人工智能技术在农业机械上的应用

2019-12-26策划本刊编辑部陈艮霞

电脑迷 2019年12期

策划/本刊编辑部文/本刊记者陈艮霞

农业的痛点是减少作业人员，提高作业质量，提升作业效率，降低生产成本。智能农机举足轻重，自动驾驶农机将成为现代农业的重要组成部分。我国智慧农业和人工智能总体发展处于初级阶段，要苦练基本功，研究行业具有类人智能的核心机器，推进AI 农业领域产业应用研究。创新驱动农业农村现代化发展，要认真研究农业农村发展的现实问题，要突出强化问题意识，坚持问题导向的创新驱动发展研究。

人工智能技术自1956年诞生以来，就开始了在农业领域内的探索，但由于当时技术水平限制，并未给农业带来太多实质性的变革。进入21世纪后，人工智能技术在工业等领域得到了广泛应用，也给农业的进步带来了机遇。应用农业人工智能技术可以提高劳动生产率、资源利用率和土地产出率，增强农业抗风险能力，保障国家粮食安全和生态安全，实现农业可持续发展，促进从传统农业向现代农业的跨越式发展。一直以来，人们都在关注人工智能是如何影响医疗、服务、工业生产等行业的发展和改变的，却忽视了人工智能在农业上的重要地位和作用。随着科技的不断发展，人们逐渐意识到人类已经具备了设计和建造智慧型设施农业所需的硬件和软件技术条件，完成工厂化农业生产的智慧农业时代已经到来。

本世纪初,部分发达国家如美、英、日等国家，已经做出了将高新技术应用于农业机械上的大胆尝试，如美国首次将GPS应用于农业机械，英国成功研制出一种激光拖拉机，利用计算机系统进行精确定位，土壤及湿度分析，极大地提高了生产效率，并节约成本约50%，由此开启了农业机械智能化的先河。我国的农业领域也正在由机械化走向智能化。

农业机械的智能化应用

随着植保无人机、农业机器人等高科技智能化农业机械以其生产高效率、操作简便化等优势，受到很多农民的青睐，许多农民纷纷选购各种高科技智能化农机用于当前农业生产，依靠高科技力量助力农业，传统的农业生产方式正悄然发生着变化。农业机械的智能化应用正在改变我们的生活，那么农业机械的智能化应用体现在哪些方面呢？

农机自动驾驶技术的应用实现自动耕地和收割：农机自动驾驶是指拖拉机、收获机通过感知、定位技术实现作业环境、位置感知，利用路径规划技术及液压控制技术，实现农机按规划轨迹自主行驶。农机自动驾驶有助于减少人工劳动成本、提高作业精准性和提升作业效率。当前农机自动驾驶多采用导航定位的方式，实现全局路径规划、自动驾驶。一方面可在卫星导航的基础上，利用视觉结合神经网络深度学习，实现对局部环境的状态解析，对障碍物进行识别、检测，进而实现全局及局部多维度环境感知。另一方面可以根据地貌和土地材质进行耕深的自动调节。Kinze大型农机企业早在2012年就参考谷歌的自驾系统打造出自动农耕机、收割机，只要在耕作时把会遇到的状况与田地信息一同输入GPS系统，拖拉机会根据GPS系统纪录指示行驶，依循前方进行红外线扫射，以避免撞上障碍物。

精准播种技术应用：精准播种是指在播种过程中，确保种子与种子之间有合理的间距，适宜的播量。进而确保作物较大化摄取阳光、水分和矿物质，充分利用土地等资源，保证作物产量。当前，播种机多为纯机械式结构，其工作方式为按一定时间间隔排出种子，进而实现种子间距一致。排出种子的时间间隔可根据拖拉机行走的速度设定，但机械作业的不稳定性，存在单次排不出种子或单次排出多个种子的问题。因此，可在播种机上加装摄像头，利用神经网络对种子抛洒过程进行分析，实时记录，标识未播、多播种子的位置或编号，替代人工识别方式，减少劳动成本。智能播种机器人还可以通过探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出较优化的播种密度并且自动播种。美国爱荷华州的发明家DavidDorhout 研发的智能播种机器人Prospero 就是这样的智能机器人。

