机械化农场的数字化初探(上)

基于智能农机应用场景下的数字农业，是未来农业发展大趋势。这种趋势可以有效化解人类老龄化、土地资源硬约束、人类对农产品质量的高要求等诸多新问题。引领农业发展方向，我们应高瞻远瞩，统筹规划和适度超前行动，抢占科技制高点，造福全人类。

一、什么是机械化农场的数字化

机械化农场的数字化，是指将信息技术与农业机械相结合，运用物联网、大数据、云计算、人工智能、“3S”（遥感、全球定位系统GPS、地理信息系统）等信息技术，对农场生产过程进行全面升级和改造，实现对农业生产全过程的监测、控制和管理，以提高农业生产的质量和效率，降本增效，促进农业资源的优化配置和利用，保障粮食安全和生态环境。

1、数字化在机械化农场中的要素

数据采集与分析。利用土壤监测设备、气象环境监测设备、虫情监测设备、高清摄像头、遥测无人机等物联网设备，以及卫星遥感技术，实时采集农田土壤、作物生长、病虫害、气象等信息。并通过大数据、云计算等技术对这些数据进行处理和分析，为农场的生产决策提供科学依据。

生产管理信息化。通过智慧农业管理系统，如金色大田科技有限公司研发的基于机械化数字化的智慧农业管理系统（SAMS），实现对农场生产基础要素（如农场、员工、设备、地块、耕地档案、作物、生资、仓库等）和生产运营过程（如地块管理、生产计划、生产作业、生资管理、生资查询、巡田管理、智慧决策、智慧监测、农产品全程溯源管理等）的信息化管理，帮助农业生产经营者利用生产过程获取的数据信息进行科学合理的生产决策，提高农业生产运营效率和产出效益。

精准农业实践。利用卫星遥感、无人机航拍等技术获取农田数据，结合地理信息系统（GIS）、专家系统（ES）、模糊逻辑（FL）等技术进行数据分析和处理，为耕种收等各个环节提供精准指导。例如，根据土壤肥力和作物生长状况进行精准施肥、精准灌溉，根据病虫害监测结果进行精准施药等，以提高资源利用效率，减少浪费和环境污染。

农机智能化升级。研发和应用智能化农机装备，如无人驾驶拖拉机、智能收割机、智能灌溉系统、无人植保机等，实现农机的自动化、智能化作业。这些智能化农机可以根据预设的程序和实时采集的数据，自动完成耕地、播种、施肥、喷药、收割等作业，提高作业精度和效率，降低人工成本。

2、机械化农场数字化的意义

提高生产效率。通过数字化管理和智能化农机的应用，减少人工操作，提高农机作业效率，缩短生产周期，从而提高整个农场的生产效率。例如，在江西南昌县蒋巷镇的万亩水稻智慧农场项目中，农机作业效率提高了30%左右，农业生产数字化管理平台的应用使生产效率提高了50%左右。

降低生产成本。实时监测和精准管理可以减少水肥药等农资的浪费，降低生产成本。同时，减少人工用量，也能降低劳动力成本。如上述项目中，节约水肥药等农资成本20%以上，减少人工用量30%左右。

提升农产品质量。通过对作物生长环境和生长过程的精准监测和调控，及时防控常见病虫害的发生，减少农药使用，提高粮食品质。例如，江西南昌县的项目通过长势实时监测及专家远程诊断，提高粮食品质20%左右。

促进产业融合。数字化农场的建设可以带动农产品种植、加工、物流及销售等一二三产业融合发展，有效提高粮食生态环境质量，保护和打造现代农业生态旅游资源，促进当地观光农业和旅游业的发展，打造优势农产品品牌，提高企业竞争力。

保障粮食安全和生态环境。通过优化农业资源的配置和利用，提高农业生产的稳定性和可持续性，保障粮食安全。同时，减少农药、化肥的使用，降低对环境的污染，保护生态环境。

二、机械化农场数字化转型面临的技术性难题

1、数据处理与分析难题

数据精准度与完整性。农业生产涉及气候、土壤、作物品种等多个复杂因素，数据收集过程中易出现误差或缺失。比如土壤传感器可能因安装位置或环境因素，导致土壤湿度、养分含量等数据不准确，影响后续的决策支持。

数据处理能力。农场运营会产生大量数据，如设备运行数据、环境监测数据等。对于小型农场而言，缺乏足够的计算资源和专业技术人员来对这些数据进行高效整合、清洗和处理，形成有价值的结构化数据。

