院士觀察:我國智慧農業的現狀與展望

2023 年10 月28 日， 沈陽， 在CNCC2023（2023年中國計算機大會）上，CCF（中國計算機學會）數字農業分會主任、中國工程院院士、國家農業信息化工程技術研究中心主任趙春江教授做了《數字農業現狀與展望》的報告，介紹了計算科技在農業領域里的應用發展情況，包括：智慧農業的介紹，智慧農業關鍵技術，打造典型場景和未來展望。

1 關于智慧農業

信息科技和農業結合，現在一個很熱的發展方向是智慧農業。2022 年聯合國糧農組織（FAO）關于推進農業和農村的可持續發展，提了六項有重大影響的技術：生物科技，數字科技，可再生能源，機械化，灌溉技術，食品加工科技。

聯合國糧農組織認為科技和創新能夠加速農業食品系統轉型，使得系統可以更有效率，包容性，韌性以及可持續性。

未來農業和農村的發展與計算科學有很大關聯。農業經歷了長期的發展，從1.0 向現在的3.0 逐漸演進，歐洲已演進到了4.0。當然農業發展的4.0 跟德國工業4.0不是一個完全相同的概念。但是從農業科技發展和進步的角度看，目前農業農村領域一直面臨著農業的第三次綠色革命，即數字革命，將生物技術、信息科技和智能裝備融合在一起，推動農業生產方式的變革，形成新的數字經濟。

圖1 農業1.0~農業3.0

信息科技在農業領域的應用形成了很多不同的名詞：智慧農業，智能農業，數字農業，精準農業……，這幾個詞在國外的都有相對應的英文單詞，smart，digital，precision 等。這是由于數字科技和農業進行融合之后，由于強調的方面、作用的對象、產生的結果不太一樣，所以有了不同的名詞，但總體上沒有本質上的差異。

目前從政府部門現在基本上統一，農業農村部一般把IT 和農業的融合叫做智慧農業，中央網信辦體系強調數字，有數字鄉村、數字農業等概念。但總體上信息科技作為一個要素，對農業生產的降本增效產生了重大的影響，是一種新的生產方式。

FAO 發布的《2022 年食品和農業狀況》是由部分世界著名的IT 與農業融合專家寫的一份400 多頁的報告，里面詳細列舉了信息科技在農業領域應用的里程碑式的事件，從1974 年動物的電子耳標開始，到上個世紀80 年代末90 年代初美國的GPS 用于農業、發展精準農業，到現在大尺度的智能化、無人化的農場的發展，以美國約翰迪爾（John Deere）公司為代表。目前在農業里，無論是種植業、養殖業還是加工業都在廣泛地應用信息技術。

美國農業部2022 年發布了2016—2019 美國信息技術組合應用的種植面積分布，其中，分析制圖技術+ 自動導航對農業產量的影響非常大。例如冬小麥和玉米能夠增產12% 以上。這再次驗證了信息科技對農業發展的重要影響。

信息科技應用到農業、形成智慧農業已成為國際上的研究熱點。美國三院（科學院、工程院、醫學科學院）制定的面向2030 年食品農業科技發展戰略中，列了5 項重點突破的方向，第一個是農業傳感器，此外還有：數據科學/ 大數據，農業人工智能等。

日本也很重視農業人工智能、機器人系統對未來農業發展的深刻影響。

以上是國際上關注的熱點。

未來我們要結合國際趨勢，考慮怎樣用信息科技、工業技術來促進農業轉型，以加速農業現代化，建設農業強國。

2 智慧農業中的信息科技

最近國內外都在關注信息科技與農業融合。如果按照一個閉環來考慮，包括：信息的獲取，處理決策，實施。其中涉及的具體技術是非常多的。

智能服務也是一個非常重要的方面，建立知識服務平臺，這里既和人工智能有很大的關系，也和網絡、數據、知識有關系，都可以歸結到計算科學領域。

2.1 傳感器

國際上非常關注?，F在我們每年要花460 億元去進口國外的高端的傳感器。我們在機理、材料、加工工藝等方面都需要進一步的研究和突破。

微型化/ 芯片級的農業傳感器的特點：①在復雜的場景下穩定可靠，②把一些算法寫在芯片里。我國非常關注這種CMOS 結構的傳感器的發展。

農業領域里，傳感探測方面重點解決的是土壤環境和動植物本身的信息。

例如我國用LIBS（激光誘導擊穿光譜）做的土壤硝態氮傳感器，目前精度很高。過去這種測試方法要搬到化學實驗室，現在把化學計量通過物理計量、科學計算的方式，能在現場獲取數據，這是非常有意義的。如果把這種儀器設備連到網上，就變成了在線測試，所以對快速的診斷和決策具有重要意義。另外，我們也研制出了土壤重金屬速測儀，過去土壤重金屬傳感器主要從美國和韓國購買。我們還有營養液多元素速測儀，可用于農業大棚。

