智能農場：以水稻為例的一個未來農場運營的設想

穆悅 丁艷鋒

（南京農業大學作物表型組學交叉研究中心/江蘇省現代作物生產協同創新中心/現代作物生產省部共建協同創新中心，南京210095；第一作者：yuemu@njau.edu.cn；*通訊作者：dingyf@njau.edu.cn）

當前科技發展所帶來的技術進步在農場一級的管理上顯示出了巨大潛力。從理論上來看，傳感技術為農民提供了前所未有的通過高精度、多維度和近實時的方式監控農場的能力。這帶來了一種新的可能性，即開發農場智能管理模型。通過使用這些模型，每個農民可以計劃他們的農業生產活動，以應對不斷變化的環境。智能農場不僅可以管理各類環境及表型信息，還可以探索作物栽培管理決策過程中的各種權衡，如怎樣協調可持續性與生產力、經濟因素和環境影響等，以提高生產力和生態效益[1]，并由此引發了本文對智能農場的設想。

1 智能農場的概念及發展現狀

智能農場（Smart Farm）是一個新興概念，它蘊含著大量的農業創新，比如精準生產、智能分銷和先進管理等[2]。簡而言之，智能農場是一種利用現代信息和通信技術提高農產品數量和質量的農業經營理念，在農業中是一種新興的趨勢。智能農場是一個集成了信息和通信技術（Information and Communication Technology,ICT）的農場，它通過遠程自動的將信息技術連接到溫室、大田和谷倉，可以控制作物的生長環境[3]。主要包括測量和分析作物設施的溫度、濕度和日照量，使用物聯網（Internet of Things，IoT）[4]等技術和通過移動設備對設施進行遠程控制。由于信息和通信技術不僅可以應用于農業生產，還可以應用于其他各種領域，如農產品的分銷和消費，并創造新的附加值。因此，智能農場的廣義概念涵蓋了與農業有關的各個領域，從生產到分配、消費和農村生活[2]。

智能農場的概念雖然提出較晚，但實際上很多相關領域的研究早已開展。總體而言，世界各國的發展在其原有優勢的基礎上有所側重，可用以下幾個國家舉例說明。美國農場總體規模較大，定位技術和芯片制造水平一流，因此精準農業和無人農機得到了優先發展；德國的農業4.0 是和其工業4.0 相呼應的，精密傳感器如高光譜成像相機、激光雷達等的制造水平領先，智能農業機械制造勢在必行；荷蘭在溫室控制方面積累深厚，智能溫室控制方面具有優勢；日本由于人口老齡化所以已經出現了一些輔助類的農業機器人，另外災害預警機制完善，全國氣象數據聯網并為農業生產如播期、花期等提供了預測及指導；以色列農業生產以節水為特色，精準灌溉一向是其優勢[5]。

2 智能農場運用的技術

智能農場由技術進步引發，這些技術包括持續進步的傳感器技術、信息和通信技術、數據存儲和分析的技術、物聯網技術、基于云計算的技術等，最終集成開發為農民可以在農場使用的信息管理工具。這些技術的應用具體包括：（1）傳感技術，包括土壤監測、水、光、濕度、溫度管理等；（2）通信技術，如第五代移動通信技術、蜂窩網絡等；（3）定位技術，包括北斗、GPS 等全球定位技術，載波相位差分技術，WiFi、RFID、ZigBee 等室內定位技術等；（4）硬件技術，精密傳感器制造、農業物聯網組建、農業機器人制造等；（5）軟件技術，機器視覺、模式識別、農業大數據分析、農機自動化控制等。

借助以上這些技術，智能農場實際上包含了基于物聯網的農業生產循環，基于環境控制的智能溫室，基于位置服務與遙感技術的精確農業，以及基于自動化技術的無人農機等。

2.1 基于物聯網的農業生產循環

智能農業的驅動力是大數據，基于物聯網可以將傳感器和智能機器集成在農場上應用，實現農業過程決策由數據驅動和支持。為了優化栽培管理過程，農業物聯網設備應該在一個不斷重復的循環中收集和處理數據，使農民能夠對新出現的問題和變化的環境條件做出快速反應[6]。如圖1 所示，基于物聯網的農業生產循環可以被描述為：（1）觀測——傳感器記錄來自作物、土壤或大氣的觀測數據；（2）診斷——傳感器的值被輸入到具有預定義的決策規則和模型的特定軟件，以確定被檢查對象的狀態和任何缺陷或需求；（3）決策——在問題被揭露后，系統決定是否有必要進行特定位置的處理，如有，哪些處理措施是必要的；（4）實施——通過機械操作來完成處理措施。評估后，循環從開始重復。

