AI技术赋能农业机械化（下）

五、未来AI技术在农业机械化的发展趋势

1、智能化程度不断提高

全面感知技术集成。未来的农业机械化设备将集成更多种类的传感技术，实现对农田环境、作物生长全方位、多层次的感知。除了现有的温度、湿度、光照等传感器外，还会引入如高光谱传感器可以分析作物的营养成分、病虫害早期感染情况；生物传感器可以检测土壤中微生物的活性等。多种传感器的数据进行融合和挖掘，能够更精确地掌握作物生长过程中的状态变化，为AI系统提供更丰富全面的数据，从而做出更为准确的决策。例如通过高光谱成像与植物电生理特性测量相结合，对作物的干旱胁迫、养分吸收等进行早期准确判断，并及时加以应对措施，提高作物产量和品质 。

深度强化学习助力决策更优。随着AI技术中深层强化学习算法发展，将会进一步优化农业机械化中的决策系统。例如在灌溉作业中，基于深度强化学习算法的AI系统通过不断学习不同作物在不同生长阶段、不同土壤条件和气候环境下的最佳灌溉策略，从而实现更精准的灌溉决策，避免水资源的浪费。在农产品采摘方面，系统可以根据作物成熟度、市场价值等多因素综合判断出最准确的采摘时间和优先采摘顺序，使得农业生产收益最大化。这种深度强化学习算法还可以使农机之间更加智能化地协同作业，如同一个智慧的团队，根据彼此之间的位置、工作状态等因素动态调整工作方式和路径，提高农田作业整体效率。

2、农业机器人的多样化和规模化发展

功能多样化发展。未来的农业机器人种类将更为丰富。除了现有的除草机器人、植保机器人、采摘机器人，还会发展如精准施肥机器人、作物种子检测机器人等。精准施肥机器人能够根据土壤肥力状况、作物营养需求等因素，精确计算并施入定量的肥料，实现更科学的施肥管理，提高肥料利用率。作物种子检测机器人可以对种子的发芽率、健康程度、纯度等指标进行快速无损检测，确保播种用种的质量。针对不同作物的生长周期和特点，农业机器人也将有更为多样细致的功能开发，比如针对葡萄种植会有专门的枝蔓修剪机器人，针对棉花种植有精细化的打顶机器人等。

规模推广应用。随着技术的成熟和成本的降低，农业机器人将在农业生产中得到更广泛的大规模应用。从小规模的试验田和现代农业示范园逐步走向普通农户的大面积农田。这将大幅度减轻农民的劳动强度，解决目前农村劳动力短缺的问题。而且在大规模应用过程中，农业机器人之间以及与其他农业机械设备之间将实现更加广泛的互联互通，构建智能化的农业生产网络。例如，多个农业机器人可以协同完成一片大型农田的播种、灌溉、除草、收割等全过程作业，各机器人之间可以实时共享作业进度、作物生长状况等信息，使管理更加高效，生产效益更高。

3、与其他新兴技术深度融合

AI与物联网（IoT）协同发展。AI和物联网技术的融合将更加紧密。在未来农业机械化中，基于物联网的设备将为AI提供更加稳定、广泛的数据来源。物联网技术对农机设备、农业设施、农田环境等的全面连接，使AI可以实时地获取海量的数据进行分析和决策。例如物联网传感器网络将所有的灌溉设备、施肥装置、农机具等连接起来，AI则利用这些设备上传的数据优化整个农业生产流程，实现物联网设备之间更合理的协同工作。同时，AI技术又可以为物联网赋予智能性，使物联网设备具备智能判断和自主决策的能力。这样的协同作用将使得农业生产更加自动化、智能化和高效化。

AI与生物技术、纳米技术结合创新。AI与生物技术的结合将挖掘出更多的农业生产潜力。例如，通过AI分析生物基因数据，可以加速作物优良品种的选育进程。利用AI技术模拟生物分子的运动和相互作用来开发新型的生物农药、生物肥料。AI与纳米技术结合也将为农业机械化带来新的创新。纳米传感器与AI技术相结合，可以实现对农业生产中更多微观层面信息（如纳米级的土壤颗粒结构对作物根系影响、作物细胞膜分子结构变化等）的监测和分析。纳米技术开发的新型材料（如纳米涂层提高农机设备的耐腐蚀性、自清洁性）可以增强农业机械化设备的性能，而AI技术则在这些技术创新中进行数据整合、优化控制等工作，共同推动农业机械化的技术进步。