收获机械的智能应用：谷物收获机械智能化有助于小麦、水稻和玉米等谷物的智能化收割。谷物清选检测是收获机作业过程中的一个重要环节，如小麦收获机作业，首先通过割台对小麦进行收割，然后通过滚筒转速调节、凹板间隙调节对小麦进行脱粒、分离和清选。收获机的行驶速度、割台高度、滚筒转速、凹板间隙等参数是影响脱粒、分离和清选的关键。可在收获机作业仓中安装摄像头，通过神经网络实现对小麦脱粒破损粒进行实时检测，利用深度学习方法，找到行驶速度、割台高度和滚筒转速，进而根据作物状态不同，及时调整以便将作物收获干净。收获机械还可以根据收获谷物的不同来进行行驶速度、割台高度和滚筒转速的调整。智能果木采摘机器可以完成苹果、葡萄等水果采摘。AboundantRobotics是来自美国加州的农业机器人公司，目前他们已经上市的是一款苹果采摘机器人，可以在不破坏苹果树和苹果的前提下达到一秒一个的采摘速度。苹果采摘机器人通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术去定位那些适合采摘的苹果，然后用机械手臂和真空管道进行采摘，一点都不会伤到果树和苹果。

植保机械的智能应用：植物保护是农林生产的重要组成部分。是确保农林业丰产丰收的重要措施之一。为了经济而有效地进行植物保护，应发挥各种防治方法和积极作用，贯彻“预防为主，综合防治”的方针，把病、虫、草害以及其他有害生物消灭于危害之前，不使其成灾。

近日，中国大疆农业公司发布了一系列植保无人飞机包括T20、播撒系统2.0等智能农机。而大疆农业希望以安全基石、高质高效、惠农强农为关键举措，提供更好的工具与服务来支持更多人投身三农。为了提升作业安全，T20 配置了行业首创的全向避障雷达，其采用点云成像，且分辨率较上一代提升一倍，除了可360 度感知农田障碍物并自动绕障外，还可实现定高作业。此外，这款雷达运作不受环境光线及尘土影响，配合实时图像监控系统及夜间探照灯，让飞手轻松保障设备的全天候作业安全。T20的发布，也让目前全球领先的雷达技术，将次降低使用门槛，惠及广大用户。

为了保证施药安全，T20 在精准喷洒模块同样有众多改进与优化。其采用了8喷头、4水泵、4通道流量设计，喷洒流量可达6 L/min。各通道流量可自动校准，且保证每路药液输出的精度。T20 标配了行业首创的主动阀门控制系统，能支持更高的动态流量范围，自动排气和更高频点喷，保证药液喷洒毫秒级启停。对喷头布置与风场进行优化后，T20 喷洒雾滴的均匀度有超过20%的提升，有效喷幅达到7 m。T20 整体结构也进行了优化，强度提升了30%，维修难度降低30%，保证80%的损坏在0.5 h内可完成快修。T20标配双IMU、双气压计、GNSS RTK双冗余系统，为复杂的工作环境提供稳定的监控能力。此外，T20的航电板、电调等核心模块的防护级别达到IP67，让植保机在作业完后可直接水洗，方便清洁。

播撒系统2.0拥有20 L大容量，流量达到15 kg/min，播幅达到7 m。这款播撒系统还支持快速换装，只需3 min 即可装配至T20 上，从容应对多种作业需求。这款播撒系统支持多种作业场景，如水稻直播、油菜籽播撒、草原补播、虾稻田饲料播撒作业皆可轻松完成，播撒效果均匀出色。以水稻直播为例，这款播撒系统可提供约70～80 倍于人工的作业效率。

农业机械智能化发展方向

现在农业机械已经在很多作物收获环节进行应用。例如甘蔗、土豆和花生的收获，青饲收割、牧草收割打捆和大豆的收获。对于不同收获对象，人工智能可以自动调节参数，例如收获土豆、花生等地下作物时，要及时调整入土深度，保证收获干净。人工智能还可以通过算法给出各种较优化的方案，比如根据土壤环境状况，结合市场行情预测，从而给出当年该地适合种玉米还是大豆。人工智能技术在农业领域中的应用实现精准农业，精准农业是现代农业发展的新方向，它需要依靠计算机视觉、机器学习和智能设备来提高作物产量，并降低人工劳动力的投入，减少农药、水和肥料的浪费。

