智慧農機在數字農業發展應用中的“潤果”模式探索

李麗君

摘要：我國是世界第一人口大國，對農產品的需求量巨大，而隨著社會經濟的不斷發展，我們對食品的品質要求也隨之水漲船高。但我國農業的發展現狀卻相對滯后，存在效益低下、農村勞動力缺乏、耕地閑置、產品標準化低等問題，迫切需要解決“誰來種地？如何種好地？”的矛盾。基于此，農機行業數字化、智能化的經營模式是對傳統農業模式的革新，是解決上述矛盾的有效方案。

關鍵詞：智慧農機 數字農業 產學研深入合作

農業是國家的基礎支柱產業，農業生產向智能化轉型是必然趨勢。這就需要智能農機技術提供強有力的技術支撐，加快農機裝備的研發。國家也出臺了相應的政策，加快發展以智能農機為基礎的現代智慧農業。《鄉村振興促進法》提出，推進數字鄉村建設，加強智慧農業技術創新，鼓勵農業信息化建設，提升農村公共服務數字化、智能化水平。近年來，江蘇潤果農業（以下簡稱“潤果”）積極探索智能農機在數字農業領域的發展取得了一定成效，也還有一些問題值得認真分析和關注。

一、智慧農機、數字農業的定義

智慧農機又稱智能農機，屬于傳統農業機械的現代化升級改造，有各種概念性的解釋。它可以是一種新型的農業裝備技術，也可以是一種全新的農業生產體系。從表面概念看，智能農機是以無線通信技術為基礎，搭載各種農業生產傳感設備；從深層概念來看，智能農機是以衛星導航、集成電子、信息軟件為基礎的，基于現代技術手段的實時監控、統計和管理的復雜系統。

數字農業應用是物聯網、云計算、3S技術等現代信息技術與農業生產相融合的產物。通過對農業生產環境的智能感知和數據分析，實現農業生產的精準管理和可視化診斷。

二、潤果在數字農業智慧農機發展方面的現狀及成果

潤果成立于2009年，是蘇南地區最大的水稻生產基地。目前已形成集養殖、種植、經營、收獲、烘干、儲存、加工、銷售為一體的全產業鏈經營模式。2020年，潤果攜手江蘇大學、大疆農業、豐江智能、中科院智能機械研究所等國家頂尖團隊，在江蘇鎮江打造了面積高達5000畝的“中國第一無人農場”。潤果堅持基于數字農業商業模式的全流程機械化，結合其多年在農業領域的經驗，以及高學歷的人才團隊和良好的經營現金流，突破了原有的農業模式和技術，為傳統農業賦能，解決了效率低、勞動力不足、耕地閑置、產品標準化水平低等問題，探索創造了一種可盈利、可持續、可復制、適用的數字農業智能農機發展模式。

（一）應用面廣

自成立以來，潤果踐行“公司+合作社+農戶”農業生產服務組織形式，自建基地種植面積2.25萬畝，訂單種植面積1.27萬畝，公司帶動農戶數約10960戶，每年開展農民培訓逾1萬人次，幫助農民增收共計1229.74萬元。潤果農業水稻、小麥烘干服務面積約7萬余畝。

2015年，潤果聯合江蘇大學農機裝備團隊合作研發的高地隙自走式無人植保機/無人收割機，具有智能化程度高、操作簡單、工作模式多樣靈活、行駛路徑直、軌跡偏差小等特點。這一研發成果積極推進了傳感檢測領域的應用開發，實現了路徑規劃的導航和作業功能。2017年，潤果下屬的“鎮江新區富農農機機械化專業合作社”被評為國家級示范社，潤果大田數字化和智能化建設板塊實現了耕、種、管、收、儲、加工等農業生產六大環節的數字化、智能化、無人化。2017年，鐵漢生態“睢寧縣古黃河環境修復及中低產田改造PPP項目”聯合潤果在大田機械化、規模化生產、農業面源污染防治及智慧農業建設等方面取得多項成果。2018年6月，潤果與京東集團合作，落地全國首家“京東農場”，合力打造從土壤到餐桌的稻米全程可追溯體系，其搭建的無人機監控系統、智慧農場管理系統構建起全面的智慧農業全程監管體系，真正意義上實現了農作物全過程的生態種植，做到了農產品的安全可追溯，從源頭保障了餐桌安全。2019年，潤果被農業農村部評為“全程機械化+綜合農事”服務典型案例單位。

