數(shù)字孿生系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用探討

顧生浩,盧憲菊,王勇健,郭新宇*

(1.北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心,數(shù)字植物北京市重點實驗室,北京 100097;2.國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心,北京 100097)

數(shù)字孿生(digital twin,DT)以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬模型，借助數(shù)據(jù)模擬物理實體在現(xiàn)實環(huán)境中的行為，通過虛實交互反饋、數(shù)據(jù)融合分析、決策迭代優(yōu)化等手段，為物理實體增加或擴展新的能力[1]。2003年，密歇根州立大學(xué)Grieves[2]首次提出數(shù)字孿生的概念，并將其定義為一種實體和虛擬產(chǎn)品相連接的三維模型。隨后DT技術(shù)在制造業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、故障預(yù)測等細分領(lǐng)域逐漸得到應(yīng)用，并顯示出獨特的技術(shù)優(yōu)勢。國際權(quán)威信息技術(shù)咨詢機構(gòu)Gartner連續(xù)3年(2017、2018、2019年)將數(shù)字孿生評為全球未來十大關(guān)鍵技術(shù)之一，這項技術(shù)對于彌合制造業(yè)物理世界和信息世界的鴻溝，推動新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，進而實現(xiàn)中國制造2025和工業(yè)4.0的核心理念——智能制造具有重要作用。當(dāng)前，隨著5G、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等技術(shù)的成熟和商用部署應(yīng)用，DT技術(shù)正在加速與其他行業(yè)的深度融合，已經(jīng)成為智慧城市管理等復(fù)雜系統(tǒng)認知和管控的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著農(nóng)業(yè)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、農(nóng)業(yè)模型和大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)智能裝備和專用機器人等科技成果的不斷涌現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科研、生產(chǎn)、流通和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)快速實現(xiàn)了數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，正向智能化階段邁進。農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)將有機整合、融合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物理實體和數(shù)字賽博空間，實現(xiàn)“連接-感知-決策-控制”一體化，能夠更好地感知和認知農(nóng)業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)并實現(xiàn)智慧管控，有望為農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供新動能。本文系統(tǒng)分析了作物生產(chǎn)系統(tǒng)認知和管控方式的發(fā)展歷程，簡要介紹了農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的背景、概念、組成及優(yōu)勢，提出農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)在我國的應(yīng)用前景和發(fā)展建議，為我國構(gòu)建自主可控的農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)提供參考。

1 作物生產(chǎn)系統(tǒng)管控和認知的發(fā)展與農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生

1.1 作物生產(chǎn)系統(tǒng)管控和認知方式的發(fā)展

作物生產(chǎn)系統(tǒng)是由大氣、土壤、作物和管理措施構(gòu)成的多層次的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)[3]，其非線性、互饋性、多尺度等特征是人們深入認知作物生產(chǎn)系統(tǒng)所面臨的重要難題。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，種植業(yè)經(jīng)歷了從以人力、畜力為動力的1.0階段，到以農(nóng)機具為生產(chǎn)工具的2.0階段，再到以農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)裝備為支撐的3.0階段，最后到以新一代信息技術(shù)為支撐的4.0階段(表1)[4]。現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)呈現(xiàn)出開放式、多樣化、多目標(biāo)的發(fā)展趨勢，日新月異的育種技術(shù)和不斷加劇的氣候變化導(dǎo)致系統(tǒng)中品種、環(huán)境和措施三者間的相互作用日趨復(fù)雜，這些都將加劇作物生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜性。作物生產(chǎn)系統(tǒng)的全程信息感知和精確管控技術(shù)是建設(shè)數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村的重要內(nèi)容，有助于建立投入產(chǎn)出安全無害、資源利用節(jié)約高效和監(jiān)測預(yù)警全程覆蓋的作物生產(chǎn)技術(shù)體系。類比于工業(yè)4.0實現(xiàn)制造物理世界和信息世界的互聯(lián)互通和智能化操作的目標(biāo)，農(nóng)業(yè)4.0時代下實現(xiàn)對種植業(yè)全鏈條、全要素的智慧管控所亟需突破的瓶頸是如何實現(xiàn)作物生產(chǎn)系統(tǒng)的物理世界和信息世界的交互與共融。

