無論對于科研還是實(shí)踐，創(chuàng)新是第一動(dòng)力。 無論社會如何發(fā)展，糧食生產(chǎn)都必須放在第一位。無論國際環(huán)境如何變化，農(nóng)業(yè)永遠(yuǎn)是人類命運(yùn)共同體的紐帶。 2023 年11 月2 日至4 日，2023 世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新大會在北京市平谷區(qū)金海湖國際會展中心成功召開。大會圍繞“糧食安全與未來農(nóng)業(yè)”主題，邀請具有全球影響力的科學(xué)家、 教育家和企業(yè)家， 共話世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新領(lǐng)域前沿話題，共享最新成果，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研合作與成果轉(zhuǎn)化，培育全球農(nóng)業(yè)發(fā)展新動(dòng)能。

尹力

北京市委書記尹力在2023 世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新大會上致辭說，糧食安全是事關(guān)人類生存的根本性問題。 中國用不足全球9%的耕地，養(yǎng)育了世界近1/5 的人口，為全球糧食安全貢獻(xiàn)了中國力量、提供了中國方案。 當(dāng)前，我們正在推進(jìn)中國式現(xiàn)代化， 加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國。 北京作為中國首都，將充分發(fā)揮科技、教育、 人才優(yōu)勢， 全力打造農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新高地，為推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、豐富世界糧倉插上科技的翅膀。 我們將緊跟世界農(nóng)業(yè)科技前沿，加大關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)， 加快建設(shè)具有全球影響力的農(nóng)業(yè)中關(guān)村，與各方加強(qiáng)聯(lián)合攻關(guān)，不斷形成原創(chuàng)性、引領(lǐng)性成果。 深入推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同，在“種業(yè)之都”建設(shè)進(jìn)程中，與各方加強(qiáng)種業(yè)市場需求對接，深化創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈三鏈聯(lián)動(dòng)， 推動(dòng)更多科技成果落地轉(zhuǎn)化，更好釋放農(nóng)業(yè)科技潛能。 發(fā)揮北京科技服務(wù)能力和創(chuàng)新資源優(yōu)勢， 持續(xù)優(yōu)化科技創(chuàng)新環(huán)境，營造優(yōu)良的農(nóng)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，積極融入全球農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)， 強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位， 支持國內(nèi)外知名涉農(nóng)科技企業(yè)在京布局發(fā)展， 為全球農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新人才搭建追逐夢想的舞臺。

唐仁健

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部黨組書記、部長唐仁健在2023世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新大會上致辭說，中國政府歷來高度重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，錨定建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國目標(biāo)，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技自立自強(qiáng)，穩(wěn)產(chǎn)保供科技支撐扎實(shí)有力，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展技術(shù)加快推廣應(yīng)用，底盤技術(shù)研發(fā)攻關(guān)邁出堅(jiān)實(shí)步伐，科技交流合作取得豐碩成果。當(dāng)前，以生物技術(shù)、信息技術(shù)為特征的新一輪農(nóng)業(yè)科技革命正在孕育新的重大突破。希望各方采取一致行動(dòng)，以更加高效、更加綠色、 更加智能的農(nóng)業(yè)科技來保障糧食安全、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。 圍繞基礎(chǔ)前沿和共性關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，聯(lián)合攻克農(nóng)業(yè)科技難題。 攜手推動(dòng)成果互惠共享，以更大力度推廣糧食綠色增產(chǎn)、智能種植養(yǎng)殖、生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)等適用技術(shù)模式。 共同促進(jìn)科技人才交流，拓展農(nóng)業(yè)科技交流廣度深度。

（來源《北京日報(bào)》）

可進(jìn)行智能環(huán)境檢測的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)管理

2023 年11 月2—4 日， 在2023 世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新大會分論壇智慧農(nóng)業(yè)論壇上，國內(nèi)外專家齊聚一堂，共話智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)、應(yīng)用、前景等，令人振奮、向往。因篇幅所限，僅摘選部分內(nèi)容。

2023 世界農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新大會分論壇智慧農(nóng)業(yè)論壇現(xiàn)場

蘭玉彬

法國歐洲科學(xué)院院士、 俄羅斯自然科學(xué)院院士、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院人工智能學(xué)院院長

主題：《精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空技術(shù)在生態(tài)無人農(nóng)場中的應(yīng)用》

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空技術(shù)是為了讓數(shù)字農(nóng)業(yè)邁向“田間不見農(nóng)人影，唯有農(nóng)機(jī)兀自忙”的未來農(nóng)業(yè)景象。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空， 主要是通過無人機(jī)空中遙感對地面作業(yè)對象進(jìn)行信息獲取，來實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)作業(yè)。 以施藥技術(shù)為例， 用無人機(jī)對田間的農(nóng)作物和果樹進(jìn)行信息獲取，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施藥的目的。

