5G+AI赋能智慧农业应用研究

朱婷婷

（广东白云学院，广东 广州 510450）

1 发展智慧农业的意义

1.1 国家发展战略的需求

在“十四五”时期，《数字乡村发展行动计划（2022-2025年）》中明确提出发展智慧农业，将新一代信息技术与农业生产、经营、管理和服务加速融合，发展数字化、智能化、系统化的现代农业模式。利用大数据、物联网、云计算、5G、人工智能等技术，建立数据智能化采集、处理、应用、服务、共享体系。因此发展智慧农业是数字乡村建设的重要内容，是现代农业国际竞争新优势的迫切需要，代表着现代农业发展的新方向和新趋势，对我国农业现代化建设和实施乡村振兴战略具有重大引领和推动作用。

1.2 社会发展的必然选择

一方面，农业生产者农药、化肥的滥用，导致地下水资源、土壤受到污染，进而导致生态环境恶化，引发了食品安全问题。另一方面，在农村从事农业劳动的主要是老龄人，劳动力不足，且对于新技术、新知识的接受能力较为不足，不能快速地使用新技术及新产品，因而劳动力成本随之上升。因此，只有将现代信息技术深度地融合到农业生产的各方面工作中，中国农业才能从根本上进行提高。

1.3 实现农业数字化、绿色化、系统化发展

《“十四五”全国农业绿色发展规划》中提出加快农业全面绿色转型，持续改善农村生态环境，推进化肥、农药减量增效。传统的农业对化肥、农药的投入过多，造成了环境污染、土壤肥力过剩等各种不良的问题，数字化、绿色化、系统化地发展智慧农业[3]，可实现通过现代信息技术对农业生产对象进行系统化的管理工作，采集农作物生长过程中各个阶段的数据，有助于农作物高效生长，合理利用农药、化肥资源，可最大限度减少资源消耗，保持生态绿色化发展。

2 智慧农业的整体框架

智慧农业是指将大数据、云计算、物联网、人工智能、5G等现代信息技术与传统农业深度融合的数字化农业[1]，可为农户、企业等提供智能决策分析服务，进而对农业生产进行控制，提高农业资源的利用效率，降低农业成本和消耗，减少对环境的破坏，形成基于信息化、智能化的农业管理服务，使得农业系统运转得更加高效、更加智慧。智慧农业系统包括：数据信息采集层、5G传输技术、平台层与应用层，如图1所示。

图1 智慧农业整体框架

2.1 数据采集层

数据采集层包括智能传感设备、智能视频监控设备和可穿戴设备。前端智能传感器设备如无人机、土壤传感器、光照传感器、温度传感器和湿度传感器等，主要负责采集农作物生长的环境数据；智能视频监控设备如普通摄像机、红外摄像机、雷达等，主要负责抓拍果实成熟度、病虫害程度等作物长势、畜禽的活动轨迹等。可穿戴设备主要负责采集畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等。将收集的数据通过5G网络传输，可以把数据快速、准确地传送到数据中心或者平台层，进行分析后反馈给农业管理者或者自动装备，以便管理者查看或者做出相应的对策。

2.2 5G传输技术

5G具有超高的速率和超低的时延特性，能够重点解决无线网络和无线传输的各种问题，从而提高数据传输分析的速度与精准度，为智慧农业各环节提速升级提供基础，为维持物联网发展、推动智能化时代前进提供动力。

2.3 平台层

平台层包括智能分析、智能控制、智能报警和综合报表分析等模块。前端智能传感器采集到的数据通过5G网络传输至平台层，平台层对采集到的数据进行基于深度学习的智能算法分析，并传至智能控制和智能报警系统，得出分析结果和方案[2]。实现对农业资源合理的利用率，减少了污染，保护了生态环境，实现了绿色发展。

