知气象、管病虫 AI让农场主乐当“光杆司令”

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视觉中国

　　于昌江虽说挂着经理的头衔 ， 却是个“光杆司令” ， 但他也乐得清闲——

　　“过去2个人1天就浇5亩地 ， 园区的1300多亩地灌溉一遍得1个多月 ， 现在我1个人 ， 开着灌溉 ， 还能做别的事 。 ”在不久前水利部开展的“节水中国行·落实国家节水行动”主题采访活动中 ， 山东淄博泓基农业专业合作社经理于昌江说 ， 智慧农业是个好东西 ， 果蔬生产管理过程采用智能化控制系统 ， 有了机器人助手 ， 平均省水50%、省电30%、省工90% ， 更让人省心 。

　　在农村的广袤大地上 ， 有的机器人助手并不像工业机器人那样有形 ， 但却像神经网络一样让智能无处不在 ， 上观“天象”、下管病虫 ， 土壤肥力、幼苗长势更是通晓于心 ， 甚至果品分级也能带着“光谱分析仪”这种利器 ， 做到专业级 。 近些年 ， 人工智能在农业领域的应用不断深入 。 可以说 ， 从选种、土壤管理、管理灌溉和用水到预测天气、识别作物问题等各个环节 ， 都有人工智能的身影 。

【科技日报】知气象、管病虫 AI让农场主乐当“光杆司令”。　　“全息”问地 ， 肥力长势尽在掌控

　　农作物的动态生长 ， 与周围的环境密不可分 ， 在现代农业管理中 ， 更多地细化到农作物生长的小环境中 ， 除了土壤中的水分和肥力 ， 还包括农场环境中诸多方面的信息 。

　　“温度、湿度、土壤是否缺水、缺肥等信息由园区的传感器采集 ， 汇总到系统上 。 ”在泓基农场里 ， 葡萄根部以上约1米的高度 ， 沿着垄顺延着一根黑色的细管 ， 于昌江说 ， 管子上的小孔会有不同的滴速 ， 滴下不同的液体 ， 变化所根据的信息来自一台“大脑” 。

　　“操作会根据系统对地块的分析给出建议和指令进行 。 有些信号的处理需要传到以色列完成 。 ”于昌江介绍 ， 园区的灌溉系统 ， 使用的是以色列专利技术对园区果蔬区域进行滴灌 ， 信息化工程可针对每个果蔬地块的实际情况 ， 实现精准灌溉施肥 ， 减少了化肥、农药对环境的污染 。

　　但有时越洋网络的不通畅也会使得系统难以访问 ， 造成与大脑“失联” 。 “我们也正在寻求与国内公司的合作 ， 希望实现在本地就能够分析处理 。 ”于昌江说 。

　　在我国 ， 大数据在农业领域中的应用才刚起步 ， 各项研究还未深入 。 “农业大数据在国内的文献检索数量远远低于农业其他研究领域 。 ”成都大学王雄等通过中国知网中的文献进行检索后分析得出农业大数据文献占比 ， 数据显示 ， 农业信息化、农业物联网、农业大数据3方面的文献之和约为一万篇左右 ， 其中农业大数据的文献数量仅为407篇 ， 而农业机械、农业经济、农业管理的文献之和是前者数量的7倍 。

　　“大数据是数据科学 ， 包括农业生产各个环节产生的基础数据、环境数据、生产数据、市场数据 。 ”王雄认为 ， 但还未得到充分合理的运用 。 以大数据技术为基础 ， 结合实际行业应用、研究最优方法解决实际问题 ， 将会充分驱动农业发展 ， 避免基层使用者在应用农业智能化系统上舍近求远 。

　　“四维”问天 ， 高精度必不可少

　　除了对农作物成长的滴灌控制、营养科学配比等依靠“脑力”的农业AI ， 自动驾驶的农机农具与工业机器人更有几分形似 。

　　“它们工作在更广阔的土地上 ， 因此比工业机器人多了对于时间、空间的数据处理要求 。 ”曾从事过卫星装调研发工作的北京荣航集星科技公司总经理何徐华说 ， 利用GPS等导航系统提供的定位信息精度要求高 ， 尤其在野外 ， 环境对设备不太友好 ， 对硬件的要求很高 。

　　地上一毫分 ， 信息差公里 。 与城市GPS可以依据建筑物不断纠错不同 ， 在动辄上百亩的农场上 ， 定位系统很难不断纠错 ， 提供正确的位置信息 。 何徐华举例道 ， 在实际应用中 ， GPS观测墩应该是垂直地面 ， 但如果天气太热 ， 朝阳面和背阴面就会有温度差 ， 从而造成设备微小的弯度 ， 这样的弯度也会给接收信号的设备造成无法计算的倾角 ， 进而影响导航的准确性 。

稿源：(科技日报)

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