现代农业产业园建设体系之智慧农业

根据农业的发展及与现代农业产业园协同的要求，智慧农业技术引进现代农业技术体系是一个提升劳动效率、降低劳动成本的关键点之一。
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0-智慧农业技术现状

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智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过将互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与农业深度融合，实现农业信息感知、定量决策、精准控制、智能操作的全新的农业生产方式（赵春江），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。
随着国家加大对农业的投入，尤其是农业现代技术的研发及推广的投入，我国已经建成一批集成”智慧农业技术“的农业示范项目，在物联网设备的研发、信息技术的研发、人工智能技术集成等方面具有较大的发展。如：围绕设施温室智能化管理的需求，自主研制出了一批设施农业作物环境信息传感器尧多回路智能控制器，节水灌溉控制器尧水肥一体化等技术产品，对提高我国温室智能化管理水平发挥了重要作用。
目前，制约我国智慧农业发展的短板技术主要有：1、农业专用传感器落后；2、动植物模型与智能决策准确度低；3、智能化作业精准化成都低；4、数据深度价值发掘不够深入。

1-智慧农业技术概览：

笔者之前在博客内讨论过智慧养殖技术体系建设，在此处补充种植业内智慧技术的应用体系。当前智慧种植领域常见的技术模块包括：水肥一体化、环境精准监控系统、数字化育种体系、智慧农机、现代栽培技术、病虫害智能辅助系统、质量追溯等。从智慧农业项目推广的成果来看水肥一体化、精准环境控系统、智慧农机、质量追溯等属于比较成熟的技术。

2-水肥一体

水肥一体化是现代农业发展中水肥科学应用的一个新概念。狭义的水肥一体化，就是通过灌溉系统来施肥，作物在吸收水分的同时吸收养分。通常与灌溉同时进行的施肥，借助压力系统，将可溶性固体或者液体肥料，按土壤养分和作物种类的需求规律，配兑成的肥液与灌溉水一起，有可控的管道系统供水、施肥。现在常见的水肥一体化采用微灌、微喷与施肥相结合居多，同时借助物联网、智慧设备等现代技术实现精准的、标准化的施肥。
水肥一体化技术的优点是肥效快，养分利用率高，可以避免将肥料施在干燥的表土层面引起的挥发损失、溶解慢等问题，尤其是避免了铵态和尿素态肥施在表土挥发损失的问题，能较好的降低生产成本。另一方面，通过结合部署土壤墒情监测系统，作物生长规律等理论知识，能实现更精准的施肥工作。常见的土壤墒情监测系统包括土壤温湿度、水分等传感器，更进一步的有条件的企业还可以就近建设土壤养分检测实验室，通过专业的土壤养分测试仪来定期监测土壤肥力变化。将这些土壤墒情数据与作物生长理论知识结合，就可以开发出精准的施肥策略，从而实现土壤精细化管理。

应该注意的是，当前的水肥一体化还处于初级阶段，与作物生长理论知识、土壤肥力流失-补充耦合模型等的结合不强，传感器的发展也远远滞后，当前的在线实时传感器仅能监测土壤温湿度等常规的指标，氮、磷、钾、钙等更重要的指标的检测传感器缺失。解决办法可以通过购买土壤养分速测仪等离线设备进行检测，也可以基于机器学习开发基于温湿度、历史肥力变化数据、图像等的养分软测量模型进行估测。实现精准化的施肥还需要理论知识的介入，可以尝试通过借助专家知识系统构建作物种植知识图谱来解决。

3-精准环控系统

精准环控系统包括环境指标的监测和环控设备在线控制，环境指标一般包括环境温湿度、光照、CO2等，环控设备包括光照调节、温湿度调节等设备。不同于养殖业的环境监控涉及有害气体的检测需要电化学等传感器，种植业所用的传感器基本基于物理学的，更稳定也更成熟。
精准环控系统通过传感器采集的环境数据，数据经过网络传输至中心控制平台，在环境综合评价系统处理之后，将激发控制策略，从而实现指标超标报警，自动启动与调节风机、卷帘机、空调、灯光、灌溉等设备。从现在推广的技术来看，同样与作物生长理论相结合的环境综合评价模型和环境控制策略是缺失的，基本上只能实现时序控制而并非按需决策。因此在新系统的开发中，应该适当考虑按需决策，借助专家知识系统、控制理论等开发环境评价模型、设备智能控制系统，真正实现智慧农业。