2019年開始，潤果在全程機械化的基礎上，將信息化、大數據、人工智能融入現代農業，形成農田管理智能化、農機調度自動化、倉儲烘干智能化、創建智慧農業社會化服務平臺，用科技的力量通過集約化經營節本增效，解決了種地難、效率低、利潤低等問題。2020年，潤果聯合幾個相關部門共建的5000畝智慧農場，在無人農機充分使用的情況下，打造出天地空一體化無人農機示范農場經營模式，完成了農業農村部數字農業試點項目建設。2022年小麥收割季，潤果智慧農場實現了無人收割、無人耕種、無人播種、無人施肥的全程機械化操作。

如今，在潤果，一個人可以經營500畝土地。農機物聯網和智能裝備及農情現場監測得到廣泛應用。精準、智能、自動化的農機作業和田間農情監測使農機調度管理的效率和便利性顯著提高。

（二）效益增加

潤果踐行智慧農機+數字農業模式最大的優勢體現在效益的增加。據潤果提供的數據表明，數字農業技術的田間應用相比傳統農業可以有效提高人均生產效率65%，降低農藥使用量20%，降低化肥施用量10%，畝產增加10%。按照傳統農業一人管理300畝水田，每畝農藥投入180元，肥料投入200元，畝產1000斤，水稻1.3元一斤核算，與數字農業的效益對比見表1：

1.降低農業生產成本。潤果大田數字農業技術的應用能節約肥料10%，節約用藥20%，土地產出率畝產增加15%，降低了田間工人的勞動強度，從原來的50畝/管理人員，提高勞動效率至300畝/管理人員，為潤果現代農業管理模式的拓展奠定了基礎。

2.降低農業面源污染。在農業清潔生產以及面源污染防控方面的技術示范及推廣應用，使得基地稻麥農田化肥施用量穩定下降，同比氮用量可節約20-30%，磷肥用量可減少一半（稻季不施磷肥），畝節約化肥投入成本35元。基地機械化作業水平不斷提高，新肥料新機械的覆蓋率大大提高。

3.增加農產品產量。農田地力逐步得到提升，稻麥產量穩步增加。2020年水稻平均畝產1300斤，小麥平均畝產850斤，糧食總產比2019年同比增加15%。

4.提升農產品品質。公司生產的大米成果申報“綠色食品”認證，綠色大米終端價格13800元/噸（6.9元/斤）新增銷售預計約2600噸，銷售額為3588萬元，同比水稻（3800噸，出米率69%）銷售額988萬元，增幅近3.63倍，通過農產品產銷一體化，實現該環節效益增長近4倍。

（三）規劃方案、技術、管理模式創新

1.規劃方案創新。以農業生產應用為出發點，形成了一套數字農場規劃方案，將數字農業技術和管理手段融入到農場規劃中，指導農場生產由傳統管理模式向數字管理模式提升。

2.技術創新。首次將自然地理信息系統融入到農田管理全過程，與傳統農業相比，自然地理信息系統作為貫穿數字農業的主線，融入到水稻生產全過程，形成數字農情、智能農機調度、遙感測產等先進的數字農業技術

3.管理模式創新。農機自動調度系統、農業生產管理系統和農業生產服務系統構成數字農業的核心。將系統應用于管理模式是數字農業管理模式的創新。項目實施采用“3S”技術和物聯網技術，采用多種多源遙感設備、智能監控視頻設備和智能報警系統，對農產品的生產環境和生長狀況進行監測，采用科學智能農業生產要素遠程控制設備，遠程實時管理農產品生產狀態。水、肥、藥、糧自動化管理，提高農產品質量和產量，降低生產成本。