農(nóng)用無人機(jī)經(jīng)歷了從手動(dòng)操控到半自動(dòng)化、自動(dòng)化、智能化的飛躍發(fā)展過程，它體現(xiàn)的技術(shù)多式多樣，特別是在智能規(guī)劃航線、仿地飛行、無人機(jī)避障、夜間飛行等方面。

首先介紹一下農(nóng)用無人機(jī)。 2020 年，我國的植保無人機(jī)是10 萬架，作業(yè)面積突破10 億畝次。在航空植保統(tǒng)防統(tǒng)治方面， 農(nóng)用無人機(jī)比農(nóng)民的自防效果提高10%~20%，減少農(nóng)藥使用20%~30%，農(nóng)藥利用率提高10%以上。農(nóng)用無人機(jī)在中國得到了各方面的提升，電動(dòng)植保無人機(jī)從技術(shù)到應(yīng)用，在國際上領(lǐng)先。

農(nóng)用無人機(jī)作為農(nóng)業(yè)機(jī)器人，是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最大的黑科技，近些年國外農(nóng)用無人機(jī)發(fā)展迅速，如“大疆”“極飛”大量出口，在國外銷售的比例大幅提升。無論是大型作物還是果園方面，農(nóng)用無人機(jī)都得到了很多應(yīng)用。

其次介紹一下精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空技術(shù)與裝備。我?guī)ьI(lǐng)的幾百人研究團(tuán)隊(duì)，涉及的領(lǐng)域非常廣。 我們在多種農(nóng)作物如小麥、花生、棉花病蟲害的監(jiān)測，對線蟲的檢測，自然災(zāi)害評估和耕地分類，以及無人機(jī)在高光譜和遙感的柑橘黃龍病監(jiān)測等方面做了多年探索。另外還在無人機(jī)遙感技術(shù)識別水稻雜草和對靶精準(zhǔn)施藥方面做了大量研究工作。

無人機(jī)的智能技術(shù)體現(xiàn)在仿地飛行系統(tǒng)、一控多機(jī)、變量噴灑、遠(yuǎn)程作業(yè)數(shù)據(jù)、高精準(zhǔn)的系統(tǒng)上，對此我們開發(fā)了農(nóng)業(yè)航空的大數(shù)據(jù)平臺，特別是監(jiān)控系統(tǒng)，以及智能化的作業(yè)平臺。 在水稻、小麥、高大密植作物上的應(yīng)用，特別是在棉花田間管理的工作上有重大突破。

未來，應(yīng)用人工智能和芯片等高新技術(shù)，遙感和作業(yè)將一次完成，成為察打一體機(jī)?！笆濉眹抑攸c(diǎn)專項(xiàng)就是地面與航空高空植保裝備， 無人機(jī)不排斥地面機(jī)器的應(yīng)用， 特別是對于高稈作物和高密果園，空中無人機(jī)很難有好的效果，通過和地面相結(jié)合，空地協(xié)同感知來噴施作業(yè)，效果就會好很多。

最后是生態(tài)無人農(nóng)場模式的探索與實(shí)踐。 生態(tài)無人農(nóng)場是將農(nóng)用無人機(jī)技術(shù)落地應(yīng)用， 打造首個(gè)無人農(nóng)場。我們選擇了山東省淄博的朱臺鎮(zhèn)做實(shí)驗(yàn)，探索未來誰種地、種好地的問題。 生態(tài)化農(nóng)業(yè)、綠色循環(huán)農(nóng)業(yè)以及無人化作業(yè)三大部分構(gòu)成生態(tài)無人農(nóng)場的體系。 在模式方面，有綠色防控技術(shù)體系、生態(tài)沃土技術(shù)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。生態(tài)無人農(nóng)場占地4000多畝，包括智慧豬場、智慧牛場、智慧漁場，以及無人化作業(yè)的大田，通過綠色循環(huán)，從地面鋪設(shè)管道和過濾技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)生態(tài)無人農(nóng)場全方位的探索。

遠(yuǎn)程操控大數(shù)據(jù)云平臺就是生態(tài)無人農(nóng)場的智慧云大腦，這個(gè)智慧云大腦在大學(xué)里，并不在農(nóng)場。我們通過智慧云大腦遠(yuǎn)程操控農(nóng)場里的農(nóng)機(jī)，以及智慧牛場的作業(yè)， 真正實(shí)現(xiàn)“田間不見農(nóng)人影，唯有農(nóng)機(jī)兀自忙”的真實(shí)景象。