六、国外AI技术赋能农业机械化的经验

1、美国在AI农业机械化的经验

GPS技术在农机管理的深入应用。美国农场规模普遍较大，机械化水平高，其将GPS广泛应用于农业机械管理。在农机上安装GPS及地理地形地图，这使得农机在田间作业时的所有活动信息（如机械路线、作业时间、耕作程序、农作物品种、生产资料识别与装载、机械油料补给等）都能被数字化精确记录。

通过这种方式，农业生产者可以通过电脑与农机设备相连，实现对农作物生产的全面监测与管理。例如，农业生产者可以根据GPS记录和地图信息，精确安排不同地块、不同作物在不同生产周期内的药物、化肥的施用工作，不会出现遗漏或重复施肥施药的问题。而且还可以根据GPS信号和电子围栏锁定农机使用范围，保障农机只能在规定的区域作业，实现农机防盗的功能。

遥感技术与智能机械系统的协同。美国利用遥感技术获取农田作物的大量信息，如作物生长阶段、营养状态、健康水平以及光照、温湿度、空气、土壤含水率和养分等物理状态。并且将这些信息传递给智能机械系统。

智能机械系统借助人工智能分析这些数据并制定生产管理措施，从而实现对农作物生长的智能控制。以孟山都公司为例，他们借助遥感卫星和无人机光电扫描技术，定期获取耕地红外图像，将这些图像发送到智能生长控制系统，从而实现农作物播种、施肥、灌溉、喷药等生产环节的科学化管控，在提高农作物产量质量的同时，实现资源的有效利用和生态环境保护的平衡。

2、日本在AI农业机械化的经验

智能机械与现代信息融合战略。针对本国资源短缺的现状，日本推出了智能机械 + 现代信息等次生代技术战略。他们将种植知识和经验转化为数字模式，通过物联网和带有人工智能的机械来管理农业生产。例如，当作物遭受病虫害时，带有智能传感器和AI分析功能的农机能够快速收集作物生长信息，并与数字模式中的健康作物生长数据进行比对，及时发现病害问题并采取相应的防治措施。

在数字作物优化平台方面，日本做出了创新性举措。农民可以在这个平台查看作物各生长阶段以及病害和杂草风险的实况，并能看到对未来的模拟情况，同时获取人工智能提供的管理措施建议。在这个过程中，通过结合GPS导航、地理信息系统和传感器，将平台与无人机、拖拉机、带摄像头和传感器的机器人连接起来。这些机器人或智能机械可以承担农药喷洒、收割、卸货等繁重或危险的任务，并且可以根据传感器收集的大数据和智能机器的机器学习不断改进农业生产管理方法以实现农业高质量增产。

七、促进AI技术赋能农业机械化的若干建议

1、加大技术研发与创新投入

多领域技术协同研发。AI技术在农业机械化中的应用需要涉及多个领域的技术协同发展。政府和企业应该加大在传感器技术、计算机视觉技术、机器学习算法等方面的研发投入力度。例如在传感器技术研发上，开发更加精准、耐用、成本低廉的土壤湿度传感器、作物生长状态监测传感器等。这些传感器可以为AI算法提供更准确的数据来源，如同AI系统的眼睛，从而为农机设备的精准操作提供支撑。

鼓励科研机构和企业合作开展农业机器人、智能农机等设备的研发项目。例如高校的计算机科学、机械工程等专业可以与农机制造企业合作，共同研发适合不同环境和作物需求的农业机器人。高校科研人员可以提供智能算法和控制技术，而企业则负责机械结构设计、制造工艺优化等方面的工作，共同打造创新型农业机械设备。

针对农业特殊需求研发。由于农业生产具有其特殊性，包括农作物生长的复杂性、农田环境的多样性等，因此需要针对这些特殊需求进行专门的技术研发。例如，研发适应不同作物采摘的智能机器人，需要考虑作物的娇嫩程度、形状、成熟度识别等特点。对于草莓等比较娇嫩的果实采摘机器人的研发，就要尽可能避免机器人在采摘过程中对果实造成损伤。

在复杂地形农田的农机设备研发方面，如南方丘陵地区的梯田，要研发小型、轻便、灵活的农机设备。这些农机要能够适应小面积、不规则地形的作业需求，研发过程中需要综合考虑动力系统、行走机构和作业部件的设计，确保农机在复杂地形下能够行走自如并完成播种、施肥、收割等作业任务。

