智能农机 赋能蔬菜产业高质量发展

吴华瑞

（北京农业信息技术研究中心，北京 100097）

传统农业机械替代了人力与耕牛，使农业生产力水平显著提升，而将智能机器人技术应用到农业领域，将进一步帮助农民实现更加轻松、更加精准、高效的农业生产。近年来，各种新型农机作业装备不断涌现，如播种机、嫁接机、移栽机、植保机等，信息化、自动化水平也在日益提升，极大地提升了农业生产的作业效率与质量。同工业等其他领域应用相比，农业机具工作环境多变，以非结构环境为主，工作任务具有极大的挑战性；因此，智能化发展成为农机装备未来发展的重要方向。

本文以蔬菜智能化生产为窗口，展示感知识别、机器视觉、无人驾驶、智能决策、安全控制、柔性作业等信息化、智能化技术在智能农机领域的最新研究成果，涉及耕地、起垄、移栽、植保、收获等蔬菜生产流程主要环节，这是人工智能技术与农业生产深度融合的集中体现，是智能农机在蔬菜全流程生产应用中的全新探索。相信在不久的将来，将形成以智能农机为主要形态、农业大数据为核心、人机物智能高效协作的农业生产新模式，引领中国农业产业现代化、高质量发展。

农业4.0与智能农机

智能农机是实现农业智能化的重要一环，是发展智慧农业的关键点之一，而智慧农业是以信息和知识为生产要素，通过互联网、物联网、云计算、大数据、智能装备等智能信息技术与农业深度跨界融合，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能诊断控制、精准投入、灾害预警和工厂化生产等的全新生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段，是继传统农业（农业1.0）、机械化农业（农业2.0）、生物农业（农业3.0）之后，智慧农业（农业4.0）的核心内容（图1）。农业1.0主要是指以人力和畜力为主的传统农业，农业2.0是指以拖拉机等农业机械为代表的机械化农业，农业3.0是指以有机肥、生物农药、转基因育种技术为代表的生物农业，农业4.0指的是以信息知识为要素，以物联网、云计算、大数据、人工智能和机器人等技术为特征的智慧农业。智慧农业是现代信息技术与农业深度融合后的全新产业业态，而智能农机装备是其中最重要的组成部分。

自20世纪90年代美国将全球卫星导航系统（Global Positioning System，GPS）安装在农业机械上起，农业机械就开启了信息化、智能化的转变之路。通过在农机上集成多种类型的传感器、控制器，增加了农机对周边环境、作物以及农机作业状态的实时感知能力，提高了农机作业的自动化、智能化程度，降低了对操作人员的数量要求。相比传统农机，智能农机具有以下优点：

一是功能强大、作业质量高。智能化农机在进行耕作、收获、灌溉和病虫害防治等作业的同时，还能采集土壤、农作物产量等信息，并根据环境、作物的具体情况，实时调整作业方式，以进一步提高农业作业的精细化水平。

二是劳动强度低，作业效率高。由于智能农机能根据作业需求变化自动调整、控制，减少所需的人工干预操作，大大降低了劳动强度。一个人可通过计算机同时控制几台智能化农机、完成不同作业，因而作业效率很高。

三是安全性好、可靠性高。智能农机集成了多种类型的传感器实时监测环境、作业情况与农机工况，因而其安全性和可靠性较传统农机更高。

四是节能、环保。智能化农机采用精准作业方式，可提高作业效率，实现按需定量浇水、施肥、打药，能大幅度提高水、肥、药利用率，避免浪费，减少环境污染。

智能农机助力蔬菜生产全程智能化

中国是世界上最大的蔬菜生产、消费国，蔬菜种植面积达2 33万hm2，产量约为7.22亿t。但与之相对应的是水、肥、药过量投入，人力成本不断攀升、用工难等问题。有报道显示，中国蔬菜生产的水、肥、药投入分别是发达国家农业的2倍、3倍和5倍；蔬菜生产中，人力成本约占生产总成本的70%；同时，蔬菜从业人口结构性短缺和老龄化问题日趋严重，这些问题都制约了中国蔬菜产业的健康与可持续发展，智能农机装备则是解决中国目前“谁来种地，如何种好地”的关键。