蘭玉彬在論壇上發(fā)言

趙春江

中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會名譽(yù)理事長、中國工程院院士、國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心首席科學(xué)家

主題：《智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展》

智慧農(nóng)業(yè)是綜合應(yīng)用信息技術(shù)、 智能裝備技術(shù)形成的一種新的高效率的生產(chǎn)模式。 它對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，特別是提高資源利用效率，以及在溫室氣體排放、保護(hù)農(nóng)田環(huán)境方面，都具有非常重要的意義。 目前，智慧農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為國際前瞻，并進(jìn)行了戰(zhàn)略性布局，美國、歐盟和日本都已有自己的發(fā)展戰(zhàn)略。 農(nóng)業(yè)傳感器、數(shù)據(jù)科學(xué)、農(nóng)業(yè)人工智能、 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人等各個(gè)方面都有相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃，從而推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

從工程應(yīng)用角度來看智慧農(nóng)業(yè)關(guān)鍵科技，我個(gè)人理解包含6 個(gè)方面。

一是農(nóng)業(yè)傳感器與信息采集系統(tǒng)。 二是農(nóng)業(yè)衛(wèi)星遙感與無人機(jī)系統(tǒng)。無人機(jī)除了獲取信息，還可以打藥、播種、施肥、授粉。三是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能。四是農(nóng)業(yè)模型與算法。五是農(nóng)業(yè)智能化裝備與農(nóng)業(yè)機(jī)器人。 六是智慧農(nóng)場集成技術(shù)。

從“卡脖子”角度來考慮，有三個(gè)問題需要盡快解決。

第一是農(nóng)業(yè)高端傳感器是實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)的信息之源。沒有傳感器，我們就得不到信息。全球農(nóng)業(yè)傳感器每年的產(chǎn)值是2.6 萬億元，而我國的市場占有率只有4.2%。我國的農(nóng)業(yè)傳感器主要依賴進(jìn)口，目前已耗資460 億元進(jìn)口600 萬支，所以未來傳感器的需求量是很大的。未來我們通過核心技術(shù)的攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)傳感器的自主可控，提高我國的創(chuàng)新能力，這也是全球發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的核心點(diǎn)。未來的創(chuàng)新發(fā)展需要產(chǎn)學(xué)研結(jié)合才能從根本上解決問題。

第二是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能化，主要是計(jì)算智能。計(jì)算智能怎么來？是用數(shù)據(jù)加模型和算法。如果算力比較強(qiáng)的話，就需要提高速度。 所以，未來首先要關(guān)注農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值。 現(xiàn)在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與工業(yè)數(shù)據(jù)不同的地方，就是農(nóng)業(yè)有生性。所以未來農(nóng)業(yè)一定與地理位置、空間位置有緊密的關(guān)系，必須把農(nóng)業(yè)所有情況和空間位置緊密關(guān)聯(lián)。 不同的生態(tài)區(qū)，同一作物生長發(fā)育的特點(diǎn)不同，施肥的管理和各種管理措施也會不同。

未來基于數(shù)據(jù)可以做很多事情，比如可以進(jìn)行病害和蟲害的智能識別。 現(xiàn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有7000 多種病害和蟲害，每年造成約360 億元的損失。因此，我們需要做好植保工作。 美國的科研基金1/3 用于植保，1/3 用于種子，其余用于其他農(nóng)用科技，意義非常大。例如，應(yīng)用大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以精準(zhǔn)診斷水稻的葉瘟病，還可以實(shí)現(xiàn)在線識別。 在線識別精度與學(xué)習(xí)的樣本有很大的關(guān)系。動(dòng)物行為分析也可以基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，動(dòng)物的喜怒哀樂和特殊反應(yīng)及動(dòng)作，都可以作為判斷動(dòng)物健康與否以及繁殖的重要特征。

第三是智能化的農(nóng)機(jī)裝備?，F(xiàn)在農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展很快，國內(nèi)農(nóng)機(jī)產(chǎn)值達(dá)5000 億元。 從全球化來看，自動(dòng)化的拖拉機(jī)、機(jī)器人、UAV（無人機(jī)）是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域高端的智能裝備。這幾種裝備年復(fù)合增長率超過了2 位數(shù)，增長速度非常快。 這說明智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展對裝備的需求是非常大的。一是智能，二是精準(zhǔn)，三是高效，這3 個(gè)方面體現(xiàn)得非常突出。 此外，特定場景的智能化裝備也會快速發(fā)展。 高度智能化的機(jī)器，具有高速度、高質(zhì)量、高效率的特點(diǎn)，這“三高”對農(nóng)機(jī)智能裝備提出了非常高的要求。 在遠(yuǎn)程監(jiān)測條件下，人不在農(nóng)機(jī)作業(yè)現(xiàn)場，讓機(jī)器自己完成作業(yè)，實(shí)現(xiàn)無人化或少人化。

