浅谈智慧农业

籍延宝 姚鑫锋 袁 涛 田明璐 马 超 李琳一

(1上海市农业科学院农业科技信息研究所，上海市奉贤区 201403；2上海数字农业工程技术研究中心，上海市奉贤区 201403）

据联合国粮农组织的预测报告，到2050年，世界总人口将达到97亿。随着世界人口的迅速增长，对粮食的需求也迅速增长，预计到2050年，世界需增加现有粮食总量的60%～70%，才能养活未来新增的20多亿人口，这就意味着需要在农业领域投入更多科技，并对全球粮食耕作制度和农业信息网络系统做出更深刻的变革。但鉴于土地资源紧缺（未来30年增长不到5%），增加粮食产量只能从提高农作效率上下功夫。

智慧农业是指人类将信息技术应用到作物栽培或动物饲养的过程中，更高效地获取食物和原材料的过程。它不但强调地理位置，更强调数据的变量率、对周围环境的感知和对即时事件的决策，从而可极大提升农作效率，它是开启未来农业的一把钥匙。因此，人类可以通过发展智慧农业来达到养活自己的目的。

1 智慧农业的主要内容及运作过程

整个智慧农业的运作过程就像人类躯体一样，可以简单地分为3个部分，其中，既有视觉、触觉等这样的感知部分，也有大脑这样的运算、智能决策部分，同时还有手脚这样的行为部分，这3个部分缺一不可，通过互相传输信息供这3个部分进行协同作业。智慧农业的重要任务是找到合适的应用场景和打造出刚需的产品，进而改善用户体验，提升农业生产效率，为农业创造出真正的价值。

1.1 传感器和物联网——智能感知和监测

传感器和物联网极大地提高了人类对现实情况的感知能力，能使人类在第一时间获取大数据，用于分析和制定决策，主要是通过物联网、远程控制、预测性维护和预测性诊断等来提高农作效率，从而降低农业生产成本。

目前，传感器和物联网在智慧农业上已有很多实用事例。例如，利用物联网技术建立的植物工厂或蔬菜种植大棚，能实现周年往复的农作物生产；利用物联网调控环境温度、湿度、光照、营养液配比等，利用数据来驱动更好地生产管理，如CropX是一家智能灌溉企业，通过其独特的物联网水分传感器、灌溉控制器以及智能化的算法，帮助农民更高效地管理灌溉，提高水资源利用率；利用各种传感器进行墒情监测、病原检测、杂草监测、营养诊断、长势评估以及产量预测等，如Sentera公司的光谱相机产品及数据分析平台，为大田农业提供作物营养诊断、病虫害诊断的快速数据获取方案，又如麦飞科技推出的“麦氏探针”和智能化种植体系，提高了遥感数据获取、精准施药的效率和智能化水平。这些技术均对传统农业进行了变革，大大提升了农业生产效率和生产管理水平，实现了节本、提质、增效的目的。

1.2 人工智能——智能分析、规划和决策

人工智能就是应用计算机的软硬件，模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术，能极大地提高决策速度和准确度，实现快速、精准、智能的决策。在农业领域，人工智能有助于提高土地生产率和劳动生产率，例如，可以通过水分传感器及时感知土壤墒情并指导灌溉；可以通过摄像机有效识别病虫害；可以通过遥感影像辅助农作物营养诊断和制定施肥策略；可以通过全球定位系统和导航技术让农机在大田内自主作业；可以通过农产品历史价格数据分析进行未来价格的监测预警，并综合考虑作物、环境、人类活动等因素进行决策；可以利用语音数据进行自然语言理解；可以利用视觉和光谱数据进行农业“四情”（墒情、苗情、病虫情及灾情）的定性和定量分析；可以利用GPS、陀螺仪数据进行动物行为监测、农机调度等。总之，农业领域需要智能化决策的使用场景也无处不在，也成为了智慧农业未来的主要研发和应用方向。