以智能农机为核心的无人化作业技术是改变传统蔬菜产业生产模式，提高生产效率，引领蔬菜产业全面现代化转型升级的重要技术手段。露地蔬菜智能无人化生产技术装备的创制是现代信息技术与农业生产深度融合的高阶集成应用，涉及标准化生产、北斗卫星导航、多传感器融合、环境感知、自主路径规划、农机农艺融合等多方面技术。国家农业信息化工程技术研究中心团队研发了以农机无人驾驶控制系统为核心的智能农机作业装备集群，建立了全程技术解决方案，以露地甘蓝、辣椒等大宗蔬菜为对象，在国内首次实现了覆盖平整地、起垄、移栽、水肥、植保和收获等环节的智能化无人作业。

农机无人驾驶控制系统

农机无人驾驶与机具作业控制是露地蔬菜无人化作业的核心，不同于传统农机导航系统的简单直线轨迹控制，农机无人驾驶控制系统通过集成GPS/北斗双模高精度定位导航功能和多类型的感知模块，创新了作业路径规划、机具协同控制、多机集群协作等方法，可以实现转弯、掉头、自动出入垄、机具起落启停等复杂作业控制，提高农业机械的田间作业效率和质量、降低驾驶人员的劳动强度与作业能耗，促进实现高效、绿色的蔬菜生产。

农机无人驾驶控制系统（图2）由检测单元、控制单元、执行单元及监控单元4部分组成，在现有农机卫星导航框架的基础上，主要根据GPS/北斗卫星定位确定导航作业轨迹，辅以激光雷达、红外雷达、双目视觉相机等实现田间的循迹作业。可根据地块、农艺等动态生成无人作业方案，支持套耕法、梭形耕法等多种耕作方式，用户可选择适宜方式减少机耕道宽度与作业距离，提高土地利用率，降低油耗。自主导航农机作业可以提高耕地利用率5%～10%；提高作业精度，将直线行走误差控制在2.5 cm以内；提高农机作业效率30%～50%；降低机手的劳动强度60%。系统集成多源传感器融合、深度学习等技术对地头边界特性、障碍物的种类和危险程度进行更准确的分类识别，提供路径规划、作业控制、轨迹跟踪、路线纠偏、姿态优化等基础服务，实现农机具灵活接入、作业参数调优配置和监测控制，并合理规划作业及避障路线与控制车辆自主行进速度，以保障人机作业安全。

图2 农机无人驾驶控制系统

蔬菜生产智能农机管理平台

以露地蔬菜智能农机作业装备为基础，围绕蔬菜生产的耕整地、起垄/移栽、植保、灌溉施肥、收获等关键环节农机作业管理需求，研发构建蔬菜生产智能农机管理平台，实现大数据驱动的蔬菜智能化无人作业决策管控。构建气象、土壤、基肥、病害、农机、市场等蔬菜生产底数资源池，利用环境调优控制、病虫害智能诊断、营养状况分析、施药配方生成、植保作业路径规划、采收量规划等模型方法，制定蔬菜不同品种、不同气候条件、不同生长阶段的适宜生产管理方案，形成种植规划、不同作业环节农机匹配选择以及作业路径规划等执行方案，并向智能农机作业装备集群下达作业控制指令，实现蔬菜生产全流程智能化预警、分析、决策以及智能装备自动配置与精细化参数调优作业。

随着蔬菜智能农机技术与装备的不断发展，如何采用信息化智能化的手段，对不同类型的智能农机装备以及作业全过程进行有效地追踪与管理的需求日益迫切。通过智能农机管理平台汇集农机作业数据，并对获得信息进行数据挖掘，将单一的管控模式转换为以大数据为依据、以信息服务为手段的智能作业监管模式。目前蔬菜智能农机管理平台均采用机载终端和云平台结合的应用模式。机载数据采集终端包括多种关键作业状态信息传感器和移动数据通信模块，所采集的作业高度、流量、飞行速度等信息可直接通过公共数据网络上传至云端平台。通过大数据与人工智能方法，挖掘分析得出作业量、病虫害类型、作业质量、水肥施用量等农情农事信息；同时，对农作物长势、病虫害发生趋势、药剂使用综合效果、种植面积变化趋势、产量等信息进行动态的预测；此外，平台还可以综合多源数据生成作业路径规划、肥药施用处方等农机作业决策结果，为农业生产者和管理人员提供技术支撑，提高作业服务决策的智能化水平。