趙春江在論壇上發(fā)言

智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)很大一部分與人工智能分不開，特別是農(nóng)業(yè)自主無人工廠。AI 正在改變科學(xué)研究和各個(gè)領(lǐng)域，將很快成為研究的工具，我們關(guān)注人工智能，包括數(shù)據(jù)分析、模式識別、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和藥物發(fā)現(xiàn)、計(jì)算模擬等方面。 目前新一代人工智能重點(diǎn)包括五大方向。 第一是大數(shù)據(jù)智能；第二是跨媒體智能；第三是混合增強(qiáng)智能；第四是群體智能；第五是自主智能系統(tǒng)。

相信通過人工智能的技術(shù)， 對我們發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)大有好處。

張漫

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院院長主題：《智慧農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人》

智能農(nóng)機(jī)裝備或農(nóng)業(yè)機(jī)器人是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的重要途徑， 所以我們研究團(tuán)隊(duì)在近20 多年的時(shí)間里，一直在圍繞農(nóng)業(yè)機(jī)器人開展相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新。

農(nóng)業(yè)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)是自主導(dǎo)航，涉及定位、路徑規(guī)劃、信息感知。 因?yàn)橛协h(huán)境信息的感知，才能進(jìn)行障礙物的避障。機(jī)器人之間還涉及協(xié)同作業(yè)，有時(shí)需要多個(gè)機(jī)器人協(xié)同完成任務(wù)，所以需要有通信。機(jī)器人在感知到環(huán)境信息以后， 需要根據(jù)感知到的環(huán)境信息進(jìn)行減速或繞行， 這就是決策和執(zhí)行。 同時(shí)，隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，自主學(xué)習(xí)也是機(jī)器人一個(gè)很關(guān)鍵的技術(shù)， 它能夠通過一些先驗(yàn)知識不斷更新，通過人工智能的方法提高自主學(xué)習(xí)能力。

（1）表型機(jī)器人。

番茄幼苗的表型機(jī)器人是基于ROS 系統(tǒng)，采用單線激光雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境建圖和路徑規(guī)劃，在機(jī)械臂上搭載一個(gè)相機(jī)，進(jìn)行番茄的測量。

這項(xiàng)技術(shù)在大田中受光照影響比較嚴(yán)重。 采用三維的激光雷達(dá)獲取3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)，避障采用的是單線的激光雷達(dá)，遇到障礙物以后進(jìn)行環(huán)境信息的實(shí)時(shí)感知，遇到障礙物以后進(jìn)行繞行。

（2）收獲機(jī)器人。

基于機(jī)器人平臺，番茄收獲機(jī)器人通過手眼協(xié)同，識別番茄位置， 通過加持器和柔性手抓進(jìn)行番茄的抓取。 在這項(xiàng)技術(shù)里，主要是番茄果實(shí)的識別，判別番茄的成熟度， 如果是串收的西紅柿， 需要判別果梗的位置，進(jìn)行機(jī)械臂的軌跡規(guī)劃，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的采摘。

小麥?zhǔn)斋@機(jī)器人是在小麥?zhǔn)崭顧C(jī)上搭載一個(gè)沖擊式的谷物流量傳感器， 收割機(jī)在收獲的同時(shí)，能夠采集谷物的流量數(shù)據(jù)，進(jìn)而能得到這塊田地的產(chǎn)量數(shù)據(jù)。 得到的原始數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行空間變異性和時(shí)間變異性的分析，為后面的變量施肥和變量管理提供決策依據(jù)。

（3）雞舍巡檢機(jī)器人。

如果工廠化養(yǎng)殖里出現(xiàn)病雞和死雞， 將會對工廠造成極大的損失，因此需要人工每天去巡檢。 如果有了巡檢機(jī)器人，每天定時(shí)完成這項(xiàng)作業(yè)，可以在很大程度上代替人工勞動(dòng)。 在這個(gè)基礎(chǔ)上，開發(fā)了第一代雞舍巡檢機(jī)器人， 這個(gè)機(jī)器人搭載了熱成像儀和可見光， 構(gòu)成了識別系統(tǒng)， 搭載在機(jī)器人上進(jìn)行巡檢。 第二代機(jī)器人采用了更高精度的電機(jī)和雷達(dá)，同時(shí)對外觀進(jìn)行了改進(jìn)。

