智能农场：以水稻为例的一个未来农场运营的设想

穆悦 丁艳锋

（南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心，南京210095；第一作者：yuemu@njau.edu.cn；*通讯作者：dingyf@njau.edu.cn）

当前科技发展所带来的技术进步在农场一级的管理上显示出了巨大潜力。从理论上来看，传感技术为农民提供了前所未有的通过高精度、多维度和近实时的方式监控农场的能力。这带来了一种新的可能性，即开发农场智能管理模型。通过使用这些模型，每个农民可以计划他们的农业生产活动，以应对不断变化的环境。智能农场不仅可以管理各类环境及表型信息，还可以探索作物栽培管理决策过程中的各种权衡，如怎样协调可持续性与生产力、经济因素和环境影响等，以提高生产力和生态效益[1]，并由此引发了本文对智能农场的设想。

1 智能农场的概念及发展现状

智能农场（Smart Farm）是一个新兴概念，它蕴含着大量的农业创新，比如精准生产、智能分销和先进管理等[2]。简而言之，智能农场是一种利用现代信息和通信技术提高农产品数量和质量的农业经营理念，在农业中是一种新兴的趋势。智能农场是一个集成了信息和通信技术（Information and Communication Technology,ICT）的农场，它通过远程自动的将信息技术连接到温室、大田和谷仓，可以控制作物的生长环境[3]。主要包括测量和分析作物设施的温度、湿度和日照量，使用物联网（Internet of Things，IoT）[4]等技术和通过移动设备对设施进行远程控制。由于信息和通信技术不仅可以应用于农业生产，还可以应用于其他各种领域，如农产品的分销和消费，并创造新的附加值。因此，智能农场的广义概念涵盖了与农业有关的各个领域，从生产到分配、消费和农村生活[2]。

智能农场的概念虽然提出较晚，但实际上很多相关领域的研究早已开展。总体而言，世界各国的发展在其原有优势的基础上有所侧重，可用以下几个国家举例说明。美国农场总体规模较大，定位技术和芯片制造水平一流，因此精准农业和无人农机得到了优先发展；德国的农业4.0 是和其工业4.0 相呼应的，精密传感器如高光谱成像相机、激光雷达等的制造水平领先，智能农业机械制造势在必行；荷兰在温室控制方面积累深厚，智能温室控制方面具有优势；日本由于人口老龄化所以已经出现了一些辅助类的农业机器人，另外灾害预警机制完善，全国气象数据联网并为农业生产如播期、花期等提供了预测及指导；以色列农业生产以节水为特色，精准灌溉一向是其优势[5]。

2 智能农场运用的技术

智能农场由技术进步引发，这些技术包括持续进步的传感器技术、信息和通信技术、数据存储和分析的技术、物联网技术、基于云计算的技术等，最终集成开发为农民可以在农场使用的信息管理工具。这些技术的应用具体包括：（1）传感技术，包括土壤监测、水、光、湿度、温度管理等；（2）通信技术，如第五代移动通信技术、蜂窝网络等；（3）定位技术，包括北斗、GPS 等全球定位技术，载波相位差分技术，WiFi、RFID、ZigBee 等室内定位技术等；（4）硬件技术，精密传感器制造、农业物联网组建、农业机器人制造等；（5）软件技术，机器视觉、模式识别、农业大数据分析、农机自动化控制等。

借助以上这些技术，智能农场实际上包含了基于物联网的农业生产循环，基于环境控制的智能温室，基于位置服务与遥感技术的精确农业，以及基于自动化技术的无人农机等。

2.1 基于物联网的农业生产循环

智能农业的驱动力是大数据，基于物联网可以将传感器和智能机器集成在农场上应用，实现农业过程决策由数据驱动和支持。为了优化栽培管理过程，农业物联网设备应该在一个不断重复的循环中收集和处理数据，使农民能够对新出现的问题和变化的环境条件做出快速反应[6]。如图1 所示，基于物联网的农业生产循环可以被描述为：（1）观测——传感器记录来自作物、土壤或大气的观测数据；（2）诊断——传感器的值被输入到具有预定义的决策规则和模型的特定软件，以确定被检查对象的状态和任何缺陷或需求；（3）决策——在问题被揭露后，系统决定是否有必要进行特定位置的处理，如有，哪些处理措施是必要的；（4）实施——通过机械操作来完成处理措施。评估后，循环从开始重复。

