智慧农业背景下的纳米智能作物构建*

徐雯颍 ，叶 婷 ，姚 雪 ，李家其 ，吴洪洪 ，3*

（1.华中农业大学植物科学技术学院/华中农业大学深圳营养与健康研究院，湖北 武汉 430070；2.武汉船舶职业技术学院 计算机信息技术学院，湖北 武汉 430050；3.中国农业科学院深圳农业基因组研究所/岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心，广东 深圳 518000）

1 智慧农业的由来和发展趋势

“民以食为天，国以农为本”，农业发展经历了以矮化育种为特征的第一次绿色革命，以动植物转基因为核心的第二次绿色革命，随着现代化信息技术在农业领域的广泛应用，农业的第三次革命——农业智能革命已经到来[1]。农业智能革命的核心要素是信息、装备和智能，其主要表现形态之一是智慧农业。智慧农业是现代农业发展的必经阶段。以物联网、大数据、智能装备等技术为核心的智慧农业将加快以信息化为基础的现代农业转型升级[2]。从另一方面来讲，智慧农业的一种实现方式是将物联网技术运用到传统农业上去，运用传感器等智能农业装备对农业生产进行智能管理[3]。使传统农业脱离繁杂人工操作，变得更加“智慧”，其中包括智能感知、智能预警、智能决策、智能分析以及专家在线指导等。而在智慧农业生产中，很重要的一点就是对农业生产环境以及农作物的信息进行实时监测，以实现作物胁迫早期诊断。

近年来纳米生物技术在农业领域的应用受到越来越多的关注，纳米材料体积小（1～100nm）[4]，生物相容性好，有着特殊的表面效应和光学特性，在纳米农药、纳米载体、纳米植物抗逆方面已有颇多进展[5-8]。在植物逆境胁迫监测方面，纳米传感器正在逐渐成为推动智慧农业构建智能作物的落脚点之一[9-11]。本文将从“利用纳米感应元件构建纳米智能作物并连接物联网以实现作物早期诊断”这一角度来进行阐述。

2 如何构建纳米智能作物

2.1 纳米智能作物的构建原理

非生物和生物胁迫是植物生长过程中无法避免的情况。作物胁迫早期诊断是提早干预作物逆境响应、减少作物逆境损失的有效手段之一[12]。目前，已经有成像、光谱和荧光等方法能够评估植物生长状况，并能实时监测作物受到的胁迫和养分亏缺[13-14]。虽然这些技术提供了植物健康状况相关的重要信息，如叶面积、叶绿素含量和荧光、气孔导度、蒸腾利用效率、水势等，但这些指标不适合于所有类型的胁迫或养分亏缺的早期检测、缺乏识别特定植物胁迫的能力、分辨率不高，导致对单个植物的监测成本较高或效果不佳等问题[15]。例如，使用拉曼光谱和红外光谱测定叶绿素含量的下降和叶面积的变化来显示植物受胁迫的程度时，由二者为胁迫诱导下的累积性状，胁迫进程发生时间较长，并且测定需要复杂设备，以及信噪比较低、植物内部或内部组分的不均一性等因素都会影响光谱特征[16]。此外，阳光、阴影以及干扰性天气条件造成的过度曝光等也会影响检测结果。因此生产上需要开发新的传感方法和技术，以改进信噪提高检测结果的可靠性，并最终实现对单个植物的连续监测。

如何通过分析植物在胁迫发生早期产生的相应信号分子中的信号规律，帮助植物通过感知胁迫而调控农业设备（如灌溉、喷药、遮阴、控温等）来改善自身的微环境，从而缓解胁迫状况并提高植物产量，是智慧农业的一个发展方向。美国加州大学河滨分校Juan Pablo Giraldo教授和华中农业大学吴洪洪教授等率先从植物纳米生物学的角度提供了一种可以实时感知、报告胁迫发生并调控农业设备缓解胁迫状态的智能植物的实现方案：通过应用可以特异性识别植物胁迫信号分子的纳米感应器来改造植物，使得改造后的植物能够把胁迫下的信号分子规律转换为光信号、无线电波、电信号等容易被农业设备识别的信号，从而实现植物与农业设备之间的实时互动，有助于植物对自身微环境的实时感知和管理[15]。

通过应用纳米感应器可以构建智能植物，从而设计出具体的信号传递与转换体系（图1）。利用能特异性识别胁迫信号分子的纳米感应元件改造作物，在作物受到外界胁迫或刺激时，智能作物体内产生的化学信号分子变化规律可通过纳米感应元件转变为能被智能农机设备捕获的电信号或者光信号，并进一步对信号进行分析，从而实现了作物与农机设备的交互，有利于实时调整作物自身微环境，减少作物逆境损失。尤其是，可开发植物组织或细胞器靶向的纳米感应元件来实现对不同组织或细胞器受胁迫情况的监测。