（4）多機(jī)協(xié)同系統(tǒng)作業(yè)機(jī)器人。

張漫在論壇上發(fā)言

通常需要多個(gè)機(jī)器人協(xié)同完成一項(xiàng)作業(yè)任務(wù)。這里以主從跟隨型的多機(jī)協(xié)同為例， 來介紹一下協(xié)同型自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的機(jī)器人。收割機(jī)是主機(jī)，運(yùn)糧車是從機(jī)，我們開發(fā)了相應(yīng)的終端軟件，可以實(shí)時(shí)獲取主機(jī)和從機(jī)的作業(yè)軌跡，進(jìn)行合理的規(guī)劃。多個(gè)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)時(shí)，會互相成為障礙物?；谝曈X的障礙物識別與避障研究采用全景相機(jī)作為識別傳感器，障礙物監(jiān)測精度為95.5%，識別速度能達(dá)到毫秒級。

未來，研究主要從自主感知、自主學(xué)習(xí)、自主決策出發(fā)，主要包括復(fù)雜環(huán)境下的自主感知、多場景的自主學(xué)習(xí)，不斷提高機(jī)器人的智能化程度，同時(shí)提高協(xié)同作業(yè)和人機(jī)交互的性能。

吳才聰

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院大數(shù)據(jù)系教授

主題：《農(nóng)機(jī)作業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用》

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)要求實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)定量定時(shí)，“北斗”剛好可以提供精準(zhǔn)的PNT 服務(wù)， 也就是定位導(dǎo)航和授時(shí)功能，“北斗” 在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用是一個(gè)非常好的應(yīng)用。 過去10 年，“北斗”在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域主要應(yīng)用于農(nóng)機(jī)的自動(dòng)駕駛、精準(zhǔn)作業(yè)、作業(yè)監(jiān)測、運(yùn)維管理、農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)和海洋漁業(yè)等方面。

首先是數(shù)據(jù)來源。 農(nóng)業(yè)機(jī)械主要是動(dòng)力機(jī)械，比如在收割機(jī)、拖拉機(jī)上安裝“北斗”定位終端。 這個(gè)終端將數(shù)據(jù)傳送到農(nóng)機(jī)制造企業(yè)， 農(nóng)機(jī)制造企業(yè)再把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送給研究室。 我們在農(nóng)機(jī)上安裝兩類終端，一類是遠(yuǎn)程監(jiān)測終端，定位精度可以達(dá)到米級和亞米級。另一類是自動(dòng)駕駛終端，定位精度可以達(dá)到厘米級。 我們的數(shù)據(jù)主要來自亞米級的終端。 基于這些終端構(gòu)建了一個(gè)大數(shù)據(jù)機(jī)房和大數(shù)據(jù)平臺，目前接入的各類終端大約有71 萬臺。

有了這些農(nóng)機(jī)的軌跡數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù)， 就可以面向三個(gè)層次開展大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，包括宏觀、中觀和微觀三個(gè)層面。宏觀是針對農(nóng)業(yè)農(nóng)村部，包括地方的農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門， 它們主要關(guān)注的是國家所在省市農(nóng)機(jī)作業(yè)的總體進(jìn)展。中觀是針對農(nóng)機(jī)企業(yè)，我國法律規(guī)定，農(nóng)機(jī)企業(yè)在銷售農(nóng)機(jī)一年內(nèi)，要提供免費(fèi)的“三包”（包修、包退、包換）服務(wù)。 這樣農(nóng)機(jī)企業(yè)可以知道客戶和產(chǎn)品的具體位置， 一旦客戶發(fā)現(xiàn)問題，能及時(shí)聯(lián)絡(luò)到農(nóng)機(jī)企業(yè)，農(nóng)機(jī)企業(yè)可以就近調(diào)度應(yīng)急維修資源和人員，為客戶提供緊急維修服務(wù)，保障農(nóng)機(jī)的持續(xù)作業(yè)。從微觀層面來看，很多機(jī)手希望了解當(dāng)前區(qū)域的農(nóng)業(yè)機(jī)械的熱點(diǎn)分布情況， 從而決定自己跨區(qū)作業(yè)的轉(zhuǎn)移方向。

