无人化农场关键技术应用分析与展望

  中国是一个农业大国，同时也是人口大国。我国历来对农业与农村的发展都格外的重视，不断推进农业结构的调整和优化，但由于我国耕地资源相对短缺，人均耕地面积 1.5 亩（1 亩约等于 667 m 2 ，下同），远低于亚洲人均 2.5 亩的水平。由此可见，粮食安全始终是我们面临的一个挑战。

  虽然我国农业生产在水稻、小麦和玉米等主要农作物已经基本实现机械化，但仍然是基于传统农业而应用的传统农业机械，在全液压控制、智能化和信息化等方面与发达国家存在比较大差距，随着人口老龄化的日益严重，农业劳动力缺乏对农业生产的影响一天比一天突出，我国农业生产面临的挑战慢慢的变大，农业生产面临的压力也与日俱增。劳动力成本增加，务工收入远超务农收入，农村劳动力也大量涌入城市 ，传统农业机械化模式已无法适应社会和技术的发展，农业劳动生产率还需进一步提高。

  面对劳动力人口迅速下降的危机和挑战，无人化农场作为未来农业的一种趋势，是解决未来粮食问题的必经之路。目前我国无人化农场还处于试验示范阶段 ，中国农业大学李道亮教授曾提出，我国从现在开始布局无人化农场研发技术、商业机制、模式集成及支撑政策，对加速推进我国现代农业发展意义重大。然而，无人化农场必定离不开大数据和AI、机器人等技术。随着科学技术的发展，新一代信息技术的慢慢的提升，如物联网、大数据、人工智能、机器人、智能设备制造和 5G 等，使得机器能代替人。这就为无人化农场的实现做好了坚实的基础。

  本文结合上海嘉定区一家试点无人化农场的设计、实施和运营状态，阐述了农场四大共性关键技术的实践应用，包括大数据、人工智能、物联网、智能装备和机器人技术。对无人化农场的发展瓶颈进行了系统介绍，如农场基础设施、作业设备和测控与控制平台等，并对其进行了总结，提出了中国无人化农场的发展战略。

  无人化农场是指在人不进入农场的情况下，利用新型信息技术，通过对农场设施设备、机械等与机器人自主决策与作业的自动控制，完成对农场所有生产、管理任务的全天候、全过程、全空间的无人化生产作业模式，实现机器替代人的目的 。

  无人化农场是现代农业建设的最重要内容之一，中国工程院院士罗锡文用高度概括的 5 句话来描述无人化农场：耕种管收生产环节全覆盖；机库田间转移作业全自动；自动避障异况停车保安全；作物生产的全部过程实施全监控；智能决策精准作业全无人。这说明，在未来全球农业发展的制高点上， “无人化农场”是一个重要的进军手段。

  从技术角度，无人化农场的实验在多个国家都有示范性应用，但示范性应用距离商业化应用还有非常长的路要走。想要把无人化农场正式投入到正常的使用中，涉及的技术众多，需要融合传感、精密导航、人工智能、云计算和大数据等。比如，想要得知单台农机设备的作业状态、数据、卫星定位、轨迹；通过种种设备、各类传感器和摄像头上传的田间土壤、农业气象、田间空气温度与湿度、作物长势和病虫草害预警等信息；通过云计算、大数据、AI和精密导航对各个不同设备进行作业协同、数据可视化呈现；通过算法自动化操作减少人工参与等，考验的是平台数据处理分析、智能决策能力。

  无人化农场最重要的包含 4 大系统，分别是基础设施系统、作业设备系统、数据监控系统和管控服务平台系统。将物联网、大数据、人工智能、智能装备和机器人技术有机组合在一起，技术架构如图 1 所示。

  嘉定无人化农场是采用集中监控管理、分布式控制的自动化解决方案，能满足较高的控制水平，具有一定先进性，本着合理实用的原则，以较低的成本达到运行可靠性和稳定能力，系统所用的技术规范形成了有关标准，便于推广维护。

