穆悅 丁艷鋒
(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)交叉研究中心/江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心/現(xiàn)代作物生產(chǎn)省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心,南京210095;第一作者:yuemu@njau.edu.cn;*通訊作者:dingyf@njau.edu.cn)
當(dāng)前科技發(fā)展所帶來的技術(shù)進(jìn)步在農(nóng)場一級的管理上顯示出了巨大潛力。從理論上來看,傳感技術(shù)為農(nóng)民提供了前所未有的通過高精度、多維度和近實時的方式監(jiān)控農(nóng)場的能力。這帶來了一種新的可能性,即開發(fā)農(nóng)場智能管理模型。通過使用這些模型,每個農(nóng)民可以計劃他們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動,以應(yīng)對不斷變化的環(huán)境。智能農(nóng)場不僅可以管理各類環(huán)境及表型信息,還可以探索作物栽培管理決策過程中的各種權(quán)衡,如怎樣協(xié)調(diào)可持續(xù)性與生產(chǎn)力、經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境影響等,以提高生產(chǎn)力和生態(tài)效益[1],并由此引發(fā)了本文對智能農(nóng)場的設(shè)想。
智能農(nóng)場(Smart Farm)是一個新興概念,它蘊(yùn)含著大量的農(nóng)業(yè)創(chuàng)新,比如精準(zhǔn)生產(chǎn)、智能分銷和先進(jìn)管理等[2]。簡而言之,智能農(nóng)場是一種利用現(xiàn)代信息和通信技術(shù)提高農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量的農(nóng)業(yè)經(jīng)營理念,在農(nóng)業(yè)中是一種新興的趨勢。智能農(nóng)場是一個集成了信息和通信技術(shù)(Information and Communication Technology,ICT)的農(nóng)場,它通過遠(yuǎn)程自動的將信息技術(shù)連接到溫室、大田和谷倉,可以控制作物的生長環(huán)境[3]。主要包括測量和分析作物設(shè)施的溫度、濕度和日照量,使用物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)[4]等技術(shù)和通過移動設(shè)備對設(shè)施進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。由于信息和通信技術(shù)不僅可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),還可以應(yīng)用于其他各種領(lǐng)域,如農(nóng)產(chǎn)品的分銷和消費,并創(chuàng)造新的附加值。因此,智能農(nóng)場的廣義概念涵蓋了與農(nóng)業(yè)有關(guān)的各個領(lǐng)域,從生產(chǎn)到分配、消費和農(nóng)村生活[2]。
智能農(nóng)場的概念雖然提出較晚,但實際上很多相關(guān)領(lǐng)域的研究早已開展??傮w而言,世界各國的發(fā)展在其原有優(yōu)勢的基礎(chǔ)上有所側(cè)重,可用以下幾個國家舉例說明。美國農(nóng)場總體規(guī)模較大,定位技術(shù)和芯片制造水平一流,因此精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和無人農(nóng)機(jī)得到了優(yōu)先發(fā)展;德國的農(nóng)業(yè)4.0 是和其工業(yè)4.0 相呼應(yīng)的,精密傳感器如高光譜成像相機(jī)、激光雷達(dá)等的制造水平領(lǐng)先,智能農(nóng)業(yè)機(jī)械制造勢在必行;荷蘭在溫室控制方面積累深厚,智能溫室控制方面具有優(yōu)勢;日本由于人口老齡化所以已經(jīng)出現(xiàn)了一些輔助類的農(nóng)業(yè)機(jī)器人,另外災(zāi)害預(yù)警機(jī)制完善,全國氣象數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)并為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)如播期、花期等提供了預(yù)測及指導(dǎo);以色列農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以節(jié)水為特色,精準(zhǔn)灌溉一向是其優(yōu)勢[5]。