因此，在農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以圍繞中國比較緊急的作業(yè)，如三夏期間的小麥?zhǔn)崭?，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并采取相應(yīng)的措施。 在華北平原地帶，每年的五月初至六月底收小麥，收完小麥以后，馬上要整地或耕種玉米，這個(gè)時(shí)候搶收搶種非常緊急。 我們圍繞小麥?zhǔn)崭畹臒狳c(diǎn)，制作了麥?zhǔn)湛煊崱?根據(jù)位置數(shù)據(jù)制作了農(nóng)機(jī)在線數(shù)量的分布圖，從5 月下旬持續(xù)一個(gè)月時(shí)間，每個(gè)階段收割機(jī)的數(shù)量都可以清楚地看到。 通過這種方法可以實(shí)現(xiàn)定量監(jiān)測，基本上每年的高峰期是在6 月1 日到6 月11 日，這11 天小麥?zhǔn)崭顧C(jī)在線數(shù)量是最多的。 通過該方法監(jiān)測出每天的小麥?zhǔn)崭顧C(jī)的總體分布情況，為國家和地方層面關(guān)注農(nóng)收并采取相應(yīng)措施提供了一定借鑒。

吳才聰在論壇上發(fā)言

針對每臺農(nóng)機(jī)和每個(gè)區(qū)域的農(nóng)機(jī)，都可以進(jìn)行作業(yè)時(shí)長、作業(yè)里程、作業(yè)面積、作業(yè)收入方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，從一個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，最后可以得到每臺農(nóng)機(jī)或每個(gè)區(qū)域農(nóng)機(jī)的收入、成本和利潤情況。 我們每年會做一些有趣的事情，比如統(tǒng)計(jì)每天的作業(yè)冠軍和收獲季作業(yè)冠軍，收獲季作業(yè)冠軍一年可收割4000 多畝。

在一些基礎(chǔ)性的研究工作方面，可以利用平均作業(yè)面積估算整個(gè)國家活躍的收割機(jī)數(shù)量， 進(jìn)而分析賺錢背后的移動(dòng)規(guī)律。 中央電視臺播發(fā)的麥?zhǔn)湛煊?，以及農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的官網(wǎng)發(fā)布的麥?zhǔn)湛煊崝?shù)據(jù)，均來源于重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室所做的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

我們的重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室圍繞物質(zhì)能量和信息構(gòu)建了一些行業(yè)貢獻(xiàn)平臺， 來研發(fā)相應(yīng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型，并開發(fā)了移動(dòng)送油的試點(diǎn)應(yīng)用，從三個(gè)維度保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，來提高農(nóng)業(yè)的確定性。

宋茜

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所副研究員

主題:《智慧果園關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用》

水果作為種植業(yè)中繼糧食和蔬菜之后的第三大產(chǎn)業(yè)，在農(nóng)民增收和經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用。 因此，在此背景下，發(fā)展智慧果園推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與果業(yè)的深度融合，已經(jīng)成為果業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型的重要抓手。 然而智慧果園在發(fā)展和建設(shè)中，實(shí)際上面臨諸多挑戰(zhàn)。

首先，從果園信息獲取的要素上來講，目前獲取的信息要素并不全。 現(xiàn)在大多研究以果園的地理環(huán)境和長勢、面積等群體參數(shù)為主。 針對果樹數(shù)量、產(chǎn)量，特別是雜草識別和水肥診斷的研究不足。特別是果園信息獲取的精度也不高，獲取手段以傳感器和平臺為主。 我們在突破果園信息獲取處理和作業(yè)的技術(shù)短板上，急需開展重大攻關(guān)。

數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵的生產(chǎn)要素， 果園數(shù)據(jù)從哪里來？ 數(shù)據(jù)如何處理、如何應(yīng)用？ 研究團(tuán)隊(duì)首先利用空田地一體化果園智能感知體系整合了物聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)和移動(dòng)平臺的移動(dòng)互聯(lián)平臺， 集成了遙感等技術(shù)，構(gòu)建了地形、土壤等多維參數(shù)，以及果園、果樹和果實(shí)多主體的全鏈條、 全要素的信息感知技術(shù)體系。

針對數(shù)據(jù)如何處理問題，研究團(tuán)隊(duì)圍繞果園、果樹和果實(shí)“三位一體”的多維信息挖掘和信息技術(shù)，構(gòu)建了融航天遙感、 航空遙感和地面遙感為一體的多參數(shù)、多指標(biāo)的信息獲取和研究體系。在宏觀尺度上，基于高分和哨兵數(shù)據(jù)的結(jié)合，充分挖掘果樹的物候期， 結(jié)合紅外波段的特點(diǎn)， 構(gòu)建了果園的識別模型。在縣域尺度上開展了山東煙臺棲霞蘋果、廣西南寧市武鳴區(qū)柑橘種植空間分布的信息獲取。 針對果樹，特別是不同的果園類型，利用果樹的光譜和幾何特征等，構(gòu)建了不同的識別框架，有效破解了密集果園下果樹識別的難題，識別精度提高到94.7%。

