王文麗 畢方淇 宮玉敏 蔣 鑫

近年來，隨著土地流轉(zhuǎn)，我國農(nóng)業(yè)逐步進(jìn)入規(guī)?；?、自動(dòng)化、智能化發(fā)展階段。為滿足我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量生產(chǎn)的重大需求，在“十四五”規(guī)劃和二〇三五遠(yuǎn)景目標(biāo)中提出“強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技和裝備支撐，建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)”，研發(fā)傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)作為載體，統(tǒng)合農(nóng)機(jī)作業(yè)狀態(tài)、作物、土壤、環(huán)境等信息的智能感知，經(jīng)數(shù)據(jù)匯總，決策指導(dǎo)農(nóng)機(jī)裝備精準(zhǔn)運(yùn)行、智能管理的農(nóng)機(jī)裝備已成為我國農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展、高質(zhì)量發(fā)展的主要方向。

一、智能感知技術(shù)

智能感知技術(shù)即農(nóng)機(jī)作業(yè)信息采集技術(shù)，通過不同類型傳感器對(duì)機(jī)具作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)、作物生長信息等進(jìn)行采集。當(dāng)前作為重點(diǎn)研究方向的智能感知技術(shù)主要包括圖像識(shí)別技術(shù)、光譜探測技術(shù)、光電測距技術(shù)、超聲測距技術(shù)等，可用于監(jiān)測土壤電導(dǎo)率、土壤養(yǎng)分、農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度、作物稠密度、作物生長狀況、病蟲害等指標(biāo)。相對(duì)前沿的技術(shù)中，采用光電傳感器、超聲波傳感器、激光圖像等對(duì)果樹樹冠、枝杈和果實(shí)位置監(jiān)測技術(shù)已較為成熟，采用機(jī)器視覺對(duì)大田作物的作物行感知、雜草位置及特征感知和病蟲害感知技術(shù)依然不夠成熟。

二、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)

在對(duì)農(nóng)機(jī)具及作物生長狀況等信息進(jìn)行采集后，需要將采集到的信息傳輸至下一個(gè)處理環(huán)節(jié)。近些年，隨著農(nóng)機(jī)裝備分布式構(gòu)建理念的逐漸強(qiáng)化，控制器局域網(wǎng)（CAN）通信及相關(guān)技術(shù)的研究和應(yīng)用已經(jīng)成為農(nóng)機(jī)信息傳輸主流方式。在我國，現(xiàn)行數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為GB/T35381《農(nóng)林拖拉機(jī)和機(jī)械串行控制和通信數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)》。在拖拉機(jī)主機(jī)廠，符合該標(biāo)準(zhǔn)的CAN協(xié)議制定和應(yīng)用較多，但由于不具備農(nóng)機(jī)具智能測控系統(tǒng)統(tǒng)一開發(fā)平臺(tái)和不同監(jiān)測功能對(duì)數(shù)據(jù)傳輸有獨(dú)特要求，相當(dāng)一部分研發(fā)團(tuán)隊(duì)依然采用了自定義的應(yīng)用層協(xié)議，從而影響了農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)的互通性和共享性。

三、智能決策與管理技術(shù)

在收集到智能感知模塊傳輸來的信息后，通過云平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)機(jī)作業(yè)的遠(yuǎn)程管理、作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測和智能決策。伴隨著智能決策技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)機(jī)監(jiān)管平臺(tái)隨之產(chǎn)生。農(nóng)機(jī)監(jiān)管平臺(tái)最主要的作用之一為農(nóng)機(jī)遠(yuǎn)程調(diào)度決策。農(nóng)機(jī)的遠(yuǎn)程調(diào)度決策是農(nóng)田環(huán)境、農(nóng)機(jī)作業(yè)路徑、作業(yè)時(shí)間等多因素控制下的最優(yōu)解問題，最優(yōu)目標(biāo)包括最優(yōu)成本、時(shí)間等。

四、現(xiàn)狀問題分析

1.高性能傳感器和個(gè)別核心部件依然受限于國外技術(shù)，國內(nèi)依然不具備某些高性能傳感器生產(chǎn)能力。

2.作業(yè)管理體系不完善。以數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)為例，該環(huán)節(jié)存在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不夠規(guī)整，數(shù)據(jù)收集不夠全面等問題，由此導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集體量不足，大數(shù)據(jù)分析不夠智能，較難形成作業(yè)全過程的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

五、發(fā)展趨勢

當(dāng)下，我國智能農(nóng)機(jī)裝備相關(guān)技術(shù)研究已經(jīng)取得了較大發(fā)展，但在田間無人作業(yè)、精準(zhǔn)作業(yè)方面與世界先進(jìn)水平仍存在一定差距。我國在農(nóng)機(jī)傳感器自主研發(fā)、采集數(shù)據(jù)信息通信、大數(shù)據(jù)深入挖掘和智能作業(yè)決策模型研究方面依然需要進(jìn)行更加深入的研究。

1.研發(fā)適用于復(fù)雜田間環(huán)境的農(nóng)機(jī)裝備傳感器，克服相關(guān)技術(shù)壁壘，是我國農(nóng)機(jī)裝備邁向智能化的關(guān)鍵。此外，傳感器材料研發(fā)，結(jié)構(gòu)改進(jìn)和耐用性提升也是重要研究方向。

2.基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)機(jī)作業(yè)決策模型研究?；?G甚至6G高速網(wǎng)絡(luò)支持，依托智能感知信息交互平臺(tái)，構(gòu)建具備相當(dāng)體量的數(shù)據(jù)云平臺(tái)，發(fā)展以AI人工智能為引領(lǐng)的農(nóng)機(jī)作業(yè)決策技術(shù)，推進(jìn)大數(shù)據(jù)與人工智能深度融合。