我国农业机械自动化及农业智能化应用的研究与思考——基于潍柴雷沃“北斗导航作业关键技术”

吴 潇

（宿迁学院，江苏 宿迁 223800）

在农业生产过程中，大多数工序需依靠大量的人力物力，农业机械化发展很大程度上减轻了人力负担，促进了农业发展，提升了生产效率，节省了大量的劳动时间，降低了生产成本，而且极大地提高了产品质量和产量，实现了节约农业资源、降低成本消耗、提高农产品质量以及维持生态相对稳定的目标。

1 农业智能化发展概述

1.1 农业机械智能化发展

笔者以潍柴雷沃重工参与的“基于北斗的农业机械自动导航作业关键技术及应用”为例。该项目是继“CVT智能拖拉机”之后延续性的最新技术应用装备，这也代表着在中国农机发展史上将首次拥有装备了北斗导航的智能拖拉机。无论是对于长期被国外垄断的大马力CVT拖拉机技术及核心零部件，还是对于拖拉机整机系统缺乏智能机动性的问题，雷沃P7000大马力CVT拖拉机的问世都是我国大马力重型智能拖拉机在动力系统、无级变速传动系统、液压电控智能化控制系统等核心技术方面的一大突破。作为农机智能化进程的首要组成部分，拖拉机的升级改革，也预示了未来中国农机极有可能实现全方位的智能升级、改革换代，促进更多的农业生产领域迈入智能化时代，乃至最终实现“无人农业”。

1.2 农业智能化技术及应用

1.2.1数据挖掘与精准农业

1）数据挖掘。农业机械智能化发展进程中依靠的并不单是一种新的理论探索，而是要结合各种新兴技术与理论，发展研究前沿高新信息技术并形成作用于农业生产领域的技术应用系统。数据挖掘（Data Mining, DM）一般指从大量的、不完全的、有干扰的、动态模糊的数据中发现隐含的、未知的又具有潜在价值的信息和知识的过程[1]。而空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM），则是指从空间数据库中提取对用户有益的空间模式与特征、方法和技术。通俗来讲，空间数据挖掘是依据现实世界对实体测量、记录的数据进行处理，从而获得的知识模型。面对庞大复杂的空间数据集以及多种因素的干扰，需要特别的理论方法来解决空间数据挖掘中的存在的问题。

2）精准农业。精准农业（Precision Agriculture）是指凭借信息技术的支持，根据空间变化，定位、定时、定量地实施一整套现代化农业操作的技术与管理系统。随着全球定位系统（GPS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）技术（统称“3S”技术）在农业领域的不断示范应用，该技术逐步趋于成熟，在我国农业工程领域中具有一定的发展前景，也是高新技术应用中极富研究价值的领域之一。同时，自动化技术与之相结合，可以在一定条件下减少投入、增加收入、维护生态[2]。

1.2.2主要智能决策技术及其在精准农业中的应用

1）神经网络。人工神经网络（Artificial Neural Networks）是一种应用程度很高，以模仿动物神经网络行为作为可联想、学习的能力并将这个特征应用于类似的大脑神经分布信息处理的数学模型。神经网络也通常和遗传算法、模糊计算配合使用，外界通常囊括为“软计算方法”[3]。

2）贝叶斯网络。贝叶斯网络曾于20世纪80年代风靡一时，是当时处理人工智能中的不确定信息的重要方法，而之后信息技术的快速发展，使其被广泛应用于工业控制、医疗诊断等各种专业领域的智能系统中。随着“3S”技术的发展，大量农业数据的获取工作逐渐顺利展开。未来，贝叶斯网络如果能够实现与遥感相结合，将成为精准农业快速发展的一大助力。

3）灰色系统理论。该理论是1982年由我国学者邓聚龙提出的，是对于一些少数据、贫信息、不确定性问题的一种新的解决方法。邓聚龙依据控制论的观点和理论，主要把灰色系统作为研究对象，而白化、淡化、量化、模型化、最优化灰色系统则是任务核心，对后期灰色系统的一系列发展预测和调控则是最终目的。

1.2.3建设智慧农机

顺应智能时代的发展，农机的转型升级是必然的，农民用于生产作业的农业机械必须摆脱笨重低能的劣性。我国大多数农机产品不仅机械化程度低、质量低、缺乏高端技术，而且技术性能、产品操作可行性等多项指标仅达到经济发达国家同类产品的初期水平，只有少数农机产品能够称得上达到了中期水平，更别提追上最新的国际技术水平。因此，为了在国际农机更新换代的重要关头把握住机会，我国陆续推动了一些建设智慧农机的可行性规划，如“中国制造2025”计划、“十三五”规划等，也提供了农机购置补贴政策，加大了深松作业补助政策支持力度，为建设“智慧农机”等国家级项目和省级地方级研发项目提供了一系列助力。我国农业有关部门将落实到位关于规划中支持农机智能化发展的政策措施，建立健全农机抵押贷款、担保贷款、贷款贴息、保险补助等便民利民的政策保障体系。