三、“潤果”智慧農機數字農業發展的體系構建

潤果在全程機械化的基礎上，將信息化，大數據，人工智能融入現代農業，形成農田管理智能化，農機調度自動化，倉儲烘干智能化，創建智慧農業社會化服務平臺，用科技的力量通過集約化經營，節本增效，解決種地難、效率低，利潤低等問題。

（一）系統總體工藝

圍繞大田作物的標準化種植過程，潤果打造大田農業生產數字化管理模式，針對大田農業的主產糧食作物種植管理，提供基于數字化模型的分析能力，幫助種植過程準確把握時間節點，精細控制農時、農藝，為農業風險、生產異常提供智能化決策輔助，擺脫依靠人工經驗和人為判斷的傳統工作模式。建立成體系、成系統的種植流程、業務標準。

信息化系統覆蓋農業數據信息的采集、交換、共享、開發、服務等全過程，包括農業相關信息數據的采集標準和業務規范，農業應用和服務標準，業務信息交換標準，信息協同交換標準，采集終端管理標準，系統運維規范和標準，信息安全規范和標準等。

（二）生產應用情況

1.苗情災情監測管理。一是建設田間氣象站，采集、處理、存儲氣象溫度、氣象濕度、照度、風速、風向、雨量和太陽輻射等參數，運用現場無線局域網絡技術，結合其他無線、有線通信方式，進行數據組網和傳輸。二是建設田間高空瞭望系統，采用長焦電動變倍高清透霧日夜型網絡攝像機，并配合大口徑的非制冷熱成像攝像機，搭載360°全方位精密網絡重載云臺，實現遠距離的晝夜全天候視頻監控。三是建設大田視頻監控系統，通過在大田中布置高清攝像系統，定時采集作物、植物生長發育狀態和各類生物在自然狀態下的動態、病蟲害活動的圖片（包括日光圖片和夜間的紅外圖片），進行田間的遠程連續定位攝像，并將采集的圖片自動上傳到遠程物聯網監控服務平臺，可對突發性異常事件的過程進行及時監視和記憶，實現植保監測人員的遠程物候觀測，用以提供及時高效的指揮和調度。

2.墑情與供水監測管理。一是預埋土壤墑情傳感器，可檢測駐波疊加信號得到土壤含水量。裝備土壤水勢檢測傳感器，通過測量加熱前后的熱容量變化，測得土壤基質勢的大小。二是配備便攜式土壤墑情傳感器，實時顯示采集數據，記錄組數，傳感器連接數量，經度緯度等信息。三是安裝pH值傳感器，通過測量電極之間的電位差，來檢測溶液中的氫離子濃度，從而測得被測液體的pH值。四是安裝農田灌溉水泵控制器，采用世界上先進的微電腦技術、傳感器技術、自動控制技術，帶有數碼管顯示和鍵盤操作，能夠自動監測土壤濕度（水分），具有自動灌溉控制功能、無線遠程通信控制功能，可以控制電磁閥、水泵等設備，通過鍵盤（或計算機）可以設置土壤水分的臨界點（土壤濕度下限）、控制回差及灌溉時段，在灌溉時段內，如果土壤水分低于臨界點，自動打開電磁閥（或水泵），開始供水灌溉，當土壤水分達到回差值時停止灌溉。

