等等，是智慧農(nóng)業(yè)的核心;

一、主要挑戰(zhàn)

從發(fā)展大田作物智慧種植業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展的需求出發(fā)，“感移云大智”還存在如下問題與挑戰(zhàn)。

1、信息獲取技術(shù)：缺乏原位精準(zhǔn)測(cè)量技術(shù)與農(nóng)業(yè)專用傳感器。大田種植業(yè)由于其作業(yè)環(huán)境受到氣象環(huán)境和地域差異性影響非常大，而且作業(yè)具有農(nóng)時(shí)限制較大等因素，對(duì)原位精準(zhǔn)測(cè)量技術(shù)有迫切需求。然而，大多科研成果僅適用于某些作物或者某些區(qū)域，缺乏普適性，導(dǎo)致智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展所依賴的獲取信息源頭出現(xiàn)偏差，影響到后期數(shù)據(jù)的分析和控制決策。

2、信息傳輸技術(shù)：實(shí)時(shí)性、可靠性、通用性和穩(wěn)定性還有待改進(jìn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的特點(diǎn)和低功耗傳感器的技術(shù)需求對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸提出了實(shí)時(shí)性、可靠性、通用性和穩(wěn)定性等更高的要求。由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，物聯(lián)網(wǎng)在該領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用受到限制。

3、信息處理與決策：模擬模型與實(shí)際生產(chǎn)差別較大。目前，在大田智慧種植中，農(nóng)業(yè)知識(shí)模型、農(nóng)業(yè)模式識(shí)別、農(nóng)業(yè)知識(shí)表示、農(nóng)業(yè)病蟲害診斷機(jī)器學(xué)習(xí)等方面都取得了顯著進(jìn)展。但部分模型、算法還不足以全面反映客觀現(xiàn)實(shí)，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)精細(xì)生產(chǎn)時(shí)還有局限。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)目前面臨的挑戰(zhàn)是如何使大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為便于農(nóng)民接受和使用的智能數(shù)據(jù)，為精細(xì)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的研究與實(shí)踐提供知識(shí)支撐。

4、智能農(nóng)業(yè)裝備應(yīng)用：需要進(jìn)一步解決好農(nóng)機(jī)/農(nóng)藝相結(jié)合問題。農(nóng)業(yè)的作業(yè)對(duì)象是土壤、動(dòng)植物等有系統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)和生物活性的客體，智能農(nóng)業(yè)裝備只有與農(nóng)業(yè)科學(xué)和生物與生命科學(xué)技術(shù)相互交叉、滲透、融合，才能滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工藝技術(shù)要求，農(nóng)機(jī)與農(nóng)藝的契合性仍需進(jìn)一步挖掘。

二、關(guān)鍵技術(shù)

“感、移、云、大、智”是大田作物智慧種植業(yè)技術(shù)體系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此本文重點(diǎn)圍繞這五個(gè)環(huán)節(jié)開展了智慧種植業(yè)關(guān)鍵技術(shù)的分析、遴選，最終確定了5個(gè)一級(jí)技術(shù)以及相應(yīng)的18個(gè)二級(jí)技術(shù)。5個(gè)一級(jí)技術(shù)是環(huán)境與生物信息感知技術(shù)、信息移動(dòng)互聯(lián)與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算與云服務(wù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)，以及智能農(nóng)機(jī)裝備與農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)。

1、環(huán)境與生物信息感知技術(shù)

該技術(shù)包含土壤肥力信息感知技術(shù)、作物生長信息感知技術(shù)、作物表型信息感知技術(shù)、作物病蟲害信息感知等技術(shù)。

土壤是農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，現(xiàn)有的現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)設(shè)備在檢測(cè)靈敏度、精密度和準(zhǔn)確度方面無法滿足對(duì)土壤多參數(shù)原位快速檢測(cè)的需求，而且核心部件主要依賴進(jìn)口。因此，急需研發(fā)和推廣具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的土壤多參數(shù)快速檢測(cè)核心硬件和集成技術(shù)。

大田作物生長發(fā)育實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)作物各方面的生長狀況指標(biāo)，對(duì)于作物的田間智慧管理、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、品質(zhì)檢測(cè)和采收等具有切實(shí)的指導(dǎo)意義。

作物表型組學(xué)的測(cè)量目標(biāo)多為常見的糧食和經(jīng)濟(jì)作物，如小麥、玉米、高粱、大麥和豆類等，通過表型測(cè)量技術(shù)對(duì)作物形態(tài)學(xué)參數(shù)和生理學(xué)參數(shù)的自動(dòng)化高通量測(cè)量，為作物的智慧育種以及智慧管理提供關(guān)鍵信息。

作物病蟲害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中影響糧食產(chǎn)量和質(zhì)量的重要生物災(zāi)害，對(duì)病蟲害進(jìn)行早期預(yù)警和防控對(duì)減少農(nóng)業(yè)化學(xué)藥劑的使用量和殘留量，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境和農(nóng)產(chǎn)品安全，以及對(duì)于中國糧食貿(mào)易策略制定和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有重要戰(zhàn)略意義。