目前，人工智能在智慧农业上的实践已有很多，例如，Gamaya公司利用无人机上的摄像机来捕捉田地的光谱图，通过利用人工智能算法对这些光谱数据进行分析，并将其转换为可操作的处方图，提醒农民注意田地的改变情况并给出预测结果，农民可以利用这些信息减少肥料和水资源的使用，或种植更多的作物；Agrilyst是一家用SaaS和数据分析来改善室内农业的公司，其软件可通过植入温室的传感器获得农作物生长情况等数据，帮助经营方提升温室管理效率；CropMetrics是一家专注于精准灌溉管理的农业企业，其产品和服务包括VRI优化（可变速率灌溉）、土壤湿度探测、虚拟优化器PRO等，可使某些具有地形或土壤变异性的农田灌溉盈利能力达到最大化，进而提高农作物产量及其资源利用率。

1.3 自动化装备——智能执行

在农业一线人口老龄化、劳动力短缺的大背景下，农业自动化装备、机器人以及精准导航技术和自动化技术得到了快速发展。同时，随着自动化装备的快速发展，机器在单一领域的存储容量、运算速度都比人类强很多。例如，机器人或智能农机能极大地解放人类双手，实现节本、提质和增效，因此，以前由人类做的工作，预计到2050年将有一半会被机器所取代。

目前，自动化装备在智慧农业上的实践已有很多，例如，国外的AMERICAN ROBOTICS公司和国内的云圣智能公司，都看好无人机这一市场，并很早布局，相信在不远的将来，这些企业的植保无人机可以完全自主地进行田间作物监测和农药喷洒；Abundant Robotics公司主打苹果采摘机器人，利用像真空吸尘器的结构把苹果从树上吸下来，采摘苹果的速度达到1个/s，并可以24 h不间断工作；法国机器人公司Naio Technologies推出的自主机器人，旨在帮助农民完成机械除草和收割任务，并最大限度地消除农药和化学品的使用；EcoRobotix公司主打田间除草机器人，通过机器视觉技术，可以准确识别杂草，通过机械手臂对杂草进行除草剂喷洒。

2 智慧农业的发展重点——数据

数据是智慧农业运作的第一需要，且推动着整个智慧农业的向前发展。智慧农业领域的大数据范畴已完全超越了农业生产，大数据常常被用于提供预测性的农事操作，实现驱动即时的农事操作决策，以及重塑商业模式。

而随着物联网和5G技术的快速发展，在农业监测和自动化领域可以实现即时数据的高速传输，故在大面积、高速率、全方位的数据获取方面，在边缘计算领域、机器人协同作业领域，以及AR/VR/MR技术的智能设备在农业生产的应用方面，数据收集和分析的市场逐渐爆发出来，特别是农场领域，成为了各大IT和云服务公司的主要争夺目标。例如，FarmLogs是一家利用大数据技术进行农作物生长监测的智慧农业公司，其产品能帮助农场主跟踪各种指标（热量的累积、降水以及土壤组成等），通过遥感影像服务于广大种植户；AgDNA同样是一家利用大数据来服务精准农业的企业，其产品整合了精准种植数据、物联网和人工智能技术，可帮助商业种植者增加利润；John Deere（约翰迪尔）公司通过Web大数据平台聚合土壤传感器等物联网设备的数据、其它农场的数据以及能帮助农民优化生产计划和生产效率的数据，通过平台为更多的农场主服务。

3 结 语

目前，我国人多、地少的现状决定了未来农业必须尽可能地精耕细作、大力发展智慧农业，从而最大限度地提高了土地生产率和劳动生产率。在通往智慧农业的道路上，不仅要重视农作物产量和品质的提升，更多的是要注重全局资源配置、科学技术和人力均衡投入带来的效益提高。因此，笔者相信，随着物联网传感器技术的发展、人工智能以及自动化机器人技术的快速应用、5G技术的快速发展，结合数据处理、挖掘和决策技术等，带来土地生产率和劳动生产率的大幅提升，实现对传统农业的深度变革，进而有效解决未来人类的粮食危机。