圖1 基于物聯網的農業生產循環

圖2 智能溫室示例圖（圖片來源：tmrblog.com）

圖3 精確農業（圖片來源：geneticliteracyproject.org）

2.2 基于環境控制的智能溫室

傳統溫室通過人工干預或比例控制機制對環境參數進行控制，往往造成生產損失、能量損失和人工成本增加[6]。而智能溫室通過使用一系列土壤、水、光、溫度、濕度等的環境傳感器，并聯合各種環境調節設備構建物聯網，可以智能監測和控制溫室的土壤、水和氣侯等環境[6]。為了達到這一目標，可以根據作物生長的需求使用不同的傳感器來測量環境參數，并根據作物生長模型在現有環境條件下進行模擬，以便確定進一步的環境調節策略，減少人為干預。例如，根據不同的作物類型選擇最佳光譜范圍的人造光源、設置最適環境溫度等，并根據作物的生長階段提供不同的水分和養分調節方案，最終預測收獲日期等。

2.3 基于位置服務與遙感技術的精確農業

精確農業，或稱精準農業，通過對空間和時間變化進行分析，以提高經濟回報并減少環境影響。它廣泛使用全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System, GNSS）進行整個農場范圍內的精確位置定位，使用無人機和星載航空圖像（如Sentinel 系列）提供的最新一代的高光譜圖像，以描繪農場的時空變異性，并可以測量盡可能多的變量（如作物產量、地形/地貌、有機質含量、水分含量、氮素水平等），并最終使用決策支持系統（Decision Support System，DSS）對整個農場進行管理與目標回報率優化。精確農業與傳統農業最大的不同之處在于，通過精確農業可以對每平方米、甚至每株植物做出栽培管理決策，而不是以田塊為單位做出決策。通過精確測量田間的變化，農民可以提高殺蟲劑和化肥的利用率，或者有選擇地使用它們。

2.4 基于自動化技術的無人農機

農業是將地面和空中無人機用于作物健康評估、灌溉、作物監測、農藥噴灑、作物種植、土壤和田間分析等領域的主要行業之一。無人農機在農業生產的各個層面應用機器人、自動控制和人工智能技術，主要包括無人機和地面農機等。通過無人駕駛飛機可以收集包含可見光、熱紅外等的多光譜圖像，為農民提供監測植物健康的指標，如植物計數、株高、冠層覆蓋率、葉綠素、葉片含氮量等的估測，以及病蟲害和雜草監測、產量預測等。而無人駕駛農機通過使用激光雷達、照相機和GPS 定位等，可以在田間全自動移動作業，具有自動避障和異常情況停車等的功能，同時做到實時監控作物生產過程，配合農機自身的播種、農藥噴灑、收割等功能，最終可以實現耕種管收生產環節全覆蓋，全自動精準作業。

圖4 南京農業大學智慧農業研究院“北斗導航支持下的智慧麥作技術”

圖5 智能水稻農場布局圖

3 智能農場的水稻生產管理方案

隨著物聯網技術的成熟發展，將信息通信技術和自動化控制技術引入農場管理，農業智能化是必然的趨勢。通過準確監測作物生長過程的環境及作物表型信息，可以實現作物生產的高產優質高效。下面以水稻為例，提出一種智能農場的水稻生產管理方案。如圖5所示，包含了營養基質池、品種選育室、萌芽/育秧室、種子庫、稻谷分裝室、控制中心、監察中心、智能溫室、智能大田等。總體而言，該方案主要包含水稻生長環境管控和智能農場云平臺兩部分。

3.1 水稻生長環境管控

3.1.1 環境監測系統

3.1.1.1 土壤/基質和水的監測 1）監測土壤/培養基的pH 值、電導率、溫度、濕度等，以確定最佳生長條件；2）監測水質，包括pH 值、電導率、溫度、溶解氧等；3）提出最佳設置，并在環境數值低于設定值時通過短信等發送警告；4）存儲歷史數據，并生成圖表來查看趨勢。

3.1.1.2 室內微氣象環境監測 1）使用傳感器監測室內微氣象環境，如溫度、相對濕度、陽光、CO2、風速和作物生長的圖像，并提出最佳設置；2）在萎蔫等事件發生時通過短信發送警告，以保持最佳環境條件；3）存儲歷史數據，并生成圖表來查看趨勢。

3.1.1.3 田間氣象監測站 1）使用傳感器來監測田間大氣條件，如溫度、相對濕度、風速、風向、雨、雪和陽光；2）通過分析溫室內部和外部的環境差異，提高溫室的環境控制效率；3）用歷史分析來預測短期氣象變化，提高室內氣象環境的穩定性。

3.1.2 環境控制系統

（1）利用傳感器監測溫室內外大氣數據，自動調節溫度、濕度、遮陽網、絕緣窗簾、風扇、天窗等；（2）使用空調系統，循環風扇控制室內溫度、相對濕度、CO2濃度等；（3）使用人工光源，縮短作物生長時間，增加產能。