露地蔬菜全程无人化智能作业

◎ 露地蔬菜智能化平整地

土地平整度对于灌溉、排涝以及农机作业等有着较大的影响，良好的土地平整度是保证农机作业质量、排涝保墒的重要基础条件，也可以节约灌溉用水与肥料施用量。露地蔬菜智能化平地作业首先对地块平整度进行测量，生成地块高程图，并根据地块地势现状确定平地作业方案，总体上作业行进方向由高处往低处走。智能化平地作业采用多次逼近式逐步实现地块平整。平地作业前后的土地平整度数据如图3所示，对比平地前数据，平地作业在保持坡度的同时，缩小了地块的高程落差，达到了较好的平地效果。通过田间、装备、作业情况反馈交互，实现蔬菜地块高精准度自动整平、土壤结构与作物生长条件改善，满足蔬菜种植、农机作业与水肥一体灌溉对土地平整度的标准要求。

图3 昌平小汤山基地平地作业效果对比

深松和旋耕可以提高土壤的疏松度，是土地整理的重要环节，而且旋耕作业可将土壤与肥料混合均匀，降低土壤颗粒度、提高土壤肥力。无人深松旋耕环节采用5G＋北斗联合定位实现高精度农机导航定位，创新边界自适应的鱼尾掉头路线，可以进一步提高耕地作业效率。集成激光/红外雷达、双目视觉等感知模块实现智能避障启停，保证耕地连续作业安全。

构建了基于激光雷达的农田环境信息采集系统（图4），通过对点云数据偏差进行机具姿态补偿、配准，提高了机具障碍物识别和提取的准确性和稳定性。由于激光雷达费用相对较高，一定程度上限制了其在农业中的应用。随着中国国产激光雷达性能提升和成本降低，激光雷达有望成为智能农机的标准化装备。机器视觉相较于激光雷达硬件成本较低，科研人员提出了基于光照不变特征的土壤、蔬菜作物垄行线获取方法，实现了复杂光照条件下，对土壤、障碍物、地块边界等的识别达到较高精度。

图4 智能农机激光雷达点云

针对传统人工耕地作业耕地区域覆盖不全以及耕深质量监测困难等问题，研发了深松监测设备对耕地作业轨迹与耕深进行实时监测，采用卫星定位、角度感知等多传感器融合技术实现耕地作业轨迹追踪、耕深实时显示、面积自动计量等功能。系统已通过72 h连续不间断耕地作业测试，极大地降低了耕地环节的人力消耗。

◎ 露地蔬菜智能化起垄移栽

起垄在蔬菜种植中，尤其是春茬种植时可以起到提高地温、防涝等作用，起垄作业要求垄线要直，垄行直线度好既有利于后续环节的农机作业，也保证了较高的土地利用率。在起垄/移栽作业环节，集成农机自主导航驾驶、轨迹监测、图像采集等技术装备，实现起垄、移栽智能化人机协作与标准化生产。

智能化无人起垄作业通过精准导航控制保证垄行直线度，最大偏差小于2 cm，避免土地浪费，提高种植标准化水平，同时稳定的起垄作业速度也保证了起垄质量，垄面平整、垄间距稳定，整体作业质量的一致性好，规划路径轨迹可以直接用于移栽作业，提高作业效率，十分适宜大规模露地蔬菜种植作业。系统创新差分轨迹纠偏和农具控制方法，无人驾驶出入垄农机调头与农具起落控制，保证垄直与垄形效果（图5）。系统可实现全天候24 h连续不间断作业，将农机手从高强度工作中解放出来，平均起垄效率达3 500 m2/h，无人起垄作业全过程无需人工干预，作业效率高、质量好，连续全天候作业能力强，提高了起垄作业效率、质量与安全性，极大地减轻了起垄环节的作业难度。

图5 无人驾驶起垄作业效果

移栽是决定甘蓝等蔬菜生长的关键环节，目前蔬菜移栽多以人工栽植方式为主，不仅效率低，劳动强度大，且大规模种植时移栽株距、深浅度和秧苗姿态等均存在一致性差的问题，不但会影响整体种植密度，也无法开展机械化采收作业。智能化无人移栽作业涉及因素与关联环节多，垄行直线度控制与起垄、采收作业效率紧密相关，对农机、农艺、人工协同配合度要求高。要实现智能化移栽，应该综合地块情况、种植农艺、农机具等因素，确定种植规划；再根据总体种植密度要求，结合农机行进速度、人工投苗频率等对株行距等进行动态调整。