在种子检测方面，种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。

在智能种植方面，传统农业中，需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担，大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化。

在作物监控方面，农业生产的很多方面，大部分工作是通过对农作物外观的判断进行的，例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等。在过去，这些工作是通过人的肉眼去观察，但是这存在两个问题：一是农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的；二是由于没有专业人士及时到现场诊断，可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术支持，通过机器人视觉技术，模拟人类的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。

在土壤灌溉方面，人工神经网络具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水，又能保证农作物良好的生长环境。

在智能图像识别方面，以前我们在野外看到一个不认识的花草要查阅资料才能知道是什么花草，如今我们可以通过各种识图软件对着花草拍照扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机器学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。

在土壤、病虫害探测等智能识别系统方面，人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

在禽畜智能穿戴产品方面，智能穿戴产品主要应用在畜牧业，其可以实时搜集所养畜禽的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等，从而及时获得相应处置。这些数据信息会通过配套的软件进行分析，采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产的情况，并将相应信息自动推送给农户，以得到及时的处理。

成立国家智能农机装备产业技术创新战略联盟

今年5月由40余家产、学、研单位构建的国家智能农机装备产业技术创新战略联盟在河南省洛阳市正式成立。这是以智能农机装备产业技术创新战略联盟为基础，国家产业技术创新战略培育联盟规范、标准培育的又一个覆盖全国的产业联盟。数十家媒体齐聚现场，深入了解中国智能农机装备产业在智能制造、乡村振兴、绿色发展以及国际影响力等方面的卓越成就。

国家智能农机装备产业技术创新战略联盟理事长表示，联盟是创新之举，务实之举，共赢之举。党中央、国务院一直高度重视“三农”事业的发展。为加快农业现代化进程，出台各项政策推动农机工业发展，《农机装备发展行动方案(2016—2025)》明确提出开展农机领域制造业创新中心建设工作。洛阳智能农业装备研究院有限公司作为由农机装备领域骨干企业资本组建的公司，形成了院士领衔、行业专家支撑、核心人才保障的高水平人才队伍，“国家智能农机装备产业技术创新战略联盟”的成立，本着“管理创新”与“技术创新”的双轮驱动战略，以重点领域关键共性技术的研发供给、转移扩散和商业化为目标，形成农机装备领域有影响力的技术创新平台，助力国家农机装备创新中心建设落地。今后将举全力推动落实联盟的各项工作，联盟成立后，将深耕农机及其相关领域，与联盟成员形成项目合作、技术交流等方式的紧密合作关系，共同推动联盟的构建与发展。

科技部中国民营科技促进会常务理事、副秘书长，国家产业技术创新战略培育联盟理事长指出，产业联盟要围绕产业的关键共性问题开展合作，突破产业发展的核心技术，形成产业标准；建立公共平台，实现资源的有效分工与合理衔接，实行知识产权共享；实施技术转移，加速科技成果的商业化运用，联合培养人才。要引导和支持创新要素向企业集聚，促进科技成果向现实生产力转化。保障科研与生产紧密衔接，推动产业结构优化升级，提升产业核心竞争力。

国家智能农机装备产业技术创新战略联盟秘书长表示，未来国家智能农机装备产业技术创新战略联盟将站在国家战略高度推进农业机械装备产业发展，聚集产业界和科研机构各方力量共同投入，探索可持续发展的产业共性关键技术研发组织模式，整合共享优势资源，构建集成研发平台，加速农机产业创新发展，攻核心、补短板、强智能、建体系，构建我国自主可控新一代农机创新体系。

在成立大会上，来自中国科学院计算技术研究所、中国科学院合肥物质科学研究院、电子科技大学、河南科技大学的多位专家被聘为国家智能农机装备产业技术创新战略联盟专家。

自动化和机器人为农业带来新变革

近年来，自动化和机器人的应用随处可见，从金融、医疗、家居到物联网，再到交通、传统制造业等，我们已经看见了人工智能为我们构建的多元化蓝图，同时还给我们带来了在其他应用场景的想象空间。其实，当人工智能遇到传统农业，同样也给我们带来了非同一般的惊喜。