3.土壤肥力信息采集及可視化。一是裝備土壤電導率傳感器，通過傳感器采集土壤電導率，并可以實時地在地圖上顯示，用戶可以用手機或者電腦以列表、圖表的方式查看土壤電導率的信息，為用戶的農事管理提供決策的支持。二是裝備土樣自動化養分檢測設備，實現土壤養分檢測溶液量取、液體攪拌、土樣混合、試劑滴定的無人值守操作，實現養分檢測的全自動操作。三是裝備土壤肥力建模與施肥推薦決策支持系統，基于土壤類型、干物質、土壤養分等進行土壤的分類、聚類研究，并依此構建土樣采集點定位與優化系統，實現精準采樣。四是采樣點的土壤數據結合農業高分遙感、農業氣象、種質資源、病蟲草害、農產品價格等多尺度參數通過數據融合與數據挖掘的技術來構建土壤肥力數據知識模型。五是建設可視化互聯系統，結合實際農業生產，對當地農業大數據進行智能獲取、處理和分析，建設區域內互聯網+農業大數據系統，通過建立的數據分析挖掘模型，融合用戶實際需要，實現關鍵性數據和信息的可視化呈現，輔助農業生產決策過程，有效提高區域的農業生產智能化程度、提高生產效率。

4.智能農機系統。一是裝備農機機載物聯網數據終端，支持數字化總線外接、無線數據通信、本地數據存儲，可實現農機的實時定位，支持終端與后方平臺的數據信息交互。二是裝備農機具遠程在線監測裝置，圍繞農機具的工作狀態檢測和數據通信來實現產品核心功能任務。三是建設農機物聯網遠程管理服務平臺，圍繞農機的一般運行、農機的作業運行，進行詳細數據、信息的管理和運行服務。四是通過農機使用運行數據的持續獲取，提供面向農機用戶的管理、服務功能。開發農機駕駛員應用APP，針對農機駕駛員管理和使用，提供高效率，進行實時的管理手段。五是開發農機機載顯示控制終端，集成了衛星定位與導航、通訊功能，功能模塊集成了視頻圖像顯示、后臺信息交互。

5.遙感服務與管理系統。一是借助農業遙感高分衛星圖像、生物量、種植結構數據，可以實現對于區域內農作物生長數據的精準管理。二是通過無人機上搭載熱紅外成像儀對地面進行觀察，從而得到作物病害分布情況，其開發基于衛星遙感數據分析軟件，將外業調查數據、無人機獲取的光譜數據與遙感數據相結合，實現天地空一體監測，開展項目研究區域土地情況分析、作物種植分布、作物種植類型的建模和預測等。

6.智能肥料控制系統。開發施肥變量控制系統，依托作業處方圖來進行作業方案的控制。變量控制器同時需要配套機具控制組件，對農藥、化肥的噴灑施用進行有效的操控。同時，還需要配套北斗差分定位設備，提供精確的作業位置數據；機載顯示控制終端則負責導入作業處方圖，并進行作業方案的可視化監控操作。開發田間變量施肥處方圖軟件，以不同的空間單元為基準，根據產量數據和其他數據（土壤特性、病蟲草害、氣候等信息）的疊加分析為依據，建立作物生長模型、作物專家系統，以高產、優產、環保為目的，因地制宜的為作物進行精準施肥。

7.智能烘干應用系統。由配搭在烘干機控制器上的物聯網適配終端和部署在后端服務器上的遠程管理與控制系統兩個模塊組成。該系統基于物聯網應用，通過物聯網適配終端獲取烘干機的各項運行參數，并執行相關的遠程控制動作。遠程管理與控制系統則負責通過向用戶提供可視化的交互軟件，實現用戶對于烘干機的遠程監管、遠程控制，從而實現烘干機作業過程的全程智能化管理。

8.智慧收獲作業系統。系統由三個組成部分構成：基于大數據的產量分析軟件、作物長勢分析軟件、收獲機機載測產系統。其中，收獲機機載測產系統由糧食流量傳感器、主控模塊、高精度定位模塊組成。通過監測收獲機的作物流量，獲取實時的作物產量，同時結合高精度定位模塊提供的位置數據，將產量與位置相結合，形成數據關聯。