智能化无人移栽作业优势明显：智能化无人移栽作业以起垄轨迹为底数，严格对齐垄线路径，不压垄, 保证移栽质量和标准化程度；机械手自动取苗、分苗、投苗，实现了全自动的蔬菜无人移栽作业；创新了无人化移栽全息监测技术，研发漏苗率监测、苗垄对行等技术，动态调整作业行进速度，提高无人化作业的机具动态适配与协同作业控制，降低漏苗率；无人化移栽直线度好，行齐垄直，可以保证蔬菜生产全程智能化无人作业；无人化移栽作业效率2 334.5 m2/h，是人工移栽效率（667 m2/（人·d））的28倍；采用机器视觉等技术进行漏苗、重栽、裸根等移栽质量的数字化评估，同时匹配人工投苗、漏苗数据，综合确定改进方案，提高“农机—农艺—人员”的适配度。

◎ 露地蔬菜智能化水肥一体灌溉

蔬菜较粮食作物而言，对水肥的需用量较大，不适宜的水肥策略会导致病虫害易发、多发。传统人工水、肥、药施用不但费时、费力，而撒施、漫灌等粗放管理方式易造成资源浪费，且农药化肥的过量使用也是农业面源污染的源头。目前水肥一体化已经普遍应用，但在水肥配比、用量方面仍以经验式、周期式等粗放管理方式为主。

蔬菜智能化水肥一体灌溉系统（图6）包括执行部分和感知部分，执行部分包括首部、出水口、干管、支管、滴灌带等，感知部分包括气象站、土壤墒情监测站、流量计等。出水口采用电动控制阀控制，根据土壤不同表层墒情，自动浇水施肥。通过田间部署的气象、墒情传感器实时监测地块土壤水分信息，根据田间持水量比例智能决策灌溉时机、灌溉量等，集成灌溉控制器、无线电磁阀等设备，实现远程实时灌溉控制。另外，研制的8通道阵列式水肥一体机实现了肥液精确配比、多通道路流量控制和按需灌溉，提供了从管路规划、气象墒情监测、自动灌溉决策控制到精准灌溉计量的成套解决方案，实现了灌溉时间、灌溉水量的智能化远程管理。系统根据田间实时数据、生育期、天气情况等进行综合灌溉决策与灌溉方案调整，支持通过web或APP端远程控制与参数配置决策参数、灌溉计划，也可以查看灌溉设备状态历史灌溉信息，实现蔬菜水肥的按需灌溉。形成了“土壤含水量＋蒸散量＋作物长势”的综合决策方式，通过彭曼公式计算参考作物需水量，结合作物长势参数，计算蔬菜不同时刻需水量，选取不同耕深的土壤墒情值，转换为田间持水百分比控制方式执行灌溉。通过参数调节，模型可根据品种、生育期、气象、土壤等条件，实现蔬菜水肥的按需灌溉，节水节肥，减少环境污染。远程智能化灌溉控制也减少了人力投入，系统精确记录浇水、施肥、打药时间与频次，比传统人工管理方式更加科学可信，保证了蔬菜质量安全。

图6 智能化水肥灌溉管控系统

◎ 露地蔬菜智能化植保

通过无人机、智能植保机器人等进行打药，降低劳动强度，在极大地提高植保作业效率的同时，也避免了人工打药不均匀现象的出现，还从根本上杜绝了农药对生产人员的伤害，改善了农民工作条件。

近年来，农用无人机发展迅速，主要用于图像、遥感影像数据采集与飞防植保，无人机可以方便、快捷地采集图像、近红外、光谱遥感等数据。基于采集的地块遥感数据、无人机影像、田间图像和环境监测数据综合分析确定植保作业方案，根据田间虫情实时数据和多光谱图像分析数据，结合生育期、天气情况等进行病虫害施药、草害施药决策与方案调整，根据病虫害和草害的发生等级规划施药路径和施药量。蔬菜智能化植保系统利用无人机平台搭载施药装置，对蔬菜进行定量精准施药和遥感信息获取，具有复杂地形适应性强、作业效率高等优势，十分适合在山区、丘陵及小型地块作业。