数据分析深度。虽然可以利用大数据分析和挖掘技术发现数据中的规律和趋势，但要实现精准的作物生长预测、产量预测等，还需要更深入的数据分析和更先进的算法模型。目前在这方面的技术应用还不够成熟，难以满足农场管理的精准需求。

2、物联网技术应用难题

设备互联稳定性。要实现农场设备、传感器等的互联，面临着信号覆盖、设备兼容性等问题。在一些偏远农场，网络信号可能不稳定，导致设备之间的数据传输中断或延迟，影响农场设备的远程监控和管理效果。

系统集成复杂性。农场中可能使用不同厂家、不同类型的设备和系统，将这些设备和系统集成到一个统一的物联网平台上存在技术难度。各个设备和系统的数据接口、通信协议等可能不一致，需要进行大量的适配和调试工作。

3、自动化与智能化技术难题

精准感知与控制。农业生产的复杂性使得实现精准感知和智能控制成为难题。例如，不同作物在不同生长阶段对环境和养分的需求不同，如何通过传感器准确感知这些需求，并实现精准的灌溉、施肥等控制，还需要进一步的技术突破。

农业机器人技术局限性。虽然农业机器人可实现自动化播种、除草、施肥等作业，但目前其智能化水平还不够高。例如，在复杂的农田环境中，农业机器人可能难以准确识别杂草和作物，导致除草效果不佳；在病虫害识别方面，也存在识别准确率不高的问题。

4、人才技术储备难题

专业技术人才短缺。智慧农场的运营和管理需要专业化的人才队伍，包括掌握物联网、大数据、人工智能等技术的专业人才。然而，目前这类人才大多集中在城市和其他行业，愿意投身农业领域的人才相对较少，导致农场在数字化转型过程中缺乏技术支持。

农民技术接受能力有限。农民多为老年人，他们缺乏对数字技术的接受和运用能力，难以熟练操作和维护数字化设备和系统。这也在一定程度上限制了机械化农场数字化转型的推进。

5、智能传感器应用难题

成本问题。智能传感器是农场数字化转型的关键技术之一，但目前其成本较高，对于一些小型农场和农户来说，难以承担大规模部署智能传感器的费用。

数据处理技术支持。智能传感器采集到大量农业数据后，需要专业的技术支持来进行数据处理和分析。然而，很多农场缺乏这样的技术能力，无法充分发挥智能传感器的作用。

三、机械化农场的数字化系统集（组）成

机械化农场的数字化是基于智能农机应用场景的现代农业5.0版。

1、数据采集与传输模块

利用安装在农场里的气象站、土壤墒情站、虫情测报灯等设备进行实时监测，采集农场空气温湿度、二氧化碳浓度、光照度、降雨量、风向、风速，病虫害发生情况、土壤温湿度、酸碱度、氮磷钾含量等数据。这些数据通过网络进行传输，实现数据从农场现场到管理平台的传递。

例如金色大田科技有限公司在万亩水稻智慧农场项目中，运用土壤监测设备、气象环境监测设备、虫情监测设备、高清摄像头、遥测无人机等数百套物联网设备采集数据，并与系统集成配套使用。

2、数据分析与处理模块

智能畜牧管理系统通过集成传感器、数据采集设备和数据分析算法等，对采集到的畜牧环境数据（如温度、湿度、气体浓度等）以及动物的行为、饲料消耗和生长情况等数据进行分析和处理，为农场管理者提供决策支持和管理指导。

基于机械化数字化的智慧农业管理系统（SAMS）的智慧农场生产运营管理系统，利用生产过程获取的数据信息进行科学合理的生产决策，提高农业生产运营效率和产出效益。

3、设备控制与管理模块

管理员通过监测到的农场环境数据，远程开启和关闭安装在农场里的农业设备，实时调节农场环境，使作物始终处于适宜的生长环境下。例如在温室大棚中，可根据采集的温湿度、二氧化碳浓度等数据，远程控制通风设备、灌溉设备等。

如某万亩水稻智慧农场项目，配备了农情监测设备及土壤监测设备，项目组与有关单位联合开发了部分无人驾驶系统，购置了无人植保机，并尝试进行无人驾驶作业，实现了农机设备的智能化管理和操作。

