知氣象、管病蟲 AI讓農場主樂當“光桿司令”

于昌江雖説挂著經理的頭銜，卻是個“光桿司令”，但他也樂得清閒——

“過去2個人1天就澆5畝地，園區的1300多畝地灌溉一遍得1個多月，現在我1個人，開著灌溉，還能做別的事。”在不久前水利部開展的“節水中國行·落實國家節水行動”主題採訪活動中，山東淄博泓基農業專業合作社經理于昌江説，智慧農業是個好東西，果蔬生産管理過程採用智慧化控制系統，有了機器人助手，平均省水50%、省電30%、省工90%，更讓人省心。

在農村的廣袤大地上，有的機器人助手並不像工業機器人那樣有形，但卻像神經網路一樣讓智慧無處不在，上觀“天象”、下管病蟲，土壤肥力、幼苗長勢更是通曉於心，甚至果品分級也能帶著“光譜分析儀”這種利器，做到專業級。近些年，人工智慧在農業領域的應用不斷深入。可以説，從選種、土壤管理、管理灌溉和用水到預測天氣、識別作物問題等各個環節，都有人工智慧的身影。

“全息”問地，肥力長勢盡在掌控

農作物的動態生長，與周圍的環境密不可分，在現代農業管理中，更多地細化到農作物生長的小環境中，除了土壤中的水分和肥力，還包括農場環境中諸多方面的資訊。

“溫度、濕度、土壤是否缺水、缺肥等資訊由園區的感測器採集，匯總到系統上。”在泓基農場裏，葡萄根部以上約1米的高度，沿著壟順延著一根黑色的細管，于昌江説，管子上的小孔會有不同的滴速，滴下不同的液體，變化所根據的資訊來自一台“大腦”。

“操作會根據系統對地塊的分析給出建議和指令進行。有些信號的處理需要傳到以色列完成。”于昌江介紹，園區的灌溉系統，使用的是以色列專利技術對園區果蔬區域進行滴灌，資訊化工程可針對每個果蔬地塊的實際情況，實現精準灌溉施肥，減少了化肥、農藥對環境的污染。

但有時越洋網路的不通暢也會使得系統難以訪問，造成與大腦“失聯”。“我們也正在尋求與國內公司的合作，希望實現在本地就能夠分析處理。”于昌江説。

在我國，大數據在農業領域中的應用才剛起步，各項研究還未深入。“農業大數據在國內的文獻檢索數量遠遠低於農業其他研究領域。”成都大學王雄等通過中國知網中的文獻進行檢索後分析得出農業大數據文獻佔比，數據顯示，農業資訊化、農業物聯網、農業大數據3方面的文獻之和約為一萬篇左右，其中農業大數據的文獻數量僅為407篇，而農業機械、農業經濟、農業管理的文獻之和是前者數量的7倍。

“大數據是數據科學，包括農業生産各個環節産生的基礎數據、環境數據、生産數據、市場數據。”王雄認為，但還未得到充分合理的運用。以大數據技術為基礎，結合實際行業應用、研究最優方法解決實際問題，將會充分驅動農業發展，避免基層使用者在應用農業智慧化系統上捨近求遠。

“四維”問天，高精度必不可少

除了對農作物成長的滴灌控制、營養科學配比等依靠“腦力”的農業AI，自動駕駛的農機農具與工業機器人更有幾分形似。

“它們工作在更廣闊的土地上，因此比工業機器人多了對於時間、空間的數據處理要求。”曾從事過衛星裝調研發工作的北京榮航集星科技公司總經理何徐華説，利用GPS等導航系統提供的定位資訊精度要求高，尤其在野外，環境對設備不太友好，對硬體的要求很高。

地上一毫分，資訊差公里。與城市GPS可以依據建築物不斷糾錯不同，在動輒上百畝的農場上，定位系統很難不斷糾錯，提供正確的位置資訊。何徐華舉例道，在實際應用中，GPS觀測墩應該是垂直地面，但如果天氣太熱，朝陽面和背陰面就會有溫度差，從而造成設備微小的彎度，這樣的彎度也會給接收信號的設備造成無法計算的傾角，進而影響導航的準確性。

“如果這樣導航，拖拉機從地頭開到地尾，可能會偏差半裏地。”何徐華介紹，2010年開始，榮航集星參與北京農業智慧裝備技術研究中心主導的農機北斗自動導航技術産品及應用項目，也將把均溫型不銹鋼觀測墩等自主技術應用進去。

“很多現有的技術還不夠完善，比如自動施肥，現在的機器走到作物附近挖個坑，化肥放進去，但很難做到精準。”何徐華介紹，逐漸地，人們希望機器能在地上挨著作物的根系打個更深的洞，直接把化肥“喂到嘴裏”。

從粗糙到精準，定位上需要更加精準的服務。遼寧省農業機械化技術推廣總站楊方等在相關論文中表示：北斗衛星導航系統結束了我國農機自動導航單一依賴國外GPS系統的局面，為精準農業技術産品國産化發揮了先導作用。目前北斗農機自動導航駕駛系統已經在新疆、黑龍江、河南、甘肅、江蘇為代表的兵團和農場都大面積應用於精量耕種。

通過資訊匯集、演算法分析之後的決策，如何才能得到準確的執行？何徐華認為，低成本、高水準的感測器是關鍵，它會讓農業機器人懂得使“巧勁”，達到會“侍弄”莊稼的水準。“機器的具體耕作實際上是電信號驅動，而電信號與機械力的轉換工作是由自動化農機設備的結構設計以及設備感測器的合理設計決定的。”

5G賦能，或帶來全新農耕模式

“利用導航系統定時、定位的技術路線，可能會隨著5G的到來而發生變化。”何徐華説，現在的農機車輛要時刻與衛星對話，向“總部”彙報位置，如果在5G網路下，時延超短，農機車輛之間，車輛與環境之間的資訊交換，可以直接通過5G蜂窩點到點通信。實際使用效果是，將程式編入，農機將按照既定路線完成耕作計劃，幾乎不需要人的參與。

圖像導航也將成為可能，中國農業大學正在研製為玉米施肥的智慧化機器，不僅可以根據圖像自動導航，還能在玉米出苗後，根據玉米的長勢，施肥耕作。

未來，“光桿司令”式的農場管理者很可能成為常態。“澆灌、土地分析都可以實現智慧化，幾個人經營1個大農場，而智慧設備的維修者也將成立專門的企業，進行維護。”何徐華展望，農業耕作將更像工廠，實現集約化、精細化、高效化、綠色化甚至可追溯。

傳統農業生産依靠人的經驗，智慧農業可隨時根據當時的環境因素、溫度因素等分析出最佳方案，將需要的數據輸入相應的分析模組進行處理，這是對數據的應用。而事實上，智慧農業本身也會産生數據。

對於農業産業來説，農業大數據將多個渠道和來源的資訊以及多種屬性的數據進行統一分析、管理，建立數據庫和各類功能模組，便於了解農産品網路經營狀況，實現農業資訊的交互。對各區域農業産業資訊、産品目錄、服務體系等進行綜合分析，構建農業産業資訊地圖，有規律地建設農産品生産、銷售、經營網路，實現農業資源體系化管理。

“如果把所有的莊稼都建立檔案，收集後建立更大的數據庫，也將開啟很多新的、切合實際的研究方向。”何徐華説，這對於中國農業科學化地發展將有更深遠的推動作用。