2.2 農業計算智能

現在我國很多專項，例如腦科學、人工智能、種業等專項。趙春江院士認為，目前我們所談的智能、新一代的人工智能，都是以計算智能為主體。

關于計算智能，特別是新一代人工智能的創新發展很快，我國圍繞5 個方面進行了戰略性的部署，突出機器學習。其實所有還是以數據為基礎，沒有從根本上離開計算。

農業領域有很多數據?，F在一年的數據量是8000PB，每年還在以60% 的速度在增長。農業數據跟工業數據的不同之處是有生態適應性，即跟位置緊密關聯。所以與工業計算相比更復雜。這也是為什么農業率先大規模實現基于衛星導航定位的系統。

從大量的數據中可以提取知識，有了知識，就可以做很多服務和研究。因為農業本身是與生命科學領域緊密關聯的，所以現在人工智能用于生命科學領域的研究，像AlphaFold等，還有加拿大一家公司，通過人工智能算法進行高通量的育種篩選，來加快育種周期，選出高產的品種。他們的研究范式是先獲取數據，然后建立模型和算法，再進行計算、篩選，從而加速育種周期。

另外，可以通過智能計算，對病害、蟲害進行診斷。農業大概有7800 多種病害、7000 多種蟲害。

日本上世紀80 年代曾研制過一種智能機，是從人工智能角度來做的，但是最后沒有研制成功，放棄了。該智能機一個非常重要的應用方向就是病蟲害的在線的診斷和服務。從今天看來，當時的方向定得非常準確，可惜那時網絡還跟不上。

動物疫病方面，我們人現在可以進行遠程診療，那么動物養殖業也一樣可以。非洲豬瘟在國內曾導致了重大的損失。養魚、養雞也一樣。新希望、牧原等企業積累了很多數據和案例，然后把這些案例進行整理和分析，構建了相關的診療的模型。

另外還有以數據為基礎的育種。動物育種特別強調群體性，需要通過計算去進行分析和判斷，這樣才能夠加速育種周期。目前全球育種已經走向了一個新時代，就是智能設計育種，是以人工智能的計算方法突破和發展，結合已有的全基因組進行選擇的大數據育種，發展速度非?？?。

分子育種是智能設計育種的一個基本范式。從分子輔助標記育種（MAS）到全基因組選擇育種（GS），轉基因/ 基因編輯育種（GM/GE）。目前分子設計育種在生命科學領域是非常熱的研究領域。

2.3 裝備的智能化

2.3.1 無人駕駛拖拉機

雖然地形、地況、地貌場景非常復雜，但是農田機器高度智能化的程度發展速度非?？?。

目前我國北斗衛星導航已基本滿足我們農業生產的需要。過去我們都用GPS 和俄羅斯的格洛納斯，現在基本上以中國自己的北斗衛星為主。

機器智能化可謂解放生產力的一個非常重要的方法，但是現在要想完全做到智能化、提高作業質量還是很難的。

2.3.2 蔬果生產機器人

驅勢是從一般的智能機械到智能機器人。荷蘭瓦格寧根大學（WUR）是一所以農業為特點在全球排名靠前的綜合性大學，該校在設施園藝方面發展得很好，其中機器人從種到收各個環節發展很好。

農業機器人非常復雜。趙春江院士團隊研制了蘋果采收機器人，已經花了約3 年時間，探索了很多不同的技術路線，最后確定為采取多臂方案。因為1 個臂效率較低，4 個臂速度較快，如果兩邊同時做/8 個臂就更好。

當然現在還在探索中，還不完全成熟。因為蘋果樹的結構很復雜，有一定的厚度，而且白天和晚上光照的影響也是較大的，所以怎樣提高精準定位，還要考慮速度和效率，而且對果實不能進行傷害，這帶來一系列挑戰。因為采摘時不是以摘下來為目的，還要保證外觀良好，所以情況非常復雜，從對象感知到情景感知，然后消除背景的復雜噪聲，建立更加高精度的診斷模型。目前這種末端執行器要做到處理反饋，因為勁小了摘下不來，勁大了會把蘋果夾傷。