智能農(nóng)場由技術(shù)進(jìn)步引發(fā),這些技術(shù)包括持續(xù)進(jìn)步的傳感器技術(shù)、信息和通信技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲和分析的技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、基于云計算的技術(shù)等,最終集成開發(fā)為農(nóng)民可以在農(nóng)場使用的信息管理工具。這些技術(shù)的應(yīng)用具體包括:(1)傳感技術(shù),包括土壤監(jiān)測、水、光、濕度、溫度管理等;(2)通信技術(shù),如第五代移動通信技術(shù)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)等;(3)定位技術(shù),包括北斗、GPS 等全球定位技術(shù),載波相位差分技術(shù),WiFi、RFID、ZigBee 等室內(nèi)定位技術(shù)等;(4)硬件技術(shù),精密傳感器制造、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)組建、農(nóng)業(yè)機(jī)器人制造等;(5)軟件技術(shù),機(jī)器視覺、模式識別、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析、農(nóng)機(jī)自動化控制等。
借助以上這些技術(shù),智能農(nóng)場實際上包含了基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán),基于環(huán)境控制的智能溫室,基于位置服務(wù)與遙感技術(shù)的精確農(nóng)業(yè),以及基于自動化技術(shù)的無人農(nóng)機(jī)等。
智能農(nóng)業(yè)的驅(qū)動力是大數(shù)據(jù),基于物聯(lián)網(wǎng)可以將傳感器和智能機(jī)器集成在農(nóng)場上應(yīng)用,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)過程決策由數(shù)據(jù)驅(qū)動和支持。為了優(yōu)化栽培管理過程,農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備應(yīng)該在一個不斷重復(fù)的循環(huán)中收集和處理數(shù)據(jù),使農(nóng)民能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的問題和變化的環(huán)境條件做出快速反應(yīng)[6]。如圖1 所示,基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)可以被描述為:(1)觀測——傳感器記錄來自作物、土壤或大氣的觀測數(shù)據(jù);(2)診斷——傳感器的值被輸入到具有預(yù)定義的決策規(guī)則和模型的特定軟件,以確定被檢查對象的狀態(tài)和任何缺陷或需求;(3)決策——在問題被揭露后,系統(tǒng)決定是否有必要進(jìn)行特定位置的處理,如有,哪些處理措施是必要的;(4)實施——通過機(jī)械操作來完成處理措施。評估后,循環(huán)從開始重復(fù)。
圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)
圖2 智能溫室示例圖(圖片來源:tmrblog.com)
圖3 精確農(nóng)業(yè)(圖片來源:geneticliteracyproject.org)
傳統(tǒng)溫室通過人工干預(yù)或比例控制機(jī)制對環(huán)境參數(shù)進(jìn)行控制,往往造成生產(chǎn)損失、能量損失和人工成本增加[6]。而智能溫室通過使用一系列土壤、水、光、溫度、濕度等的環(huán)境傳感器,并聯(lián)合各種環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng),可以智能監(jiān)測和控制溫室的土壤、水和氣侯等環(huán)境[6]。為了達(dá)到這一目標(biāo),可以根據(jù)作物生長的需求使用不同的傳感器來測量環(huán)境參數(shù),并根據(jù)作物生長模型在現(xiàn)有環(huán)境條件下進(jìn)行模擬,以便確定進(jìn)一步的環(huán)境調(diào)節(jié)策略,減少人為干預(yù)。例如,根據(jù)不同的作物類型選擇最佳光譜范圍的人造光源、設(shè)置最適環(huán)境溫度等,并根據(jù)作物的生長階段提供不同的水分和養(yǎng)分調(diào)節(jié)方案,最終預(yù)測收獲日期等。
精確農(nóng)業(yè),或稱精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),通過對空間和時間變化進(jìn)行分析,以提高經(jīng)濟(jì)回報并減少環(huán)境影響。它廣泛使用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)進(jìn)行整個農(nóng)場范圍內(nèi)的精確位置定位,使用無人機(jī)和星載航空圖像(如Sentinel 系列)提供的最新一代的高光譜圖像,以描繪農(nóng)場的時空變異性,并可以測量盡可能多的變量(如作物產(chǎn)量、地形/地貌、有機(jī)質(zhì)含量、水分含量、氮素水平等),并最終使用決策支持系統(tǒng)(Decision Support System,DSS)對整個農(nóng)場進(jìn)行管理與目標(biāo)回報率優(yōu)化。精確農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)最大的不同之處在于,通過精確農(nóng)業(yè)可以對每平方米、甚至每株植物做出栽培管理決策,而不是以田塊為單位做出決策。通過精確測量田間的變化,農(nóng)民可以提高殺蟲劑和化肥的利用率,或者有選擇地使用它們。
