智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在作物種植中的應(yīng)用與前景

摘要：農(nóng)業(yè)作為國家的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其現(xiàn)代化發(fā)展至關(guān)重要。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式面臨資源利用率低、生產(chǎn)效率不高和人力成本上升等問題，而智能農(nóng)業(yè)技術(shù)以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等作為支撐，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)化、智能化和自動化。本文旨在深入探討智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的基本概念、分類，詳細(xì)分析其在作物種植各環(huán)節(jié)的應(yīng)用，并對未來發(fā)展趨勢和前景進(jìn)行了展望，以期為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供理論支持和實踐參考。

關(guān)鍵詞：智能農(nóng)業(yè)技術(shù)；作物種植；應(yīng)用與前景

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式創(chuàng)新的催化劑，力求借助高科技手段，達(dá)成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理與高效化的目標(biāo)。本文集中分析智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在作物種植中的應(yīng)用及其前景展望，技術(shù)整合引領(lǐng)農(nóng)業(yè)全鏈路升級步伐，市場發(fā)展前景看好。現(xiàn)階段遭遇技術(shù)精度有限、應(yīng)用成本高昂及數(shù)據(jù)流通不暢的困境，必須打造政產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新體系以推動進(jìn)步。

1 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的基本概念

1.1 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的定義

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)是以現(xiàn)代信息技術(shù)為技術(shù)核心支撐平臺，采用傳感器、自動化裝置及云計算等現(xiàn)代技術(shù)組合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的精準(zhǔn)感知、智能決策與自動化技術(shù)。打造現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，目標(biāo)核心是依托數(shù)據(jù)驅(qū)動途徑實現(xiàn)資源配置的優(yōu)化，提升生產(chǎn)效能，降低資源消耗量級，促進(jìn)農(nóng)業(yè)向可持續(xù)化及集約化路徑過渡。

1.2 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的核心要素

1.2.1 信息感知與互聯(lián)技術(shù)

以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，采用土壤濕度傳感器、氣象監(jiān)測設(shè)備與作物生長攝像頭等終端進(jìn)行配置，實時搜集農(nóng)田環(huán)境參數(shù)與作物信息。信息借助無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至云端，構(gòu)建起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的數(shù)字化映射，為后續(xù)決策提供數(shù)據(jù)支撐和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析與智能決策系統(tǒng)

采用大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能算法，對龐大農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行整理、分析與構(gòu)建模型，運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對歷史氣候與作物產(chǎn)量之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入分析，預(yù)估病蟲害風(fēng)險并構(gòu)建防治措施體系。結(jié)合GIS及遙感資料，采納差異化的灌溉施肥方案，系統(tǒng)可對專家經(jīng)驗進(jìn)行模擬性再現(xiàn)，實現(xiàn)決策模式從經(jīng)驗主導(dǎo)向數(shù)據(jù)主導(dǎo)的過渡。

1.2.3 精準(zhǔn)執(zhí)行與智能裝備

涵蓋無人駕駛農(nóng)業(yè)機械、自動化灌溉設(shè)施以及智能化溫室等硬件設(shè)施，集成GPS與視覺導(dǎo)航的機械可實現(xiàn)自主式耕作路徑規(guī)劃。土壤濕度條件適宜的情況下，變量播種機動態(tài)調(diào)整播種密度，實現(xiàn)精準(zhǔn)播種。以多光譜成像技術(shù)為手段，無人機識別作物脅迫區(qū)域并實施精準(zhǔn)化施藥。這些設(shè)備依托邊緣計算與云端指令實現(xiàn)協(xié)同，實現(xiàn)感知-決策-執(zhí)行全流程閉環(huán)。

