5G+AI賦能智慧農業應用研究

朱婷婷

（廣東白云學院，廣東 廣州 510450）

1 發展智慧農業的意義

1.1 國家發展戰略的需求

在“十四五”時期，《數字鄉村發展行動計劃（2022-2025年）》中明確提出發展智慧農業，將新一代信息技術與農業生產、經營、管理和服務加速融合，發展數字化、智能化、系統化的現代農業模式。利用大數據、物聯網、云計算、5G、人工智能等技術，建立數據智能化采集、處理、應用、服務、共享體系。因此發展智慧農業是數字鄉村建設的重要內容，是現代農業國際競爭新優勢的迫切需要，代表著現代農業發展的新方向和新趨勢，對我國農業現代化建設和實施鄉村振興戰略具有重大引領和推動作用。

1.2 社會發展的必然選擇

一方面，農業生產者農藥、化肥的濫用，導致地下水資源、土壤受到污染，進而導致生態環境惡化，引發了食品安全問題。另一方面，在農村從事農業勞動的主要是老齡人，勞動力不足，且對于新技術、新知識的接受能力較為不足，不能快速地使用新技術及新產品，因而勞動力成本隨之上升。因此，只有將現代信息技術深度地融合到農業生產的各方面工作中，中國農業才能從根本上進行提高。

1.3 實現農業數字化、綠色化、系統化發展

《“十四五”全國農業綠色發展規劃》中提出加快農業全面綠色轉型，持續改善農村生態環境，推進化肥、農藥減量增效。傳統的農業對化肥、農藥的投入過多，造成了環境污染、土壤肥力過剩等各種不良的問題，數字化、綠色化、系統化地發展智慧農業[3]，可實現通過現代信息技術對農業生產對象進行系統化的管理工作，采集農作物生長過程中各個階段的數據，有助于農作物高效生長，合理利用農藥、化肥資源，可最大限度減少資源消耗，保持生態綠色化發展。

2 智慧農業的整體框架

智慧農業是指將大數據、云計算、物聯網、人工智能、5G等現代信息技術與傳統農業深度融合的數字化農業[1]，可為農戶、企業等提供智能決策分析服務，進而對農業生產進行控制，提高農業資源的利用效率，降低農業成本和消耗，減少對環境的破壞，形成基于信息化、智能化的農業管理服務，使得農業系統運轉得更加高效、更加智慧。智慧農業系統包括：數據信息采集層、5G傳輸技術、平臺層與應用層，如圖1所示。

圖1 智慧農業整體框架

2.1 數據采集層

數據采集層包括智能傳感設備、智能視頻監控設備和可穿戴設備。前端智能傳感器設備如無人機、土壤傳感器、光照傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器等，主要負責采集農作物生長的環境數據；智能視頻監控設備如普通攝像機、紅外攝像機、雷達等，主要負責抓拍果實成熟度、病蟲害程度等作物長勢、畜禽的活動軌跡等。可穿戴設備主要負責采集畜禽的健康狀況、發情期探測和預測、喂養狀況等。將收集的數據通過5G網絡傳輸，可以把數據快速、準確地傳送到數據中心或者平臺層，進行分析后反饋給農業管理者或者自動裝備，以便管理者查看或者做出相應的對策。

2.2 5G傳輸技術

5G具有超高的速率和超低的時延特性，能夠重點解決無線網絡和無線傳輸的各種問題，從而提高數據傳輸分析的速度與精準度，為智慧農業各環節提速升級提供基礎，為維持物聯網發展、推動智能化時代前進提供動力。

2.3 平臺層

平臺層包括智能分析、智能控制、智能報警和綜合報表分析等模塊。前端智能傳感器采集到的數據通過5G網絡傳輸至平臺層，平臺層對采集到的數據進行基于深度學習的智能算法分析，并傳至智能控制和智能報警系統，得出分析結果和方案[2]。實現對農業資源合理的利用率，減少了污染，保護了生態環境，實現了綠色發展。

