【智慧农业】赵春江院士：实现农业自主无人化关键是什么？

农机一响，种地不慌。智能机械设备的应用，一改以往面朝黄土背朝天的生产模式，将农民双手从繁重的农事工作中解放出来，有效推动农业产业快速发展。然而蔬菜生产的复杂多变，却给智能化、无人化生产应用带来了巨大挑战。

5月16日，2024中国蔬菜产业大会在安徽和县开幕。中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江作《无人农场的探索研究》报告，讲述农业领域无人化作业的当下与未来。

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蔬菜生产亟需注入科技的力量

“在城镇化发展迅速，农村劳动力严重短缺，人工成本逐步增加的产业大背景下，让机器代替人力进行生产尤为重要。”中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江指出，蔬菜作为我国第二大农作物，其产量和种植面积均得到了显著提升，如今限制我国蔬菜产业发展的关键因素是人工成本过高。

以萝卜为例，平均每人每亩田的用工成本高达1300~1500元，为蔬菜生产带来了沉重的压力。

蔬菜产业一方面连接城市“菜篮子”“果盘子”，一方面连系菜农菜商“钱袋子”，其产业发展对优化各地农业产业链条具有重要作用。近年来，随着”卡脖子“技术不断攻破，可用于蔬菜生产的农机设备如雨后春笋般快速涌现，为蔬菜生产解决了燃眉之急。

但目前我国蔬菜生产的数字化和机械化水平仍较低，设施园艺的机械化率仅有42%，而大田生产的机械化利用率也仅有73%。对此，赵春江表示，农机设备仍需要进一步提质，通过进行智能化、数字化的改造和升级，为农民生产应用带来更大的便利。

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智能化生产焕发大活力

从“解放双手”到“知天而作”，新一代人工智能正深刻改变农业的科技创新、生产、销售及经营组织方式，是推动农业新质生产力打造与高质量、可持续发展的重要手段。

“实现蔬菜无人化、少人化生产离不开人工智能的支持。”赵春江指出，农业是一个复杂的系统，尽管科学家们在农业生产领域做出过许多研究与努力，已期实现农业生产机械化，但是农业生产在很大程度上仍需依靠经验进行管理，很多情景难以用数字模型进行精细表达。

随着人工智能的出现，这一困境得到了有效解决。据赵春江介绍，现在新一代人工智能能有效实现数据和知识的动态化管理，使得智能农机设备在农业无人化作业应用中展示出大活力。

随着生物技术、信息技术和智能装备三大现代农业生产力要素不断融合发展，近年来逐渐形成了一种先进的农业生产力——智慧农业。

智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备。智慧农业依托部署在农业生产现场的各种传感节点和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

在赵春江看来，智慧农业具有典型的新质生产力特征。①智慧农业具有先进的生产工具，如智能设备、机器人等，能对传统农业生产具有一定的颠覆性。②智慧农业还表现出高质量、高效率和高效能等特性，能为农业生产提供更加方便快捷、人性化的服务。

智慧农业的发展与应用，能以智能机器代替人力完成许多复杂而繁重的农业劳动，减轻了农民生产经营者的劳作负担，为农业发展提质增效。

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无人化作用困境中破局

“世界范围内农业生产的智能化与数字化是大势所趋，然而目前我国农业领域的智能化水平仍比较薄弱，要在农业领域实现无人化作业仍比较困难。”赵春江介绍道。

如今新一代人工智能正由过去的单一机器人向多级协同的智能自主系统跨越和转变。农业自主无人化系统便是由无人平台及若干辅助设备组成，具有感知、交互和学习能力，并且能够基于知识进行自主推理、自主决策，从而达到无人化生产管理目标的有机整体。

但与其他行业相比，农业生产更具有复杂性，如不同地区农田作业地形和土壤条件差异大，农艺生产需求复杂多变，不确定的影响因素太多，非结构化的应用场景为机械化、智能化生产带来了重重挑战。

感知技术是农业自主无人化系统的重要核心技术。“利用智能机器人从事田间作业，首先要对整个农田的情景信息具有足够的了解，否则机器无法对前方位置的情况作出合理判断，田间无人化作业便难以开展。”赵春江指出，发展农业自主无人化作业，需要研究复杂农田环境感知与认知方法，从而构建面向全程无人化作业的农田场景模型。

需要通过利用感知技术，将农业情景感知、机器视觉、自动规划等认知技术整合传感器、致动器等硬件中，让机器设备了解整个农田的地形地貌、工作对象之间的关系等基本情况，使智能系统有能力在各种未知环境中作出合适的判断，从而灵活处理不同的农业任务。

随着关键核心技术的不断提升与突破，如今自动驾驶拖拉机已经逐步实现批量应用，未来也会有更多广适性的智能农机设备逐步替代人力进行复杂的蔬菜生产。