AI技术赋能农业机械化（中）

三、农业机械化结合AI技术的成功案例

1、哈工大激光智能除草机器人

哈工大的激光智能除草机器人以其先进的AI智能识别系统为核心技术。这个系统依据深度学习算法，能够快速而精准地区分作物和杂草，实现只对杂草进行精确打击，而不必担心误伤到作物。该机器人采用的是具有创新性的非接触式激光技术来进行除草操作，激光束可以直接精确地作用于杂草叶片，促使其迅速枯萎死亡，却不会对作物有任何危害。这种高精度的除草方式在有效清除杂草的同时，也体现了环保理念，无需使用化学除草剂。在实际的农田环境里，尤其是大面积的农田，其优势更为明显，它能够在保障作物正常生长的同时，极大地提高除草的效率和准确性 。

自主导航与路径规划。此机器人还具备自主导航和路径规划的能力。在田间作业时，它可以自主行驶，并依据作物的生长布局智能规划除草的最佳路径。在这个过程中，它能够避免对同一区域进行重复作业，确保每一个区域的杂草都能得到处理，并且减少资源（如能源、时间等）的浪费。这一功能实现了除草作业的程序化、高效化，是传统人工除草方式无法比拟的。由于这些优势，该激光智能除草机器人一旦技术成熟并且成本降低到可接受范围，将会在现代农业生产中被广泛应用，有望为推动农业现代化进程助力 。

2、京东数科Swan湖畔项目

智能化农田管理。Swan湖畔项目是京东数科的一个AI应用于农业的成功实例。通过分析自然风光图像数据、空间三维信息等技术手段，该项目为农户提供了智能化的农田管理服务。例如，利用AI技术对农田土壤的养分状况、植被覆盖情况以及土地利用情况等进行高精度的监测，这种全方位的监测为农民精准了解农田状况提供了得力数据支持。农民可以根据这些数据对农田进行更为合理的管理，比如在土壤养分不均匀时，可以进行有针对性的施肥，从而提高肥料的利用效率，促进作物的生长和发育，提升作物产量和品质 。

作物生长监测功能。项目能够对作物生长情况进行实时监测。借助AI技术对农田图像数据的分析能力，可以精准监测作物的各项生长指标，例如作物覆盖率、叶面积指数、生长状态等。农场主可以依据这些确切而细致的生长信息，科学合理地制定出符合作物实际生长需求的管理方案，比如在作物生长缓慢时，及时调整灌溉和施肥策略等，这在提升作物产量和质量方面起到了积极重要的作用，是AI技术赋能农业生产管理的体现 。

3、宁夏亿博丰案例

养殖场环境监控。在宁夏亿博丰案例中，AI技术被应用于活体畜禽养殖场（特别是养牛场和养猪场）的监控方面。由于养殖场环境复杂，存在诸如干扰因素众多、目标物体种类繁杂还需要细分等问题，传统监控方法难以满足需求。而AI技术的引入克服了这些挑战，它能够有效地识别养殖场内的各种情况，并实现24小时不间断的实时监控。这一功能有助于养殖场管理者随时掌握养殖场内动物的动态，防止违规偷运、错运等现象的发生。特别是在一些重要时期，如疫情防控期间，对于养殖场人员进出管理更加严格的情况下，AI监控系统能够更好地保障养殖场的正常安全运营，减少风险因素 。

成本投入与效果。通过运用AI技术进行监控，养殖场显著减少了人工成本的投入。在传统模式下，需要大量人力投入到养殖场的安全防范以及日常监督等工作中。而采用AI监控系统后，原本这些需要人力做的工作很大部分可以由系统自动完成。同时，还提高了养殖场管理的准确性和及时性，整体提升了养殖场的运营效益，这也是AI技术与农业养殖产业机械化结合的一个成功典范。

4、中国农业科学院智慧农业项目

中国科学院的这一项目主要依靠人工智能、大数据等先进的技术手段。在项目推进过程中，构建了涵盖作物生长全周期各类数据的数据库，包括从播种前的土壤准备情况到作物收获后的质量检测信息等。

将大数据与AI算法相结合，对这些海量数据进行深度挖掘。例如，通过分析历史气象数据和作物生长数据之间的关联性，建立起作物生长预测模型。

农业生产中的实际效益。在实际的农业生产过程中，帮助农民提高了农业生产的效率。比如在灌溉环节，根据精准的作物需水预测模型，为农户提供最佳的灌溉时间和灌溉量建议，避免了过度灌溉或者灌溉不足的情况发生，既节约了水资源，又保证了作物生长对水分的需求。

在成本控制方面，减少了不必要的农事操作和农资投入。以施肥为例，通过精准的土壤肥力分析和作物养分需求预测，为农户提供个性化的施肥方案，避免了盲目施肥造成的肥料浪费和成本增加，助力农民降低生产成本，提高生产效益。