  应用层由操作员站、工程师站、数据服务器、交换机、路由器和防火墙等设备组成，负责执行数据管理并做出与生产和运营相关的决策。

  传输层是基于 5G、GPRS、Ethernet 和 CAN 总线等技术，负责完成数据的传输。

  感知层包括各类执行机构（电机、泵类）、智能传感器等组成，负责收集农场各类生产数据。

  无人化农场作为新一代信息技术持续不断的发展的产物，是一个复杂的系统工程 。在无人化农场中起关键作用的有 4 大技术，包括大数据、物联网、AI和机器人技术，关键技术框架如图 2 所示。无人化农场通过对农业生产资源、环境、生产对象和装备等要素的在线化、可视化及数据化，实现对生产对象的全方位管理、生产的全部过程的精准管控和无人化作业。

  以上海嘉定区某无人化农场的实践为例，该农场以实现农业生产效率提升为目的，以高精度北斗卫星导航技术、5G 通信技术为基础，集成物联网、大数据、AI和地理信息系统（GIS）等技术为支撑，完成全天候、全过程、全空间的无人化农业生产作业，达到农业生产全流程（耕、种、管、收）的数字化、精准化、智能化和无人化，系统的技术方案架构如图 3 所示。

  近年来，随国家各方面政策的推动与实施，农业机械发展迅速，主要智能产品无人车、无人机和农业机器人等新产品相继投入到正常的使用中，且可适应任何不同工况下作业，可完成水田和旱地环境下的不同作物的耕、种、管和收等作业，已达到了国内外同种类型的产品的领先水平。然而，在无人干涉自主作业的情况下，与传统的农业机械相比，无人机械的作业针对性强、工作周期长、工作效率和土地等资源利用率高 。怎样确保机械设施自主操作安全性是一大难题，所以高精度的自动导航系统是无人农机的一大核心。针对农场作业的各种不同工况、不同条件和不同场地等问题，农机作业需要重点解决 3 大难题，即导航定位、导航控制和系统集成。

  案例中主要是采用无人机的视觉系统创设地图、农机的5G 定位与北斗导航相结合，完成农机无人驾驶作业。农机车身硬件方面搭载四驱驱动发动机，雷达探测器、无人驾驶控制器、GNSS 天线接收模块等设施。

  无人机主要完成农机的人机交互地图的信息上传，自身搭载模块有 GIS 模块、视觉系统、传感系统和雷达探测器等。不但可以完成地图勘测，而且还能够实现墒情测定、环境监视测定、农业保险勘察等任务 ，主要避免障碍物如电线杆、植株和人等，并反馈至终端 ，给予操作人员导航提醒。

  环境感知系统主要由无人机及生长环境检验测试传感器组成。其中无人机上搭载了环境检验测试和遥感传感器，在作物生长过程中，无人机负责监测和分析大气、作物和土壤实地信息 ，起到农情预警和农作物产量预测的作用 。

  其中对作物的分析是通过光学遥感技术与热血遥感技术，检测作物表面反射的能量来创建作物图像 ，一方面可监测作物的叶面积、植物覆盖、生物量和叶绿素含量，及时有效地发现害虫等 。另一方面，可监测作物杂草、养分等，以实现精准规划、优化管理和农业生产与投入 ，不仅为管理者及时提供准确信息，而且能有效预防和降低害虫所导致的经济损失 。

  生长环境检测传感器主要负责监测土壤包括酸碱度、N（氮）、P（磷）、K（钾）、湿度、温度、紧实度和电导率等参数。通过对土壤进行监测，可随时掌握土壤的质量。通过目标函数，可控制土壤的施肥、洒水、夯实等

  农业数字化管理具体涉及农业生产的全部过程中结合遥感影像、地理信息、定位信息、植物信息、土壤信息、大气信息、作物和土壤实时监测等内容 。实现定期获取作物生长、发育状况、害虫、水肥状况及相应环境的信息，生成模拟农业生产中的现象和过程的动态空间信息系统，实现农业资源的合理利用、生产所带来的成本的降低、生态环境的改善及作物产量和品质的提供。

