喬智俊
(上海市浦東新區(qū)農(nóng)機(jī)技術(shù)推廣站,上海 201202)
近年來(lái),我國(guó)不斷創(chuàng)新發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),全面提升數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用水平,加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)。2020年10月,在中國(guó)共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會(huì)第五次全體會(huì)議公報(bào)《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出,“通過(guò)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù),核心解決卡脖子與短板技術(shù)、農(nóng)村勞力短缺、人工成本高的問(wèn)題,確保農(nóng)業(yè)安全自主可控?!蓖?2月,上海市政府在《上海市推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案(2021-2025年)》中提到,上海要加快建設(shè)農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)基地和糧食生產(chǎn)無(wú)人農(nóng)場(chǎng),全面提升都市農(nóng)業(yè)設(shè)施裝備水平。
無(wú)人農(nóng)場(chǎng)是采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5 G、智能農(nóng)機(jī)等新一代農(nóng)業(yè)技術(shù),通過(guò)對(duì)農(nóng)場(chǎng)設(shè)施、機(jī)械等進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,由智能農(nóng)機(jī)自主決策、自主作業(yè),完成所有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和田間管理的任務(wù),實(shí)現(xiàn)全天候、全過(guò)程、全空間的無(wú)人化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)模式。建設(shè)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)是緩解農(nóng)村勞動(dòng)力短缺、推進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)建設(shè)的重要途徑。目前,美國(guó)、以色列、日本等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國(guó)的無(wú)人農(nóng)場(chǎng)建設(shè)發(fā)展較快,且已應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中,但我國(guó)的無(wú)人農(nóng)場(chǎng)還處于試驗(yàn)和起步階段。近幾年,在我國(guó)山東、福建、北京、黑龍江、安徽、江蘇等地建成的無(wú)人農(nóng)場(chǎng),大多以技術(shù)試驗(yàn)為主,圍繞無(wú)人化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行嘗試,例如,設(shè)施溫室智能化管理,以及設(shè)施農(nóng)作物環(huán)境信息傳感器、智能控制器、自動(dòng)化灌溉、水肥一體化等技術(shù)應(yīng)用,雖然取得了一定的應(yīng)用成果,但技術(shù)成熟度和經(jīng)濟(jì)性仍有所欠缺,距離實(shí)現(xiàn)完全的無(wú)人農(nóng)場(chǎng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理還有較大差距。浦東新區(qū)作為國(guó)家級(jí)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)示范區(qū),在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面一直走在全國(guó)前列。在此背景下,筆者擬在闡述無(wú)人農(nóng)場(chǎng)三大技術(shù)的基礎(chǔ)上,以浦東新區(qū)為例對(duì)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)應(yīng)用情況進(jìn)行介紹,并對(duì)相關(guān)制約因素和應(yīng)用前景進(jìn)行分析,以期加快推進(jìn)上海及周邊地區(qū)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)建設(shè),推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
無(wú)人農(nóng)場(chǎng)是未來(lái)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,主要通過(guò)將信息采集技術(shù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和智能農(nóng)機(jī)技術(shù)相結(jié)合,形成耕、種、管、收全程數(shù)字化管理的新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全程“無(wú)人化”。其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是:通過(guò)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等信息采集技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物信息采集,然后將農(nóng)作物生長(zhǎng)與環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)化并上傳,由大數(shù)據(jù)分析后,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供種植規(guī)劃及農(nóng)機(jī)作業(yè)等的科學(xué)管理方案,并通過(guò)智能農(nóng)機(jī)技術(shù)來(lái)完成無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理。