表1 作物生產(chǎn)系統(tǒng)不同階段管控方式的發(fā)展歷程Table 1 Development of the approach to crop production management of different stage

日新月異的信息技術(shù)直接推動了作物生產(chǎn)系統(tǒng)認知方法的升級。根據(jù)時間順序和驅(qū)動因子的不同，將作物生產(chǎn)系統(tǒng)認知方式分為以下類型：①模型驅(qū)動下的作物生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型；②模型、知識驅(qū)動下的作物管理專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)；③模型、知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動下的平行農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)(圖1)。以1965年de Wit提出作物葉片光合模型為標(biāo)志[5]，作物生產(chǎn)系統(tǒng)的認知方法進入了模型驅(qū)動的時代，各國科研人員相繼致力于定量描述作物生長、發(fā)育和產(chǎn)量形成過程及其對品種、環(huán)境和管理的響應(yīng)，形成了以APSIM[6]和DSSAT[7]為代表的一系列作物生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型。針對降低棉花生產(chǎn)投入成本的迫切需要，美國農(nóng)業(yè)部計算機科學(xué)家Lemmon[8]于1986年整合了棉花生長模擬模型GOSSYM和棉花栽培管理知識規(guī)則，形成了棉花管理專家系統(tǒng)COMAX，并成功應(yīng)用于灌溉量與施氮量需求的評估和收獲策略制定，實現(xiàn)了規(guī)模化棉花生產(chǎn)的節(jié)本增效，此后面向果園管理、灌溉控制和種植區(qū)劃等方面研發(fā)出一系列成效卓著的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)[9]。為了推動集成多種作物模型的計算機模擬系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化國際基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)組織資助夏威夷大學(xué)于1993年開發(fā)出一套農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣決策支持系統(tǒng)(DASST)[10]，該系統(tǒng)在充分理解作物生產(chǎn)系統(tǒng)運行規(guī)則的基礎(chǔ)上，通過預(yù)測某一特定環(huán)境下的作物生長發(fā)育和產(chǎn)量形成，實現(xiàn)對作物生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)化管控[7]，近年來已形成了針對多個尺度的決策支持系統(tǒng)。隨著5G通信技術(shù)在2019年正式實現(xiàn)商用，在智能決策開始從線下轉(zhuǎn)為線上，從離線轉(zhuǎn)為實時的背景下，中國科學(xué)院自動化所提出了面向作物生產(chǎn)系統(tǒng)的平行農(nóng)業(yè)智能技術(shù)，即構(gòu)建一個與實際農(nóng)業(yè)系統(tǒng)相對應(yīng)的虛擬農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，通過虛擬農(nóng)業(yè)系統(tǒng)對未來情景的推演和學(xué)習(xí)為實際農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的優(yōu)化管控提供支持[11]。

圖1 作物生產(chǎn)系統(tǒng)認知方法發(fā)展歷程Fig.1 Development of the approach to learning crop production system

1.2 農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)簡介

《中共中央、國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》和《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出，“要大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。2020年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部制定的《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃(2019—2025年)》進一步提出了“數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村建設(shè)的總體思路、發(fā)展目標(biāo)和重點任務(wù)”。新一代信息技術(shù)支撐下的現(xiàn)代作物生產(chǎn)系統(tǒng)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的先決條件，也是落實數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略在種植業(yè)領(lǐng)域的重要體現(xiàn)。在2018年荷蘭瓦格寧根大學(xué)與騰訊公司聯(lián)合舉辦的第一屆國際人工智能溫室種植大賽中，騰訊AI實驗室團隊利用傳感器和攝像頭獲取黃瓜的生長狀況和溫室環(huán)境數(shù)據(jù)，利用人工智能算法和作物生長模型推演未來情景對黃瓜生長發(fā)育狀況的影響，從而為打頂、通風(fēng)、補光等措施提供最優(yōu)決策方案，最終在保證黃瓜不減產(chǎn)的情況下提升了能源利用效率[12]。因此，各國政府均十分重視新一代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。在氣候變化加劇、勞動力緊張和耕地資源增量有限的背景下，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)正確認知作物生產(chǎn)系統(tǒng)是推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提質(zhì)增效的必由之路。