1.3 农业智能化发展存在的问题

1）农业产业发展缓慢，基础建设条件匮乏。当下，国家规划了多产业领域的发展目标，尤其加大了对新农村建设和精准扶贫的力度。但由于我国农村地区大多都保持着过去经营作业的习惯，整体农业发展速度缓慢，经济水平也一直处于低水平甚至极度落后状态。并且，在大面积缺乏农业基础设施和推动农业智能化发展的情况下，建设发展智慧农业有一定的困难。基础设施的不足体现在许多方面，比如农民耕作的农田易损、雨期道路泥泞不易通行、排水系统工作慢、照明不持续等等[4]。以上种种问题，追根溯源可以发现，还是由于脱离了现代化种植、养殖技术，缺少专业人员对农业生产工作进行统筹管理。此外，一个产业的发展壮大，需要提供群众满足合理需求的切实保障，价格高昂的现代化智能农机无疑满足不了这个需求，不是每个农民都有足够的资金能购买得起农机设备。但无论如何，现代化智能农机出现在大众视野、应用于农业生产是必然的、必要的。促进农业产业多领域转型变革需要基础条件和固定保障，农机正是农业行业中不可或缺的重要装备。因此，在推动农业产业不断向前发展的过程中，需要优先注重智慧农机的发展。

2）农民受教育程度低，农业发展缺乏高素质管理型人才，整体农民教育体系建立准备不充分。通过现阶段畅通的互联网信息交流渠道，越来越多的人从农村转移到城市中生活，年轻人鼓足了劲想摆脱农民的头衔，在更大的窗口创造自我价值，年轻人拥有这份上进心是时代之幸，但同样会对农业产业现代化智能化发展造成一定不利影响。首先，农村地区经济发展及地域优势都较为薄弱。再者，缺乏相应的政策保障吸引人才，所以培养农民职业素养的教育体系尚未建立好，工作落实不到位，培养计划缺乏科学性、系统性，难以形成一套有规有矩的方案，这也是智慧农业乃至农业全面发展的一大阻碍。

2 推动我国农业智能化发展的策略

综合考虑上述对我国农业智能化发展的种种桎梏，应该明确在智能化农业转型发展中，智慧农机是最重要的发展决策点之一。关键点在于结合我国基本国情及发展状态，合理适度地挖掘智慧农业发展的潜力，笔者将从以下几点谈谈自身对推动我国农业智能化发展的一些见解。

2.1 加大智能化农机的创新研发力度

客观而言，目前我国农机水平还算不上一流，而创新与研发新型农机是相关研究人员和农业从业人员需要重点关注的内容。智能化播种机械、智能化施肥机械、智能化喷药机械和智能化灌溉机械等多种智能化农业机械，是当下常用的智慧农机，但这类农机大多以“模仿”学习为主[5-9]。国家应该大力鼓励科技创新，给予充足的资金与人力支持，助力科研人员集中攻克关键技术难题，例如农机自动定位导航、农机自我评估作业以及自主调整维护功能等，将进一步提高智慧农机信息能力作为更高技术追求，不断促进农机科技创新。对智慧农机应该从多方面落实研究，例如农业有多方面的养殖需求（畜牧养殖、水产养殖、木林水果以及加工农产品），针对具体问题采取具体的解决措施，这样才能不断完善农业生产长期存在的漏洞，逐渐提高智慧农机的预估可行性和农户对智能化农机的接受度[10-11]。与此同时，科研部门应与智能信息相关部门合作，双管齐下。机械水平的先进程度不能单向增长，应该与控制信息共享程度齐头并进，机械指令决不能脱离人类的控制信号。通过分析智能控制下的智慧农机，相信与原先的传统农业生产模式相比，会更加先进、智能、人性化。

2.2 构建农机与智能化信息综合交互平台

农业智能化发展是依靠多领域的共同协作而达成的共同目标，从智慧农机的创新与研发来讲，最终是为了便民利民。更好地信息共享，提高智能化农业信息的普及率与接受度不能只空喊口号，而是要构建一个所有人都清晰可见的、可选择的、符合实践要求的农业智能信息综合类交互服务平台。其目的在于使抽象不可见的新型智慧农机以图文并茂的形式展现在大众面前，供大众了解并选择，或是通过多方的合作与经营，大力推崇全自助式的交互服务平台。为了达成预期的目标，政府应该给予大力支持，例如发布全面的农机信息服务通告、建设我国现代化农业运营服务平台、完善农业生产作业结果的监测与后续处理管理系统，主要任务是对于农机基本功能的判定、对新型农机的推广以及对智慧农机高科技零件的维修等等。

2.3 推动农业智能化应用与大数据互通互联

农业智能化的发展是智能化时代的必然结果，目前有关智慧农机的一系列研究创造以及以后更多的智能化应用，都要与互联网、物联网和大数据等技术相结合，信息网络只是载体，硬件流通才是根本。开放共享，是现代化农业生产的风向标，而与大数据资源平台合作，将发挥出巨大优势，为智慧农机构建良好、科学、有保障的全新经营环境，真正提高农业智能化发展的水平及其创造的经济效益和社会效益。

3 结语

我国在农业方面发展迅速，在农业机械自动化方面也取得了许多成绩，通过学习国外的先进农业技术，并结合我国国情研制出独具中国特色的农业机械，是与传统农业生产方式区别开的突破性成果。如今，我国应该继续砥砺前行，努力从传统农业大国转变成现代化农业强国。智慧农业是发展的核心趋势，我国应围绕这一发展主题大胆创新，潜心研究，攻克更多的核心技术难题[12-14]。为了更好地实现农业智能化的目标，应该将农业生产与物联网、互联网、云计算和大数据等先进科技相结合，加大对智慧农机等专业科研项目的投入力度，促进国内智能化农业机械与大数据时代融合发展，搭建起更适合智能化时代的多方位交互服务平台。