農(nóng)業(yè)是將地面和空中無人機(jī)用于作物健康評估、灌溉、作物監(jiān)測、農(nóng)藥噴灑、作物種植、土壤和田間分析等領(lǐng)域的主要行業(yè)之一。無人農(nóng)機(jī)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個層面應(yīng)用機(jī)器人、自動控制和人工智能技術(shù),主要包括無人機(jī)和地面農(nóng)機(jī)等。通過無人駕駛飛機(jī)可以收集包含可見光、熱紅外等的多光譜圖像,為農(nóng)民提供監(jiān)測植物健康的指標(biāo),如植物計數(shù)、株高、冠層覆蓋率、葉綠素、葉片含氮量等的估測,以及病蟲害和雜草監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測等。而無人駕駛農(nóng)機(jī)通過使用激光雷達(dá)、照相機(jī)和GPS 定位等,可以在田間全自動移動作業(yè),具有自動避障和異常情況停車等的功能,同時做到實時監(jiān)控作物生產(chǎn)過程,配合農(nóng)機(jī)自身的播種、農(nóng)藥噴灑、收割等功能,最終可以實現(xiàn)耕種管收生產(chǎn)環(huán)節(jié)全覆蓋,全自動精準(zhǔn)作業(yè)。
圖4 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)智慧農(nóng)業(yè)研究院“北斗導(dǎo)航支持下的智慧麥作技術(shù)”
圖5 智能水稻農(nóng)場布局圖
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟發(fā)展,將信息通信技術(shù)和自動化控制技術(shù)引入農(nóng)場管理,農(nóng)業(yè)智能化是必然的趨勢。通過準(zhǔn)確監(jiān)測作物生長過程的環(huán)境及作物表型信息,可以實現(xiàn)作物生產(chǎn)的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效。下面以水稻為例,提出一種智能農(nóng)場的水稻生產(chǎn)管理方案。如圖5所示,包含了營養(yǎng)基質(zhì)池、品種選育室、萌芽/育秧室、種子庫、稻谷分裝室、控制中心、監(jiān)察中心、智能溫室、智能大田等。總體而言,該方案主要包含水稻生長環(huán)境管控和智能農(nóng)場云平臺兩部分。
3.1.1 環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)
3.1.1.1 土壤/基質(zhì)和水的監(jiān)測 1)監(jiān)測土壤/培養(yǎng)基的pH 值、電導(dǎo)率、溫度、濕度等,以確定最佳生長條件;2)監(jiān)測水質(zhì),包括pH 值、電導(dǎo)率、溫度、溶解氧等;3)提出最佳設(shè)置,并在環(huán)境數(shù)值低于設(shè)定值時通過短信等發(fā)送警告;4)存儲歷史數(shù)據(jù),并生成圖表來查看趨勢。
3.1.1.2 室內(nèi)微氣象環(huán)境監(jiān)測 1)使用傳感器監(jiān)測室內(nèi)微氣象環(huán)境,如溫度、相對濕度、陽光、CO2、風(fēng)速和作物生長的圖像,并提出最佳設(shè)置;2)在萎蔫等事件發(fā)生時通過短信發(fā)送警告,以保持最佳環(huán)境條件;3)存儲歷史數(shù)據(jù),并生成圖表來查看趨勢。
3.1.1.3 田間氣象監(jiān)測站 1)使用傳感器來監(jiān)測田間大氣條件,如溫度、相對濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、雨、雪和陽光;2)通過分析溫室內(nèi)部和外部的環(huán)境差異,提高溫室的環(huán)境控制效率;3)用歷史分析來預(yù)測短期氣象變化,提高室內(nèi)氣象環(huán)境的穩(wěn)定性。
3.1.2 環(huán)境控制系統(tǒng)
(1)利用傳感器監(jiān)測溫室內(nèi)外大氣數(shù)據(jù),自動調(diào)節(jié)溫度、濕度、遮陽網(wǎng)、絕緣窗簾、風(fēng)扇、天窗等;(2)使用空調(diào)系統(tǒng),循環(huán)風(fēng)扇控制室內(nèi)溫度、相對濕度、CO2濃度等;(3)使用人工光源,縮短作物生長時間,增加產(chǎn)能。
3.1.3 動力分析系統(tǒng)
(1)使用傳感器查看并記錄溫室的電氣狀態(tài);(2)自動使用遮光網(wǎng),調(diào)整陽光強(qiáng)度,減少電力使用;(3)記錄使用的電力數(shù)據(jù)來計算和分析每個設(shè)備的能耗和運行成本。
3.1.4 澆灌系統(tǒng)
(1)使用土壤水分、水位傳感器監(jiān)測土壤水分傳導(dǎo)率、pH 值、水位等;(2)提出水分控制條件、進(jìn)度和數(shù)量的策略;(3)自動校正凍結(jié)溫度時的鹽度。
3.1.5 營養(yǎng)液調(diào)配和調(diào)節(jié)系統(tǒng)
3.1.5.1 營養(yǎng)液的調(diào)配 1)有效地監(jiān)測和控制營養(yǎng)液的調(diào)配,并管理日常工作,如調(diào)節(jié)水質(zhì);2)調(diào)整營養(yǎng)液的比例和濃度,然后將信息發(fā)送到澆灌區(qū);3)作物生長速度不同,自動調(diào)整營養(yǎng)液濃度以控制其生長。
3.1.5.2 營養(yǎng)液的調(diào)節(jié) 1)對各種情況進(jìn)行實時監(jiān)控,一旦發(fā)現(xiàn)問題,立即做出調(diào)整;2)得益于營養(yǎng)循環(huán),利用潔凈室提高肥料利用率和產(chǎn)量,并預(yù)防疾??;3)根據(jù)作物生長發(fā)育的需要,自動調(diào)節(jié)營養(yǎng)液用量。
3.2.1 實時遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理
