淺談無人農場應用實踐與前景
——以浦東新區為例

喬智俊

（上海市浦東新區農機技術推廣站，上海 201202）

近年來，我國不斷創新發展智慧農業，全面提升數字技術在農業領域的應用水平，加快推進農業現代化建設。2020年10月，在中國共產黨第十九屆中央委員會第五次全體會議公報《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中提出，“通過農業大數據與人工智能等技術，核心解決卡脖子與短板技術、農村勞力短缺、人工成本高的問題，確保農業安全自主可控。”同年12月，上海市政府在《上海市推進農業高質量發展行動方案（2021-2025年）》中提到，上海要加快建設農業智能化生產基地和糧食生產無人農場，全面提升都市農業設施裝備水平。

無人農場是采用物聯網、大數據、人工智能、5 G、智能農機等新一代農業技術，通過對農場設施、機械等進行遠程控制，由智能農機自主決策、自主作業，完成所有農業生產和田間管理的任務，實現全天候、全過程、全空間的無人化農業生產作業模式。建設無人農場是緩解農村勞動力短缺、推進現代化農業建設的重要途徑。目前，美國、以色列、日本等農業生產大國的無人農場建設發展較快，且已應用于實際生產中，但我國的無人農場還處于試驗和起步階段。近幾年，在我國山東、福建、北京、黑龍江、安徽、江蘇等地建成的無人農場，大多以技術試驗為主，圍繞無人化農業生產進行嘗試，例如，設施溫室智能化管理，以及設施農作物環境信息傳感器、智能控制器、自動化灌溉、水肥一體化等技術應用，雖然取得了一定的應用成果，但技術成熟度和經濟性仍有所欠缺，距離實現完全的無人農場農業生產和管理還有較大差距。浦東新區作為國家級現代化農業示范區，在現代化農業生產方面一直走在全國前列。在此背景下，筆者擬在闡述無人農場三大技術的基礎上，以浦東新區為例對無人農場應用情況進行介紹，并對相關制約因素和應用前景進行分析，以期加快推進上海及周邊地區無人農場建設，推動農業高質量發展。

1 實現無人農場的三大技術

無人農場是未來現代化農業的發展方向，主要通過將信息采集技術、農業大數據分析技術和智能農機技術相結合，形成耕、種、管、收全程數字化管理的新型農業生產模式，實現農業生產全程“無人化”。其具體實現過程是：通過農業物聯網等信息采集技術進行農作物信息采集，然后將農作物生長與環境參數數據化并上傳，由大數據分析后，為農業生產提供種植規劃及農機作業等的科學管理方案，并通過智能農機技術來完成無人農場的農業生產和管理。

1.1 信息采集技術

信息采集技術是實現無人農場農業生產和管理的基礎技術，除基本的信息傳輸技術外，主要包括農田環境信息采集、農作物生長狀況監測、病蟲害預警系統。

1.1.1 農田環境信息采集技術

環境是影響農作物生長的重要因素，土壤溫度、濕度均能直接影響農作物根系的生長和發育，此外氣候變化、風力大小、光照強弱、降雨量多少也會對農作物生長產生較大影響。在農業生產過程中，農田環境信息的快速感知是實施精準農業最基本和最關鍵的組成部分。農田環境監測系統是由多種傳感器、數據采集器以及太陽能充電系統組成，可對農田的風速、風向、大氣溫度和濕度、降雨量、土壤水分、光照強度等數據進行采集，并由數據采集器進行數據匯總和上傳。

1.1.2 農作物生長狀況監測技術

農作物生長狀況信息主要包括農作物株高、葉面積指數、生物量、倒伏面積等，對農作物生長狀況的檢測裝置主要有數字圖像監測和高分遙感監測兩種。

數字圖像監測是基于傳統的人工觀察法，以計算機的高清圖像處理和圖像分析技術代替人眼進行觀察，并對農作物生長狀況做出分析。這種監測是利用高清攝像頭對農作物實施實時監測，因此適宜在大棚中進行監測。通過計算機監測將獲得的數據進行圖像處理，這些數據不僅包括農作物個體的株高、莖粗等，還包括株距、行距等群體信息數據。相對于人工觀察，數字圖像監測技術能提供全天候的數據支撐，具有信息量大、數據全面、精度高等優勢，并能解決一些人工觀察難以解決的問題。

高分遙感監測技術是以綠色植物的光譜理論為依據進行開發的。農作物光譜反射特性與農作物葉綠素含量具有高度相關性，農作物的可見光部分對光譜有較強的吸收帶，而對近紅外部分有較強的反射峰，因此，農作物光譜反射數據可直接反映農作物的生長信息，從而判斷農作物生長狀況。遙感監測技術采用高分辨率的衛星遙感數據，將拍攝的圖片進行處理，提取農作物生長的遙感指標，判斷農作物生長狀態，在云層較多、衛星無法拍攝時也可采用無人機進行數據采集。遙感監測技術比較適用于大面積、大地塊的水稻、小麥、玉米等農作物生長狀況監測，相對于抽取樣本，遙感監測技術提供的數據更全面，更有利于決策者對農作物的苗情、生長狀況等及時做出判斷和調整。