作物數(shù)字孿生系統(tǒng)(digital twin of crop production system,CPSDT)是作物生產(chǎn)系統(tǒng)日趨復(fù)雜、物聯(lián)網(wǎng)日漸成熟及DT技術(shù)不斷完善等多方背景催生的新興產(chǎn)物。CPSDT是數(shù)據(jù)驅(qū)動下對作物生產(chǎn)系統(tǒng)的全息映射，側(cè)重于對作物生產(chǎn)過程的實時態(tài)勢感知、超實時虛擬推演和全程交互反饋，旨在為作物生產(chǎn)的智慧管控提供參考。與工業(yè)領(lǐng)域相比，數(shù)字孿生技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用尚處初步探索階段。全球頂尖農(nóng)業(yè)科研機構(gòu)荷蘭瓦格寧根大學(xué)已于2019年將數(shù)字孿生技術(shù)列為該校未來4年的三大重點研究領(lǐng)域，并在作物生產(chǎn)應(yīng)用層面啟動了“虛擬番茄系統(tǒng)”項目，虛擬番茄系統(tǒng)是一個由環(huán)境、作物、管理和社會經(jīng)濟的實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬番茄作物模擬模型，通過推演溫室番茄產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的外界因素交互作用對經(jīng)濟回報的影響，旨在實現(xiàn)以高產(chǎn)高效為目標(biāo)的番茄生產(chǎn)智慧管控[13]。英國洛桑研究中心與數(shù)字澤西公司于2019年聯(lián)合啟動了“數(shù)字孿生農(nóng)場”的先導(dǎo)科技項目，加強澤西島的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過推演未來不同發(fā)展情境下的澤西島農(nóng)業(yè)風(fēng)貌，為當(dāng)?shù)卣鞑块T的政策制定提供洞見[14]。

1.3 農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的基本組成及技術(shù)優(yōu)勢

參考數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用[15]，作物數(shù)字孿生系統(tǒng)中的虛擬作物生產(chǎn)系統(tǒng)是物理作物生產(chǎn)系統(tǒng)的準(zhǔn)實時數(shù)字化鏡像，并通過對未來情景的推演為優(yōu)化作物生產(chǎn)系統(tǒng)提供決策建議，旨在促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。圖2呈現(xiàn)了作物數(shù)字孿生系統(tǒng)的概念模型。物理作物生產(chǎn)系統(tǒng)中部署了密集的傳感器(圖像、光譜、點云和環(huán)境傳感器)，收集多種技術(shù)措施(補光通風(fēng)、肥水灌溉和整枝打頂?shù)?共同影響下的多尺度作物長勢(葉片含氮量、果實數(shù)量、葉面積指數(shù)等)、土壤和大氣環(huán)境(土壤含水量、氣溫、輻射等)等數(shù)據(jù)。虛擬作物生產(chǎn)系統(tǒng)基于不斷傳輸?shù)臄?shù)據(jù)建立物理作物生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化模型，并與迭代優(yōu)化算法相結(jié)合用于推演未來不同情境下的作物生產(chǎn)系統(tǒng)狀況，最后依據(jù)不同的生產(chǎn)目標(biāo)(高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)等)自動生成指導(dǎo)作物生產(chǎn)系統(tǒng)的決策方案。物理系統(tǒng)中傳感器提供的數(shù)據(jù)對虛擬系統(tǒng)進行實時驅(qū)動，虛擬系統(tǒng)分析產(chǎn)生的決策反饋至物理系統(tǒng)，繼而由虛擬系統(tǒng)根據(jù)對物理系統(tǒng)的再評估結(jié)果產(chǎn)生持續(xù)優(yōu)化的決策建議。

圖2 作物數(shù)字孿生系統(tǒng)概念模型Fig.2 Conceptual model of the digital twin of crop production system