2.4 應用層

應用層包括智能執行設備和終端設備。平臺層得出的結果和方案通過5G網絡傳輸至終端智能執行設備，進而做出智能化的決策[2]。例如，根據采集到的土壤濕度數據進行智能灌溉；根據采集到的空氣溫度數據開閉卷簾等。平臺層一方面會將前端無線傳感器采集到的數據通過5G網絡實時傳輸至PC/移動終端，以供用實時査看；另一方面會根據智能分析的結果生成數據曲線圖，以便農業管理者做出智能化決策。

3 5G技術對智慧農業的影響

3.1 5G技術使智慧農業更加智能

隨著5G通信技術的快速發展，農業生產過程越來越智能化。例如，智能種植，智能農場，智能水產等[3]，主要是通過傳感器采集農業生產過程中的各種數據，然后借助高寬帶、低功耗、低時延、廣接入的5G網絡將收集到的數據快速、準確地傳輸到數據中心，進行智能分析后反饋給各臺機器，達到精耕細作、準確施肥、噴灑農藥、合理灌溉的目的。

3.2 5G技術使智慧農業更加高效

5G時代，智慧農業最大的優點就是實現智能化，以智能機械代替人工。運用物聯網、大數據、5G技術相結合的方式對農業生產中的環境溫度、溫度、光照強度、土壤墑情等參數進行實時監控，平臺通過分析處理傳感器數據等信息，實現自動化施肥灌溉，實現高效地管理農作物及其健康有機生長。

3.3 5G技術使智慧農業更加精準

利用傳感器采集的農業生產中的降雨、日照等氣象信息，結合采集的土壤的酸堿度、濕度等信息，以及農業生長中需要滿足的其他信息，利用現代信息技術對收集的各種信息進行綜合智能分析、處理，從而決定土壤在不同的季節適合播種的農作物種類、方式等；在農作物生產過程中實時監管農作物的養分信息、病蟲害情況等，并和一些先進設施相結合，通過將采集的實時數據傳輸到平臺層進行處理，然后將分析整理的結果以命令的形式反饋給各臺機器，從而迅速執行相關操作[4]。

3.4 5G技術使智慧農業更加公開

5G技術使智慧農業更加公開、透明，其主要體現在食品安全溯源方面，從農產品整個供應鏈出發，利用二維碼技術、數據庫技術、網絡信息技術進行農產品信息系統的構建和開發，實現了各種農產品在整個供應鏈上從播種、施肥、收割、加工到銷售的全程無縫跟蹤和科學溯源，有效地加強了對各種農產品質量安全的監督管理，保證消費者對農產品的最終知情權[4]。

4 AI技術對智慧農業的影響

傳統農業種植方法會造成水資源浪費，化肥、農藥使用過度等問題，不僅成本高、效益低，產品質量得不到有效保障，還會造成土壤和環境污染。在人工智能技術的加持下，農民將能夠實現精準播種、合理水肥灌溉，進而實現農業生產低耗高效、農產品優質高產。

4.1 提供科學指導

運用人工智能技術進行分析和評估，提供科學指導。例如，在農作物育種方面，人工智能技術有助于選擇更好的基因，提高作物育種的效率和精準度。在農作物種植方面，可實現土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析等功能，對土壤、水源等生產要素進行科學合理配置。在農作物病蟲害診斷防護方面，傳統的利用人力定期對病蟲害進行診斷，投入人力成本較高，目前主要利用人工智能技術對水稻、小麥等農作物進行實時病蟲害診斷，減少病蟲害帶來的損失并且減少人力成本。總之，利用人工智能技術對農作物工作生產進行科學指導，有力保障農業生產工作的順利開展。

4.2 提高生產效率

在農業生產階段使用人工智能技術，能幫助農民更科學地種植農作物以及對農田進行更科學的管理，有效提高農作物產量及農業生產效率，推動農業生產向機械化、自動化、智能化轉型，加速農業現代化進程。

4.3 實現智能采摘分揀

將機器視覺識別技術運用到農產品采摘機械臂上，可對農產品的成熟度進行判斷，實現自動采摘。采摘后通過人工智能技術進行自動識別、分類、分級，其識別率、分級率遠高于人類視覺，具有速度快、準確率高等特點，可高效高質地完成農產品的采摘與分揀工作。