1.1.3 病蟲害預警系統

病蟲害預警系統是通過在田間搭建智能蟲情監測設備、田間孢子捕捉儀、病蟲害遠程監控系統等進行監測。其具體作用機理：（1）蟲情監測設備通過無公害誘捕殺蟲，提供田間蟲情數據。（2）孢子捕捉儀通過提供病菌孢子參數，自動完成數據采集工作，并自動上傳至云服務器，然后與農作物病蟲害歷史數據進行對比，分析田間病蟲害變化情況，預測病蟲害的發生時間和發展趨勢。（3）病蟲害遠程監控方式主要有高光譜成像技術和圖像識別技術。利用高光譜成像技術可以精確地得到農作物含水量、葉綠素含量、葉面積指數等生理生化參數，通過高光譜成像圖，分析農作物病蟲害光譜響應，同時利用紅邊參數、二項式分析等方法，對農作物病蟲害進行快速識別。圖像識別技術則主要是針對農作物葉片上顯現的病蟲害進行智能識別，利用統計模式識別、K-均值聚類、模糊C-均值聚類、Otsu、levelset、EM等算法，對采集的圖像進行分割、識別，在農作物葉片病蟲害識別方面有較好的應用效果。

1.2 農業大數據分析技術

農業大數據是一個系統性的概念，主要依靠先進的大數據技術，將農業和信息技術有效結合，利用計算機和互聯網技術，實現農業生產的預報和測控，為農業生產提供準確的生產依據，從而提高資源利用效率，最終實現農業增產增收。應用大數據分析技術能將數據化的農業資料進行有效整合，提高農業生產效率，增加農民經濟收入。

目前，全國很多省（市）在農業大數據建設方面，均是通過建立一個農業大數據分析應用平臺，為農業大數據提供支撐。該平臺全面整合各類信息數據，主要包括農業專業數據、動態農業參數、涉農數據三大模塊。農業專業數據主要由農作物生產的統計數據和經驗數據組成，通過比對能為農業生產提供專業的分析和指導；動態農業參數則能提供農作物生長的實時參數以及相關環境信息，從而為農業生產提供及時的施肥、植保等方案；涉農數據則是將與農業生產相關的產業信息和宏觀經濟數據等進行綜合分析，提高農業生產資源的利用效率，最終實現農業增產增收[1]。

1.3 智能農機技術

智能農機是無人農場開展農業生產的核心技術，不僅能保障高精度作業，還能實現全天候作業，可滿足無人農場的生產需要。智能農機主要涉及四大技術，即GPS衛星定位技術、農機無人駕駛技術、智能化作業系統、智能農機管理。

1.3.1 GPS衛星定位技術

GPS衛星定位技術是指利用圍繞地球軌道運轉、由多顆衛星構成的精確定位系統對地面農機進行導航定位的技術。隨著我國北斗衛星導航系統建設的完成，我國GPS衛星定位技術已達到世界先進水平，除了GPS衛星定位外，還配有感應農機狀態和角度的傳感器、姿態儀等多種傳感器，能提供實時定位數據。但在實際應用中，由于農田的復雜環境和農機作業時的姿態變化大等因素，會嚴重影響農機的測量精度。

1.3.2 農機無人駕駛技術

無人駕駛是智能農機的關鍵技術，近年來，農機無人駕駛技術在農機作業數據記錄、農機具管理等方面對農機生產作業提供了較大幫助。農機無人駕駛技術主要包括作業環境信息感知、導航路徑規劃和導航控制。在農田作業中受環境等因素影響，農機無人駕駛須具備一定的作業環境感知能力。智能農機可通過安裝超聲波、毫米波雷達、激光雷達、機器視覺等進行作業環境感知，但單一的傳感器在復雜的農田作業環境中具有一定的局限性，因此，一般情況是通過融合多個傳感器的信息進行識別并做出反應。導航路徑規劃是實現農機自動作業控制的基礎，一般以最低的作業時間和最短的作業距離為標準，結合作業環境參數（避障、坡度等），在作業區域內規劃作業路徑，這樣不僅可減少總作業路徑，還能降低重復作業，提高農機作業效率。目前，我國已在黑龍江、江蘇等省的大面積農業生產中推廣衛星導航技術，并研發了適應各種地形和環境的北斗農機自動導航產品，達到了國外同類產品的先進水平，可滿足無人農場的生產需要。

1.3.3 智能化作業系統

智能農機由于配備了各類傳感器，擁有作業環境的整體參數信息，因此，智能農機可有效彌補人工操作的技術落差，根據實時的參數和作業設計，對農田作業中的各種姿態、力度等進行精準把控，大大提高了農田作業質量[2]。例如，利用拖拉機配套的水田激光平地機和旱地激光平地機進行農田平整后，水田平整精度小于3 cm，旱地平整精度小于5 cm，大大提高了水肥利用率和作物產量；又如，智能插秧機和智能直播機能根據不同作物生長特性、土壤特性以及種植時的氣候情況等，精準把握開溝寬度和深度、行距和穴(株)距、播種量、覆土深度等，從而實現精準機插秧和機直播。