  嘉定区某无人化农场的实践案例以更精准的环境感知装备技术，创建智慧农业生产质量管理体系以可见光、多光谱遥感等技术方法，通过卫星遥感、近地空无人机遥感等多种数据来源，获取全面作物长势数据，并对数据来进行分析挖掘，指导科学种植管理，数字化农田测控可视化界面如图 4 所示。

  综合利用数据通信、导航定位、多光谱及视觉遥感多源异构数据融合处理技术，形成了耕种管收全程无人农机装备协同作业系统。通过智慧农业综合管控平台对环境感知系统、智能农机装备等采集的数据来进行存储、分析和处理，实现信息可视化、定量决策、远程任务下发和控制等 ；5G 接收模块装备接收信息后，按照下发的任务在规定时间自动发出指令，机械设备完成自动点火并完成出入机库、耕整地、插秧、施肥喷药、收割和转储等工作。

  机械装备在管控平台的调度和管理下，根据标准的作业规程，完成高质量、标准化的农业生产作业，单机作业精度小于等于 2.5 cm，协同作业编队横向误差不超过10 cm，作业精准、智能。

  通过卫星平地系统，可将土地平整度、坡度等严格按农艺要求的精度来实现，有利于灌溉和节水；通过无人驾驶系统，可以按最优作业路径高精度完成播种/插秧作业，达到传统人工驾驶作业远远达不到的农艺标准，有利于作物通风、采光等，进而提高产量；可以对耕作地块的种植提前放样、排版，来提升土地利用率，无人化作业路径规划场示意图如图 5 所示。

  无人化农场相对于传统的农业机械化，可以大幅度提升劳动生产率，提高土地和农资等资源的利用率，可以说代表了当前最先进的农业生产力，也是农业发展的新阶段，是未来农业的基础和方向，是对数字化技术、卫星导航和物联网等新兴技术在农业生产中的集成应用。

  但是，新技术的应用首先面临成本问题。当前无人化农场重点解决的是农业劳动力短缺的情况下“谁来种地”的问题，无人化农场的建设成本过高，只有随着劳动力成本提高和无人化农场技术更成熟，成本会相对变低的时候才可能实现真正规模化应用。预计到 2050 年前后，随着国内城镇化水平进一步提升，农业人口下降，农业劳动力成本更高，技术进一步成熟的时候，无人化农场将迎来快速普及推广。从现在开始布局无人化农场研究、技术和产品，对加速推进我国农业现代化、粮食安全等都有重大意义。

  1）加强无人化农场基础研究。无人化农场在国内是随着北斗卫星导航系统而慢慢地发展起来的，国内在作物长势、病虫害等的监控模型及专用传感器、动植物表型及生长优化调控模型等基础研究方面还需要深入探索。

  在农机自动导航、路径规划和高精度定位等关键环节已经有所突破，能更加进一步通过技术转让、联合开发、共建基地等方式，促进无人化农场技术的不断发展。

  2） 加强政策引导和扶持，搭建新兴技术的发展环境。农业生产的开展需要因地制宜，各地农业农村主管部门应合理编制相关的规划，针对研发技术、推广、应用过程中的重大问题和技术路线做好顶层设计，在各地主导品种和特色经济的基础上提出发展趋势、重点领域、发展模式及推进路径，合理布局应用示范和产业化项目。在当前技术和商业化程度还不成熟的情况下，前期投入高、风险大，需要政府构建合适的政策支持环境，通过政府的宏观指导和统筹协调，为资金、技术和人才等资源提供保障，促进无人化农场产业化发展。

  3）充分的发挥产学研合作的优势。无人化农场技术相对前沿，在农业上的应用还在探索、示范阶段，参与者包括了政府、高校科研院所、企业、联盟和协会等，在无人化农场的推广中要充分的发挥各自的优势，通过实际的需求、商业经济价值等，构建以企业为主体，以市场需求为导向、产学研相结合的无人化农场合作发展模式，鼓励产学研各方的积极参与和发挥各自作用。

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