智能植保无人机创新了苗草识别等目标识别技术，可以仅针对杂草、病株等进行施药，同时还可以对单位面积用药进行精确计量，为农药减施提供决策依据。在田间作业时，可对环境中的作业对象和其他障碍物进行智能动态感知，采用模式识别方法，获得障碍物基本尺度特征、类型属性等关键信息，由此进行动态作业控制。

随着人工智能技术和传感器技术的飞速发展，无人系统控制技术正在从过去的既定条件下自动驾驶到在非既定条件下对环境的实时感知、实时自主决策转变，进而自主完成作业任务，使得田间作业环境感知技术成为农业无人机自主作业的必要条件；而基于机器视觉和多传感器融合的智能模式识别方法，为此类应用需求提供了有效的解决途径。采用扫描式激光雷达传感器对环境进行SLAM构建是目前最常用环境感知方式，结合惯性测量数据信息生成周围环境的稀疏点云数据，可获得障碍物与机体的相对距离、方向，再通过对稀疏点云数据加密的处理，进一步获得精细化的环境感知信息。由于激光雷达体积较大，且后期数据计算量大，并不适用于农业植保实时感知作业；因此，基于图像传感器的机器视觉SLAM智能感知方法开始成为热点。对环境和物体视觉机体特征信息进行提取，运用模式识别算法，通过坐标变换，对机体本身的位置、相对速度进行滤波估计，为系统提供作业环境导航的观测量。在此基础上可利用多个传感器的视觉图像对物体进行空间三维建模和运动状态估计，再将多个传感器获得的环境信息进行融合、增强、扩展，再通过通信链路进行分发，可使无人机在田间复杂环境中实现安全、高效地飞行，以及精确对靶作业。

不同于地面作业，农业航空植保效果受环境风场、飞行高度、飞行速度等多种因素影响。根据当前环境风场和作业参数预测雾滴飘移沉积区域，从而实时调整作业参数，是农业航空植保实现精准化的手段和追求目标。目前传统航空植保领域的研究工作主要集中在对试验数据的定量统计方面。通过航空喷洒雾滴沉积和飘移试验，对各型无人直升机田间作业雾滴沉积效果进行评价，并研究雾滴沉积受飞行高度、雾滴粒径谱、喷头配置和天气状况的影响。

◎ 露地蔬菜智能化采收

蔬菜采收用工量大，人工采收效率低，机械采收对农机手操作精度要求极高，难以长时间连续作业，迫切需要信息化、智能化技术提升作业效率与质量。智能化采收是蔬菜生产智能化无人作业中的难点环节，对精准识别、智能定位、柔性操控等均有很高的要求。不仅如此，农机、农具、农艺、作业等的匹配度也是决定智能化收获的关键因素。

智能化采收系统以智能化无人驾驶拖拉机为核心，适配了不同类型蔬菜的全自动采收机具，通过集成农机自主导航、轨迹监测、机器视觉、柔性感应等先进技术，以起垄、移栽轨迹数据为作业底数，利用自主导航和轨迹实时监测实现蔬菜的智能化无人采收作业。

以甘蓝采收为例，需要建立复杂农机工况条件下的种苗、蔬菜植株、杂草机器视觉识别与柔性感应模型，实现地面仿形、甘蓝球体快速自动识别、精准采收对行和采收臂割台的动态调整，如通过柔性感应技术可实现甘蓝球体大小自动识别和采收履带宽度的动态调整，防止由于甘蓝大小不一造成的采收障碍，利用机器视觉技术可实现漏采甘蓝的快速识别，保证采收作业的环境适应性，提高作业效率，降低收获破损率，为作业过程中农机、农具动态适配调优提供支撑。甘蓝智能化无人采收作业采用回字形耕法，系统可以实现自动转弯、出入垄和农机具起落控制，解放了采收作业对农机手的需求，长时间连续作业质量稳定，安全性高。无人化采收作业约40 min即可完成667 m2甘蓝收获，即每小时收获1 000 m2，相较人工采收作业人均667 m2/d的作业效率，提升了12～18倍；可见，无人采收作业降低了劳动强度，改善了工作环境，节省了人力成本，提高了蔬菜收获的成品率。

