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智能化技術(shù)改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,智慧農(nóng)業(yè)正在成為趨勢(shì)!

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-12-27 00:23 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)智慧農(nóng)業(yè)是指現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與農(nóng)業(yè)種植相結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)無人化、自動(dòng)化、智能化管理。智慧農(nóng)業(yè)就是運(yùn)用傳感器和軟件通過移動(dòng)平臺(tái)或電腦平臺(tái)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行控制,使傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)更具有智慧。

除了精準(zhǔn)感知、控制與決策管理外,從廣泛意義上講,智慧農(nóng)業(yè)還包括農(nóng)業(yè)電子商務(wù)、食品溯源防偽、農(nóng)業(yè)休閑旅游、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等方面的內(nèi)容。

智能化技術(shù)升級(jí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式

中國農(nóng)村勞動(dòng)力正面臨結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)收入較低和城鎮(zhèn)化趨勢(shì)促使越來越多農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移或從事工業(yè)、服務(wù)業(yè)等其他工作,純農(nóng)戶、高度兼業(yè)農(nóng)戶數(shù)量下降,然而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)行業(yè)依賴于大量勞動(dòng)力、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和技能,勞動(dòng)力的減少,限制行業(yè)發(fā)展。

智能化則通過新技術(shù)、新設(shè)備改革,升級(jí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、銷售模式等,實(shí)現(xiàn)以較少人力高效應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn),智慧農(nóng)業(yè)需求快速提升。

隨著傳感器、物聯(lián)網(wǎng)5G、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,智慧農(nóng)業(yè)成為種植、養(yǎng)殖行業(yè)的新趨勢(shì),尤其是農(nóng)業(yè)育種環(huán)節(jié),比如農(nóng)業(yè)種植的播種、施肥、除草、灌溉,畜牧養(yǎng)殖的繁育、飼養(yǎng)、環(huán)境清理,以及水產(chǎn)養(yǎng)殖的供氧、投餌、水質(zhì)監(jiān)測(cè)等。

傳感器是智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重要部件。比如,在農(nóng)業(yè)種植方面,目前國內(nèi)不少地區(qū)開始推行智慧大棚,主要種植蔬菜、水果、花卉等經(jīng)濟(jì)類作物。為了對(duì)作物生長進(jìn)行精準(zhǔn)管理,需要通過一系列傳感器對(duì)二氧化碳濃度、空氣溫濕度、光照度、風(fēng)速風(fēng)向、土壤養(yǎng)分等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、傳輸和分析應(yīng)用。

在畜牧養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖方面,國內(nèi)專業(yè)化養(yǎng)殖廠發(fā)展迅速,需要通過一系列傳感器對(duì)牲畜、水產(chǎn)生物的生長情況、環(huán)境、水質(zhì)等進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)。

除了傳感器,在智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中還涉及相當(dāng)多技術(shù)。比如,近日新開普發(fā)布基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)綜合管理平臺(tái),該平臺(tái)將5G通訊、云計(jì)算、衛(wèi)星遙感、GIS、北斗、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)進(jìn)行深度融合,打造一套實(shí)用可行、功能豐富、具備一定前瞻性和技術(shù)高度的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理平臺(tái),助力規(guī)?;N植的大中型農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)示范區(qū)、農(nóng)業(yè)合作社實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化管理、系統(tǒng)化運(yùn)營、智能化決策。

整個(gè)平臺(tái)通過人工智能技術(shù),結(jié)合5G通訊,全面感知農(nóng)田作物長勢(shì)、病蟲害、墑情、氣象等數(shù)據(jù),結(jié)合農(nóng)作物不同生長階段的需水、需肥情況,構(gòu)建農(nóng)作物生長模型,生成種植管控方案。通過數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)灌溉過程進(jìn)行預(yù)演分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)灌溉工程及設(shè)施進(jìn)行統(tǒng)一管控,通過對(duì)水肥藥一體機(jī)、智慧灌溉終端、無線閥門等控制設(shè)備的聯(lián)調(diào)聯(lián)控,最終實(shí)現(xiàn)按需灌溉、精準(zhǔn)施肥、節(jié)約用藥,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增收節(jié)支,同時(shí)減少肥料、農(nóng)藥對(duì)環(huán)境的污染。