4、可视化展示与远程监控模块

智能畜牧管理系统支持数据的可视化展示和远程监控，方便管理者随时了解养殖情况并进行远程操作。

农业的数字化管理系统具备视频监控功能，以温室大棚为例，可通过视频查看大棚内的作物长势、设备工作情况。同时，系统具备报警功能，当监测到环境异常，系统会及时报警，提醒工作人员及时调整。

5、综合管理功能模块

基于机械化数字化的智慧农业管理系统（SAMS）包括智慧农场基础信息管理系统和智慧农场生产运营管理系统两部分。智慧农场基础信息管理系统主要包括农场管理、员工管理、设备管理、地块管理、耕地档案管理、作物管理、生资管理及仓库管理等功能模块，实现了对农业生产基础要素的信息化管理；智慧农场生产运营管理系统主要包括地块管理、生产计划、生产作业、生资管理、生资查询、巡田管理、智慧决策系统、智慧监测（气象监测、土壤监测、长势监测、农机生产作业智慧管理）及农产品全程溯源管理等功能模块，帮助农业生产经营者实现生产运营、管理的信息化。

四、机械化农场的数字化典型案例展示与分析

1、平湖市绿迹未来农场

平湖市是浙江省嘉兴市下辖的县级市，地处浙江省东北部杭嘉湖平原腹地，北接上海市，南濒杭州湾。平湖市创新采用“清洁化生产 + 机械化设备 + 数字化管理”的技术模式，成功打造了投得起、用得好、赚得多的绿迹未来农场样板，入选全国智慧农业典型案例、浙江省首批数字农业工厂和未来农场。

采用土培、沙培、气雾培三大种植方式，构建良种良法良技融合的技术规程。主推自有专利的沙培种植，以沙为介质，结合水肥一体化与节水灌溉方式供给营养液。沙培芹菜相较于传统模式，水肥用量下降约 40%，产量增加 30%至 50%，且生产全程不打农药，产品品质受市场好评。

打造新基建。夯实基地设施化和机械化建设，对育苗、生产、资源循环等功能区的生产设施进行智能化改造，布设传感物联设备，生产设施化率达 100%。针对性研发打造自动化装备，实现从耕地起垄覆膜到植保采收分拣全过程机械化。依托物联网、北斗导航等技术，在灌溉、水肥、环境、温控等流程实现自动化控制和智能调度。

数据新驱动。利用区块链技术，集成 IoT 设备、软件平台、算法模型，打造农智云平台，形成最小管理颗粒度可落实到单个人、单颗菜的标准化管理流程，实现人事物财全过程数字化、精细化管理。基地管理人效提高到 200 亩/人，生产效率提高 50%以上。标准化服务模式已推广至 7 个省，覆盖面积 2.1 万亩，服务对象年产值 1.3 亿元。

2、金色大田科技有限公司和南昌智慧大田农业科技发展有限公司水稻智慧生产项目

为加快农业产业数字化转型，该项目涉及水稻生产的农艺选择、农机农艺融合、数字化手段的全程集成应用、水稻生产全程信息化管理等，采用了多种信息化技术，旨在解决水稻生产应用存在的问题。

水稻生产存在应用点状、应用不成体系、应用不深入、关键技术有卡点等问题。主要表现在单项技术精确性、稳定性、功能性、农艺融合性不强；多项技术集成融合应用太弱，未形成全程水稻智慧生产的关键技术集成框架体系和服务体系。

特色应用。通过北斗导航技术应用，实现耕、种、植保、收获等全过程农机作业的精准化和智能化，精量播种、精准施肥以及精确施药，可减少种子、化肥和农药投入。通过物联网技术应用，自动采集田间生产数据，并结合人工智能和农业知识库，实现精准精量用水、用肥、用药，动态掌握苗情、长势情况及估产，提供灾情预警，减少田间管理阶段的损失，提高田间管理能力，降低生产物化成本。通过订单农业，实现生产全过程的大数据溯源管理，让数字化服务实现价值表现。

该项目关键技术的集成应用，加快推进农业生产智能化、经营信息化、管理数据化、服务在线化，全面提高农业现代化水平。项目形成的大田数字农业种植经营模式具有可复制性，对周边有较强的示范作用，社会效益显著。与地方农业生产经营主体合作，打造关键技术集成创新与应用基地，提高其生产经营收益，降低生产投入成本，推动当地产业良性健康发展。