新質生產力驅動新疆棉花栽培升級的構想

Concept of new quality productive forces driving the upgrading of cotton cultivation in Xinjiang

Jiao Hairui

2019—2024年，我國年平均棉花產量為610萬t左右，進口量為202萬t，消費量為780萬t[]。可見，我國棉花供需存在明顯缺口，不得不通過大量進口彌補國內供給不足。隨著經濟發展與居民生活水平提升，紡織服裝等行業對棉花原料的需求呈穩步增長趨勢，因此需持續重視棉花產業發展，通過提升國內棉花產量和品質保障市場穩定供應。

新疆是我國最大的棉花主產區。國家統計局數據顯示，2023年新疆棉花產量達511.2萬t，占全國總產量的 90% 以上2。新疆棉花產業不僅是我國棉花生產安全的重要保障，也是推動地方經濟高質量發展與當地農民增收的支柱產業。

在棉花栽培技術發展進程中，新疆持續推進種植機械化3，目前已構建涵蓋深松整地、精量播種、水肥藥一體化、化學調控、病蟲害防治、化學脫葉、機械采收、秸稈還田及殘膜回收的全程機械化生產體系4，顯著提升了生產效率與原棉品質，降低了生產成本，為農業增效、棉農增收及提升產業國際競爭力奠定了基礎[5。然而，當前新疆棉花生產仍面臨品種“多雜亂”生產環境退化、要素投入成本高、棉農科技素養有待提升及機采棉品質管控不足等問題。近年來，我國科技進步與人才儲備為農業新質生產力的發展提供了堅實支撐，人工智能（artificialintelligence，AI）已在精準育種、土壤健康管理、農業合作管理以及種植管理、收獲加工等產前、產中和產后環節得到應用，伴隨算力提升與技術迭代，其已具備在新疆農業領域，尤其是棉花栽培中全面應用的條件。

基于當前新疆棉花栽培中存在的問題和現有技術條件，筆者提出棉花“AI栽培體系”，旨在解決人工成本過高、棉農技術經驗不足、農用機械作業效率低、水肥滴灌時間與用量精準度不足、施肥配比不合理、化學調控時間與劑量控制精度不足、病蟲害監測預警滯后[等關鍵問題。通過新質生產力技術賦能，該體系可實現減少人工介人、支持超大規模棉田管理、提升系統運行效率的目標，進而推動新疆棉花產量與品質的系統性提升。

1棉花栽培中新質生產力的主要內容

新質生產力是習近平總書記在新時代提出的一個重要概念，應運于新一輪科技革命和產業變革的挑戰浪潮而生，是推動我國經濟發展方式轉型的核心動力。它是一種以科技創新為主導、實現關鍵性顛覆性技術突破而產生的先進生產力質態，具有高科技、高效能、高質量的特征，符合新發展理念[1I-2]。在農業領域，新質生產力是指以現代科技為支撐、以農業科技創新為核心驅動力、以農業生產方式變革為突破口、以促進農業高質量發展為導向、以提高農業全要素生產率為核心目標，形成的兼具新技術、新要素、新模式、新業態、新動能等特征的現代農業生產力體系[13]。

在棉花栽培領域，新質生產力的核心價值體現在通過技術創新驅動生產效能升級和優化生產要素的配置，通過數字化技術、智能裝備的整合應用，以及綠色生產模式的構建，提高棉花的種植效率和資源利用效率。此外，棉花新質生產力效能的充分發揮有賴于農業勞動力培訓以提升其技術應用能力，使其既能適應現代農業生產模式，又能適應棉花生產高質量發展需求[14]。

當前棉花栽培領域已開展新質生產力技術的試驗與應用：無人機遙感技術通過部署低成本小型無人機獲取超高清數字影像，實現不同規模棉田的快速覆蓋與產量估算，兼具成本、效益與精度優勢[15；無人機植保作業在棉田病蟲害防治及化學脫葉環節的應用，顯著提升作業效率并改善棉花產量和品質；小型機器人車試驗顯示，其單日可采集12140個棉鈴，每輪作業完成25次采摘，覆蓋約303500個新吐絮棉鈴，該小型機器人車以 4.83km h^-1 的速度行駛，每3s采摘1個棉鈴，若其每天工作 ^10h ，可以在50d內完成 0.405hm² 的棉田收獲，且纖維品質損傷率較低[；構建基于物聯網與棉花功能結構模型的智慧棉花生產數字化系統平臺，利用智能傳感器實時采集田間氣象、土壤溫濕度和作物長勢等數據，通過網絡傳輸至數據庫，并結合模型模擬分析，可實現遠程操控管理、預測判別、智能處理和可視化模擬等功能[18]；創建棉花生產從播種到收獲的關鍵環節精準監控技術體系，包括播種質量在線監測與調控技術、滴灌棉田全程養分和水分快速監測與定量診斷技術、水肥一體化精準管理技術、病蟲害精準防控技術和采棉機服務云平臺技術等，可顯著提升作業質量和管理效能[19]。