2.4 应用层

应用层包括智能执行设备和终端设备。平台层得出的结果和方案通过5G网络传输至终端智能执行设备，进而做出智能化的决策[2]。例如，根据采集到的土壤湿度数据进行智能灌溉；根据采集到的空气温度数据开闭卷帘等。平台层一方面会将前端无线传感器采集到的数据通过5G网络实时传输至PC/移动终端，以供用实时査看；另一方面会根据智能分析的结果生成数据曲线图，以便农业管理者做出智能化决策。

3 5G技术对智慧农业的影响

3.1 5G技术使智慧农业更加智能

随着5G通信技术的快速发展，农业生产过程越来越智能化。例如，智能种植，智能农场，智能水产等[3]，主要是通过传感器采集农业生产过程中的各种数据，然后借助高宽带、低功耗、低时延、广接入的5G网络将收集到的数据快速、准确地传输到数据中心，进行智能分析后反馈给各台机器，达到精耕细作、准确施肥、喷洒农药、合理灌溉的目的。

3.2 5G技术使智慧农业更加高效

5G时代，智慧农业最大的优点就是实现智能化，以智能机械代替人工。运用物联网、大数据、5G技术相结合的方式对农业生产中的环境温度、温度、光照强度、土壤墒情等参数进行实时监控，平台通过分析处理传感器数据等信息，实现自动化施肥灌溉，实现高效地管理农作物及其健康有机生长。

3.3 5G技术使智慧农业更加精准

利用传感器采集的农业生产中的降雨、日照等气象信息，结合采集的土壤的酸碱度、湿度等信息，以及农业生长中需要满足的其他信息，利用现代信息技术对收集的各种信息进行综合智能分析、处理，从而决定土壤在不同的季节适合播种的农作物种类、方式等；在农作物生产过程中实时监管农作物的养分信息、病虫害情况等，并和一些先进设施相结合，通过将采集的实时数据传输到平台层进行处理，然后将分析整理的结果以命令的形式反馈给各台机器，从而迅速执行相关操作[4]。

3.4 5G技术使智慧农业更加公开

5G技术使智慧农业更加公开、透明，其主要体现在食品安全溯源方面，从农产品整个供应链出发，利用二维码技术、数据库技术、网络信息技术进行农产品信息系统的构建和开发，实现了各种农产品在整个供应链上从播种、施肥、收割、加工到销售的全程无缝跟踪和科学溯源，有效地加强了对各种农产品质量安全的监督管理，保证消费者对农产品的最终知情权[4]。

4 AI技术对智慧农业的影响

传统农业种植方法会造成水资源浪费，化肥、农药使用过度等问题，不仅成本高、效益低，产品质量得不到有效保障，还会造成土壤和环境污染。在人工智能技术的加持下，农民将能够实现精准播种、合理水肥灌溉，进而实现农业生产低耗高效、农产品优质高产。

4.1 提供科学指导

运用人工智能技术进行分析和评估，提供科学指导。例如，在农作物育种方面，人工智能技术有助于选择更好的基因，提高作物育种的效率和精准度。在农作物种植方面，可实现土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析等功能，对土壤、水源等生产要素进行科学合理配置。在农作物病虫害诊断防护方面，传统的利用人力定期对病虫害进行诊断，投入人力成本较高，目前主要利用人工智能技术对水稻、小麦等农作物进行实时病虫害诊断，减少病虫害带来的损失并且减少人力成本。总之，利用人工智能技术对农作物工作生产进行科学指导，有力保障农业生产工作的顺利开展。

4.2 提高生产效率

在农业生产阶段使用人工智能技术，能帮助农民更科学地种植农作物以及对农田进行更科学的管理，有效提高农作物产量及农业生产效率，推动农业生产向机械化、自动化、智能化转型，加速农业现代化进程。

4.3 实现智能采摘分拣

将机器视觉识别技术运用到农产品采摘机械臂上，可对农产品的成熟度进行判断，实现自动采摘。采摘后通过人工智能技术进行自动识别、分类、分级，其识别率、分级率远高于人类视觉，具有速度快、准确率高等特点，可高效高质地完成农产品的采摘与分拣工作。