2、信息移動(dòng)互聯(lián)與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

該技術(shù)包含物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、5G技術(shù)和智能手機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用。

目前中國已經(jīng)發(fā)展了多項(xiàng)大田種植類農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式，包括水稻、小麥、玉米、棉花、果樹和菌類等作物種類，形成的應(yīng)用模式包括智能灌溉、土壤墑情監(jiān)測(cè)和病蟲害防控等單領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，也包括涵蓋育苗、種植、采收、倉儲(chǔ)等全過程的復(fù)合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

基于5G的新一代移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)在大田種植中發(fā)揮著重要作用，利用5G大帶寬、低時(shí)延特性，可實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的無人化作業(yè)，包括無人拖拉機(jī)、無人插秧機(jī)和無人收割機(jī)等。

智能手機(jī)正在逐漸成為重要的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備，通過APP完成農(nóng)田信息獲取、農(nóng)業(yè)機(jī)械操控以及農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)等智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的功能。

3、云計(jì)算與云服務(wù)技術(shù)

該技術(shù)包含大田作物與環(huán)境模擬模型技術(shù)和云計(jì)算與云服務(wù)平臺(tái)技術(shù)。

作物生長模型是根據(jù)作物品種特性、氣象條件、土壤條件以及作物管理措施，采用數(shù)學(xué)模型方法描述作物光合作用、呼吸作用、蒸騰作用，以及營養(yǎng)等機(jī)理過程，可以準(zhǔn)確模擬作物在單點(diǎn)尺度上生長發(fā)育的時(shí)間演進(jìn)以及產(chǎn)量的形成動(dòng)態(tài)過程。

作物和環(huán)境模擬模型技術(shù)為大田作物智慧種植云計(jì)算與云服務(wù)平臺(tái)提供了有力工具。以作物識(shí)別為例，把作物生長模型及各項(xiàng)參數(shù)輸入云服務(wù)器，通過云平臺(tái)強(qiáng)大的分析運(yùn)算功能可以識(shí)別區(qū)分不同作物或者作物的不同生長階段，區(qū)分雜草和作物以優(yōu)化除草劑實(shí)施方案等。

4、大數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)

該技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，無人機(jī)遙感應(yīng)用與災(zāi)害防控技術(shù)。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括清洗、集成、融合和挖掘等，以發(fā)現(xiàn)隱藏其間的數(shù)據(jù)價(jià)值，為發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)提供指導(dǎo)和服務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一，利用機(jī)器學(xué)習(xí)提供的技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘來分析農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，二者協(xié)同互補(bǔ)促進(jìn)大田種植大數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)的發(fā)展。

在農(nóng)作物種植前采用無人機(jī)對(duì)土壤進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，對(duì)農(nóng)業(yè)種植的前期規(guī)劃具有至關(guān)重要的作用。生長期的作物生長無人機(jī)檢測(cè)可為農(nóng)田的智慧管理提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。中國的無人機(jī)植保已成為發(fā)展最快的新興領(lǐng)域，也是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要方向之一。

5、智能農(nóng)機(jī)裝備與農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)

該技術(shù)包括農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)、電動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械、精準(zhǔn)灌溉裝備、谷物自動(dòng)測(cè)產(chǎn)技術(shù)、農(nóng)田作業(yè)機(jī)器人技術(shù)、水肥藥一體化技術(shù)，以及無人農(nóng)場(chǎng)技術(shù)。

北斗系統(tǒng)的建成與應(yīng)用保證了中國農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)的可靠性和健康發(fā)展。農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航駕駛系統(tǒng)主要應(yīng)用于播種、開溝、起壟、中耕、打藥等對(duì)直線度及結(jié)合線精度要求較高的作業(yè)。

電機(jī)和電池技術(shù)的發(fā)展尤其是低速大扭矩電機(jī)技術(shù)的成熟，為電動(dòng)農(nóng)業(yè)裝備的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件。

灌溉、收獲、水肥藥一體化等精細(xì)作業(yè)技術(shù)和農(nóng)業(yè)機(jī)器人是現(xiàn)代信息技術(shù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合的典范，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低污染、節(jié)水、節(jié)能、智能和現(xiàn)代化方向發(fā)展。

無人農(nóng)場(chǎng)是在人不進(jìn)入農(nóng)場(chǎng)的情況下，綜合采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、智能農(nóng)機(jī)裝備和農(nóng)業(yè)機(jī)器人等上述的所有關(guān)鍵技術(shù)，完成所有農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)、管理任務(wù)的一種全天候、全過程、全空間的無人化生產(chǎn)作業(yè)模式。無人農(nóng)場(chǎng)代表著最先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，將引領(lǐng)大田作物智慧種植業(yè)的發(fā)展。

審核編輯 黃宇