4-数字化育种

无论是种植业还是畜牧养殖业，当前我国育种工作起步晚、研究不够深入、与国际的差距比较明显。实现数字化育种目前来说存在以下问题：1）数据来源比较少，农业数据的来源主要依靠高空监测、土壤监测、人工录入；2）数据不够精细，数据往往无法反映田间的真实情况；3）数据存储分散，容易形成数据孤岛，还未形成规模效应；4）发展数字化育种，需要深刻理解农业及育种，同时还需要熟悉数据的清洗和分析；若能借助人工智能、大数据等现代技术辅助育种，或许有机会实现弯道超车。
现介绍国外一家数字化育种公司的做法，或许有参考意义。
Benson Hill Biosystems（BHB）是一家提供生物信息云平台服务的创新企业，其建立的CropOS™生物信息平台收集了大量的基因数据，并通过生物智能技术去精准的寻找那些可以改良农作物性状的基因，这些性状包括增产、抗逆、抗病、营养品质等各方面。该公司的做法，首先搭建了一个以系统生物学和计算生物学为基础的生物信息平台，这个平台的数据包括大量植物DNA和RNA序列、田间生长状况、作物图像分析，以及对应每一种特征基因表达的预测分析，进而构建了生物云Crop OS平台，该平台通过分析海量的基因组数据和作物信息，使用人工智能技术预测育种方案，相比于传统育种查文献、温室培育、实验室检测这一套流程，大幅度减少了整个过程的时间和成本。截至目前，Benson Hill的服务对象包括美国农业部、美国大豆协会、华盛顿州立大学、博伊斯汤姆森研究所、北卡生物技术中心、Iowa Corn委员会等研究机构以及利马格兰Limagrain、辛普劳simplot、美棉Cotton Incorporated等知名公司。

5-智慧农机

目前我国主要作物的机械化水平已经达到很高的水平，未来智慧农机在农业增产增收中的贡献，不应只停留在农业机械化作业的普及上，更应该体现在精准作业带来的作业效果提升、资源节省、劳动力节省和绿色环保方面，以及结合其他生产数据构建的农业大数据平台提供的及时准确的生产经营方案。
一般而言，智慧农机在种植业的应用主要有：深松作业、秸秆还田、水田整地、免耕播种、智能收割采摘、智慧植保机等领域。
随着智慧农机、信息技术等的发展，以及国家持续对农机购置补贴的投入，农业将有机械化向智慧化迈进。以传感器、物联网、云计算、大数据、AI等技术为支撑，借助嵌入到农业生产各环节中的传感器形成的数据信息采集系统，基于遥感、地理信息系统，通过云计算的大数据处理及运算，智慧农机体系的建设将帮助农户作出经济、高效的生产决策。更进一步的，随着5G逐渐商用化，远程操控智慧农机将更进一步解放劳动力，提升劳动效率。

6-现代栽培技术

   在现代农业栽培技术中，温室大棚占据了十分重要的位置。在现代的温室蔬菜栽培过程之中，使用棚膜往往较多。在现代的棚膜之中选择合适的棚膜非常重要。进行棚膜的选择过程之中，最为重要的要求便是要求棚膜无毒，具有良好的使用寿命和保温等。现代栽培技术的要点是合理控制光照、控制大棚内的通风、控制大鹏内的温湿度等环境指标、合理施肥等。现代农业栽培技术下的种植业更有利于智慧农业技术的发挥，场地相对规整且条件没有传统田间地头恶劣，适合部署相应的环境传感器、水肥一体化、AI疫情监测系统及智慧农机等设施设备。

