AI技术赋能农业机械化（上）

AI技术引发行业变革，为农机发展开辟广阔空间。一方面AI赋能将促进农机管理水平提升、作业安全性增加，另一方面AI赋能将提供新的岗位空间，产生一批新职业。我们已经来到AI技术赋能农业机械化的路上。要完善以突出产品应用、鼓励智能化发展为侧重的政策支持体系，构建以企业应用为主导，产学研用一体化推进的联合攻关体系，营造以标准化为基础的法制化、规范化发展环境，打造一批懂技术、能管理、善实操的人才队伍。

一、AI技术在农业机械化中的应用现状

农业机械化在现代社会重要性不言而喻，它能提高生产效率、降低人力成本以及提升农业的经济效益。AI技术与之融合，会成倍提高农机应用效率和质量。使农机具有学习功能，变得象专家一样聪明。

1、机器学习助力农业数据处理

机器学习技术在农业数据分析方面发挥重要作用。它可以帮助农民收集和分析土壤湿度、气温等数据，为科学种植提供决策依据。例如，机器学习通过对大量土壤湿度数据的分析，能为农作物何时需要灌溉给出精准判断。同时，在农产品质量分析方面，可自动识别病害、油脂含量等问题，保障食品安全。还能够预测农作物生长情况，助力农民制定合理的种植计划，减少资源浪费，并且在智能灌溉、精准施肥等农业管理领域得以应用，提高整体生产效率。机器学习技术在农业中的数据挖掘与分析能力，为农业科学化、精准化管理提供了支撑 。

2、深度学习用于农作物识别与监测

深度学习技术能够通过训练模型，准确识别不同种类的农作物，提高分类精度。农民可以利用深度学习算法实时分析农作物的生长状态，从而得到及时的种植建议。在病虫害识别方面，深度学习有着不可替代的作用，能够快速准确判断病虫害的发生，并帮助农民及时处理问题，避免病虫害的蔓延。此外，深度学习技术还可以对农作物进行产量预测，为农田的规划、种植品种的选择以及市场供应等方面的决策提供科学依据，促使农业种植更趋于理性化、效益化 。

3、计算机视觉在农机导航与作业中的价值

计算机视觉技术模拟人眼功能，实现农业机械的智能化导航。这一技术极大提高了农机作业的精确性和效率，让农机在田间操作更为精准，例如耕地时保持合理的行距等。农机在作业过程中，计算机视觉技术在农田监测、农作物生长状态识别、病虫害辨识等多个实际应用场景有作为，为农业生产提供精准数据，使得农业生产过程中的问题可以被及时发现与解决。而且在农业机器人作业时，计算机视觉技术助力其实现自动收获和农作物质量检测，大大提升农业生产自动化进程和农产品质量控制水平 。

4、自然语言处理与农业信息服务

自然语言处理技术解析农业相关文本数据方面表现出色，能自动提取知识要点，从而提高农业知识检索效率。建立在NLP之上的农业知识问答系统，可以理解和分析用户的查询需求，快速提供准确、实用的农业知识答复。此技术还被用于构建农业知识图谱，整合分散的农业信息，为农民提供决策支持和个性化信息服务，提升农民农业生产经营过程中对各类信息的获取和利用效能 。

5、物联网技术集成农机智能化

物联网技术在农业机械设备上安装传感器，以此实现农业信息的实时传输，使得农业生产活动的准确性和科学性得到提高。结合农业机械设备之后，它能够收集大量的土壤、温度、空气等与农业生产息息相关的信息，从而为作物生长创造最佳环境。如通过物联网技术监测土壤温度、湿度等信息，实现对灌溉系统的智能控制，确保作物生长的良好环境。物联网还可以实现农业机械化装备在播种、施肥、灌溉、喷药等作业过程的自动化管理，让农业生产作业更加高效、精准。并且支持农产品的追溯和溯源，记录农产品的生产、加工、运输等环节的信息，增强了消费者对农产品质量安全的信心，提高农产品的市场价值，同时反向推动农业生产过程更加规范 。

6、人工智能算法优化农业决策

人工智能算法的一个重要作用是整合大量的农业数据和气象数据。通过对海量数据的强力整合与深度分析，为农民提供科学的种植和收获时间建议，避免不良气候条件和错过最佳农时等因素对生产的影响。例如，根据气象数据中的降水、温度等变化情况，结合农作物的生长周期需求，合理安排播种和收割时间。还能为农民提供最佳的作物组合建议，提高农田的产出效益。通过考虑不同作物的生长特性、市场需求以及互补效应，让农田的种植结构达到最优化，实现农业生产的效益最大化 。