各国农业部门正在迅速采用各种先进技术，以提高农作物的总产量。人工智能是当今数字农业中最重要的技术之一，正在不断实施和部署各大农业细分领域，以更可持续地利用相关可用资源。全球各国政府和私人研究组织一直在通过自动化、强效杀虫剂和其他各种新型措施来不断提高农业土地的生产力和生产效率。人工智能为农业提供了各种优势，例如使用机器学习和图像处理技术使农作物的产量最大化。其中，国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）与微软合作开发了一个基于人工智能的播种应用程序，该应用程序会向农民不定期发送播种建议，并注明日期。它帮助了印度安得拉邦的许多农民，Microsoft 和ICRISAT 将此作为试点计划进行了实践研究。参与项目的农民的反馈，通过采用这些基于人工智能的播种建议，光单产就提高了30%，而且在这个过程中不会产生任何额外的资本支出或需要在田间安装任何传感器。

随着农业无人机和智能机器人的引入，与农产品增长有关的一些问题可以得到解决，包括农业劳动力结构的转变以及与快速增长的人口相比耕地减少的问题。根据BIS Research 最近发布的题为《全球农业无人机和机器人市场：分析与预测，2018—2028 年》的市场报告，农业无人机和机器人市场在2018年产生了25.2亿美元的收入，预计还将持续以24.76%的复合年增长率增长，在2018—2028年的预测期内，报告表明预计到2028 年，农业无人机和机器人市场总值将达到230.6亿美元。

报告根据市场的类型，应用和区域进一步细分农业无人机市场。分别针对各个细分市场，按类型农业无人机市场可以被细分为固定翼无人机、单旋翼无人机多旋翼无人机和混合VTOL无人机。无人机市场应用领域的细分包括土壤和田间制图和分析、田间农作物监督、农作物健康评估和作物农药和试剂喷洒。另一方面，按应用和操作对象类型将农业机器人市场细分为挤奶机器人、水果蔬菜收割和采摘机器人、除草机器人、自动机器人拖拉机等。在2018 年，挤奶机器人占领了市场，但是预测表明到2028年，收割和采摘机器人有望在市场上占据主导地位。自主机器人拖拉机是其中更细分的领域，预计它将在所有其他相关细分市场中呈现最有希望的增长。

市场的农产品细分市场进一步分为畜牧业水果和蔬菜、田间作物等。在2018 年，畜牧产品领域主导了市场，但是到2028 年，预计水果和蔬菜市场将占据主导地位。农业机器人即产品（ARaaP）和农业机器人即服务（ARaaS）是市场业务模型细分的子类别。在这两个细分市场中，ARaaP在2018年占据了该细分市场的主导地位，预计到2028年将继续占据主导地位。但是，在2019—2028 年的预测期内，ARaaS 预计将以最高的复合年增长率增长。此外，室内和室外农业是农业机器人在细分环境领域的主要市场。室内耕作环境在2018年主导了市场，预计到2028年将继续占据主导地位。但是在预测期内，室外耕作环境预计将以两者之间的最高复合年增长率增长。

人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，面临的挑战比其他任何行业都要大，因为农业涉及的不可知因素太多了。地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生物环境等，这些因素都在影响着农业生产。你在一个特定环境中测试成功的算法，换一个环境未必就有用了。我们现阶段看到的一些人工智能成功应用的例子大都是在特定的地理环境或者特定的种植养殖模式。当外界环境变换后，如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战，这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。

2017 年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，加快推进产业智能化升级。在智能农业方面，要研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善的天、空、地一体化的智能农业信息遥感监测网络及农业大数据智能决策分析系统。除去国家层面的政策之外，各地政府也开始密集出台相关政策，以解决人工智能技术在农业领域应用中面临的实际问题。

伴随着新一轮科技革命浪潮的到来，人工智能技术已经进入到各个领域。人工智能技术成为助推我国农业机械升级，助推农业机械制造升级发展核心动力。本文以人工智能在农业机械领域中的应用，进而分析农业机械智能化发展方向，浅析人工智能技术在农业机械智能化发展中的应用，为现代化智能型农业机械的发展方向和趋势提供一些建设性意见。