7-病虫害监测

病虫害监测与预警包含疫情的监测、预警和防护措施三个部分。疫情的监测可以借助于一下方法收集相关的数据：1）常规监测：人工巡检、定点上报获得疫情数据；2）遥感监测：遥感相对于传统病虫害田间调查技术手段而言，能够高效、客观地在大尺度上对作物病虫害发生发展状况进行动态监测，对于病虫害及时、高效和科学防控具有重要意义；3）AI辅助监测，通过安装的摄像机对作物的叶、杆等进行拍照记录，与后台的模型进行匹配，从而识别出疫情的状态；
通过收集的疫情数据，可以提供疫情实时发布、疫情预警发布、疫情防治措施等服务。

8-质量追溯

质量追溯一直是国家监管机构、行业和消费者很关心的话题，对于国家来说，实现农产品的质量可追溯是保障农产品质量安全、减少因农产品质量问题引起的人民人身受损的事件发生概率；对于消费者来说，是了解农产品生产流程、农产品质量状况的重要途径；对于企业来说，消费者对于高质量农产品的需求，加大力度推进质量追溯的建设将有利于企业品牌的建设，提高农产品价值。
质量追溯平台的流程一般为消费者通过手机等终端扫描条码、二维码等标识了解到产品的生产端、流通端、销售端的信息，对于监管部门来说需要建立条码生成、质量信息库建设以及关键信息接口的工作，同时需要制定相关的标准来规范和约束企业信息上报，对于信息上报不及时和不完善的企业需要建立相应的惩罚制度，对于质量追溯平台应用积极的企业相应建立加大宣传、税收等奖励制度，增强企业的积极性；对于企业来说，关键敏感的信息属于企业的隐私存在一定的泄密隐患，针对这种情况，可以借助区块链建立整个质量追溯系统。例如有企业建立了基于联盟链的质量追溯平台，众安科技在安徽寿县茶庵镇部署的溯源体系整合了物联网、区块链、人工智能技术以及具有国际专利的防伪技术，为每只鸡都佩戴了物联网身份证—鸡牌。鸡牌能够自动收集鸡的位置、运动数据，并实时上传区块链。为了保证鸡牌不可复制，设备采用沃朴物联提供的国际专利的防伪技术,结合了混沌学防伪、光学防伪等技术，完全做到一鸡一牌，拆卸即销毁。消费者可以通过各种设备浏览所购买鸡肉的鸡的各个环节的数据，同时由于区块链内数据不可篡改的特性，真正做到鸡肉全产业链数据透明化、可追溯化。
为辅助质量追溯平台的建设，同时监测食品质量安全爆发点及预测风险相应的等级，可以同步建立区域农产品质量安全事件采集与分析系统，提供区域的农产品质量安全事件查询、发布、分析预警服务。具体来说，通过获取来自区域官方消息来源发布的针对于农业及农产品的安全事件，包括疫情信息、农产品安全信息、以作物为主要成分的食品召回及边境拒绝等事件，建立起面向农产品安全事件的数据库，提供从农业生产端到消费端整个供应链的质量安全风险，为企业提供农业作物疫情风险、农产品安全风险的预警信息服务，为农产品供应管理策略的及时调整做支持。目前国际机构FOODAKAI（https://www.foodakai.com/）已经建立其农产品质量安全事件采集与分析系统，该产品有网页端和手机端，可以方便的查询质量安全信息，可以作为相应系统建设的参考。

9-总结

智慧农业已成为当今世界现代农业发展的大趋势，世界多个发达国家和地区的政府和组织相继推出了智慧农业发展计划。同时随着我国“乡村振兴”战略的逐步实施，农业现代产业园已成为推动乡村发展的重要抓手，而无疑智慧农业是其中的重要组成。智慧农业当前拥有好的发展形势，但是一些问题不可避免，传感器等硬件的稳定准确、信息孤岛、行业理论与信息技术的割裂等都是制约其快速增收的问题，一方面需要试点项目的示范带动作用，积累了足够多的数据才能研发出好的模型；另一方面需要多学科综合性人才的发展来带动整个行业快速前进。