二、AI技术如何提升农业机械化效率

1、提高农田管理效率

精准数据采集与分析。AI技术凭借各种先进设备（如传感器、无人机、卫星等）能够采集大量农田相关信息。包括土壤状况（肥力、养分、湿度、质地等）、作物生长信息（株高、叶面积、病虫害状况等）、气候数据（温度、湿度、光照、降水量等）。例如，卫星遥感技术可以大面积获取农田的植被覆盖信息，无人机则可以针对特定区域进行高分辨率的图像采集，传感器能对土壤的湿度和温度等进行实时监测。这些数据经过AI技术的机器学习和深度学习算法进行分析处理，能够精准掌握农田的整体状况。比如精准确定土壤肥力的分布，从而更科学地规划施肥方案，不同肥力区域可以做到区别对待，避免过度施肥或施肥不足的情况，提高施肥效率，进而提升农田管理效率 。

2、实现自动化作业决策

在农田管理中，AI技术可以根据采集到的数据自动进行作业决策。以灌溉为例，当土壤湿度传感器检测到土壤湿度低于作物生长所需的适宜湿度时，基于AI的智能系统可以立即启动灌溉设备，并根据作物类型、生长阶段以及土壤类型等因素准确计算出灌溉量和灌溉时长，从而实现精准灌溉。在除草方面，智能除草机器人利用AI智能识别系统能够区分作物和杂草，对杂草进行精准清除，减少人工操作误差，提高除草效率。此外，在收割期，通过AI对作物成熟度的分析判断，可以确定最佳的收割时间，同时自动规划农机收割的路线，避免交叉作业，减少收割损失，提高收割效率 。

3、持续监控与动态调整

AI技术可以对农田管理措施的实施效果进行持续监控。例如，在施肥或喷药后，通过图像识别和传感器监测技术，可以检测作物的生长反应和病虫害防控情况。如果发现效果不理想，AI系统能够根据实时数据进行动态调整。比如，增加施肥量或者更换农药种类等措施来保障农田管理的有效性，让农田始终保持在一个较为理想的生产状态，最终提升整个农田管理的效率。

4、优化农业机械作业

在农业机械操作中，AI技术中的计算机视觉、北斗卫星导航系统等技术可以实现农机的智能导航。农机可以按照预设的作业路线和精度要求进行自动行驶，特别是在大片农田作业时，避免了人工驾驶可能出现的偏差。例如，无人驾驶拖拉机在播种或耕地作业中，能够精确地沿着规划路径行驶，保证行距均匀，提高土地利用率。并且在遇到障碍物或者需要调整作业区域时，AI系统可以重新规划路径，确保作业的连贯性和高效性。这种智能导航和路径规划系统极大地提高了农业机械作业的精准性和规范化，也减少了人力的投入，提升了作业效率 。

作业参数自动调整。AI与农业机械的结合，使得农机具备根据作业环境和作物状况自动调整作业参数的能力。比如植保无人机在执行喷药任务时，通过AI视觉识别技术对下方作物的高度、密度等状况进行实时判断，然后自动调整飞行高度和喷药流量、喷幅等参数，保证农药能够均匀、精准地喷洒在作物上，既提高了农药使用效率又充分保护了作物。再如智能收割机，能够根据作物产量、湿度等因素，自动调整切割速度、脱粒速度等作业参数，保证收割的顺利进行并且减少损失，从而提升农业机械的作业效率 。

故障预警与预维护。AI技术还可以实现对农业机械的故障预警和预维护。通过安装在农机上的传感器收集设备运行过程中的温度、压力、振动等多种数据，AI算法对这些数据进行分析比对。如果发现某些数据偏离正常范围，就会提前预警潜在的故障隐患，提醒操作员及时进行检查和维护。例如，发动机中的传感器监测到油温过高、曲轴振动异常等情况时，AI系统会及时发出警报。这有助于在故障尚未发生或处于萌芽状态时就进行处理，减少因设备故障导致的作业中断时间，提高农业机械的运行可靠性和工作效率。

5、增强农业产业化协作

信息共享与协同作业。AI技术有助于在农业产业链上的各个环节实现信息共享。从农资供应到农业生产再到农产品加工销售等环节，各个参与主体可以通过AI技术构建的平台共享相关信息。例如，农资供应商可以根据AI分析的种植计划情况，及时调整化肥、种子、农药等物资的供应种类和数量；农业生产者也可以根据农产品加工企业的需求来调整种植结构。在农业生产环节，不同农机设备之间也可以实现协同作业。例如，播种机、施肥机、灌溉机等设备通过AI网络连接，可以根据作物生长阶段和土壤状况，实现按顺序自动协同作业，提高整体农业生产的效率和连贯性。

质量控制与标准化生产。在农产品的质量控制方面，AI技术通过图像识别、光谱分析等手段，可以对农产品的外观、内部品质、营养成分等进行快速检测。例如，在水果采摘后的分拣环节，AI识别系统可以根据水果的大小、色泽、是否有瑕疵等因素进行快速分类。这样可以确保农产品符合标准化的质量要求，提高产品的市场竞争力。并且，基于AI技术的生产过程监控，可以保证农业生产严格按照标准化流程进行，从种植阶段的农药化肥用量到收获阶段的操作规范等。这种标准化生产有助于扩大农业产业规模，提高农业的整体效益。