2 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的主要分類

2.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智能農(nóng)業(yè)的底層支撐，借助傳感器、通信模塊及智能終端的聯(lián)合，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的數(shù)字化監(jiān)控體系，該系統(tǒng)的主要功能涵蓋環(huán)境監(jiān)控、遠(yuǎn)程操作以及數(shù)據(jù)追蹤。例如，安裝土壤濕度傳感器及溫濕度監(jiān)測設(shè)備能夠即時收集農(nóng)田環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)（例如CO2濃度、pH），數(shù)據(jù)流經(jīng)低功耗廣域網(wǎng)后上傳至云端信息處理中心。針對設(shè)施農(nóng)業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能溫室的自動調(diào)節(jié)中發(fā)揮核心作用，依據(jù)光照強度變化自動實施遮陽簾的開啟與關(guān)閉，或運用水肥一體化設(shè)施實施按需養(yǎng)分補充，大幅降低人工干預(yù)的經(jīng)濟支出，物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)設(shè)備間的協(xié)作及其數(shù)據(jù)互通性探討，正引領(lǐng)農(nóng)業(yè)從粗放型管理向標(biāo)準(zhǔn)化和集約化模式轉(zhuǎn)變[1]。

2.2 傳感器技術(shù)

三大領(lǐng)域——環(huán)境感知、生理監(jiān)測與設(shè)備聯(lián)動，均為傳感器技術(shù)的應(yīng)用范疇。土壤電導(dǎo)率檢測設(shè)備能夠?qū)ν寥婪柿Ψ植歼M(jìn)行評估，運用多光譜傳感器，可實現(xiàn)對作物葉綠素含量的檢測，進(jìn)而評估其營養(yǎng)狀態(tài)，氣象站對風(fēng)速及降雨量等氣象要素進(jìn)行采集以輔助種植決策。畜牧產(chǎn)業(yè)范疇，動物所佩戴的智能項圈可實時追蹤體溫及活動量等參數(shù)，實施疾病風(fēng)險的早期預(yù)警，以呼吸頻率的異常現(xiàn)象為依據(jù)，對牛群的健康狀況進(jìn)行監(jiān)測。此外，傳感器與執(zhí)行裝置的協(xié)同作用顯著提升了運作效能，土壤濕度傳感器激活，實施按需灌溉策略，與傳統(tǒng)灌溉技術(shù)相比，節(jié)水效果增加30%以上，高精度與低功耗相結(jié)合的傳感器技術(shù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的基石，對系統(tǒng)可靠性與響應(yīng)速度的提升具有顯著推動力。

2.3 人工智能技術(shù)

人工智能賦予農(nóng)業(yè)系統(tǒng)自主決策與學(xué)習(xí)進(jìn)化能力，主要應(yīng)用于圖像識別、預(yù)測優(yōu)化與知識管理三大領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可分析無人機拍攝的作物圖像，精準(zhǔn)識別病蟲害區(qū)域（如銹病斑塊識別準(zhǔn)確率達(dá)95%以上），并生成靶向施藥方案。知識圖譜技術(shù)整合種植經(jīng)驗與科研數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，為農(nóng)戶提供個性化建議（如根據(jù)土壤類型推薦抗逆品種）。AI技術(shù)將碎片化經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的知識資產(chǎn)，推動農(nóng)業(yè)從“試錯式”管理向科學(xué)化決策躍遷[2]。

2.4 無人機技術(shù)

無人機實現(xiàn)了高效監(jiān)測與精確執(zhí)行的雙重特性，作為智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域核心的空間作業(yè)載體。該技術(shù)的關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域為遙感測繪、變量作業(yè)及應(yīng)急響應(yīng)：裝備有高分辨率相機與激光雷達(dá)，可產(chǎn)出厘米級精度的農(nóng)田三維地形圖，探討地形對灌溉均勻性影響的評估體系優(yōu)化。依托處方圖導(dǎo)航途徑，無人機實施差異化農(nóng)藥噴灑作業(yè)，針對蟲害高發(fā)地帶，無人機自動實施藥劑噴灑密度的提升，與傳統(tǒng)的施藥方式相較，農(nóng)藥用量降低至40%，在災(zāi)害應(yīng)急場合，無人機可迅速對受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行勘查活動，采用GIS系統(tǒng)對搶收路徑進(jìn)行布局，將損失評估時長縮短至數(shù)小時以內(nèi)，通過多光譜成像技術(shù)，可實現(xiàn)對作物受脅迫區(qū)域的識別，促進(jìn)實施精準(zhǔn)施肥與灌溉作業(yè)，無人機技術(shù)突破了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機械的地面限制壁壘，顯著提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間覆蓋廣度與迅速響應(yīng)。