图1 基于物联网的农业生产循环

图2 智能温室示例图（图片来源：tmrblog.com）

图3 精确农业（图片来源：geneticliteracyproject.org）

2.2 基于环境控制的智能温室

传统温室通过人工干预或比例控制机制对环境参数进行控制，往往造成生产损失、能量损失和人工成本增加[6]。而智能温室通过使用一系列土壤、水、光、温度、湿度等的环境传感器，并联合各种环境调节设备构建物联网，可以智能监测和控制温室的土壤、水和气侯等环境[6]。为了达到这一目标，可以根据作物生长的需求使用不同的传感器来测量环境参数，并根据作物生长模型在现有环境条件下进行模拟，以便确定进一步的环境调节策略，减少人为干预。例如，根据不同的作物类型选择最佳光谱范围的人造光源、设置最适环境温度等，并根据作物的生长阶段提供不同的水分和养分调节方案，最终预测收获日期等。

2.3 基于位置服务与遥感技术的精确农业

精确农业，或称精准农业，通过对空间和时间变化进行分析，以提高经济回报并减少环境影响。它广泛使用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）进行整个农场范围内的精确位置定位，使用无人机和星载航空图像（如Sentinel 系列）提供的最新一代的高光谱图像，以描绘农场的时空变异性，并可以测量尽可能多的变量（如作物产量、地形/地貌、有机质含量、水分含量、氮素水平等），并最终使用决策支持系统（Decision Support System，DSS）对整个农场进行管理与目标回报率优化。精确农业与传统农业最大的不同之处在于，通过精确农业可以对每平方米、甚至每株植物做出栽培管理决策，而不是以田块为单位做出决策。通过精确测量田间的变化，农民可以提高杀虫剂和化肥的利用率，或者有选择地使用它们。

2.4 基于自动化技术的无人农机

农业是将地面和空中无人机用于作物健康评估、灌溉、作物监测、农药喷洒、作物种植、土壤和田间分析等领域的主要行业之一。无人农机在农业生产的各个层面应用机器人、自动控制和人工智能技术，主要包括无人机和地面农机等。通过无人驾驶飞机可以收集包含可见光、热红外等的多光谱图像，为农民提供监测植物健康的指标，如植物计数、株高、冠层覆盖率、叶绿素、叶片含氮量等的估测，以及病虫害和杂草监测、产量预测等。而无人驾驶农机通过使用激光雷达、照相机和GPS 定位等，可以在田间全自动移动作业，具有自动避障和异常情况停车等的功能，同时做到实时监控作物生产过程，配合农机自身的播种、农药喷洒、收割等功能，最终可以实现耕种管收生产环节全覆盖，全自动精准作业。

图4 南京农业大学智慧农业研究院“北斗导航支持下的智慧麦作技术”

图5 智能水稻农场布局图

3 智能农场的水稻生产管理方案

随着物联网技术的成熟发展，将信息通信技术和自动化控制技术引入农场管理，农业智能化是必然的趋势。通过准确监测作物生长过程的环境及作物表型信息，可以实现作物生产的高产优质高效。下面以水稻为例，提出一种智能农场的水稻生产管理方案。如图5所示，包含了营养基质池、品种选育室、萌芽/育秧室、种子库、稻谷分装室、控制中心、监察中心、智能温室、智能大田等。总体而言，该方案主要包含水稻生长环境管控和智能农场云平台两部分。

3.1 水稻生长环境管控

3.1.1 环境监测系统

3.1.1.1 土壤/基质和水的监测 1）监测土壤/培养基的pH 值、电导率、温度、湿度等，以确定最佳生长条件；2）监测水质，包括pH 值、电导率、温度、溶解氧等；3）提出最佳设置，并在环境数值低于设定值时通过短信等发送警告；4）存储历史数据，并生成图表来查看趋势。

3.1.1.2 室内微气象环境监测 1）使用传感器监测室内微气象环境，如温度、相对湿度、阳光、CO2、风速和作物生长的图像，并提出最佳设置；2）在萎蔫等事件发生时通过短信发送警告，以保持最佳环境条件；3）存储历史数据，并生成图表来查看趋势。

3.1.1.3 田间气象监测站 1）使用传感器来监测田间大气条件，如温度、相对湿度、风速、风向、雨、雪和阳光；2）通过分析温室内部和外部的环境差异，提高温室的环境控制效率；3）用历史分析来预测短期气象变化，提高室内气象环境的稳定性。

3.1.2 环境控制系统

（1）利用传感器监测温室内外大气数据，自动调节温度、湿度、遮阳网、绝缘窗帘、风扇、天窗等；（2）使用空调系统，循环风扇控制室内温度、相对湿度、CO2浓度等；（3）使用人工光源，缩短作物生长时间，增加产能。