2在新疆棉花栽培上發展新質生產力的必要性

新疆植棉區地形平坦開闊，單戶經營棉田規模達數公頃至數百公頃，適合開展大型機械化作業。在新疆棉花栽培領域發展新質生產力，要求勞動者轉化為兼具作物栽培知識與智能裝備操作能力的技術型人才，勞動資料演變為智能操作系統和自動化設備機械等。在人工智能技術深度應用的時代背景下，新質生產力通過驅動智能化生產方式，不僅能引領戰略性新興產業提檔升級，更能加速未來產業體系形成與落地[20]。新質生產力賦能棉花栽培后，技術范式發生系統性轉變，田間監測手段從傳統人眼判別升級為機器視覺識別[2和多源傳感器網絡監測，決策模式從依賴經驗的人工決策轉向基于數據驅動的人工智能22決策。通過智能化裝備與技術的深度應用，實現棉花栽培的精準化、高效化與自動化：其一，通過全程機械化與作業流程自動化改造，降低人工勞動強度，縮短農事作業時間，提升耕地、整地、播種和植物保護等環節的作業精度；其二，依托智能灌溉施肥施藥系統，動態耦合土壤情、作物需水規律與氣象病蟲害數據，實現棉田養分、水分和藥劑的精準投放，優化整體資源配置，提高資源利用效率，充分發揮新疆光熱資源優勢，不僅能生產符合高端市場需求的優質原棉，還能促進棉花產業可持續發展。

在新疆棉花栽培上發展新質生產力具有重大戰略意義。區域經濟發展方面，可提升棉花單產水平與原棉品質，增加農民收入，并帶動紡織、物流、機械制造等相關產業發展，直接推動新疆植棉區經濟發展。國家棉花安全保障方面，可通過優化生產要素配置、提升資源利用效率，系統性增強棉花綜合生產能力，有效提升棉花自給能力，降低對外依存度，筑牢國家棉花安全的產業根基。農業現代化推進方面，新質生產力作為農業科技革命的核心驅動力之一，其應用不僅能顯著提高棉花生產科技含量和數字化管理水平，更能通過生產方式變革培育適應智能農業的新型職業農民，從技術應用與人才儲備兩方面夯實農業現代化的發展基礎。生態環境保護方面，新質生產力賦能下的精準農業技術體系（如精量施肥、靶向施藥、智能灌溉等），可減少化肥農藥施用量，實現耕地質量的持續性保護，實現經濟效益與生態效益協同提升，為干旱區農業可持續發展提供路徑示范。

3建立棉花“AI栽培體系”的構想

筆者提出棉花“AI栽培體系\"的構想，該體系由“數據分析系統”“監測系統”和“設備及機械運行系統\"構成，三大系統通過無線網絡實現連接交互。其中，“數據分析系統\"向“設備及機械運行系統”發送控制指令，“監測系統”實時監測“設備及機械運行系統”的運行狀態（含棉花生長參數及棉田環境數據），并將監測數據傳輸至“數據分析系統”，“數據分析系統”基于實時數據進行分析決策后，再次向“設備及機械運行系統\"發送指令，形成閉環控制。

3.1 “數據分析系統”介紹

3.1.1“數據分析系統\"的平臺構架。它主要由異構處理器[包括用于基本任務計算的中央處理器（cen-tralprocessingunit，CPU）、用于圖像處理和視頻編碼等圖形密集型任務的圖形處理單元（graphicsprocessingunit，GPU）[23]、處理大規模機器學習模型的張量處理單元（tensor processingunit，TPU）[24]、高效率處理視頻和圖像類海量多媒體數據的神經網絡處理單元（neural network processing unit， NPU）[25]、專注于深度學習計算加速的深度學習處理單元（deep learning processingunit，DPU）[2等]、內存、硬盤（用于數據存儲與提取）、可交互顯示器、電源、音箱、數據接收與發射器等硬件組成，搭載Linux操作系統[27]，并在該系統上搭建Hadoop高性能服務器集群[28]等功能應用軟件。