2.3.3 大載荷無人機

通常機器是在地面上的，其實空中也可以完成相應的作業，是很重要的發展方向。

目前農業農村領域的無人機的載荷和續航時間還有待提升，另外還要把無人機做到智能化，①作業時不能遺漏，②不能重復，③安全。浙大有個無人機群研究小組，多架無人機可以在竹林里快速飛行，而不相互碰撞，可以避障。

2.3.4 農業自主作業系統

把軟硬件系統以及人工智能、計算科學疊加成一個完整的作業系統，包括播種、管理和收獲。

無人農場。在人工智能領域里，可以叫自主無人的系統。當然目前自主無人系統從單個機器已經變成多機協同的體系。

目前國內在積極探索。國外，像美國約翰迪爾、美國凱斯紐荷蘭(CNH) 等農機巨頭現在已有相應的一些技術解決方案，是多機協同，為我們提供了很好的思路。國內目前正在建三江墾區這種面積較大又平坦的地方進行試驗。

3 打造典型場景

希望IT 領域的學者能夠加入進來的領域有很多場景。

1）智能育種。信息技術和育種科學結合?；诙嘟M學、大數據的全基因組選擇進行智能設計育種。

2）大田精準農業。這個話題更大，從種到收每個環節都有計算機的參與，把過去傳統的不可控的農業生產變成可控的。使生產管理更加精確，效率更高。

3）智能溫室。過去叫農業大棚，現在叫智能溫室，現在的形勢也發生很大的變化，例如有26 層樓進行葉菜類生產，它完全是一家生產工廠，種子下去，那邊出來的就是我們要吃的蔬菜。這是一個生產工廠的概念，涉及環境和科學計算、控制等非常復雜的一套技術系統。工業上有智能制造的工廠，現在農業領域有智能的植物生產工廠，還有垂直的農場，可達二十幾層。國外給了智能垂直農場的定義等級以及相應的技術支撐要素。這里有幾個與我們有關：①對場景要判斷和分析，②基于場景和業務流程的計算和控制，③讓機器來完成人去做的工作，即實施。

4）智慧設施動物養殖

●   中國樓房智能養豬

我國的一個重要創新是樓房養豬。湖北鄂州在60畝地上建了兩棟樓，每棟樓一年出商品豬60 萬頭，兩棟樓共120 萬頭，投資了40 億元。整個過程全是以感知、計算、控制和實施這一個鏈條為主線的，包括豬從不同的樓層進行轉運。在樓房養豬方面，廣西揚翔也做得比較好。

表1 智慧垂直農場的分級

●   智慧漁場/ 海洋牧場

現在提出大食物觀，因此要向海洋要食物?，F在在海里，特別是在公海，完全可以有一艘很大的養殖船，例如投入使用的青島國信1 號是10 萬噸級的大型養殖工船，可以飼養大黃魚。

4 未來展望

從全球范圍來看，未來誰來種地問題非常突出。

首先，全球及我國的農業人口減少得很快。據《世界人口展望：2019 年修訂版》的數據顯示，到2050 年，全世界每6 人中，就有1 人年齡在65 歲（16%）以上，而這一數字在2019 年為11 人（9%）。2020 年美國3.3億人，從事農業的人大概占不到1%。我們現在雖然人數還比較多，但是農村勞動力紅利已經沒有了。

關于人口老齡化，日本的老齡化已經非常嚴重。我國從2015、2016 就開始，大于65 歲的人口占全社會人口的比重快速增加。

所以將來農業生產還得靠智能系統，從單一的生產到一套完整的作業系統。未來農業會是這種場景：沒有人，機器做業完成后進入機庫，晚上也可以作業。過去傳統的農業生產模式已不復存在了。

這是未來人們預想的一種模式：在機器上裝傳感器，可以動態感知，然后自主作出決策和控制、實施?？梢娢磥砦覀円七M智慧農業，計算技術、計算科學非常重要。

值得一提的是，中國跟國外不同之處就是要發展小尺度的設備。美國的有些設備大概120 英尺寬（約合36.6 米），在我們國內沒法用。日本與我國有相近的地方，所以日本小尺度的智能設備發展值得關注。

（本文來源于《EEPW》2024.1-2）