CPSDT不同于傳統(tǒng)的植物計算機輔助設(shè)計(plant-CAD)[16]或作物決策支持系統(tǒng)(DSS)[17]，也并非另一種以傳感器為基礎(chǔ)的作物生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)解決方案[18]。植物計算機輔助設(shè)計是局限在計算機模擬環(huán)境中，以某一時刻植物的資源截獲量的最大化為目標(biāo)，在復(fù)雜的群體環(huán)境中實現(xiàn)株型和種植模式的優(yōu)化設(shè)計；作物管理決策支持系統(tǒng)在作物生長模型[19]、知識模型[20]和專家系統(tǒng)[21]的基礎(chǔ)上，集預(yù)測、診斷和決策等功能于一體，實現(xiàn)對整個作物生長與管理過程的精確化設(shè)計、動態(tài)化預(yù)測和數(shù)字化調(diào)控；作物生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)解決方案在作物所處環(huán)境中布置傳感器，實現(xiàn)對作物生長參量或環(huán)境要素的監(jiān)測繼而對作物生長狀況(水、氮盈虧和病蟲害)進行診斷。CPSDT綜合了上述技術(shù)和方案的優(yōu)勢，打破了實時傳輸、科學(xué)計算、決策制定和自動控制難以同步的限制，通過以虛控實的方式實現(xiàn)作物生產(chǎn)系統(tǒng)的智慧管控。

2 數(shù)字孿生系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

2.1 從數(shù)字育種向智慧栽培拓展

現(xiàn)代基因測序技術(shù)的發(fā)展和普及大幅推進了農(nóng)作物育種的規(guī)模化水平，育種家對大規(guī)模、高通量、高時序植物表型性狀的采集進一步推動了高通量表型鑒定相關(guān)技術(shù)裝備的快速發(fā)展。然而，現(xiàn)有植物表型數(shù)據(jù)采集設(shè)備主要還是通過硬盤讀寫的傳統(tǒng)方式進行傳輸，普遍存在讀寫速度慢、采集效率低和難以在線查看與解析等問題[22]。面向育種的農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)有望通過對植株點云、光譜、圖像數(shù)據(jù)和植物高通量表型平臺作業(yè)信息的全面深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理和高級建模分析，實現(xiàn)對植物表型性狀的實時解析和對表型平臺的智能控制，為植物表型精準(zhǔn)鑒定和種質(zhì)資源的高效評價提供及時、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的技術(shù)支持。植物表型高通量獲取技術(shù)裝備與模型計算工具的快速融合能夠為農(nóng)民提供栽培管理措施指導(dǎo)。集成了5G和邊緣計算等先進技術(shù)的智能機器人逐漸具備了自動采集和智能分析植物表型數(shù)據(jù)的能力，這使得規(guī)模化無人農(nóng)場的穩(wěn)定運行成為可能[23]。田間雜草精確識別技術(shù)的快速進步大幅推進了鋤草機器人的自動化識別和實時精準(zhǔn)作業(yè)[24]。另外，基于機器視覺和光譜的病蟲害鑒別技術(shù)與知識模型相結(jié)合，有效促進了精準(zhǔn)施藥技術(shù)在大田農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的落地應(yīng)用[25]。

2.2 基于數(shù)字孿生系統(tǒng)的環(huán)境智能控制

農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)可促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)安全、健康、可持續(xù)發(fā)展，并有望率先在高度工業(yè)化的植物工廠中實現(xiàn)應(yīng)用。植物工廠是通過全過程、自動化、高精度控制設(shè)施內(nèi)環(huán)境要素，實現(xiàn)作物周年連續(xù)生產(chǎn)的高效農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，其環(huán)境控制系統(tǒng)為作物實現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)和品質(zhì)調(diào)控提供重要保障[26]。當(dāng)前植物工廠存在運行成本高和能源消耗大的問題，而且環(huán)境控制系統(tǒng)中多以傳統(tǒng)經(jīng)驗知識(植物各階段生長發(fā)育所需最適溫度、濕度和光照等)為決策依據(jù)，并未考慮作物與環(huán)境間的相互反饋。作物數(shù)字孿生系統(tǒng)采用信息物理融合的思想，首先基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成植物工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化鏡像，其次基于數(shù)字植物系統(tǒng)完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能化分析，進一步基于孿生數(shù)據(jù)完成應(yīng)對未來情景的智能化決策，最后基于植物工廠機器人完成決策的自動化執(zhí)行。上述四個環(huán)節(jié)緊密連接、相互反饋形成閉環(huán)，通過作物生產(chǎn)系統(tǒng)的物理實體和虛擬模型間全要素、全過程和全系統(tǒng)的虛實映射和交互融合，形成虛實一體、迭代優(yōu)化、以虛控實的運行模式，促進環(huán)境和水肥的智能化調(diào)控和育苗、采收、分級等環(huán)節(jié)的智慧管控，最終達到提升全要素生產(chǎn)效率的目標(biāo)。