信息采集技術(shù)是實(shí)現(xiàn)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理的基礎(chǔ)技術(shù),除基本的信息傳輸技術(shù)外,主要包括農(nóng)田環(huán)境信息采集、農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)警系統(tǒng)。
1.1.1 農(nóng)田環(huán)境信息采集技術(shù)
環(huán)境是影響農(nóng)作物生長(zhǎng)的重要因素,土壤溫度、濕度均能直接影響農(nóng)作物根系的生長(zhǎng)和發(fā)育,此外氣候變化、風(fēng)力大小、光照強(qiáng)弱、降雨量多少也會(huì)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)產(chǎn)生較大影響。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,農(nóng)田環(huán)境信息的快速感知是實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)最基本和最關(guān)鍵的組成部分。農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是由多種傳感器、數(shù)據(jù)采集器以及太陽(yáng)能充電系統(tǒng)組成,可對(duì)農(nóng)田的風(fēng)速、風(fēng)向、大氣溫度和濕度、降雨量、土壤水分、光照強(qiáng)度等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,并由數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總和上傳。
1.1.2 農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)技術(shù)
農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況信息主要包括農(nóng)作物株高、葉面積指數(shù)、生物量、倒伏面積等,對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況的檢測(cè)裝置主要有數(shù)字圖像監(jiān)測(cè)和高分遙感監(jiān)測(cè)兩種。
數(shù)字圖像監(jiān)測(cè)是基于傳統(tǒng)的人工觀察法,以計(jì)算機(jī)的高清圖像處理和圖像分析技術(shù)代替人眼進(jìn)行觀察,并對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況做出分析。這種監(jiān)測(cè)是利用高清攝像頭對(duì)農(nóng)作物實(shí)施實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),因此適宜在大棚中進(jìn)行監(jiān)測(cè)。通過(guò)計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)將獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理,這些數(shù)據(jù)不僅包括農(nóng)作物個(gè)體的株高、莖粗等,還包括株距、行距等群體信息數(shù)據(jù)。相對(duì)于人工觀察,數(shù)字圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)能提供全天候的數(shù)據(jù)支撐,具有信息量大、數(shù)據(jù)全面、精度高等優(yōu)勢(shì),并能解決一些人工觀察難以解決的問(wèn)題。
高分遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)是以綠色植物的光譜理論為依據(jù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)的。農(nóng)作物光譜反射特性與農(nóng)作物葉綠素含量具有高度相關(guān)性,農(nóng)作物的可見(jiàn)光部分對(duì)光譜有較強(qiáng)的吸收帶,而對(duì)近紅外部分有較強(qiáng)的反射峰,因此,農(nóng)作物光譜反射數(shù)據(jù)可直接反映農(nóng)作物的生長(zhǎng)信息,從而判斷農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)采用高分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),將拍攝的圖片進(jìn)行處理,提取農(nóng)作物生長(zhǎng)的遙感指標(biāo),判斷農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài),在云層較多、衛(wèi)星無(wú)法拍攝時(shí)也可采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)比較適用于大面積、大地塊的水稻、小麥、玉米等農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè),相對(duì)于抽取樣本,遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)提供的數(shù)據(jù)更全面,更有利于決策者對(duì)農(nóng)作物的苗情、生長(zhǎng)狀況等及時(shí)做出判斷和調(diào)整。
1.1.3 病蟲害預(yù)警系統(tǒng)