其次，在果實(shí)識別上，我們針對果樹的標(biāo)注和檢測技術(shù)、 中心地位等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)也進(jìn)行了研究。 針對數(shù)據(jù)樣本不足和獲取難的問題，開展了果實(shí)跨域自動(dòng)化標(biāo)注方法。通過原始域和目標(biāo)域來生成一個(gè)轉(zhuǎn)換器，基于這種模式的轉(zhuǎn)變，有效地生成了真標(biāo)簽和假標(biāo)簽，提高了果樹的識別能力。目前，我們通過視頻的序列影像的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，從跟蹤結(jié)果來看，能達(dá)到94%的精度。 總體而言，精度比較高，計(jì)算量較少，速度相對較快。

宋茜在論壇上發(fā)言

最后，我們在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能裝備和作業(yè)信息服務(wù)方面開展了一些工作。針對果園進(jìn)行了一系列作業(yè)裝備的研發(fā)。我們研發(fā)了云邊端一體化的田間服務(wù)一體機(jī)，我們稱它為田間小精靈，它的主要功能是在果園中進(jìn)行精準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取。通過自帶網(wǎng)絡(luò)通信能力和互聯(lián)互通多機(jī)協(xié)同作業(yè)，能夠打通數(shù)據(jù)鏈條，支撐數(shù)據(jù)的獲取，驅(qū)動(dòng)智能農(nóng)機(jī)的變量作業(yè)。

此外， 我們還研發(fā)了水肥一體化的灌溉系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)決策灌溉量和灌溉時(shí)間，省錢省時(shí)省力。

基于植保作業(yè)來驅(qū)動(dòng)智能裝備，實(shí)現(xiàn)了無人噴藥的機(jī)器人作業(yè)。 針對果園地形，通過果樹精準(zhǔn)定位，以及病蟲害處方圖來驅(qū)動(dòng)智能作業(yè)和噴藥。 跟隨運(yùn)輸機(jī)器人的果園“小工兵”主要通過智能跟隨和搬運(yùn)解決農(nóng)民老齡化的問題， 協(xié)助農(nóng)戶施肥、鋤草和運(yùn)輸果蔬，降低了農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度。

在智慧果園的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的管理和服務(wù)平臺的研發(fā)上，我們不斷挖掘創(chuàng)新推動(dòng)數(shù)字技術(shù)的落地發(fā)展，向著無人化果園的農(nóng)場前進(jìn)。

張琳

北京市商湯科技開發(fā)有限公司新興創(chuàng)業(yè)業(yè)務(wù)副總裁、智慧遙感總經(jīng)理

主題:《AI 助農(nóng)·智賦鄉(xiāng)村》

人工智能技術(shù)是未來智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的技術(shù)原動(dòng)力。 商湯科技作為中國原創(chuàng)人工智能平臺公司，創(chuàng)業(yè)9 年以來， 一直堅(jiān)持以深厚的學(xué)術(shù)積累和原創(chuàng)技術(shù)為核心， 在全球科技競爭中肩負(fù)為國家占領(lǐng)全球人工智能高地的使命， 企業(yè)的發(fā)展非常感謝國家的支持。 2018 年商湯科技入選科學(xué)技術(shù)部授予的第一批人工智能開放創(chuàng)新平臺，2021 年在香港完成了IPO 上市， 也是當(dāng)年全球第一家成功實(shí)現(xiàn)上市的人工智能企業(yè)。

人工智能技術(shù)隨著ChatGPT 等生成式AI 技術(shù)的爆發(fā)，已經(jīng)邁向了2.0 時(shí)代。 這主要?dú)w功于大算力和大數(shù)據(jù)形成的巨大突破，推動(dòng)人工智能進(jìn)入大模型的時(shí)代。 在2.0 時(shí)代，我們認(rèn)為科技生產(chǎn)的范式出現(xiàn)了新變化， 過去80%的內(nèi)容， 無論是文字、圖片、詩篇還是編程都是由人工生產(chǎn)的。 在2.0時(shí)代， 我們認(rèn)為80%有價(jià)值的內(nèi)容是由大模型直接生產(chǎn)或者由機(jī)器直接生成， 剩下的20%是由人工通過各種提示工程，比如輸入一些關(guān)鍵詞優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)最終的結(jié)果。

在農(nóng)業(yè)遙感方面的AI 創(chuàng)新。在農(nóng)業(yè)上對于遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用非常普遍， 但是傳統(tǒng)遙感存在精度、時(shí)效、泛化能力差等問題，這導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)在很多應(yīng)用場景上的局限性。相較于傳統(tǒng)的遙感技術(shù)，AI遙感技術(shù)在各個(gè)方面已經(jīng)解決了很多問題。 性能提升很顯著，比如對于縣域地塊識別，智能遙感技術(shù)只需要8 小時(shí)就可以完成所有的數(shù)據(jù)分析處理， 但是傳統(tǒng)遙感解譯卻需要65 天。同時(shí)傳統(tǒng)遙感解譯無法實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，自動(dòng)化程度也會受限，所以AI 的泛化能力非常好，實(shí)現(xiàn)了各種問題的突破。

