智慧农机在数字农业发展应用中的“润果”模式探索

李丽君

摘要：我国是世界第一人口大国，对农产品的需求量巨大，而随着社会经济的不断发展，我们对食品的品质要求也随之水涨船高。但我国农业的发展现状却相对滞后，存在效益低下、农村劳动力缺乏、耕地闲置、产品标准化低等问题，迫切需要解决“谁来种地？如何种好地？”的矛盾。基于此，农机行业数字化、智能化的经营模式是对传统农业模式的革新，是解决上述矛盾的有效方案。

关键词：智慧农机 数字农业 产学研深入合作

农业是国家的基础支柱产业，农业生产向智能化转型是必然趋势。这就需要智能农机技术提供强有力的技术支撑，加快农机装备的研发。国家也出台了相应的政策，加快发展以智能农机为基础的现代智慧农业。《乡村振兴促进法》提出，推进数字乡村建设，加强智慧农业技术创新，鼓励农业信息化建设，提升农村公共服务数字化、智能化水平。近年来，江苏润果农业（以下简称“润果”）积极探索智能农机在数字农业领域的发展取得了一定成效，也还有一些问题值得认真分析和关注。

一、智慧农机、数字农业的定义

智慧农机又称智能农机，属于传统农业机械的现代化升级改造，有各种概念性的解释。它可以是一种新型的农业装备技术，也可以是一种全新的农业生产体系。从表面概念看，智能农机是以无线通信技术为基础，搭载各种农业生产传感设备；从深层概念来看，智能农机是以卫星导航、集成电子、信息软件为基础的，基于现代技术手段的实时监控、统计和管理的复杂系统。

数字农业应用是物联网、云计算、3S技术等现代信息技术与农业生产相融合的产物。通过对农业生产环境的智能感知和数据分析，实现农业生产的精准管理和可视化诊断。

二、润果在数字农业智慧农机发展方面的现状及成果

润果成立于2009年，是苏南地区最大的水稻生产基地。目前已形成集养殖、种植、经营、收获、烘干、储存、加工、销售为一体的全产业链经营模式。2020年，润果携手江苏大学、大疆农业、丰江智能、中科院智能机械研究所等国家顶尖团队，在江苏镇江打造了面积高达5000亩的“中国第一无人农场”。润果坚持基于数字农业商业模式的全流程机械化，结合其多年在农业领域的经验，以及高学历的人才团队和良好的经营现金流，突破了原有的农业模式和技术，为传统农业赋能，解决了效率低、劳动力不足、耕地闲置、产品标准化水平低等问题，探索创造了一种可盈利、可持续、可复制、适用的数字农业智能农机发展模式。

（一）应用面广

自成立以来，润果践行“公司+合作社+农户”农业生产服务组织形式，自建基地种植面积2.25万亩，订单种植面积1.27万亩，公司带动农户数约10960户，每年开展农民培训逾1万人次，帮助农民增收共计1229.74万元。润果农业水稻、小麦烘干服务面积约7万余亩。

2015年，润果联合江苏大学农机装备团队合作研发的高地隙自走式无人植保机/无人收割机，具有智能化程度高、操作简单、工作模式多样灵活、行驶路径直、轨迹偏差小等特点。这一研发成果积极推进了传感检测领域的应用开发，实现了路径规划的导航和作业功能。2017年，润果下属的“镇江新区富农农机机械化专业合作社”被评为国家级示范社，润果大田数字化和智能化建设板块实现了耕、种、管、收、储、加工等农业生产六大环节的数字化、智能化、无人化。2017年，铁汉生态“睢宁县古黄河环境修复及中低产田改造PPP项目”联合润果在大田机械化、规模化生产、农业面源污染防治及智慧农业建设等方面取得多项成果。2018年6月，润果与京东集团合作，落地全国首家“京东农场”，合力打造从土壤到餐桌的稻米全程可追溯体系，其搭建的无人机监控系统、智慧农场管理系统构建起全面的智慧农业全程监管体系，真正意义上实现了农作物全过程的生态种植，做到了农产品的安全可追溯，从源头保障了餐桌安全。2019年，润果被农业农村部评为“全程机械化+综合农事”服务典型案例单位。

2019年开始，润果在全程机械化的基础上，将信息化、大数据、人工智能融入现代农业，形成农田管理智能化、农机调度自动化、仓储烘干智能化、创建智慧农业社会化服务平台，用科技的力量通过集约化经营节本增效，解决了种地难、效率低、利润低等问题。2020年，润果联合几个相关部门共建的5000亩智慧农场，在无人农机充分使用的情況下，打造出天地空一体化无人农机示范农场经营模式，完成了农业农村部数字农业试点项目建设。2022年小麦收割季，润果智慧农场实现了无人收割、无人耕种、无人播种、无人施肥的全程机械化操作。