病蟲害預(yù)警系統(tǒng)是通過(guò)在田間搭建智能蟲情監(jiān)測(cè)設(shè)備、田間孢子捕捉儀、病蟲害遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)等進(jìn)行監(jiān)測(cè)。其具體作用機(jī)理:(1)蟲情監(jiān)測(cè)設(shè)備通過(guò)無(wú)公害誘捕殺蟲,提供田間蟲情數(shù)據(jù)。(2)孢子捕捉儀通過(guò)提供病菌孢子參數(shù),自動(dòng)完成數(shù)據(jù)采集工作,并自動(dòng)上傳至云服務(wù)器,然后與農(nóng)作物病蟲害歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,分析田間病蟲害變化情況,預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生時(shí)間和發(fā)展趨勢(shì)。(3)病蟲害遠(yuǎn)程監(jiān)控方式主要有高光譜成像技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)。利用高光譜成像技術(shù)可以精確地得到農(nóng)作物含水量、葉綠素含量、葉面積指數(shù)等生理生化參數(shù),通過(guò)高光譜成像圖,分析農(nóng)作物病蟲害光譜響應(yīng),同時(shí)利用紅邊參數(shù)、二項(xiàng)式分析等方法,對(duì)農(nóng)作物病蟲害進(jìn)行快速識(shí)別。圖像識(shí)別技術(shù)則主要是針對(duì)農(nóng)作物葉片上顯現(xiàn)的病蟲害進(jìn)行智能識(shí)別,利用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、K-均值聚類、模糊C-均值聚類、Otsu、levelset、EM等算法,對(duì)采集的圖像進(jìn)行分割、識(shí)別,在農(nóng)作物葉片病蟲害識(shí)別方面有較好的應(yīng)用效果。
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是一個(gè)系統(tǒng)性的概念,主要依靠先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),將農(nóng)業(yè)和信息技術(shù)有效結(jié)合,利用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的預(yù)報(bào)和測(cè)控,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供準(zhǔn)確的生產(chǎn)依據(jù),從而提高資源利用效率,最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能將數(shù)據(jù)化的農(nóng)業(yè)資料進(jìn)行有效整合,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,增加農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入。
目前,全國(guó)很多?。ㄊ校┰谵r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)方面,均是通過(guò)建立一個(gè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái),為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)提供支撐。該平臺(tái)全面整合各類信息數(shù)據(jù),主要包括農(nóng)業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)農(nóng)業(yè)參數(shù)、涉農(nóng)數(shù)據(jù)三大模塊。農(nóng)業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)主要由農(nóng)作物生產(chǎn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)組成,通過(guò)比對(duì)能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供專業(yè)的分析和指導(dǎo);動(dòng)態(tài)農(nóng)業(yè)參數(shù)則能提供農(nóng)作物生長(zhǎng)的實(shí)時(shí)參數(shù)以及相關(guān)環(huán)境信息,從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供及時(shí)的施肥、植保等方案;涉農(nóng)數(shù)據(jù)則是將與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)信息和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合分析,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的利用效率,最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收[1]。
智能農(nóng)機(jī)是無(wú)人農(nóng)場(chǎng)開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心技術(shù),不僅能保障高精度作業(yè),還能實(shí)現(xiàn)全天候作業(yè),可滿足無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)需要。智能農(nóng)機(jī)主要涉及四大技術(shù),即GPS衛(wèi)星定位技術(shù)、農(nóng)機(jī)無(wú)人駕駛技術(shù)、智能化作業(yè)系統(tǒng)、智能農(nóng)機(jī)管理。
1.3.1 GPS衛(wèi)星定位技術(shù)
GPS衛(wèi)星定位技術(shù)是指利用圍繞地球軌道運(yùn)轉(zhuǎn)、由多顆衛(wèi)星構(gòu)成的精確定位系統(tǒng)對(duì)地面農(nóng)機(jī)進(jìn)行導(dǎo)航定位的技術(shù)。隨著我國(guó)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)建設(shè)的完成,我國(guó)GPS衛(wèi)星定位技術(shù)已達(dá)到世界先進(jìn)水平,除了GPS衛(wèi)星定位外,還配有感應(yīng)農(nóng)機(jī)狀態(tài)和角度的傳感器、姿態(tài)儀等多種傳感器,能提供實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)。但在實(shí)際應(yīng)用中,由于農(nóng)田的復(fù)雜環(huán)境和農(nóng)機(jī)作業(yè)時(shí)的姿態(tài)變化大等因素,會(huì)嚴(yán)重影響農(nóng)機(jī)的測(cè)量精度。
1.3.2 農(nóng)機(jī)無(wú)人駕駛技術(shù)