3.1.3 動力分析系統

（1）使用傳感器查看并記錄溫室的電氣狀態；（2）自動使用遮光網，調整陽光強度，減少電力使用；（3）記錄使用的電力數據來計算和分析每個設備的能耗和運行成本。

3.1.4 澆灌系統

（1）使用土壤水分、水位傳感器監測土壤水分傳導率、pH 值、水位等；（2）提出水分控制條件、進度和數量的策略；（3）自動校正凍結溫度時的鹽度。

3.1.5 營養液調配和調節系統

3.1.5.1 營養液的調配 1）有效地監測和控制營養液的調配，并管理日常工作，如調節水質；2）調整營養液的比例和濃度，然后將信息發送到澆灌區；3）作物生長速度不同，自動調整營養液濃度以控制其生長。

3.1.5.2 營養液的調節 1）對各種情況進行實時監控，一旦發現問題，立即做出調整；2）得益于營養循環，利用潔凈室提高肥料利用率和產量，并預防疾病；3）根據作物生長發育的需要，自動調節營養液用量。

3.2 智能農場云平臺

3.2.1 實時遠程監控和管理

（1）通過電腦、平板電腦、手機等設備遠程查看實時信息；（2）建立跨多個溫室和田塊的分布式管理系統；（3）為不同的人員提供不同級別的權限；（4）通過短信和電子郵件提醒管理者獲取實時信息。

3.2.2 分析歷史數據和圖表

（1）制作加強水稻栽培管理和問題識別的綜合圖表；（2）傳感器數據自動上傳到云端以供未來分析和查詢；（3）提供私有云和公共云服務。

3.2.3 遠程專家咨詢

（1）與其他農場分享溫室經驗和數據，以獲得建議；（2）遇到復雜問題的情況下，請求專家提供客觀準確的診斷。

3.2.4 智能生產記錄

（1）記錄作物生長的細節，包含地點、人員、土壤質量、生長情況、收獲時間、肥料/農藥使用等；（2）自動記錄生產過程，以準確控制食品質量、農藥殘留等。

4 智能農場面臨的問題與展望

4.1 智能農場面臨的問題

4.1.1 亟待具備自主研發的核心技術

智能農場的核心技術除了定位技術、通信技術以外，還包括傳感器、芯片等的精密儀器制造，以及包含模式識別、大數據分析等需要的硬件和軟件技術。然而，我國當前在覆蓋熱紅外波段的高光譜成像傳感器、光刻機、中央處理器、圖形處理器制造等方面距離世界一流水平仍有差距。與此同時，世界各大人工智能巨頭都在積極布局，例如NVIDIA 在洽談收購ARM，軟件公司如MATLAB 已經開始對國內某些高校實行禁用。因此，高新技術行業的“卡脖子”隨時可能發生。

4.1.2 農業基礎設施尚待完善

由于農村地區電信基礎設施落后，地形破碎、田間地塊分散等制約了大規模農業機械的使用。此外，物聯網的建設是智能農場的基礎，因此需要鋪設一系列的環境傳感器并連接入高速網絡。因此，包括電信設施、田塊規劃、農田物聯網建設等基礎需要提前打好。

4.1.3 智能農場可操作性尚待提高

農民教育水平的低下可能會降低農民采用這類技術的能力。盡管目前已有許多可以實現智能農場的技術，但個體農戶和農業企業是否采用這些技術還取決于許多其他因素。其中最重要的是可用性問題和最佳實踐方案的確定；在其他領域運用智能技術時，此類問題也常發生。智能農場的建設必須要以農業和農民為中心，以促進智能農場的概念落地。

4.1.4 人工智能應用的挑戰

影響農業的外部因素，如天氣條件、土壤條件和病蟲害等，是非常復雜且不斷變化的。例如，在使用無人農機進行收割時，規劃的最佳路線隨著外部參數如地形、障礙物等的變化，也需要不斷調整。因此，這也給人工智能技術在農業中的應用帶來挑戰。當前，人工智能領域對于農業模型的開發尚處于發展階段，距離實際應用仍存在一定差距。

4.2 展望

繼植物育種和基因革命之后，精準裝備、物聯網、傳感器、地理定位系統、大數據、無人機、機器人等信息通信技術的結合應用，正在掀起第三次綠色革命。在這場革命所描繪的未來，農藥和肥料的用量將會下降，而整體使用效率將會得到提升，這將有利于生態環境。例如，更有效地使用水肥和除草劑、殺蟲劑，并節約成本。此外，物聯網技術將提高食品的可追溯性，從而促進食品安全。因此，基于一種更精確、更節約資源的方法，智能農場在提供更高產、更可持續的農業生產方面具有絕對的潛力。一旦智能農場可以大規模推廣落地并為邊緣農民提供服務，我們將可以在不破壞土地和生態環境質量的條件下，養活不斷增長的人口，并能提高糧食安全和食品質量。