四、AI技术赋能农业机械化面临的挑战

1、技术层面的挑战

数据采集与处理难度大。农业生产的对象具有多样性和生物特性，导致数据采集困难。不同作物在生长环境（如土壤类型、光照强度、海拔高度等差异）、自身生理特征（不同品种对病虫害的抗性、生长周期等不同）等方面存在很大差异，这使得获取统一标准、全面且准确的数据较为不易。比如在山地丘陵地区采集土壤湿度数据，地形复杂就会给传感器的铺设和信号传输带来困难。而且农田环境复杂多变，像天气因素（暴雨洪水可能损坏传感器、大风可能影响无人机监测）以及动植物活动（动物可能破坏设备，杂草遮挡作物影响图像采集准确性）等对数据采集都会产生干扰。在数据处理方面，由于农业数据量大且繁杂，数据的清洗、分析以及建立有效的数据模型都有很高的技术要求，需要先进的算法来处理大量不同来源、不同结构的数据。例如针对图像数据的处理需要深度学习中的卷积神经网络等复杂算法，但这些算法的运算通常对硬件（如GPU计算资源）有较高的要求，大部分农业企业或个体农户难以负担这样的资源投入 。

算法精准性和适应性亟待提高。目前AI算法虽然在部分场景下能应用于农业机械化，但精准性还不能完全满足要求。例如在病虫害识别方面，一些类似病虫害症状可能会被误判。某些早期病虫害症状不明显，发现时可能已经对作物造成不可挽回的损失。而且农业生产的地理环境、作物品种、种植方式等存在地区差异，现有的算法在不同区域的适应性较差。一个地区训练好的算法换个地区可能由于土壤肥力、气候等因素的改变而不适用，需要针对不同的地区进行调整和优化。这就需要不断收集更多数据并进行模型的再训练等工作，过程十分复杂且成本较高。

2、资金与成本挑战

研发投入成本高。AI技术本身是一个高科技领域，其研发投入巨大。例如开发一款先进的农业AI机器人，从硬件设计（高性能传感器、精确执行器、稳定的机械结构等采购与制造）到软件研发（算法开发、数据挖掘与学习、智能控制系统设计等）都需要大量的资金支持。对于大学或科研机构而言，需要政府或其他组织的大量科研经费投入；对于企业来说，要面临巨大的资金风险，如果研发成果没有市场推广价值或者应用效果不佳，就可能导致企业亏损。像一些初创农业AI企业，在没有稳定资金来源的情况下，很难长时间维持高成本的研发工作，导致科研进展缓慢甚至失败。

设备购置与维护成本高。引入AI技术的农业机械设备相对传统农机设备价格高昂。例如带有高精度自动导航系统、复杂图像识别功能的智能拖拉机，其价格远远高于传统拖拉机。这对于以个体农户为主体的农业经营主体来说，购置成本是一个很难跨越的门槛。而且这类设备结构复杂，技术含量高，一旦出现故障，其维修成本也很高。维修可能需要专业的技术人员和专用的检测维修工具等，普通的农机维修人员可能无法处理。这就会导致农户因为担心高昂的使用成本而对采用AI技术赋能的农业机械设备望而却步，限制了AI技术在农业机械化中的推广应用。

3、人才与知识普及困境

专业人才短缺。AI技术与农业机械化结合的领域属于交叉学科，需要既懂AI技术又熟悉农业知识的复合型人才。但是目前来看，这一方面的人才严重短缺。一方面，高校等教育培训机构培养的大多数是单纯的AI技术人才或农业专业人才，缺乏两者结合的课程体系和实践环境。另一方面，这个领域的工作相对较为艰苦，工作地点大多在农村或田野，对人才的吸引力不大。例如一个农业机器人研发企业，既需要农业专家提供农业相关的知识如作物生长周期、农机操作规 范等内容，也需要AI工程师进行机器人的算法优化、程序编写等工作，但很难找到同时精通这两方面知识和技能的人才。

农民知识普及困难。对于广大农业生产中的主要参与者——农民来说，AI技术是一种较为高深的新兴技术，理解和掌握有很大的难度。农民的教育水平普遍较低，对于新技术的接受能力有限。很多农民连基本的手机操作和互联网技术都不够熟练，更难以理解和运用AI技术。并且缺乏有效的培训渠道和方式来对农民进行知识普及。例如一些针对农民开展的新技术培训，由于讲解宏观抽象，缺乏实际案例结合或者讲解人员业务水平有限，农民很难真正掌握有关AI技术在农业机械化中的应用知识，导致实际的农业生产中难以推广使用AI技术。

4、应用环境与数据安全挑战

农业环境复杂多变。农业生产环境复杂，包括地形地貌（山地、平原、丘陵等的多样性）、气象条件（暴雨、干旱、强风等极端天气），这些因素对AI技术的实际应用影响很大。例如在山地地区，由于地势起伏，卫星信号受阻，可能影响智能农机的导航精准度；恶劣天气会干扰无人机的数据采集等操作。而且不同的农作物和农业生产场景对AI设备的要求也截然不同，如在果园中使用的AI采摘机器人需要适应果树高度、果实分布等特点，这就对硬件设备和软件算法的适用性和灵活性提出了更高的要求。传统的AI技术大多是基于理想环境或者工业环境开发的，在复杂的农业环境下，需要更多的定制化和本地化修改才能发挥正常功能。

数据安全与隐私保护问题。在农业机械化过程中，AI技术需要收集和分析大量的农业生产相关数据，这些数据涉及到农场的土地资源、作物品种、播种和收获计划等敏感信息。一旦数据泄露，可能会被竞争对手恶意利用或者对国家的农业安全产生威胁。例如，如果农户的种植计划被泄露，可能会遭到市场投机者的操纵，农产品价格产生不正常波动。同时，AI技术所依赖的云平台存储和数据共享方式也存在安全隐患，可能遭受黑客攻击或者内部人员泄露等风险，如何确保数据安全和隐私保护也是AI技术赋能农业机械化过程中必须面对的挑战之一。