3 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在作物種植中的應(yīng)用分析

3.1 智能灌溉技術(shù)提升作物種植的水資源利用效率

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)中的智能灌溉系統(tǒng)，采用物聯(lián)網(wǎng)傳感器、大數(shù)據(jù)分析及自動化控制技術(shù)進(jìn)行升級，顯著提高了作物種植的水資源利用水平。依托土壤濕度傳感器及氣象監(jiān)測設(shè)備，系統(tǒng)實時搜集環(huán)境資料，綜合作物需水模型及歷史生長數(shù)據(jù)集，制定實時動態(tài)灌溉方案。例如，直接將水分輸送到作物根部的滴灌與微灌技術(shù)，減少水分蒸發(fā)及流失，與傳統(tǒng)的漫灌方法相較，節(jié)水效果為30%～50%，同時該系統(tǒng)實現(xiàn)了對灌溉與施肥的精確量度與科學(xué)調(diào)控，實現(xiàn)水肥協(xié)同作用模式，在豆類及蔬菜作物中推廣實施，產(chǎn)量增長，肥料利用效率增長，此類技術(shù)與氣象預(yù)報數(shù)據(jù)相結(jié)合，預(yù)先在降雨前自動實施灌溉暫停，有效降低資源浪費率。

從實際應(yīng)用成效的實證考察角度，自我國普及智能灌溉技術(shù)階段，我國實施的高效節(jié)水灌溉面積已達(dá)到0.2億hm2以上，我國農(nóng)業(yè)用水總量在保障糧食安全的前提下實現(xiàn)下降。案例實證分析表明，在溫室大棚中實施物聯(lián)網(wǎng)智能灌溉系統(tǒng)方案，水資源的高效利用水平比值可達(dá)85%以上，與傳統(tǒng)灌溉模式相較，節(jié)水效果增至40%；大田作物分區(qū)灌溉依賴LoRa無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實施，年節(jié)水量實現(xiàn)60 m3/667 m2之成效，在邊緣計算及數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)步的助力下。未來灌溉系統(tǒng)將采用更為細(xì)致的動態(tài)優(yōu)化手段，為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展奠定關(guān)鍵技術(shù)支撐基礎(chǔ)。

3.2 智能施肥技術(shù)實現(xiàn)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)供給

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在作物種植中實現(xiàn)精準(zhǔn)營養(yǎng)供給的核心在于多維度數(shù)據(jù)整合與動態(tài)決策系統(tǒng)。通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集土壤養(yǎng)分（氮磷鉀含量、pH）、環(huán)境參數(shù)（溫濕度、光照強度）及作物生理指標(biāo)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法分析歷史種植數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測結(jié)果，構(gòu)建作物生長需求模型。例如，北京市農(nóng)科院研發(fā)的智能施肥系統(tǒng)，采用深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠根據(jù)玉米拔節(jié)期、灌漿期等不同生育階段的營養(yǎng)需求差異，動態(tài)調(diào)整氮磷鉀配比，使肥料利用率提升至65%以上。系統(tǒng)還通過GPS定位實現(xiàn)田塊級施肥處方圖生成，配合變量施肥機實現(xiàn)厘米級定位精準(zhǔn)投放，較傳統(tǒng)經(jīng)驗施肥減少20%～30%肥料浪費。

該技術(shù)在應(yīng)用層面形成閉環(huán)管理，涵蓋“監(jiān)測-決策-執(zhí)行-反饋”全鏈條。水肥一體化系統(tǒng)將肥料溶解于灌溉水，通過滴灌帶精準(zhǔn)輸送到作物根部，結(jié)合土壤墑情傳感器實時調(diào)節(jié)灌溉量，既避免養(yǎng)分淋失又節(jié)約水資源。在設(shè)施農(nóng)業(yè)中，環(huán)境控制系統(tǒng)能聯(lián)動CO2濃度監(jiān)測設(shè)備，當(dāng)檢測到光合作用效率下降時自動啟動液態(tài)碳肥補充，使番茄果實糖度提升1.2～1.5度。實踐表明，該技術(shù)使小麥畝產(chǎn)增加15%的同時減少面源污染風(fēng)險，推動農(nóng)業(yè)向資源節(jié)約、環(huán)境友好的方向發(fā)展。