图1 利用纳米感应元件构建智能作物，以实现植物对自身状况的实时监测和管理

2.2 纳米智能作物构建的研究进展

关于应用纳米感应元件构建纳米智能作物这一方面，前人已经有了一些进展。下面以监测葡萄糖水平和H2O2水平为例进行简要介绍。Li[9]等研究开发出一种可以用于实时监测植物体内葡萄糖浓度变化的量子点（quantum dots，QD），并应用 Raspberry Pi摄像系统验证了量子点实时监测植物体内葡萄糖变化在实践操作上的可行性。通过合成两种有着不同发射峰的量子点，一种是不与葡萄糖发生团聚效应的疏基乙酸（thioglycolic acid，TGA）修饰的TGA-QD；另一种则是苯硼酸（boronic acid，BA）修饰的量子点BA-QD，其可以特异性识别葡萄糖（经体外实验检测其对植物体内常见单糖及多糖的响应以确定其特异性识别葡萄糖的能力）而发生团聚效应并导致荧光淬灭。将TGA-QD及BA-QD混合导入到叶片中后，使用TGA-QD做内参，通过使用Raspberry Pi摄像系统实时监测TGA-QD和BA-QD的荧光淬灭程度从而实现间接实时探测植物体内葡萄糖变化这一目的。应用该基于量子点荧光探针的植物纳米生物学方法，植物体内葡萄糖变化的实时检测可以扩大到不易于进行遗传转化的非模式植物，而不再仅仅局限于模式植物。

活性氧（Reactive Oxygen Species，ROS）是植物体内重要的信号分子，且逆境下植物体内ROS累积量是反映植物受胁迫程度的重要指标[17-18]。而目前，对非模式植物体内H2O2水平无损实时的长程监测仍进展缓慢。现有的遗传编码感应元件如Hyper sensor主要局限于模式植物，而荧光染料探针则具有易发生荧光淬灭及信噪比不高等不足之处。碳纳米管具有不易荧光淬灭、荧光发射峰在近红外区域以及不受知无色素自发荧光干扰等优点，可以被开发成响应H2O2的纳米感应元件。然而，早期开发的碳纳米管H2O2感应元件对H2O2的敏感度不高（100μm），无法对胁迫下植物体内ROS爆发事件和时间点实现有效的实时监测，灵敏度不够。前人研究开发出一种对H2O2敏感的氯化血红素（Aptamer DNA）来修饰单层碳纳米管感应元件（HeAptDNA-SWCNT）。这种新型HeAptDNA-SWCNT感应元件能够实现对植物体内10μm H2O2的实时检测，通过感应元件荧光的强弱变化实时反映植物体内H2O2含量的升高和下降，并且不会造成叶片的机械损伤[10]。该新型碳纳米管被验证可以对紫外光、强光以及Flg22冰盖在内的胁迫进行实时监测和早期诊断，为构建纳米智能作物奠定了基础。

3 纳米智能作物如何服务智慧农业

3.1 纳米智能作物所捕获信息的联网

通过纳米智能作物与智能设备的联动，构建纳米智能作物监测体系，可以减少人力成本和管理成本，降低农业损失。同时该技术还具有实时、无损监测特定分析含量的功能，有助于完整掌握特定生理过程的动态变化规律。与代谢组学技术相比，纳米传感器可以捕捉到易降解、低含量的生理代谢物。植物外部表型变化是内在生理变化积累的结果。相比观测外部表型变化，直接监测植物体内一些关键因素如信号分子的变化可以更快地、更及时地评估植株健康状况，有利于及早进行农场智能决策、帮助作物应对不良生长环境，从而提高作物产量，降低生产成本[19]。

应用纳米感应元件构建纳米智能作物后，在农场管理和智能决策层面尚需物联网的参与[20]。目前公认的物联网定义是通过智能传感器、射频识别（RFID）、激光扫描仪、全球定位系统（GPS）、遥感等信息传感设备及系统和其他基于物－物通信模式（M2M）的短距无线自组织网络[21]，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。物联网由三个架构组成，第一层是感知层，第二层是传输层，第三层是应用层。感知层主要解决数据的传递问题，通过传感器将农业生产相关信息转化为数字信号。传输层主要解决数据的传递问题，通过有限或者无限的各种协议来进行数据的交互。应用层解决数据的使用问题，通过各种相关信息技术开展数据的处理和分析，最终面向用户提供决策服务。