如今，在润果，一个人可以经营500亩土地。农机物联网和智能装备及农情现场监测得到广泛应用。精准、智能、自动化的农机作业和田间农情监测使农机调度管理的效率和便利性显著提高。

（二）效益增加

润果践行智慧农机+数字农业模式最大的优势体现在效益的增加。据润果提供的数据表明，数字农业技术的田间应用相比传统农业可以有效提高人均生产效率65%，降低农药使用量20%，降低化肥施用量10%，亩产增加10%。按照传统农业一人管理300亩水田，每亩农药投入180元，肥料投入200元，亩产1000斤，水稻1.3元一斤核算，与数字农业的效益对比见表1：

1.降低农业生产成本。润果大田数字农业技术的应用能节约肥料10%，节约用药20%，土地产出率亩产增加15%，降低了田间工人的劳动强度，从原来的50亩/管理人员，提高劳动效率至300亩/管理人员，为润果现代农业管理模式的拓展奠定了基础。

2.降低农业面源污染。在农业清洁生产以及面源污染防控方面的技术示范及推广应用，使得基地稻麦农田化肥施用量稳定下降，同比氮用量可节约20-30%，磷肥用量可减少一半（稻季不施磷肥），亩节约化肥投入成本35元。基地机械化作业水平不断提高，新肥料新机械的覆盖率大大提高。

3.增加农产品产量。农田地力逐步得到提升，稻麦产量稳步增加。2020年水稻平均亩产1300斤，小麦平均亩产850斤，粮食总产比2019年同比增加15%。

4.提升农产品品质。公司生产的大米成果申报“绿色食品”认证，绿色大米终端价格13800元/吨（6.9元/斤）新增销售预计约2600吨，销售额为3588万元，同比水稻（3800吨，出米率69%）销售额988万元，增幅近3.63倍，通过农产品产销一体化，实现该环节效益增长近4倍。

（三）规划方案、技术、管理模式创新

1.规划方案创新。以农业生产应用为出发点，形成了一套数字农场规划方案，将数字农业技术和管理手段融入到农场规划中，指导农场生产由传统管理模式向数字管理模式提升。

2.技术创新。首次将自然地理信息系统融入到农田管理全过程，与传统农业相比，自然地理信息系统作为贯穿数字农业的主线，融入到水稻生产全过程，形成数字农情、智能农机调度、遥感测产等先进的数字农业技术

3.管理模式创新。农机自动调度系统、农业生产管理系统和农业生产服务系统构成数字农业的核心。将系统应用于管理模式是数字农业管理模式的创新。项目实施采用“3S”技术和物联网技术，采用多种多源遥感设备、智能监控视频设备和智能报警系统，对农产品的生产环境和生长状况进行监测，采用科学智能农业生产要素远程控制设备，远程实时管理农产品生产状态。水、肥、药、粮自动化管理，提高农产品质量和产量，降低生产成本。

三、“润果”智慧农机数字农业发展的体系构建

润果在全程机械化的基础上，将信息化，大数据，人工智能融入现代农业，形成农田管理智能化，农机调度自动化，仓储烘干智能化，创建智慧农业社会化服务平台，用科技的力量通过集约化经营，节本增效，解决种地难、效率低，利润低等问题。

（一）系统总体工艺

围绕大田作物的标准化种植过程，润果打造大田农业生产数字化管理模式，针对大田农业的主产粮食作物种植管理，提供基于数字化模型的分析能力，帮助种植过程准确把握时间节点，精细控制农时、农艺，为农业风险、生产异常提供智能化决策辅助，摆脱依靠人工经验和人为判断的传统工作模式。建立成体系、成系统的种植流程、业务标准。

信息化系统覆盖农业数据信息的采集、交换、共享、开发、服务等全过程，包括农业相关信息数据的采集标准和业务规范，农业应用和服务标准，业务信息交换标准，信息协同交换标准，采集终端管理标准，系统运维规范和标准，信息安全规范和标准等。

（二）生产应用情况

1.苗情灾情监测管理。一是建设田间气象站，采集、处理、存储气象温度、气象湿度、照度、风速、风向、雨量和太阳辐射等参数，运用现场无线局域网络技术，结合其他无线、有线通信方式，进行数据组网和传输。二是建设田间高空瞭望系统，采用长焦电动变倍高清透雾日夜型网络摄像机，并配合大口径的非制冷热成像摄像机，搭载360°全方位精密网络重载云台，实现远距离的昼夜全天候视频监控。三是建设大田视频监控系统，通过在大田中布置高清摄像系统，定时采集作物、植物生长发育状态和各类生物在自然状态下的动态、病虫害活动的图片（包括日光图片和夜间的红外图片），进行田间的远程连续定位摄像，并将采集的图片自动上传到远程物联网监控服务平台，可对突发性異常事件的过程进行及时监视和记忆，实现植保监测人员的远程物候观测，用以提供及时高效的指挥和调度。