1.3.4 智能農機管理

智能農機管理主要是通過建立管理中心，對智能農機的作業狀況進行遠程監控，實時反映智能農機的作業位置、作業速度和作業質量，并提供故障預警、維修和遠程調度等。智能農機通過安裝GPS裝置，開始作業時可將農機的位置和作業軌跡實時發送至農機管理中心，并提供智能農機的歷史作業數據，而安裝在智能農機上的工況傳感器能幫助農機管理中心監控智能農機的實時作業狀況（如發動機參數、PTO轉數、行駛速度等）。通過與數據庫中智能農機的正常工作數據自動對比，對各種情況作出反應，如出現異常，則立即發出工況預警信息，并及時調整作業方案；如出現機械故障，則及時聯系技術人員進行故障排查或維修；需要長時間維修的農機，則通過遠程調度，調配其他機器完成農田作業。

2 無人農場在浦東新區的應用及其制約因素

2.1 無人農場在浦東新區的應用

隨著上海市提出“加快建設農業智能化生產基地和糧食生產無人農場，全面提升都市農業設施裝備水平”的目標，浦東新區從2021年起，對現有無人農場的相關技術進行了調研考察，并與上海清美集團合作，在水稻種植和蔬菜大棚生產上進行了無人化生產試驗，取得了較好成效。

2020年，浦東新區在宣橋鎮建成了清美集團5G水稻種植基地，成為了國內首個全智能數字水稻種植示范區。示范區種植的水稻面積共計13.33 hm2，全部由無人駕駛插秧機進行水稻種植，與人工播種相比，不僅能實行全天候作業，提高了作業效率，而且由于精準作業，原來播種10行的地塊采用無人駕駛插秧機后可播種11行，土地利用率提高了0.5%～2.5%。另外，在示范區中不同水稻品種被劃分為不同區域進行智能化管理，每個區域都配有田間智能監測設備，為智能化生產平臺提供水稻生長有關的光照、空氣溫度（濕度）、風速、風向、降雨、稻田圖像等信息數據，同時將水稻生長環境和生長情況的圖像信息上傳到大數據云平臺，由大數據云平臺對不同的稻田環境和水稻長勢進行分析，并結合歷史數據進行對比，做出施肥、灌溉等生產決策，實現數據采集、分析、解譯、建模、決策和管理等全過程智能化。維持整套系統的日常生產運行只需兩名工作人員，極大地減少了人工管理成本。

在大棚蔬菜生產方面，浦東新區建立了數字化管理的穴盤蔬菜工廠化生產示范大棚，通過標準化種植和機械化生產，實現了集播種、育苗、施肥、采收等為一體的蔬菜生產，形成了低人工、高產量的工廠化生產模式。以雞毛菜種植為例，普通大棚每年最多只能種植8茬，而示范大棚每年可種植12～15茬[3]。除雞毛菜外，目前清美集團5G水稻種植基地還種植了青菜、黃瓜、南瓜、小番茄等不同種類的蔬菜，通過數字化管理，對大棚進行自動遮陽、自動保溫、自動灌溉、水肥一體化等一系列操作，保證了蔬菜產量，提升了蔬菜品質。

2.2 無人農場的制約因素

目前制約我國無人農場發展的因素主要有以下幾點：（1）傳感器技術落后，目前我國自主研發的傳感器數量不到全世界的10%，且穩定性差。試驗中發現，相對無人機插秧作業，無人駕駛拖拉機作業的誤差較大，究其原因是無人駕駛拖拉機需要更多的傳感器來獲取相關動態數據，而由于傳感器技術的落后直接影響了智能農機的精準作業。（2）大數據平臺現存數據資料有限，不能建立完善的農作物模型數據庫，從而影響了智能決策的準確度。（3）標準化種植程度低，土地集約化水平低。目前由于智能農機的成本較高，且沒有標準化的種植條件，從而嚴重影響了智能農機的廣泛應用。（4）無人農場前期投入成本較高，且許多技術尚不成熟，沒有達到普及的程度，不能較快地產生經濟效益。

3 無人農場的發展前景

隨著無人農場的試驗和探索，無人化技術在農業生產中的應用成為了可能，實現“機器換人”將是必然趨勢。未來，浦東新區將在完善現有的無人水稻種植、無人大棚種植的基礎上，進一步拓寬在無人果園、無人養殖等領域的應用，尤其要加大在畜禽養殖、果園授粉等作業環境差、勞動強度大、人工成本高的農業生產環節上的推廣力度，從而為浦東新區的農業科技創新提供示范樣板。

智能化生產是未來農業現代化的發展趨勢，依托物聯網技術、智能農機和大數據技術建立的無人農場是實現農業智能化生產的重要方式。無人農場可有效降低農業生產中勞動力的占比，緩解許多地區農村勞動力短缺的現狀，積極推進現代農業建設[4]。然而，具備自我感知、自動導航、精準作業的智能化農機是建設無人農場的生產力支持。目前，我國智能化農機的研發和應用還處于初步探索階段，要形成規模并得到普及和應用，還有較長的路要走。