無(wú)人駕駛是智能農(nóng)機(jī)的關(guān)鍵技術(shù),近年來(lái),農(nóng)機(jī)無(wú)人駕駛技術(shù)在農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)記錄、農(nóng)機(jī)具管理等方面對(duì)農(nóng)機(jī)生產(chǎn)作業(yè)提供了較大幫助。農(nóng)機(jī)無(wú)人駕駛技術(shù)主要包括作業(yè)環(huán)境信息感知、導(dǎo)航路徑規(guī)劃和導(dǎo)航控制。在農(nóng)田作業(yè)中受環(huán)境等因素影響,農(nóng)機(jī)無(wú)人駕駛須具備一定的作業(yè)環(huán)境感知能力。智能農(nóng)機(jī)可通過(guò)安裝超聲波、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、機(jī)器視覺(jué)等進(jìn)行作業(yè)環(huán)境感知,但單一的傳感器在復(fù)雜的農(nóng)田作業(yè)環(huán)境中具有一定的局限性,因此,一般情況是通過(guò)融合多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行識(shí)別并做出反應(yīng)。導(dǎo)航路徑規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動(dòng)作業(yè)控制的基礎(chǔ),一般以最低的作業(yè)時(shí)間和最短的作業(yè)距離為標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合作業(yè)環(huán)境參數(shù)(避障、坡度等),在作業(yè)區(qū)域內(nèi)規(guī)劃作業(yè)路徑,這樣不僅可減少總作業(yè)路徑,還能降低重復(fù)作業(yè),提高農(nóng)機(jī)作業(yè)效率。目前,我國(guó)已在黑龍江、江蘇等省的大面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中推廣衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù),并研發(fā)了適應(yīng)各種地形和環(huán)境的北斗農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航產(chǎn)品,達(dá)到了國(guó)外同類產(chǎn)品的先進(jìn)水平,可滿足無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)需要。
1.3.3 智能化作業(yè)系統(tǒng)
智能農(nóng)機(jī)由于配備了各類傳感器,擁有作業(yè)環(huán)境的整體參數(shù)信息,因此,智能農(nóng)機(jī)可有效彌補(bǔ)人工操作的技術(shù)落差,根據(jù)實(shí)時(shí)的參數(shù)和作業(yè)設(shè)計(jì),對(duì)農(nóng)田作業(yè)中的各種姿態(tài)、力度等進(jìn)行精準(zhǔn)把控,大大提高了農(nóng)田作業(yè)質(zhì)量[2]。例如,利用拖拉機(jī)配套的水田激光平地機(jī)和旱地激光平地機(jī)進(jìn)行農(nóng)田平整后,水田平整精度小于3 cm,旱地平整精度小于5 cm,大大提高了水肥利用率和作物產(chǎn)量;又如,智能插秧機(jī)和智能直播機(jī)能根據(jù)不同作物生長(zhǎng)特性、土壤特性以及種植時(shí)的氣候情況等,精準(zhǔn)把握開(kāi)溝寬度和深度、行距和穴(株)距、播種量、覆土深度等,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)機(jī)插秧和機(jī)直播。
1.3.4 智能農(nóng)機(jī)管理
智能農(nóng)機(jī)管理主要是通過(guò)建立管理中心,對(duì)智能農(nóng)機(jī)的作業(yè)狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控,實(shí)時(shí)反映智能農(nóng)機(jī)的作業(yè)位置、作業(yè)速度和作業(yè)質(zhì)量,并提供故障預(yù)警、維修和遠(yuǎn)程調(diào)度等。智能農(nóng)機(jī)通過(guò)安裝GPS裝置,開(kāi)始作業(yè)時(shí)可將農(nóng)機(jī)的位置和作業(yè)軌跡實(shí)時(shí)發(fā)送至農(nóng)機(jī)管理中心,并提供智能農(nóng)機(jī)的歷史作業(yè)數(shù)據(jù),而安裝在智能農(nóng)機(jī)上的工況傳感器能幫助農(nóng)機(jī)管理中心監(jiān)控智能農(nóng)機(jī)的實(shí)時(shí)作業(yè)狀況(如發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)、PTO轉(zhuǎn)數(shù)、行駛速度等)。通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)中智能農(nóng)機(jī)的正常工作數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)比,對(duì)各種情況作出反應(yīng),如出現(xiàn)異常,則立即發(fā)出工況預(yù)警信息,并及時(shí)調(diào)整作業(yè)方案;如出現(xiàn)機(jī)械故障,則及時(shí)聯(lián)系技術(shù)人員進(jìn)行故障排查或維修;需要長(zhǎng)時(shí)間維修的農(nóng)機(jī),則通過(guò)遠(yuǎn)程調(diào)度,調(diào)配其他機(jī)器完成農(nóng)田作業(yè)。
隨著上海市提出“加快建設(shè)農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)基地和糧食生產(chǎn)無(wú)人農(nóng)場(chǎng),全面提升都市農(nóng)業(yè)設(shè)施裝備水平”的目標(biāo),浦東新區(qū)從2021年起,對(duì)現(xiàn)有無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了調(diào)研考察,并與上海清美集團(tuán)合作,在水稻種植和蔬菜大棚生產(chǎn)上進(jìn)行了無(wú)人化生產(chǎn)試驗(yàn),取得了較好成效。