5 5G、AI技術在智慧農業中的應用

5.1 智能種植

智慧種植技術在物聯網、5G、人工智能技術的協助下，采用各種傳感器，遠程實時采集土壤濕度、酸堿度、日照、氣候、二氧化碳濃度等數據，檢測土壤健康程度，判斷最佳的宜栽作物、種植時間和施肥量，實現旱情實時自動檢測、預報、智能灌溉等功能，并且將數據通過5G網絡及時反饋給相關管理人員，做好數據的分析、儲存、共享，最終達到精耕細作、準確施肥、合理灌溉的目的，從而提高經濟效益。

5.2 智能病蟲害診斷

病蟲害是農業生產中不可避免的自然災害，每年造成巨大的經濟損失。以往的病蟲害預防方法常采用傳統的經驗分析，即嚴重浪費農藥，也無法保證最佳預防病蟲害的發生[5]。智能病蟲害診斷利用傳感器監測、雷達監測、圖像識別、智能分析等技術，對采集到的數據或圖像進行分析、挖掘，實現實時農作物病蟲害的診斷。供相關人員隨時掌握病蟲害情況與動態，制訂有針對性的防治措施。

5.3 動物行為分析

利用可穿戴設備實時采集所養殖畜禽的活動軌跡、飲食情況等信息，通過深度學習技術分析畜禽的健康狀況、發情期探測及喂養狀況等，從而能及時做出相應處置，不僅節省人力，而且有助于產量的提高[6]。例如，通過攝像機實時拍攝養豬場豬的視頻圖片，利用深度學習算法分析豬的活動軌跡，可對豬的健康狀況以及喂養情況進行實時的判斷。

5.4 智能養殖

通過水下傳感器、攝像頭等監測設備，可對漁場實施全景監測，利用大數據、人工智能技術可對水產品生長、水中含氧量、精準魚食投放等情況進行實時管控，對漁場管理進行動態調整，從而使產量與可持續生態系統得到保障。

5.5 智能預測

可通過物聯網設備采集土壤、氣候、病蟲害等各種數據，通過數據挖掘、人工智能等技術，分析數據間的關聯特征，并預測影響農作物產量的各種因素，評估農作物的健康狀況和病蟲害發生的概率，提前做出干預，進而保證作物的高質高量。

5.6 智能機器人

隨著智慧農業的提出，農業機器人已經成為一個研究熱點。將機器人應用于農業，例如采摘機器人、打包機器人、自動噴灑農藥機器人等，可解決農業生產中勞動力短缺的問題，極大地提高了生產效率，減少了農藥、化肥的使用量，節約了成本的支出。最初農業機器人主要應用于農業中的耕作、播種、收割等方面，隨著物聯網、智能控制、人工智能等現代技術的成熟與應用，農業機器人已應用于施肥、噴藥、采摘、除草、自動分揀等場景，極大促進了智慧農業的發展。

5.7 農產品溯源

農產品從播種、耕作、采摘到銷售會產生龐大的數據量，因而想要完成農產品溯源需要記錄存儲的數據繁雜且龐大。隨著物聯網技術、5G技術的快速發展，在一定程度上，能夠完美解決農產品溯源現階段存在的問題，為農產品溯源的未來帶來了無限可能，進而為農產品的安全帶來了保障。

6 結束語

目前，智慧農業發展仍處于初級階段，但5G、人工智能技術在其他行業已有許多成功應用的案例。人工智能在特定的環境中應用具有良好的效果，具有場景性，難以快速普及推廣。如何使5G、人工智能技術在智慧農業中廣泛應用，從農業種植、生產中收集數據、提取信息，尋找隱藏在海量數據中趨勢、相關性，揭示農業生產發展規律以及可能的應用前景，都需要我們廣大科研者不懈的努力，攻堅克難。相信在不遠的未來，人工智能將和農業現代技術更好地融合，進而幫助農業生產者節約資源、提高產出、提升效率、降低污染，促進農業可持續發展。■