在作物識別的AI 算法上， 目前對于主糧作物和大宗經(jīng)濟(jì)作物可以做到精細(xì)化識別。 已經(jīng)有了水稻、玉米、小麥三大主糧作物全自動(dòng)化識別模型，大豆、 棉花這些經(jīng)濟(jì)作物也可以做到自動(dòng)化識別。模型不僅可以適配十米數(shù)據(jù)， 對于亞米級的數(shù)據(jù)也可以做到精準(zhǔn)適配。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面， 我們結(jié)合決策類AI 的技術(shù)，以農(nóng)業(yè)種植AI 大模型為切入口，通過視覺感知類的AI 遙感數(shù)據(jù)分析，包括無人機(jī)、田間物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集，結(jié)合農(nóng)藝師的專家經(jīng)驗(yàn)和知識庫訓(xùn)練水稻、玉米、小麥等以大田種植為主的農(nóng)業(yè)種植大模型。未來只要輸入和種植數(shù)據(jù)相關(guān)的信息， 通過計(jì)算機(jī)的大模型處理，就可以自動(dòng)生成各種專業(yè)的種植建議，指導(dǎo)農(nóng)戶科學(xué)開展各種農(nóng)事操作， 驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化的灌溉設(shè)施、無人機(jī)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)種植的智能化升級。

目前開展的AI 應(yīng)用具體有以下幾個(gè)方面。

第一， 面向糧食生產(chǎn)安全的監(jiān)管開發(fā)了一系列應(yīng)用，通過AI 遙感，包括政府?dāng)?shù)據(jù)的匯聚，可以高時(shí)效、低成本地對區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的監(jiān)測。再結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)， 在系統(tǒng)上對糧食種植的任務(wù)進(jìn)行比對，支持春播、夏播等一系列農(nóng)事作業(yè)的有序開展。

張琳在論壇上發(fā)言

第二， 在非農(nóng)非糧的監(jiān)測上也有很好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 我們通過比對， 可以直接對耕地的農(nóng)業(yè)設(shè)施建設(shè)、占用耕地的行為等非農(nóng)化的建設(shè)行為做到精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)，而且可以做到區(qū)塊級的勾畫識別。這些數(shù)據(jù)對于監(jiān)管部門開展點(diǎn)對點(diǎn)的工作非常有價(jià)值。

第三，在金融服務(wù)方面，AI 遙感技術(shù)也可以顯著提高遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的及時(shí)性。 基于AI 遙感大模型可以擴(kuò)大高時(shí)效和低成本的耕地規(guī)模，并進(jìn)行作物長勢分析、災(zāi)害數(shù)據(jù)的分析。 政府部門可以基于這些數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)公司的各種理賠承保業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)交叉核驗(yàn)，保險(xiǎn)公司可以利用這些數(shù)據(jù)對自己承保理賠的業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)核驗(yàn)， 將新的AI 技術(shù)服務(wù)在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)上，把“三農(nóng)”保障工作落到實(shí)處。

第四，在農(nóng)村的人才培育上，AI 技術(shù)也有較好的應(yīng)用前景。 結(jié)合農(nóng)業(yè)的語料庫，面向農(nóng)業(yè)開展專項(xiàng)化的大語言模型訓(xùn)練， 實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)技術(shù)支持的自主學(xué)習(xí)，自動(dòng)匯集農(nóng)機(jī)知識庫，為農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用提供大模型的支撐。 未來農(nóng)民可以打破時(shí)間的限制，與數(shù)字人進(jìn)行無縫銜接，進(jìn)行24 小時(shí)的溝通。還可以通過數(shù)字人視頻的生成技術(shù)， 結(jié)合AI 文案生成、 文生圖等能力，將農(nóng)業(yè)技術(shù)知識制作成短視頻，以更加靈活和生動(dòng)的方式為農(nóng)民提供農(nóng)業(yè)的技術(shù)咨詢。

還可通過最新的三維內(nèi)容生成平臺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效率、低成本，在大場景范圍內(nèi)的三維建模和精細(xì)物體的建模，使農(nóng)產(chǎn)品數(shù)字化宣傳、營銷應(yīng)用打開新的技術(shù)應(yīng)用的想象空間。

（根據(jù)會務(wù)組錄音整理）