3.1.3 动力分析系统

（1）使用传感器查看并记录温室的电气状态；（2）自动使用遮光网，调整阳光强度，减少电力使用；（3）记录使用的电力数据来计算和分析每个设备的能耗和运行成本。

3.1.4 浇灌系统

（1）使用土壤水分、水位传感器监测土壤水分传导率、pH 值、水位等；（2）提出水分控制条件、进度和数量的策略；（3）自动校正冻结温度时的盐度。

3.1.5 营养液调配和调节系统

3.1.5.1 营养液的调配 1）有效地监测和控制营养液的调配，并管理日常工作，如调节水质；2）调整营养液的比例和浓度，然后将信息发送到浇灌区；3）作物生长速度不同，自动调整营养液浓度以控制其生长。

3.1.5.2 营养液的调节 1）对各种情况进行实时监控，一旦发现问题，立即做出调整；2）得益于营养循环，利用洁净室提高肥料利用率和产量，并预防疾病；3）根据作物生长发育的需要，自动调节营养液用量。

3.2 智能农场云平台

3.2.1 实时远程监控和管理

（1）通过电脑、平板电脑、手机等设备远程查看实时信息；（2）建立跨多个温室和田块的分布式管理系统；（3）为不同的人员提供不同级别的权限；（4）通过短信和电子邮件提醒管理者获取实时信息。

3.2.2 分析历史数据和图表

（1）制作加强水稻栽培管理和问题识别的综合图表；（2）传感器数据自动上传到云端以供未来分析和查询；（3）提供私有云和公共云服务。

3.2.3 远程专家咨询

（1）与其他农场分享温室经验和数据，以获得建议；（2）遇到复杂问题的情况下，请求专家提供客观准确的诊断。

3.2.4 智能生产记录

（1）记录作物生长的细节，包含地点、人员、土壤质量、生长情况、收获时间、肥料/农药使用等；（2）自动记录生产过程，以准确控制食品质量、农药残留等。

4 智能农场面临的问题与展望

4.1 智能农场面临的问题

4.1.1 亟待具备自主研发的核心技术

智能农场的核心技术除了定位技术、通信技术以外，还包括传感器、芯片等的精密仪器制造，以及包含模式识别、大数据分析等需要的硬件和软件技术。然而，我国当前在覆盖热红外波段的高光谱成像传感器、光刻机、中央处理器、图形处理器制造等方面距离世界一流水平仍有差距。与此同时，世界各大人工智能巨头都在积极布局，例如NVIDIA 在洽谈收购ARM，软件公司如MATLAB 已经开始对国内某些高校实行禁用。因此，高新技术行业的“卡脖子”随时可能发生。

4.1.2 农业基础设施尚待完善

由于农村地区电信基础设施落后，地形破碎、田间地块分散等制约了大规模农业机械的使用。此外，物联网的建设是智能农场的基础，因此需要铺设一系列的环境传感器并连接入高速网络。因此，包括电信设施、田块规划、农田物联网建设等基础需要提前打好。

4.1.3 智能农场可操作性尚待提高

农民教育水平的低下可能会降低农民采用这类技术的能力。尽管目前已有许多可以实现智能农场的技术，但个体农户和农业企业是否采用这些技术还取决于许多其他因素。其中最重要的是可用性问题和最佳实践方案的确定；在其他领域运用智能技术时，此类问题也常发生。智能农场的建设必须要以农业和农民为中心，以促进智能农场的概念落地。

4.1.4 人工智能应用的挑战

影响农业的外部因素，如天气条件、土壤条件和病虫害等，是非常复杂且不断变化的。例如，在使用无人农机进行收割时，规划的最佳路线随着外部参数如地形、障碍物等的变化，也需要不断调整。因此，这也给人工智能技术在农业中的应用带来挑战。当前，人工智能领域对于农业模型的开发尚处于发展阶段，距离实际应用仍存在一定差距。

4.2 展望

继植物育种和基因革命之后，精准装备、物联网、传感器、地理定位系统、大数据、无人机、机器人等信息通信技术的结合应用，正在掀起第三次绿色革命。在这场革命所描绘的未来，农药和肥料的用量将会下降，而整体使用效率将会得到提升，这将有利于生态环境。例如，更有效地使用水肥和除草剂、杀虫剂，并节约成本。此外，物联网技术将提高食品的可追溯性，从而促进食品安全。因此，基于一种更精确、更节约资源的方法，智能农场在提供更高产、更可持续的农业生产方面具有绝对的潜力。一旦智能农场可以大规模推广落地并为边缘农民提供服务，我们将可以在不破坏土地和生态环境质量的条件下，养活不断增长的人口，并能提高粮食安全和食品质量。