(1)通過電腦、平板電腦、手機(jī)等設(shè)備遠(yuǎn)程查看實時信息;(2)建立跨多個溫室和田塊的分布式管理系統(tǒng);(3)為不同的人員提供不同級別的權(quán)限;(4)通過短信和電子郵件提醒管理者獲取實時信息。
3.2.2 分析歷史數(shù)據(jù)和圖表
(1)制作加強(qiáng)水稻栽培管理和問題識別的綜合圖表;(2)傳感器數(shù)據(jù)自動上傳到云端以供未來分析和查詢;(3)提供私有云和公共云服務(wù)。
3.2.3 遠(yuǎn)程專家咨詢
(1)與其他農(nóng)場分享溫室經(jīng)驗和數(shù)據(jù),以獲得建議;(2)遇到復(fù)雜問題的情況下,請求專家提供客觀準(zhǔn)確的診斷。
3.2.4 智能生產(chǎn)記錄
(1)記錄作物生長的細(xì)節(jié),包含地點、人員、土壤質(zhì)量、生長情況、收獲時間、肥料/農(nóng)藥使用等;(2)自動記錄生產(chǎn)過程,以準(zhǔn)確控制食品質(zhì)量、農(nóng)藥殘留等。
4.1.1 亟待具備自主研發(fā)的核心技術(shù)
智能農(nóng)場的核心技術(shù)除了定位技術(shù)、通信技術(shù)以外,還包括傳感器、芯片等的精密儀器制造,以及包含模式識別、大數(shù)據(jù)分析等需要的硬件和軟件技術(shù)。然而,我國當(dāng)前在覆蓋熱紅外波段的高光譜成像傳感器、光刻機(jī)、中央處理器、圖形處理器制造等方面距離世界一流水平仍有差距。與此同時,世界各大人工智能巨頭都在積極布局,例如NVIDIA 在洽談收購ARM,軟件公司如MATLAB 已經(jīng)開始對國內(nèi)某些高校實行禁用。因此,高新技術(shù)行業(yè)的“卡脖子”隨時可能發(fā)生。
4.1.2 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施尚待完善
由于農(nóng)村地區(qū)電信基礎(chǔ)設(shè)施落后,地形破碎、田間地塊分散等制約了大規(guī)模農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用。此外,物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)是智能農(nóng)場的基礎(chǔ),因此需要鋪設(shè)一系列的環(huán)境傳感器并連接入高速網(wǎng)絡(luò)。因此,包括電信設(shè)施、田塊規(guī)劃、農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等基礎(chǔ)需要提前打好。
4.1.3 智能農(nóng)場可操作性尚待提高
農(nóng)民教育水平的低下可能會降低農(nóng)民采用這類技術(shù)的能力。盡管目前已有許多可以實現(xiàn)智能農(nóng)場的技術(shù),但個體農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)是否采用這些技術(shù)還取決于許多其他因素。其中最重要的是可用性問題和最佳實踐方案的確定;在其他領(lǐng)域運用智能技術(shù)時,此類問題也常發(fā)生。智能農(nóng)場的建設(shè)必須要以農(nóng)業(yè)和農(nóng)民為中心,以促進(jìn)智能農(nóng)場的概念落地。
4.1.4 人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)
影響農(nóng)業(yè)的外部因素,如天氣條件、土壤條件和病蟲害等,是非常復(fù)雜且不斷變化的。例如,在使用無人農(nóng)機(jī)進(jìn)行收割時,規(guī)劃的最佳路線隨著外部參數(shù)如地形、障礙物等的變化,也需要不斷調(diào)整。因此,這也給人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用帶來挑戰(zhàn)。當(dāng)前,人工智能領(lǐng)域?qū)τ谵r(nóng)業(yè)模型的開發(fā)尚處于發(fā)展階段,距離實際應(yīng)用仍存在一定差距。
繼植物育種和基因革命之后,精準(zhǔn)裝備、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、地理定位系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、無人機(jī)、機(jī)器人等信息通信技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用,正在掀起第三次綠色革命。在這場革命所描繪的未來,農(nóng)藥和肥料的用量將會下降,而整體使用效率將會得到提升,這將有利于生態(tài)環(huán)境。例如,更有效地使用水肥和除草劑、殺蟲劑,并節(jié)約成本。此外,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將提高食品的可追溯性,從而促進(jìn)食品安全。因此,基于一種更精確、更節(jié)約資源的方法,智能農(nóng)場在提供更高產(chǎn)、更可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面具有絕對的潛力。一旦智能農(nóng)場可以大規(guī)模推廣落地并為邊緣農(nóng)民提供服務(wù),我們將可以在不破壞土地和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的條件下,養(yǎng)活不斷增長的人口,并能提高糧食安全和食品質(zhì)量。