5 5G、AI技术在智慧农业中的应用

5.1 智能种植

智慧种植技术在物联网、5G、人工智能技术的协助下，采用各种传感器，远程实时采集土壤湿度、酸碱度、日照、气候、二氧化碳浓度等数据，检测土壤健康程度，判断最佳的宜栽作物、种植时间和施肥量，实现旱情实时自动检测、预报、智能灌溉等功能，并且将数据通过5G网络及时反馈给相关管理人员，做好数据的分析、储存、共享，最终达到精耕细作、准确施肥、合理灌溉的目的，从而提高经济效益。

5.2 智能病虫害诊断

病虫害是农业生产中不可避免的自然灾害，每年造成巨大的经济损失。以往的病虫害预防方法常采用传统的经验分析，即严重浪费农药，也无法保证最佳预防病虫害的发生[5]。智能病虫害诊断利用传感器监测、雷达监测、图像识别、智能分析等技术，对采集到的数据或图像进行分析、挖掘，实现实时农作物病虫害的诊断。供相关人员随时掌握病虫害情况与动态，制订有针对性的防治措施。

5.3 动物行为分析

利用可穿戴设备实时采集所养殖畜禽的活动轨迹、饮食情况等信息，通过深度学习技术分析畜禽的健康状况、发情期探测及喂养状况等，从而能及时做出相应处置，不仅节省人力，而且有助于产量的提高[6]。例如，通过摄像机实时拍摄养猪场猪的视频图片，利用深度学习算法分析猪的活动轨迹，可对猪的健康状况以及喂养情况进行实时的判断。

5.4 智能养殖

通过水下传感器、摄像头等监测设备，可对渔场实施全景监测，利用大数据、人工智能技术可对水产品生长、水中含氧量、精准鱼食投放等情况进行实时管控，对渔场管理进行动态调整，从而使产量与可持续生态系统得到保障。

5.5 智能预测

可通过物联网设备采集土壤、气候、病虫害等各种数据，通过数据挖掘、人工智能等技术，分析数据间的关联特征，并预测影响农作物产量的各种因素，评估农作物的健康状况和病虫害发生的概率，提前做出干预，进而保证作物的高质高量。

5.6 智能机器人

随着智慧农业的提出，农业机器人已经成为一个研究热点。将机器人应用于农业，例如采摘机器人、打包机器人、自动喷洒农药机器人等，可解决农业生产中劳动力短缺的问题，极大地提高了生产效率，减少了农药、化肥的使用量，节约了成本的支出。最初农业机器人主要应用于农业中的耕作、播种、收割等方面，随着物联网、智能控制、人工智能等现代技术的成熟与应用，农业机器人已应用于施肥、喷药、采摘、除草、自动分拣等场景，极大促进了智慧农业的发展。

5.7 农产品溯源

农产品从播种、耕作、采摘到销售会产生庞大的数据量，因而想要完成农产品溯源需要记录存储的数据繁杂且庞大。随着物联网技术、5G技术的快速发展，在一定程度上，能够完美解决农产品溯源现阶段存在的问题，为农产品溯源的未来带来了无限可能，进而为农产品的安全带来了保障。

6 结束语

目前，智慧农业发展仍处于初级阶段，但5G、人工智能技术在其他行业已有许多成功应用的案例。人工智能在特定的环境中应用具有良好的效果，具有场景性，难以快速普及推广。如何使5G、人工智能技术在智慧农业中广泛应用，从农业种植、生产中收集数据、提取信息，寻找隐藏在海量数据中趋势、相关性，揭示农业生产发展规律以及可能的应用前景，都需要我们广大科研者不懈的努力，攻坚克难。相信在不远的未来，人工智能将和农业现代技术更好地融合，进而帮助农业生产者节约资源、提高产出、提升效率、降低污染，促进农业可持续发展。■