2.3 基于數(shù)字孿生的農(nóng)技教育培訓(xùn)

信息化時代的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)或遠程教育打破了工業(yè)時代知識獲取的時空界限，但卻難以實現(xiàn)學(xué)習(xí)場景在虛實空間的交互反饋，且存在諸如推送知識精度不高、與學(xué)習(xí)者的匹配度不足等問題[27]。農(nóng)業(yè)科教和農(nóng)技推廣是推進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手，“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)技推廣服務(wù)極大地促進了農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化和實用技術(shù)推廣，但現(xiàn)有的文本、圖片和視頻等信息載體無法真實展示作物與農(nóng)業(yè)技術(shù)的交互反饋。農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)結(jié)合AR/VR技術(shù)為教、學(xué)兩端都帶來了方式方法的創(chuàng)新。在農(nóng)業(yè)科教方面，學(xué)生在作物數(shù)字孿生系統(tǒng)上進行田間觀測和栽培試驗時具備多種情景下模擬的可行性，而且更能感受真實的立體呈現(xiàn)和沉浸感。在農(nóng)技推廣方面，農(nóng)戶可以在真實的農(nóng)作場景中接受遠程農(nóng)技培訓(xùn)，并且得到未來不同情境下農(nóng)技措施對的作物生產(chǎn)狀況的影響，提高農(nóng)戶學(xué)習(xí)接收先進農(nóng)技積極性的同時幫助農(nóng)戶有效規(guī)避風(fēng)險。

2.4 農(nóng)產(chǎn)品宣傳展示

積極發(fā)展品牌農(nóng)業(yè)是做強現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要途徑，隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動消費的日益繁榮，農(nóng)業(yè)品牌宣傳推廣正在成為農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)提升行動的重要抓手。消費者對農(nóng)產(chǎn)品的了解大部分是通過圖文、短視頻和直播等線上渠道或數(shù)字互動體驗館、科普體驗館、農(nóng)業(yè)展覽館等線下場景，所了解的內(nèi)容主要聚焦農(nóng)產(chǎn)品的來源、種類和價值等，但鮮有對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)全鏈條的展現(xiàn)以及能夠讓用戶得到切身體驗的互動單元，從而無法充分滿足消費者對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和加工過程的好奇心和生產(chǎn)者對提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量管控水平的需要。面向農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和加工過程構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)，并借助5G技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息化匯總、網(wǎng)絡(luò)化傳輸、數(shù)字化處理、可視化展示與智慧化管控，為消費者全面細致地揭示農(nóng)產(chǎn)品的“來龍去脈”，并大幅提升農(nóng)業(yè)品牌數(shù)字營銷綜合解決方案的科技感與互動性。

3 我國農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的發(fā)展建議

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是我國實現(xiàn)“四化同步”的短板，當(dāng)前迫切需要推進農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效益和競爭力，加快實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的步伐。我國已在作物生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型、作物管理專家系統(tǒng)、作物管理決策支持系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)環(huán)境測控技術(shù)裝備等方面取得長足進步，然而數(shù)字孿生系統(tǒng)研究包括前沿理論創(chuàng)新和工程技術(shù)應(yīng)用，需要多科學(xué)交叉協(xié)作創(chuàng)新。當(dāng)前我國發(fā)展農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的研發(fā)力量主要以農(nóng)業(yè)科研單位為主，缺乏創(chuàng)新鏈上多學(xué)科交叉協(xié)作及其與生產(chǎn)鏈的深度融合。另一方面，農(nóng)業(yè)環(huán)境測控技術(shù)和裝備缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進行高頻組網(wǎng)監(jiān)測仍存在困難，影響了農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)中多源數(shù)據(jù)融合。針對我國在農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)研發(fā)中面臨的問題，提出如下建議。