2.墒情与供水监测管理。一是预埋土壤墒情传感器，可检测驻波叠加信号得到土壤含水量。装备土壤水势检测传感器，通过测量加热前后的热容量变化，测得土壤基质势的大小。二是配备便携式土壤墒情传感器，实时显示采集数据，记录组数，传感器连接数量，经度纬度等信息。三是安装pH值传感器，通过测量电极之间的电位差，来检测溶液中的氢离子浓度，从而测得被测液体的pH值。四是安装农田灌溉水泵控制器，采用世界上先进的微电脑技术、传感器技术、自动控制技术，带有数码管显示和键盘操作，能够自动监测土壤湿度（水分），具有自动灌溉控制功能、无线远程通信控制功能，可以控制电磁阀、水泵等设备，通过键盘（或计算机）可以设置土壤水分的临界点（土壤湿度下限）、控制回差及灌溉时段，在灌溉时段内，如果土壤水分低于临界点，自动打开电磁阀（或水泵），开始供水灌溉，当土壤水分达到回差值时停止灌溉。

3.土壤肥力信息采集及可视化。一是装备土壤电导率传感器，通过传感器采集土壤电导率，并可以实时地在地图上显示，用户可以用手机或者电脑以列表、图表的方式查看土壤电导率的信息，为用户的农事管理提供决策的支持。二是装备土样自动化养分检测设备，实现土壤养分检测溶液量取、液体搅拌、土样混合、试剂滴定的无人值守操作，实现养分检测的全自动操作。三是装备土壤肥力建模与施肥推荐决策支持系统，基于土壤类型、干物质、土壤养分等进行土壤的分类、聚类研究，并依此构建土样采集点定位与优化系统，实现精准采样。四是采样点的土壤数据结合农业高分遥感、农业气象、种质资源、病虫草害、农产品价格等多尺度参数通过数据融合与数据挖掘的技术来构建土壤肥力数据知识模型。五是建设可视化互联系统，结合实际农业生产，对当地农业大数据进行智能获取、处理和分析，建设区域内互联网+农业大数据系统，通过建立的数据分析挖掘模型，融合用户实际需要，实现关键性数据和信息的可视化呈现，辅助农业生产决策过程，有效提高区域的农业生产智能化程度、提高生产效率。

4.智能农机系统。一是装备农机机载物联网数据终端，支持数字化总线外接、无线数据通信、本地数据存储，可实现农机的实时定位，支持终端与后方平台的数据信息交互。二是装备农机具远程在线监测装置，围绕农机具的工作状态检测和数据通信来实现产品核心功能任务。三是建设农机物联网远程管理服务平台，围绕农机的一般运行、农机的作业运行，进行详细数据、信息的管理和运行服务。四是通过农机使用运行数据的持续获取，提供面向农机用户的管理、服务功能。开发农机驾驶员应用APP，针对农机驾驶员管理和使用，提供高效率，进行实时的管理手段。五是开发农机机载显示控制终端，集成了卫星定位与导航、通讯功能，功能模块集成了视频图像显示、后台信息交互。

5.遥感服务与管理系统。一是借助农业遥感高分卫星图像、生物量、种植结构数据，可以实现对于区域内农作物生长数据的精准管理。二是通过无人机上搭载热红外成像仪对地面进行观察，从而得到作物病害分布情况，其开发基于卫星遥感数据分析软件，将外业调查数据、无人机获取的光谱数据与遥感数据相结合，实现天地空一体监测，开展项目研究区域土地情况分析、作物种植分布、作物种植类型的建模和预测等。

6.智能肥料控制系统。开发施肥变量控制系统，依托作业处方图来进行作业方案的控制。变量控制器同时需要配套机具控制组件，对农药、化肥的喷洒施用进行有效的操控。同时，还需要配套北斗差分定位设备，提供精确的作业位置数据；机载显示控制终端则负责导入作业处方图，并进行作业方案的可视化监控操作。开发田间变量施肥处方图软件，以不同的空间单元为基准，根据产量数据和其他数据（土壤特性、病虫草害、气候等信息）的叠加分析为依据，建立作物生长模型、作物专家系统，以高产、优产、环保为目的，因地制宜的为作物进行精准施肥。

7.智能烘干应用系统。由配搭在烘干机控制器上的物联网适配终端和部署在后端服务器上的远程管理与控制系统两个模块组成。该系统基于物联网应用，通过物联网适配终端获取烘干机的各项运行参数，并执行相关的远程控制动作。远程管理与控制系统则负责通过向用户提供可视化的交互软件，实现用户对于烘干机的远程监管、远程控制，从而实现烘干机作业过程的全程智能化管理。