近年来，围绕多机协同的作业效能提升开展了信息共享、优化调度以及协调控制研究。多机协同作业任务规划需在多台农机和多个作业地块之间建立一种映射关系，综合考虑任务数量、作业能力、路径代价和时间期限等因素，在满足实际作业约束条件的前提下，生成一个最优的任务调度方案，使各个农机有序地为农田地块服务，从而降低整个系统的执行代价，提高作业效率，实现区域农田内的多机协同作业调度管理。多机协同作业可有效地提升作业效率、作业效果以及优化资源配置。国家农业信息化工程技术研究中心团队在国内首次实现了双机编组协同智能化无人甘蓝采收作业（图7），采用规划同一任务下的多无人农机路线与编组作业，采收和转运双机协同无人化采收作业，一个采收一个运输，较单机无人化采收，作业效率再提升30%。

图7 双机编组协同智能化无人甘蓝采收作业

智能农机的机遇与挑战

智能农机发展新机遇

传统农业将逐渐淡出历史舞台，智能农机将助力其向着现代化、智能化方向发展，迎来发展机遇。近年来，国家连续出台多套政策，支持智能农机发展；在技术方面，业界科研人员致力于农业机械深入研究；在市场方面，农民迫切需要“解放双手”，提高农业效率，对智能农机需求迫切，可见智能农机市场需求旺盛。

◎ 政策引导

随着中国智慧农业技术研发与深化应用，传统农业生产已逐步向机械化农业转变，而融合导航定位、感知测控、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的智慧农业是未来的发展方向。2020年中央一号文件提出“加快大中型、智能化、复合型农业机械研发和应用”，以及“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”“强化现代农业科技和物质装备支撑，提高农机装备自主研制能力，支持高端智能、丘陵山区农机装备研发制造”“推进全程全面农业机械化，在智慧农业等重点领域加强核心技术攻关，开展数字农业试点”。国家“十四五”规划多次提及“物联网、5G、人工智能等技术，并对智慧农业发展做出了部署”，其中的重点就是智能农机装备。以上充分说明国家层面对于智能农机装备发展的重视与战略定位。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要加强大中型、智能化、复合型农业机械研发应用，农作物耕、种、收综合机械化率至2035年提高到75%。在政策的推动下，大中型、智能化、复合型农业机械产品将加速发展。可见，国家在政策上大力支持智能农业发展，支持智能农机的创新及应用。

◎ 技术攻关

智能农机以更高层次的集约度、精准度、协同度实现精准、智能的农业生产，可从根本上解决人均资源匮乏、劳动力短缺、环保形势严峻等难题，是现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链的“生态融合”和“基因重组”，是农业产业发展的重要方向。在技术攻关方面，需要继续加强人工智能等共性关键技术产品与农业领域应用的深度融合，构建农业智能化技术体系。在技术应用推广方面，从应用成熟、投资较小的阶段性成果开始，再逐步向大规模的农场与有条件的农村和农户渗透。智能农机装备作为集智能感知、决策、作业等于一体的有机整体，是未来智慧农业的主要技术形态。智能农机装备作为中国农业智能化水平的代表与应用载体，其发展将促进与带动中国现代农业技术体系逐步完善，农业产业链条的不断延伸。

◎ 产业市场需求

农业机械产业受益于国家政策、资金投入、财税优惠等多个方面的扶持，以及科研、生产、开发体系进一步的创新和发展，产业规模不断扩大并稳步保持发展态势。数据显示，中国农业机械总动力由2010年的92 781万kW增长到2019年的102 708万kW。预计到2025年，全国农机总动力将达到11亿kW左右。随着新一代智能农机对现有传统农机装备的全面取代，以及随之建立的以智能农机技术为核心的现代农业发展体系不断壮大，对智能化农机的需求将日益迫切。

农机购置补贴是《农业机械化促进法》明确规定的重要扶持措施，也是中国重要的强农惠农富农政策。2021年3月，《2021—2023年农机购置补贴实施指导意见》公布了新的农机购置补贴标准，并强调了要做到“有升有降”，其中对急需机具以及智能、复式、高端产品补贴比例从30%升至35%。可以看出，补贴政策在向技术先进的农机产品倾斜，这对智能机具扩大市场占有率有重要作用。未来，智能化、复合型的农用机械产品市场发展前景广阔。

智能农机面临的挑战

◎ 技术应用

当前，中国农业机械整体水平相较于发达国家还很低，农机自动化、智能化等方面起步较晚，但受基础条件、生产方式、产业模式等条件制约，中国智能农机与农机农艺深度融合等仍处于探索阶段，技术成果应用与国外发达国家存在明显的差距，发展任重道远。