四、應用中遇到的主要問題及應對策略

（一）主要問題

發展智慧農機數字農業，在農業生產托管運用中，存在的弊端主要包括以下幾點：

1.信息共享不及時、網絡建設不成熟。智慧農機的智能化、系統化管理主要依靠大數據平臺的統一監管來實現。但目前信息技術的發展速度遠遠快于智慧農機技術，導致信息化發展遠遠快于智慧農機技術升級，這種相互不匹配的發展現狀，讓農業生產的生產力進步受到阻礙。主要表現在：一是土地確權信息無法并網，信息平臺無法界定項目區域邊界。在項目實施過程中，項目村與非項目村的界限難以區分。二是后臺作業軌跡、作業量雖然顯示完整，但無法準確識別，容易導致監管不足。三是農機在運行過程中，經常會出現信號盲區、掉線、無法連接網絡等情況，導致后臺運行信息缺失。

2.基礎設施達不到要求。從智能農機的使用分布來看，智能農機廣泛應用于平原、盆地等地區，但受地形和基礎設施的影響，智能農機在山區的使用率低。從實際操作來看，高標準農田平整度不夠，與智能農機配套的田間道路機械化程度低，排灌智能化程度低。

3.農民購買智能農機的積極性不高。一是智能農機系統成本很高，投資大。二是智能農機回本時間長，農戶購買意愿較低。

4.從業人員年齡老化，智能農機應用端人才短缺。根據全國人大常委會執法檢查組2020年10月10日向全國人大常委會提交的報告，2019年全國28所高校招收農業研究生機械設備，其中，農業機械專業研究生和本科生不足700人。農機專業研究生與本科生招生人的比例只有0.1%。預計到2025年，我國將短缺44萬農機化專業人才。從報告結果看，目前，智能農機應用端人才短缺。如果沒有具備相關專業知識的從業人員來維持生產系統的正常運行，就很難保證智能農機在數字農業應用中得到很好的發展。

（二）應對策略

1.完善農業信息化綜合服務平臺。一是以農業農村為主導，整合土地確權、測土、社會服務等信息，實現資源共享。二是完善農村信息網絡基站建設，確保農業生產“無盲區”，推進農機大數據互聯互通，構建完善的大數據應用體系，提供各類數據信息服務。三是全面整合各項工作，有效解決農業信息“碎片化”問題，形成農業信息互聯互通，促進各項業務任務數據資源共享。四是整合智慧農業云平臺，發揮農業大數據資源中心優勢，為農民提供生產托管、農業植保、病蟲害防治、氣象等科學可靠服務。五是建設智慧農機管理平臺，強化農機生產經營指揮調度體系，主要包括農機產品質量鑒定、新技術推廣、農機設備維修管理等，有效地為服務保障機構和農機經營者提供服務。六是通過政策與新型基礎設施相結合，加快發展數字農業智能農機。

2.出臺相關行業標準，做好配套建設工作。一是盡快出臺高標準農田宜機化（適宜智能農機）建設的標準。二是探索無人農場的建設標準。三是搞好基礎設施建設，確保下田的機耕道路符合智能農機的作業要求。

3.加大政策扶持力度，支持智慧農機發展。一是通過農機購置補貼、成立農機合作社等農機社會服務主體，購買和使用智能農機專項資金。二是對大中型拖拉機、聯合收割機、植保機等機械設備安裝北斗導航和智能監控設備給予適當的政策補貼，提高現有農業機械的信息化、智能化水平。三是通過政策補貼鼓勵農業生產者以互聯網為載體開展預訂、訂購等電子商務服務，大力推廣農機APP，第一時間為農民提供農機信息，有效辦理大型農機購置補貼的優質服務。

4.開展產學研深入合作，培養一批專業人才。一是與科研院所開展產學研合作，探索用于人工智能、物聯網、傳感技術及系統解決方案、防護技術、智能設施農業、智慧農業的新型植物和農業裝備綜合土壤服務，形成一批科研成果。二是在人才培養方面，相關部門出臺相應政策，盡快填補相關崗位空缺，加大對相關員工的培訓力度，鼓勵員工積極學習農機智能系統的操作方法，逐步了解農機智能化的好處。三是采取措施吸引高端人才回流。

（作者單位：中國財政科學研究院）

責任編輯：宗宇翔