8.智慧收获作业系统。系统由三个组成部分构成：基于大数据的产量分析软件、作物长势分析软件、收获机机载测产系统。其中，收获机机载测产系统由粮食流量传感器、主控模块、高精度定位模块组成。通过监测收获机的作物流量，获取实时的作物产量，同时结合高精度定位模块提供的位置数据，将产量与位置相结合，形成数据关联。

四、应用中遇到的主要问题及应对策略

（一）主要问题

发展智慧农机数字农业，在农业生产托管运用中，存在的弊端主要包括以下几点：

1.信息共享不及时、网络建设不成熟。智慧农机的智能化、系统化管理主要依靠大数据平台的统一监管来实现。但目前信息技术的发展速度远远快于智慧农机技术，导致信息化发展远远快于智慧农机技术升级，这种相互不匹配的发展现状，让农业生产的生产力进步受到阻碍。主要表现在：一是土地确权信息无法并网，信息平台无法界定项目区域边界。在项目实施过程中，项目村与非项目村的界限难以区分。二是后台作业轨迹、作业量虽然显示完整，但无法准确识别，容易导致监管不足。三是农机在运行过程中，经常会出现信号盲区、掉线、无法连接网络等情况，导致后台运行信息缺失。

2.基础设施达不到要求。从智能农机的使用分布来看，智能农机广泛应用于平原、盆地等地区，但受地形和基础设施的影响，智能农机在山区的使用率低。从实际操作来看，高标准农田平整度不够，与智能农机配套的田间道路机械化程度低，排灌智能化程度低。

3.农民购买智能农机的积极性不高。一是智能农机系统成本很高，投资大。二是智能农机回本时间长，农户购买意愿较低。

4.从业人员年龄老化，智能农机应用端人才短缺。根据全国人大常委會执法检查组2020年10月10日向全国人大常委会提交的报告，2019年全国28所高校招收农业研究生机械设备，其中，农业机械专业研究生和本科生不足700人。农机专业研究生与本科生招生人的比例只有0.1%。预计到2025年，我国将短缺44万农机化专业人才。从报告结果看，目前，智能农机应用端人才短缺。如果没有具备相关专业知识的从业人员来维持生产系统的正常运行，就很难保证智能农机在数字农业应用中得到很好的发展。

（二）应对策略

1.完善农业信息化综合服务平台。一是以农业农村为主导，整合土地确权、测土、社会服务等信息，实现资源共享。二是完善农村信息网络基站建设，确保农业生产“无盲区”，推进农机大数据互联互通，构建完善的大数据应用体系，提供各类数据信息服务。三是全面整合各项工作，有效解决农业信息“碎片化”问题，形成农业信息互联互通，促进各项业务任务数据资源共享。四是整合智慧农业云平台，发挥农业大数据资源中心优势，为农民提供生产托管、农业植保、病虫害防治、气象等科学可靠服务。五是建设智慧农机管理平台，强化农机生产经营指挥调度体系，主要包括农机产品质量鉴定、新技术推广、农机设备维修管理等，有效地为服务保障机构和农机经营者提供服务。六是通过政策与新型基础设施相结合，加快发展数字农业智能农机。

2.出台相关行业标准，做好配套建设工作。一是尽快出台高标准农田宜机化（适宜智能农机）建设的标准。二是探索无人农场的建设标准。三是搞好基础设施建设，确保下田的机耕道路符合智能农机的作业要求。

3.加大政策扶持力度，支持智慧农机发展。一是通过农机购置补贴、成立农机合作社等农机社会服务主体，购买和使用智能农机专项资金。二是对大中型拖拉机、联合收割机、植保机等机械设备安装北斗导航和智能监控设备给予适当的政策补贴，提高现有农业机械的信息化、智能化水平。三是通过政策补贴鼓励农业生产者以互联网为载体开展预订、订购等电子商务服务，大力推广农机APP，第一时间为农民提供农机信息，有效办理大型农机购置补贴的优质服务。

4.开展产学研深入合作，培养一批专业人才。一是与科研院所开展产学研合作，探索用于人工智能、物联网、传感技术及系统解决方案、防护技术、智能设施农业、智慧农业的新型植物和农业装备综合土壤服务，形成一批科研成果。二是在人才培养方面，相关部门出台相应政策，尽快填补相关岗位空缺，加大对相关员工的培训力度，鼓励员工积极学习农机智能系统的操作方法，逐步了解农机智能化的好处。三是采取措施吸引高端人才回流。

（作者单位：中国财政科学研究院）

责任编辑：宗宇翔