3.3 智能病蟲害防治技術(shù)保障作物健康生長

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在作物病蟲害防治中的應(yīng)用已形成多維度的技術(shù)體系，通過“監(jiān)測—預(yù)警—防治”全流程的智能化重構(gòu)，顯著提升了作物健康管理水平。在監(jiān)測預(yù)警層面，依托物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)可實時采集土壤溫濕度、空氣環(huán)境、作物生理特征等數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機航拍與衛(wèi)星遙感技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)田多尺度監(jiān)測。例如，搭載高光譜成像設(shè)備的無人機可識別葉片葉綠素含量異常、病斑分布等早期病蟲害特征，通過人工智能算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在15 s內(nèi)完成病害類型識別，準(zhǔn)確率達(dá)92%以上。

在精準(zhǔn)防治階段，智能技術(shù)使化學(xué)防治邁向生態(tài)調(diào)控的升級階段，智能施藥系統(tǒng)采用機器視覺技術(shù)，對病蟲害發(fā)生區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)探測，采用變量噴霧技術(shù)，農(nóng)藥利用效率提高40%，與傳統(tǒng)的施藥方式相較，藥劑消耗量降低。尤為引人注目的是生物防治技術(shù)的智能化進(jìn)展，采用昆蟲行為學(xué)原理研制的性信息素誘捕器聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實時跟蹤害蟲種群數(shù)量并自動投放赤眼蜂等天敵生物，應(yīng)用此技術(shù)于番茄溫室，蟲害發(fā)生率降低至58%。該技術(shù)有效促進(jìn)了作物生長的健康發(fā)展，減少化學(xué)農(nóng)藥使用35%，對農(nóng)田生態(tài)平衡維護(hù)起到關(guān)鍵性正面作用，引領(lǐng)農(nóng)業(yè)發(fā)展走向綠色可持續(xù)路徑[3]。

3.4 智能溫室環(huán)境控制技術(shù)優(yōu)化作物生長環(huán)境

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)在溫室環(huán)境調(diào)控中實施，借助多維度數(shù)據(jù)收集與動態(tài)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)了作物生長環(huán)境的精確調(diào)節(jié)及維護(hù)。依托物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)，該系統(tǒng)實時監(jiān)測溫室內(nèi)的溫度、濕度、光照強度、CO2濃度及土壤濕度等關(guān)鍵參數(shù)，采用機器學(xué)習(xí)算法對歷史生長數(shù)據(jù)實施深度學(xué)習(xí)處理，建立作物生長模型及環(huán)境調(diào)節(jié)機制。借助紅外溫控模塊，實現(xiàn)遮陽系統(tǒng)與通風(fēng)設(shè)備的協(xié)同控制，維持晝夜溫差在±2℃的恒定值，結(jié)合光合作用強化型LED照明技術(shù)，大幅提高番茄等作物的光能利用效率。在水肥管理環(huán)節(jié)，土壤電導(dǎo)率監(jiān)測裝置與滴灌系統(tǒng)相輔相成，實施氮磷鉀元素配比的精確輸送，與傳統(tǒng)灌溉技術(shù)相較，節(jié)水效率提高40%以上，技術(shù)突破有效降低了溫室環(huán)境參數(shù)波動幅度75%，構(gòu)筑了作物生長的近似理想化生長環(huán)境。

該技術(shù)體系在應(yīng)用實踐中展現(xiàn)出顯著效益。通過CO2濃度智能補償系統(tǒng)，茄果類作物的光合效率提高25%，結(jié)合病蟲害預(yù)警模型對溫濕度閾值的動態(tài)調(diào)整，使農(nóng)藥使用量減少60%。當(dāng)前技術(shù)正向多模態(tài)融合方向發(fā)展，5G網(wǎng)絡(luò)支撐下的數(shù)字孿生系統(tǒng)可同步模擬12種環(huán)境變量交互影響，通過強化學(xué)習(xí)算法在72 h內(nèi)完成傳統(tǒng)需3個月的環(huán)境參數(shù)調(diào)優(yōu)實驗。隨著邊緣計算設(shè)備的普及，未來溫室控制系統(tǒng)將實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，配合光伏儲能裝置形成閉環(huán)能源管理系統(tǒng)，推動設(shè)施農(nóng)業(yè)向零碳化方向演進(jìn)。