3.1 建立多學(xué)科協(xié)同的科技攻關(guān)模式

數(shù)字孿生系統(tǒng)是源自工業(yè)領(lǐng)域的一項新興科技，而該技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用落地需要聚焦農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中多層生產(chǎn)經(jīng)營主體的迫切需求，統(tǒng)籌產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新資源，建立計算機科學(xué)、自動化、電子工程和農(nóng)學(xué)等多學(xué)科協(xié)同的科技攻關(guān)模式，推動數(shù)字農(nóng)業(yè)孿生系統(tǒng)由單點突破向系統(tǒng)化、體系化的協(xié)同創(chuàng)新轉(zhuǎn)變。

3.2 構(gòu)建結(jié)構(gòu)合理的人才隊伍

我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)對數(shù)字孿生系統(tǒng)存在著巨大需求，但與制造業(yè)相比，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，涉及育種、農(nóng)機、農(nóng)藝、收儲、加工、運輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)，因此需要構(gòu)建應(yīng)用基礎(chǔ)研究、工程研發(fā)和技術(shù)推廣相結(jié)合的人才隊伍結(jié)構(gòu)，給予資金、政策和配套設(shè)施等方面的保障，建立市場化的績效評價體系與收入分配激勵機制，吸引信息技術(shù)、自動化和傳感技術(shù)等領(lǐng)域的優(yōu)秀人才投入到中國農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的研究中。

3.3 加快技術(shù)裝備的互聯(lián)互通

物理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的準(zhǔn)實時數(shù)字化鏡像需要大量傳感器進行組網(wǎng)監(jiān)測，隨著5G技術(shù)的商用和推廣，數(shù)據(jù)傳輸速率得到大幅提升，但多傳感器數(shù)據(jù)融合成為制約農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的重要瓶頸。一方面需要加強農(nóng)業(yè)傳感器的標(biāo)準(zhǔn)研究，提高多傳感器組網(wǎng)效率和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度；另一方面，建議加快推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境采集設(shè)備和解析技術(shù)的共享激勵機制。

3.4 加強與國際同行的交流與合作

數(shù)字孿生系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究在世界范圍內(nèi)均處于起步階段。美國、荷蘭和以色列在規(guī)模化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、溫室園藝生產(chǎn)和高效節(jié)水農(nóng)業(yè)方面有著豐富的成功經(jīng)驗，而且以波音(Boeing)、菲利普(Philips)和喜波(Seebo)為代表的企業(yè)已在數(shù)字孿生系統(tǒng)研發(fā)方面具備深厚的技術(shù)積累，我國需要借鑒發(fā)達國家的成功經(jīng)驗，設(shè)立國際合作專項，通過與世界頂尖研究機構(gòu)共建聯(lián)合實驗室/聯(lián)合研究中心的方式，開展農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用研究。

4 結(jié)語

信息技術(shù)和智能裝備的快速發(fā)展不斷推進種植業(yè)向現(xiàn)代化邁進，作物生產(chǎn)系統(tǒng)認知和管控方式也相應(yīng)地從模型驅(qū)動下的作物生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型，發(fā)展到以模型、知識為驅(qū)動的作物管理專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)，再到模型、知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動下的平行農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流，通過實時態(tài)勢感知、超實時虛擬推演和全程交互反饋，有效實現(xiàn)對作物生產(chǎn)系統(tǒng)的智慧管控。在未來的科技支撐和產(chǎn)業(yè)實踐下，通過多學(xué)科協(xié)同攻關(guān)、加強人才隊伍建設(shè)、暢通技術(shù)裝備連接和深化國際科技合作，農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)將在數(shù)字育種、智慧栽培、環(huán)境智能控制、農(nóng)技培訓(xùn)和農(nóng)產(chǎn)品推廣等方面發(fā)揮重要作用，最終推動我國農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)。