2020年,浦東新區(qū)在宣橋鎮(zhèn)建成了清美集團(tuán)5G水稻種植基地,成為了國(guó)內(nèi)首個(gè)全智能數(shù)字水稻種植示范區(qū)。示范區(qū)種植的水稻面積共計(jì)13.33 hm2,全部由無(wú)人駕駛插秧機(jī)進(jìn)行水稻種植,與人工播種相比,不僅能實(shí)行全天候作業(yè),提高了作業(yè)效率,而且由于精準(zhǔn)作業(yè),原來(lái)播種10行的地塊采用無(wú)人駕駛插秧機(jī)后可播種11行,土地利用率提高了0.5%~2.5%。另外,在示范區(qū)中不同水稻品種被劃分為不同區(qū)域進(jìn)行智能化管理,每個(gè)區(qū)域都配有田間智能監(jiān)測(cè)設(shè)備,為智能化生產(chǎn)平臺(tái)提供水稻生長(zhǎng)有關(guān)的光照、空氣溫度(濕度)、風(fēng)速、風(fēng)向、降雨、稻田圖像等信息數(shù)據(jù),同時(shí)將水稻生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)情況的圖像信息上傳到大數(shù)據(jù)云平臺(tái),由大數(shù)據(jù)云平臺(tái)對(duì)不同的稻田環(huán)境和水稻長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行分析,并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,做出施肥、灌溉等生產(chǎn)決策,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、分析、解譯、建模、決策和管理等全過(guò)程智能化。維持整套系統(tǒng)的日常生產(chǎn)運(yùn)行只需兩名工作人員,極大地減少了人工管理成本。
在大棚蔬菜生產(chǎn)方面,浦東新區(qū)建立了數(shù)字化管理的穴盤蔬菜工廠化生產(chǎn)示范大棚,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化種植和機(jī)械化生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)了集播種、育苗、施肥、采收等為一體的蔬菜生產(chǎn),形成了低人工、高產(chǎn)量的工廠化生產(chǎn)模式。以雞毛菜種植為例,普通大棚每年最多只能種植8茬,而示范大棚每年可種植12~15茬[3]。除雞毛菜外,目前清美集團(tuán)5G水稻種植基地還種植了青菜、黃瓜、南瓜、小番茄等不同種類的蔬菜,通過(guò)數(shù)字化管理,對(duì)大棚進(jìn)行自動(dòng)遮陽(yáng)、自動(dòng)保溫、自動(dòng)灌溉、水肥一體化等一系列操作,保證了蔬菜產(chǎn)量,提升了蔬菜品質(zhì)。
目前制約我國(guó)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)發(fā)展的因素主要有以下幾點(diǎn):(1)傳感器技術(shù)落后,目前我國(guó)自主研發(fā)的傳感器數(shù)量不到全世界的10%,且穩(wěn)定性差。試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),相對(duì)無(wú)人機(jī)插秧作業(yè),無(wú)人駕駛拖拉機(jī)作業(yè)的誤差較大,究其原因是無(wú)人駕駛拖拉機(jī)需要更多的傳感器來(lái)獲取相關(guān)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),而由于傳感器技術(shù)的落后直接影響了智能農(nóng)機(jī)的精準(zhǔn)作業(yè)。(2)大數(shù)據(jù)平臺(tái)現(xiàn)存數(shù)據(jù)資料有限,不能建立完善的農(nóng)作物模型數(shù)據(jù)庫(kù),從而影響了智能決策的準(zhǔn)確度。(3)標(biāo)準(zhǔn)化種植程度低,土地集約化水平低。目前由于智能農(nóng)機(jī)的成本較高,且沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化的種植條件,從而嚴(yán)重影響了智能農(nóng)機(jī)的廣泛應(yīng)用。(4)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)前期投入成本較高,且許多技術(shù)尚不成熟,沒(méi)有達(dá)到普及的程度,不能較快地產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。
隨著無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的試驗(yàn)和探索,無(wú)人化技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用成為了可能,實(shí)現(xiàn)“機(jī)器換人”將是必然趨勢(shì)。未來(lái),浦東新區(qū)將在完善現(xiàn)有的無(wú)人水稻種植、無(wú)人大棚種植的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步拓寬在無(wú)人果園、無(wú)人養(yǎng)殖等領(lǐng)域的應(yīng)用,尤其要加大在畜禽養(yǎng)殖、果園授粉等作業(yè)環(huán)境差、勞動(dòng)強(qiáng)度大、人工成本高的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)上的推廣力度,從而為浦東新區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提供示范樣板。
智能化生產(chǎn)是未來(lái)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展趨勢(shì),依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能農(nóng)機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)建立的無(wú)人農(nóng)場(chǎng)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)的重要方式。無(wú)人農(nóng)場(chǎng)可有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動(dòng)力的占比,緩解許多地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力短缺的現(xiàn)狀,積極推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)[4]。然而,具備自我感知、自動(dòng)導(dǎo)航、精準(zhǔn)作業(yè)的智能化農(nóng)機(jī)是建設(shè)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)力支持。目前,我國(guó)智能化農(nóng)機(jī)的研發(fā)和應(yīng)用還處于初步探索階段,要形成規(guī)模并得到普及和應(yīng)用,還有較長(zhǎng)的路要走。