2、提高农机智能化改造升级

农机设备的硬件智能化改造。对于现有的农机设备，可以对其硬件进行智能化改造升级。例如，为传统拖拉机、收割机等农机设备安装智能导航系统、传感器套件等。智能导航系统可以使农机实现自动导航，按照预设的路线行驶和作业，提高作业精度和效率。传感器套件可以监测农机设备的工作状态、作业参数等信息，如发动机转速、油温、作业深度等。这些数据可以传输到农机的控制系统或者远程监控平台，使操作人员或管理人员能够实时掌握农机运行状态，及时发现并处理故障隐患。

在农机的关键部件方面，如发动机的智能化升级，可以采用智能燃油喷射技术、发动机故障自诊断技术等。智能燃油喷射技术可以根据农机的作业负荷和环境条件自动调整燃油喷射量，提高燃油利用率，减少油耗和环境污染。发动机故障自诊断技术能够实时监测发动机的各项运行参数，一旦发现异常情况，可以迅速定位故障原因并提醒操作人员进行维修，降低农机故障停机时间。

3、农机设备的软件智能化升级

农机设备的软件智能化升级同样重要。开发适用于农机设备的智能控制系统软件，通过软件算法优化农机的作业流程。例如，在播种机软件升级中，根据作物种类、土壤条件和播种要求，自动调整播种量、播种间距和播种深度等作业参数的算法。这些算法基于大量的试验数据和农业专家经验建立，并不断通过数据采集和分析进行优化改进。

利用机器学习和人工智能算法对农机作业历史数据进行分析挖掘，从而对未来的作业任务进行预测和优化安排。例如，根据历年的播种、收割时间以及天气变化规律、土壤墒情等数据，预测下一个周期的最佳播种和收割时间，并提前安排农机调度和作业计划，实现农业生产的科学管理，提高农机使用效率和农业生产效益。

4、加强农业数据资源建设

数据采集网络完善。构建完善的农业数据采集网络是基础。在农田里广泛部署各类传感器，包括土壤传感器、气象传感器、作物生长传感器等。例如，可以按照一定的密度和布局，在整个大型农场均匀设置土壤肥力传感器，确保能够获取全面、准确的土壤肥力数据信息。

利用无人机、卫星遥感等手段对农田进行宏观数据采集。无人机可以定期对农田进行空中巡查，获取作物生长的图像数据；卫星遥感则能够覆盖更大的范围，获取农田的植被指数、土地利用类型等信息。这些数据采集手段相互补充，可以为农业生产建立全方位的数据支撑。

数据管理与共享平台搭建。由政府或行业协会牵头，建立统一的农业数据管理与共享平台。这个平台负责对采集到的各类农业数据进行集中管理、存储和备份，确保数据的安全性和完整性。例如，采用云计算技术构建大容量的数据存储中心，方便数据的查询、调用和分析。

在数据共享方面，为不同的农业生产主体（如农户、农机企业、农业科研机构等）制定合理的数据共享规则和机制。让农业数据能够在合法、合规的前提下在各个主体之间流通共享。例如，农机企业可以根据农户提供的农田土壤数据和作物种植情况，开发更适合的智能农机设备；农业科研机构可以利用共享的数据进行农业新技术、新品种的研发试验。

5、培养专业人才队伍

高校相关专业设置与培养方案优化。在高校教育方面，农业类高校和理工科高校应该更加重视与AI技术农业机械化应用相关的专业设置和课程体系建设。例如在农业工程专业中增加AI技术、传感器技术、智能农机设计等相关课程。在课程教学中，要注重理论与实践相结合，增加实际案例分析、实验操作等教学环节。

高校可以与农机企业、科研机构合作建立实习基地或者联合培养项目。例如，学生可以在农机企业的生产一线实习，了解农机设备的制造和智能化改造过程；参与科研机构的相关创新项目，深入掌握AI技术在农业机械化中的应用研究方法，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

在职人员的技术培训与知识更新。针对现有的农业从业人员（包括农机手、农业技术人员等）开展定期的AI技术和智能农机操作培训。这些培训可以采用线上线下相结合的方式进行。例如线上可以通过网络课程平台提供学习资源，农机手可以根据自己的时间安排自主学习；线下可以组织集中培训，由专家进行面对面的指导操作，加深从业人员对新技术的理解和应用能力。

提供激励机制鼓励农业从业人员不断进行知识更新和技能提升。例如设立专业技能补贴，对于通过相关新技术培训考核的人员给予一定的经济补贴；建立职业技能晋升通道，将技术能力和知识水平与薪资待遇、职业晋升等挂钩，激发农业从业人员的学习积极性。