智慧农业6点建议

云农业 2024-12-12 13:15:07

智慧农业是以信息和知识为核心要素,通过互联网、物联网、大数据、人工智能、智能装备等现代信息技术与农业跨界融合,实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式,是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。

近年来得益于我国全方位政策红利支持、财政投入不断增加,我国智慧农业市场快速发展。数据显示,2022年我国智慧农业市场规模为868.63亿元,同比增长约26.81%。预计到2024年底我国智慧农业市场规模达到1050亿元。

虽然近年我国智慧农业快速发展,研究及开发已初具规模,标准化技术和应用过程也相对较为成熟。但在发展过程中仍存在农业机械化水平较低、农村基础设施薄弱、智慧农业技术有效供给不足等多方面问题。下面我们一起来看下中山大学农业遥感AI专家石茜教授怎么说的。

“智慧农业并不智慧,成了智商税,高科技看起来高,最后沦为一堆废铁”。石茜教授走访了9个地市、15个果园后得出的结论。

为什么这样说呢?

石教授提到目前真正实施落地的智慧农业项目,基本上都是老三件:设备,平台,大屏。仔细一看这些数据采集的时间还是去年。总结下来问题根源是:为了大数据而大数据,看起来什么数据都收集了,但99%数据是用不起来的,造成了巨大的资源浪费。

农业生产是看天看地看作物的,如果不叠加地上作物的性状表现,那所谓的农事预警都只是镜中花,水中月。如果能对表型状态进行数字化呈现,才有可能将这些宝贵经验留存下来,成为AI种植模型的开端,给更广大的农户使用,还能不断地迭代调优。但作物的表情数据如此重要,而目前的监测体系现状是好采集的环境数据一大堆,专家用不上;不好采集的表型数据很关键,就两三个还不准。

石教授总结到农业生产是一个露天工厂,水土气因子都在变,加上作物品种多样,要逐一把这些机理过程,全部搞清楚,在短期是不可能实现的!

那智慧农业就永远落不了地吗?答案是否定的。

其中石教授也给出了我们解决现状的方法:只要抓住一个不变的特征-作物的表型。

表型是环境要素和农事过程的综合体现,也是经验丰富的农事专家进行决策的重要抓手,有了作物表型的数字化建模,我们才有可能把专家经验进行数字化表达,实现对农事生长过程的精细化管理。过程这个因管好了,丰收这个果就是自然而然的事情了。

智慧农业是解决我国人口与土地矛盾的重要路径。当前,我国正处于向第2个百年奋斗目标迈进的历史关口,大力发展智慧农业,对变革传统农业生产方式,大幅度提高农业资源利用率和生产效率,实现农业高质量发展具有重要作用,对“全面推进乡村振兴,加快农业农村现代化”具有重大意义。

未来智慧农业发展重点任务有以下几点:

# 01攻克农业高精度专用传感器

重点研究以光学、电化学、电磁学、超声、图像等方法为基础的农业传感新机理,研发敏感器件、光电转换、微弱信号处理等核心零部件,研制一批高精度农业传感器,打破国外技术产品垄断。

# 02研制农业智能测控终端

重点研发基于芯片的可进行边缘计算的高端智能终端,农情田间调查、农田巡检、农机作业质量监控、设施种养殖(设施畜禽、设施果蔬、设施水产)环境监控、冷链储运环境监控等低成本智能测控终端,加速技术产品替代国外同类产品的进程。

# 03研发高端智能农机装备

突破场景感知技术,研制负载动力换挡、无级变速、支持高效作业的柔性执行器件和智能操控系统,研制大马力自主驾驶拖拉机、机械除草机器人、大载荷无人植保机、农产品分拣分级机器人、农产品冷库装卸机器人、授粉机器人、畜舍巡检作业机器人等。

# 04构建主要农业产业大数据云平台

重点突破农业知识图谱构建、虚拟现实、农业协同决策、数字孪生、农业大数据云服务等核心关键技术,促进大数据和农业深度融合。

# 05建设智慧农(牧、渔、林)场

重点突破农业无人自主系统复杂工况感知、智能决策、任务与路径规划、多机协同智能控制、自主作业装备等核心技术,建设无人化或少人化的智慧农场。

# 06构建主要农产品智慧供应链系统

重点突破智慧冷链数据深度感知、保质储运智能化和可信区块链技术,开发农产品供应链需求智能匹配系统、保质储运智能调控系统、质量安全区块链追溯系统、农产品供应链区块链信用评价系统和冷链物流智慧监管服务平台,助力农业数字经济发展。

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