智慧農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)

智能化正在成為農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),比如我農(nóng)業(yè)機(jī)器人在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用也越來越多,目前,我國農(nóng)作物耕種收綜合機(jī)械化率仍低于發(fā)達(dá)國家平均水平,大田農(nóng)業(yè)機(jī)械化已發(fā)展較為成熟,但仍有部分精細(xì)化領(lǐng)域,如水果采摘、棉花摘頂?shù)?,無法適用傳統(tǒng)機(jī)器,而農(nóng)業(yè)機(jī)器人則可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化、智能化、少人化的田間管理。

不少科技企業(yè)也在加碼農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,作為人工智能國家隊(duì)之一,科大訊飛一直致力于將人工智能技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,科大訊飛積極利用語音識(shí)別、圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析等多項(xiàng)人工智能技術(shù),推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的深度融合,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化種植和精細(xì)化養(yǎng)殖,為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。

智慧農(nóng)業(yè)給農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的發(fā)展相當(dāng)明顯,比如,中聯(lián)重科峨橋智慧農(nóng)場(chǎng)依托自主研發(fā)的“中聯(lián)作物種植智能決策系統(tǒng)”,實(shí)現(xiàn)了從看天吃飯靠經(jīng)驗(yàn)決策到依靠數(shù)據(jù)決策的轉(zhuǎn)變。以水稻種植為例,通過該系統(tǒng),把種植過程分為13個(gè)環(huán)節(jié)、49個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),研發(fā)出10類算法,助力種植戶捕捉最佳農(nóng)時(shí)并作出最佳決策。

江西省南昌市南昌縣大田農(nóng)社運(yùn)營著該省首個(gè)萬畝智慧農(nóng)場(chǎng)。據(jù)大田農(nóng)社相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,該農(nóng)場(chǎng)面積超過1.3萬畝,僅有工人26名。他們依托田間數(shù)十個(gè)5G傳感器構(gòu)成的智慧網(wǎng)絡(luò),準(zhǔn)確收集到風(fēng)力、光照、降水、溫度等數(shù)據(jù)并據(jù)此進(jìn)行精準(zhǔn)研判,再通過科學(xué)調(diào)度無人旋耕機(jī)、無人植保和播種機(jī)、無人插秧機(jī)等進(jìn)行田間作業(yè),不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大大降低,而且經(jīng)濟(jì)效益有很大提升。

當(dāng)然,當(dāng)前智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展也存在挑戰(zhàn),華為農(nóng)業(yè)事業(yè)部總監(jiān)車鵬日前談到,農(nóng)牧業(yè)現(xiàn)處于起步期,基礎(chǔ)較薄弱,行業(yè)智能化進(jìn)程面臨著數(shù)據(jù)、算力、算法、應(yīng)用部署等挑戰(zhàn)。

首先,行業(yè)數(shù)據(jù)難采、難傳、難用。比如,很多育種企業(yè),包括從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)的機(jī)構(gòu),現(xiàn)在很多傳感器都是七國八制的,不同廠家的傳感器很難做到互聯(lián)互通;其次,算力供需不平衡、需求多樣化;算法層面,企業(yè)需要理解行業(yè)場(chǎng)景大橫型,基礎(chǔ)大模型無法滿足,需要行業(yè)大橫型和場(chǎng)景大模型;最后,應(yīng)用部署面臨業(yè)務(wù)流程和場(chǎng)景復(fù)雜、因地制宜部署落地、持續(xù)迭代演進(jìn)等問題,如何讓AI與業(yè)務(wù)深度融合,是需要思考的問題。

總結(jié)

如今,農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力越來越少,然而市場(chǎng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求仍然很多,這使得農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式急需改變,而人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,讓農(nóng)業(yè)智能化升級(jí)成為可能。智慧農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為趨勢(shì),它使得農(nóng)業(yè)種植、畜牧養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖等勞動(dòng)力大幅降低,經(jīng)濟(jì)效益大幅提升。










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