一是农业数据采集和应用整合程度低。农业数据采集覆盖面不足，实时性与准确性不高，数据整合程度与数据标准化程度低，缺乏高效的跨域数据共享机制，预警决策模型的缺失也制约了智能农机的深入应用。

二是农村地区复合型高素质人才不足。农业从业人员整体文化水平偏低，缺乏能够操作智能农机等现代化生产设备的高素质农民，农业生产经营管理和信息化复合型农业技术人才存在较大缺口，难以形成支撑智慧农业发展的人才队伍。

三是智慧农业发展受要素资源影响大。智能农机的前期投入较大，配套的农艺作业标准、人员要求等较高，资源要素的高配置要求在某种程度上也限制了当前智能农机的应用推广；此外，中国农业农村信息基础设施薄弱，也制约了智能农机在较大范围内推广和应用。

◎ 技术装备研发

中国智能化装备还处于起步阶段，大型化、智能化、信息化等农业机械装备较少。一些高端智能化农机设备主要依赖进口，中国自主研发的智能农机在关键部件与核心算法方面仍存在自主水平不高、集约化程度低等问题，限制了中国智能农机装备的研发应用。

智能农机未来可期

要发展智慧农业，必将需要发展智能农机。未来，智能农机将围绕物联网＋新动能，走“农机—农艺—智能化”三融合之路，设计与种植、大数据配套的农机，开发适宜智能无人农场的农机也是一个新的方向。农业现代化需要智能农机，智能农机发展未来可期。

智能农机联网新动能

随着北斗自动导航、精准变量作业等智能农机配套智能终端的推广应用，“物联网＋”信息化技术在大中型动力机械上逐步应用，能够实现机具精准定位、变量播种施肥、作业全程监控、生产调度等功能，提升农机具精准作业和连续作业能力，大幅度提高作业效率与质量。“物联网＋”让农机作业更智能精准、生产调度更科学合理、政策实施监管更智慧高效，农业生产全程机械化与信息化快速融合必将进一步促进农业机械化发展提档升级，成为推动农业现代化的新动能。

“农机—农艺—智能化”三融合

蔬菜生产作业涉及的“农机—农艺—智能化”主要发展方向包括：一是适应机械采收的育种、育苗技术；二是适应全程机械化生产的种植农艺模式；三是适应智能化管控的全环节衔接的机械作业标准化规范。

以智能农机为载体，以“农机—农艺—智能化”为主线，通过5G、农业物联网、农业遥感、农业大数据分析决策、智能农机、农业机器人等现代信息技术与蔬菜产业的深度融合应用，实现蔬菜规模化生产及平整地、起垄、移栽、管理、收获等全生长周期的智能化、无人化作业与管理。通过蔬菜生产标准化、机械化、信息化、智能化四化同步推进，实现提高蔬菜产出水平、改进产品质量安全、提高资源利用效率、减少劳动力投入、改善农业生态环境等蔬菜产业发展核心需求。

智能无人农场新方向

智能无人农场具有耕种管收生产环节全覆盖、机库田间转移作业全自动、自动避障异况停车保安全、作物生产过程实时全监控、智能决策精准作业全无人5个特点。以智能农机为核心的智能无人农场代表着最先进的农业生产力水平，可以极大地提高劳动生产率、资源利用率和单位产出率，将实现农业劳动力的解放，是未来农业的发展方向。

智能无人农场通过人工智能、大数据、智能测控与物联网等前沿信息技术与农机装备深度融合，符合政策方向，是未来农业高质量发展的重要方向。智能农机技术与装备改变了传统的农业生产模式，可有效地提升农业生产的科学化、标准化、高效化、智能化水平，推动农业生产进入“机器换人”新时期，引领中国传统农业向现代化、智能化农业全面转型。蔬

后记：

传统农业颠覆，智慧农业已成大势所趋，智能农机的作用将更加凸显，也将会成为科研人员研究的“宠儿”，也是实现智慧农业要努力的方向。在蔬菜方面，智能农机基于现代化信息技术，进行智能决策、安全控制、无人作业等，使蔬菜生产有望实现全程智能化，而病虫害控制是极难解决的环节，也是保证蔬菜生产安全、食品安全及保护生态环境的关键。鉴于此，下期业界观察将围绕“智能装备与技术让蔬菜施药更精准”主题展开探讨，希望能给业界人士提供参考。