3.1.2“數據分析系統\"的運行機制。作為棉花“AI栽培體系”的核心控制中樞，“數據分析系統”負責對接收數據進行處理分析并生成執行指令。如圖1，該內部包含“機器學習系統”“分析診斷系統\"和“人機交互系統\"3個功能模塊。“機器學習系統\"通過多源數據訓練構建模型，輸入數據包括：棉花全生育期多維度生長數據（圖像信息、生理指標等）生長環境因子數據（水肥投人時間及劑量、土壤溫濕度、養分含量、光照強度、氣象參數、病蟲害發生記錄等）和設備機械運行數據（作業圖像、性能參數、棉田高精度電子地圖等）。經訓練后，系統可明確不同品種棉花的生長特性、各生育期正常生長閾值、病蟲害特征識別標準[2水肥投入的合理區間、環境因子適宜范圍及設備與機械運行狀態參數等，并基于歷史大數據和實時數據耦合分析實現棉花生長趨勢預測與產量預估[30。此外，該模塊通過互聯網數據抓取技術自動獲取權威棉花栽培知識庫（文獻、專著等），結合專業技術人員人工輸入的領域知識，持續更新優化模型參數。“分析診斷系統”作為核心功能單元，實時接收“監測系統”傳輸的棉田環境數據、作物生長數據及設備狀態數據，通過預設算法模型進行分析處理，即時生成灌溉施肥、病蟲害防治、機械作業等控制指令并發送至“設備及機械運行系統”。“人機交互系統”搭建工作人員與“數據分析系統\"的雙向溝通通道，當系統遭遇未知場景或出現決策歧義時，自動觸發人工干預機制，將異常信息反饋至操作終端，經人工研判后，形成修正指令回傳至系統，完成決策閉環，同時，同步記錄人工決策過程并更新知識庫。工作人員可通過該模塊實時監控棉花栽培全流程運行狀態，獲取系統生成的分析報告與預警信息。

3.2 “監測系統”介紹

3.2.1“監測系統\"的構成。該系統主要由太陽能供電裝置、攝像機、測量儀、傳感器（含光傳感器、聲傳感器、溫濕度傳感器等）及探測設備（土壤質地探測器、土壤養分探測器、土壤pH探測器等）組成，各組件分別部署于棉田監測區域及設備庫房，可實現全天候連續測量作物生長參數、監測農田環境及設備機械運行參數。

3.2.2“監測系統\"的運行機制。如圖2，該系統通過多類型終端設備實現棉田環境與生產過程的全天候實時監測，監測對象涵蓋棉花生長參數、病蟲害發生狀況、王壤與空氣環境參數、設備及機械運行狀態等，在硬件部署上，每 15hm² 棉田配置1臺高分辨率攝像機（具備 500m 內高清成像能力），可實現監測區域內設備與機械運行狀態、棉花生長表型及病蟲害癥狀的全覆蓋監測[3，攝像機采用巡航模式作業，每分鐘采集1次圖像數據并實時傳輸至“數據分析系統”，測量儀每日完成1次周期性數據采集，傳感器與探測儀設置每小時自動獲取1次環境與土壤參數。作為數據采集終端，“監測系統\"持續將監測數據以數字信號、圖像或視頻形式傳輸至“數據分析系統”，構建棉田生產全要素實時數據庫。

3.3“設備及機械運行系統\"介紹

3.3.1“設備及機械運行系統\"的構成。該系統由肥料攪拌裝置、滴水施肥設備、充電式智能機器人及農用機械集群（包括耙地機、播種機、智能搬運車、智能點播機、中耕機、植保無人機、采棉機等）組成，所有設備均配備遠程智能控制模塊。其中，農用機械集成激光雷達導航系統與多類型傳感器，支持自動駕駛功能及農用物資（種子、農藥、滴灌帶和地膜等）的實時存量感知，確保作業過程中物資的及時補給；充電式智能機器人搭載異構計算處理器（CPU + GPU）、機器視覺模塊、多參數環境傳感器（聲光溫濕）、人機交互終端及基于LinuxCNC的運動控制系統[32，通過預設算法模型學習棉田管理全流程知識，可精確識別肥料種類、機械類型、作業狀態及滴灌施肥設備運行參數。

