糧食安全是維護經濟發展、社會穩定最重要的壓艙石。任何一個時期，切實保障國家糧食安全，不斷提高糧食安全保障水平，都具有重要的現實意義和戰略意義。但是威脅糧食安全的因素卻從未消失，氣候異常、自然災害，其中尤以病蟲害因素最為普遍，對糧食安全造成巨大的影響。

行業痛點

據統計，近5年我國農作物病蟲害年均發生面積65億畝次、防治面積80億畝次，經病蟲害有效防治，每年挽回糧食產量損失2000億斤左右，占糧食總產量的六分之一。也就是說，病蟲害防治的意義不啻于擁有3億畝隱形耕地。

傳統病蟲害測報以人工測報為主，“靠人眼、靠手摸、靠腿跑”，費時耗力工作量大，而且覆蓋面積小，所有信息都需要人工收集后再進行分析，然后才能發布防治方案，無論是效率還是效果都受到影響。另外，隨著基層人員的日益減少，測報工作將愈發難以支撐。目前，針對病蟲害的主要方式還是采用噴灑化學農藥，但大量使用農藥不僅會造成環境污染，而且對于作物品質也會有影響，無法達到綠色防治的要求。

政策導向

為保障糧食安全，國家對于病蟲害防治一直高度重視，強調“中國人的飯碗任何時候都要牢牢端在自己手上。”與此同時國家也曾多次出臺相關政策給予指導。2020年5月1日施行的《農作物病蟲害防治條例》提出，“國家鼓勵和支持開展農作物病蟲害防治科技創新、成果轉化和依法推廣應用，普及應用信息技術、生物技術，推進農作物病蟲害防治的智能化。”

病蟲害的準確測報是有效開展防治措施的重要前提。在政策指導先行的影響下，催生了病蟲害預測和防治智能化熱潮，人工智能技術應用成為一種新趨勢。托普云農基于人工智能技術，對病蟲害預測和防治領域的探索也從未止步。

智能防治

托普云農作為數字農業領域的先行者，在行業興起之初便優先布局，目前產品已經覆蓋產業鏈上多個領域，現有產品不僅市場份額大，而且有成熟的技術體系，已為行業內提供眾多解決方案，積累了豐富的實踐經驗。在病蟲害預測和防治領域，托普云農利用人工智能技術幫助農民更高效、更方便地解決農作物“看病問診”的難題，讓植保和農業生產變得更輕松。

托普云農研發的智能病蟲害監測預警系統，由智能蟲情測報燈、智能孢子捕捉系統等智能裝備組成，通過圖像識別、物聯網等人工智能手段自動完成蟲情等信息數據采集，由云平臺進行數據分析，根據分析結果對病蟲災情及時監測預警。系統對害蟲蟲體可進行自動標記和識別，可對害蟲進行分類計數，目前可識別種類多達100多種，識別準確率高于85%。

隨著時間延伸和數據疊加，即可生成區域內的蟲情趨勢分析圖，植保管理人員只需要查閱后臺分析圖表，即可做出蟲情趨勢研判，進而制定防治策略。目前該系統已經成功應用于許多省市的農業示范項目，為蟲情和災情的測報預警提供了有效的參考依據，協助指導監測區域內病蟲害的統防統治。

如在浙江省，智能病蟲害監測預警系統通過對2018-2020年數據的統計，繪制出大螟和二化螟的歷年蟲量趨勢圖，總結分析出各自的蟲情爆發期，對于分時段開展針對性害蟲防治有很大的參考價值，可以有效提高害蟲擊殺率。

未來探索

隨著農村勞動力轉移和農業適度規模經營發展，專業化病蟲害預測和防治的重要性日益凸顯。當前病蟲害預測和防治智能化領域已實現較快發展，但仍然存在部分問題，如病蟲害的雷達監測系統還沒有成網；在病蟲害數據預報、預防等方面，還面臨巨大的工作量。

未來，托普云農將利用人工智能技術，拓展現有產品功能并完成優化，實現更全面的數據監測。同時研發覆蓋新型病蟲害系統產品，豐富產品鏈，如害蟲性誘智能測報系統，實現更精準防治。在規模化防治上，實現從單片獨立區域監測到全國統一聯網監測，形成國、省、市縣的多層聯動，實現病蟲害的預測預報，指導統防統治工作的有效落實。

智能化病蟲害預測和防治是信息技術賦能農業生產的積極探索，構筑了田間病蟲害防治的“數字防火墻”。托普云農將持續利用人工智能技術為糧食安全保駕護航，為農業現代化提供堅實的技術支撐！
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