纳米技术与人工智能的结合将会大大推动精准农业的发展，人工智能可以通过整合大量的数据信息[22]，例如土壤条件、植物种类、气候变化等，并结合纳米材料的理化特性，预测纳米材料对农业生态系统的影响及其在改善农业生产、减少资源浪费和农用化学品污染等方面的表现[1]。基于此开发计算机模型，优化输送效率，同时最大限度地减少污染，确保纳米材料在土壤中的高度安全性和可食用植物中的最低残留。在农业物联网系统中，传感器-控制器-执行器是最小的物联网单元，多个传感器、控制器、执行器组合在一起，形成人与物，物与物相连，实现信息化和远程管理控制，构成物联网系统。植物纳米生物传感器负责对化学信号的监测，通过成像相机、智能手机、无人机或者气象站等能够解码信号的机器在作物中定时拍摄相片来捕获信息（图2）。传感器将检测到的数据信号传输给控制器，控制器根据设置好的农业领域模型将获取的信息数据进行处理，生成控制量，控制量再传递给执行器，最终得以执行。执行器将执行状态反馈给控制器，控制器将统计后的数据记录在云端服务器的数据库里，方便原始数据的调取[23]。数据库利用信息指令运行至执行端，优化控制逻辑，使运行策略更加智能[24]。

图2 农业物联网系统

3.2 纳米智能作物与物联网

物联网在进行实时决策时，传感设备会产生海量的原始数据，以至于难以对这些数据进行有效地处理分析。直线型分析数据的速度跟不上数据的指数型增长。Alan N Fish博士在《决策知识自动化》中利用决策需求（DRA）法，来定义将要自动化的决策流程的范围和结构。有研究人员通过类似的方法将Microsoft Azure机器学习以及SMARTS智能决策平台下的Sparking Logic明策智能决策引擎的结合应用，从而能够让机器智能化地处理数据并进行自动化决策。解决方案中运用到了Microsoft Azure机器学习，Azure Data Lake（或者其他的数据仓库）以及Sparkling Logic的明策智能决策引擎。他们将预测性维护、决策管理、数据分析、机器学习以及云领域相关技术进行结合。纳米生物传感器可以与之相结合。首先运用Azure loT套件与传感器设备进行连接并进行数据采集，数据通过云端储存在相应的数据库，例如：SQL Server。接下来用Azure机器学习算法来解析数据并获取预见性见解。当数据流经过Azure Stream Analytics处理后，这些算法的运算结果可以极大地丰富数据库。最后将处理的数据导入SMARTS智能决策引擎转化为可执行的决策。

3.3 纳米智能作物与5G

拥有着海量连接、庞大带宽和超低延迟等优势的第五代移动通信系统（The Fifth Generation Mobile Communications System，5G）是推动农业生产智能化发展，促进万物互联的关键基础设施之一。在大数据时代，5G技术与物联网和互联网的融合，使技术的发展有着更广阔的空间[25]。相较于4G，5G凭借灵活组网的优势，在现实的纳米智能作物构建场景中，面对延迟、带宽、安全性、可靠性等方面的问题，可以在服务质量（Quality of Service，QoS）、DNN、网络切片、边缘云服务（Multi-access Edge Plane，MEP）、边缘计算等特定服务内容方面提供便利，从而进一步促进纳米传感器的数据传输速度，并保障信号传递的稳定性[26]。基于纳米生物技术的传感器是创造纳米智能作物的一个有潜力的工具，这些传感器可将植物健康状况通过5G网络实时传达给气象站、智能手机或智能终端等农业设备，从而提高资源利用效率，并减少胁迫造成的损失[26]。

4 结论

现代农业需要应对人口持续增长、气候变化、资源短缺和土壤退化等问题。然而，目前被广泛使用的一些农业措施，已逐渐不能满足于现代化农业可持续发展的要求。纳米生物技术可能是农业技术革命的重要推动力之一，它的出现和应用为提高农业资源（光、水、土壤）的使用效率、更好地调控生物和非生物胁迫提供了新的机会和方法，为打造高效、协调、可持续的农业体系提供了可能的新途径。本文概述了应用纳米感应元件构建纳米智能作物的工作原理，介绍了应用实例，并对其如何与智慧农业对接做了一定的讨论。与物联网结合后，纳米智能作物将有可能在智慧农业的发展中扮演重要角色。可以预见的是，不断开发新型纳米材料，从而构建尺寸更小，集成度更高，寿命更长，安全性以及稳定性更强，并且可重复利用的纳米传感器是纳米生物学发展的重要方向。此外，目前已开发的植物纳米感应元件更多是针对葡萄糖、活性氧、钙离子、一氧化氮等信号分子。开发更多能识别不同单一信号分子或信号分子组合的纳米感应元件来实现对复合胁迫的实时监控也是一个重要的研究方向。同时，未来也需要不断开发与纳米感应元件及其集成相配套的设备以及相应的软件。