4 智能農(nóng)業(yè)技術(shù)未來發(fā)展趨勢與前景

4.1 技術(shù)發(fā)展趨勢：多技術(shù)融合驅(qū)動農(nóng)業(yè)全鏈路升級

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的核心在于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的深度融合。通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時采集土壤墑情、作物長勢等數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能算法進(jìn)行病蟲害預(yù)測和生長模型優(yōu)化，可實現(xiàn)精準(zhǔn)施肥、智能灌溉等場景應(yīng)用。未來，區(qū)塊鏈技術(shù)將強化農(nóng)產(chǎn)品溯源可信度，5G網(wǎng)絡(luò)支撐農(nóng)機協(xié)同作業(yè)，而深度學(xué)習(xí)模型將突破復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境的識別瓶頸。技術(shù)融合不僅提高生產(chǎn)效率，更推動農(nóng)業(yè)從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型。

4.2 市場前景：萬億級產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)與消費需求升級

中國智能農(nóng)業(yè)市場規(guī)模預(yù)計2027年可以達(dá)到1 214億元，產(chǎn)業(yè)鏈正從設(shè)備層向服務(wù)層延伸。上游智能裝備領(lǐng)域，濰柴雷沃通過遙感技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)機作業(yè)軌跡優(yōu)化，降低15%燃油消耗；中游數(shù)據(jù)服務(wù)商構(gòu)建農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，支撐種植決策；下游電商渠道則通過供應(yīng)鏈數(shù)字化縮短流通環(huán)節(jié)。消費端需求呈現(xiàn)兩極化：規(guī)模化農(nóng)場追求全流程自動化，如牧原集團6層智能豬舍實現(xiàn)養(yǎng)殖密度翻倍；中小農(nóng)戶則傾向輕量化SaaS工具，如“智慧蛋雞”平臺覆蓋162個養(yǎng)殖控制點。市場擴容同時催生農(nóng)業(yè)金融保險、碳匯交易等衍生業(yè)態(tài)。

4.3 政策支持與挑戰(zhàn)：系統(tǒng)性扶持下的生態(tài)構(gòu)建難題

國家政策已形成“專項資金+標(biāo)準(zhǔn)體系+試點示范”的組合拳。中央財政設(shè)立智能農(nóng)業(yè)專項基金，浙江等省份通過“鄉(xiāng)村大腦”整合17個部門的涉農(nóng)數(shù)據(jù)，而《農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化智能種植技術(shù)推廣策略》明確將物聯(lián)網(wǎng)列入重點補貼范疇。但實踐層面仍存在三大矛盾：技術(shù)研發(fā)端，國產(chǎn)傳感器精度較國際水平低20%；應(yīng)用落地端，小農(nóng)戶數(shù)字化改造成本高達(dá)畝均500元；生態(tài)協(xié)同端，62%的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)因標(biāo)準(zhǔn)缺失無法跨平臺流通。破解之道在于構(gòu)建“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同機制，如海南自貿(mào)港通過政策特區(qū)吸引AI企業(yè)參與農(nóng)業(yè)創(chuàng)新。

總之，隨著科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。傳統(tǒng)的塑料大棚主要依靠人工來維護(hù)，包括人工檢查、人工施肥，且不定期對大棚內(nèi)土壤水分、溫度等進(jìn)行檢測，浪費人力與物力，且效率不高。因此，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中引入智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)，不僅可以提高工作效率，又可以提高作物產(chǎn)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 常立芬.農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2023，43（35）：69-70.

[2] 林珊珊.農(nóng)業(yè)科技在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用與發(fā)展[J].農(nóng)家參謀，2024（32）：12-13+40.

[3] 張國旭，王振輝，張慧穎.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能農(nóng)業(yè)大棚研究[J].信息與電腦（理論版），2018（7）：37-39.