圖1“數據分析系統\"運行

3.3.2“設備及機械運行系統\"的運行機制。如圖3，當接收到“數據分析系統”下達的指令后，相應設備及機械會在攝像機監控下啟動運行。農用機械會從棉田大庫房出庫開展作業，智能機器人和智能機器車負責物資搬運等工作，配合并協助各類設備和機械運行，作業完成或無指令時，智能機器人和農用機械等返回大庫房待命。同時，“監測系統\"實時監測設備和機械運行過程，將數據傳至“數據分析系統”，分析診斷作業效果，若不達標，再次向“設備及機械運行系統”下達指令。

在棉花全生育周期內，三大系統通過數據交互與指令協同形成閉環管控體系，可精準實施滴灌、施肥、植保及化學調控作業，保障棉花全生育期處于最優生長環境，系統性提升棉花產量與品質。

4“AI栽培體系”運行中可能存在的問題及解決方法

4.1 網絡延遲問題

當前新疆植棉區4G網絡已基本實現全域覆蓋，但偏遠地區存在信號衰減的問題，可能導致“AI栽培體系\"內三大系統間數據傳輸延遲。對此，可通過部署邊緣計算基站或增強型通信基站，提升區域網絡信號強度與穩定性[33]，確保系統間數據交互的實時性與可靠性。

4.2 機械故障問題

當農業機械在播種、中耕、植保、收獲等作業環節發生故障時，部署于機械本體及田間的攝像頭、傳感器（含機械內置故障傳感器）將實時采集故障特征數據并傳輸至“數據分析系統”，若判定為需人工介入的復雜故障，其檢修過程可能導致棉田作業延遲，因此，應建立機械設備定期檢修機制，通過預防性維護避免作業期間突發故障。

圖3“設備及機械運行系統\"運行

4.3認知不足

“AI栽培體系\"運行過程中可能面臨復雜場景下的決策不確定性，需通過人工干預機制實現異常情況的研判與指令修正。因此，系統需構建持續學習模塊，以動態擴展知識庫，提升復雜環境下的自主決策能力。

4.4 成本問題

“AI栽培體系\"適宜管理規模為 300hm² 以上，小于該面積可能導致農戶經濟效益不明顯。其軟硬件成本較高（須向技術供應商采購，或與國內人工智能科研機構、科技企業聯合研發），且田間測試與迭代升級需持續投入較高成本。因此，須通過技術創新與規模效應降低系統成本，推動“AI栽培系統\"的完善與推廣應用。

5展望

“AI栽培系統\"不僅限于棉花栽培管理，其技術架構可通過導入其他農作物的生長模型與栽培技術參數，實現對其他農作物全生育期的自動化精準管理。該體系通過實時調控設備及機械運行時序、水肥藥投入量，顯著降低人工成本與資源消耗，提升農作物生產的經濟效益。在自主學習過程中，系統能夠解析農作物生長與環境因子（土壤溫濕度、透氣性、養分含量及空氣的溫濕度、光照時長與強度等）的耦合關系，并基于氣候數據與作物表型信息預測產量與品質，持續優化栽培管理策略

“數據分析系統\"可部署于云端構建“智能分析指揮中心”，為一定區域甚至新疆全疆范圍內搭載“監測系統”與“設備及機械運行系統\"的棉田提供統一服務。通過農用機械的物聯網接入，該系統可實時監控農場內所有機械的運行狀態，基于地理信息與作業需求進行跨區域調度，最大化提升機械利用率，縮短整體農事作業周期。

新疆棉花栽培領域新質生產力的規模化應用，應依托政府政策引導與支持，通過建立專項補貼與扶持政策，建設新質生產力應用示范基地，結合資金投入與職業技能培訓基地建設[34，系統性提升棉農數字素養與技術應用能力，為農業農村新質生產力發展奠定制度與人才基礎[35]。

展望未來，隨著新質生產力在農業領域的深化應用，棉花等作物栽培將逐步實現工廠化、無人化與全流程自動化，推動農業生產方式變革與人民生活質量的顯著提升。

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（責任編輯：秦凡責任校對：楊子山）

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