人工智能技術(shù)發(fā)展歷程及在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的應(yīng)用

王梓鑫

摘要：人工智能因可降低勞動(dòng)強(qiáng)度和減少傷害風(fēng)險(xiǎn)而廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，人工智能技術(shù)已貫穿農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)階段。在介紹國(guó)內(nèi)外農(nóng)機(jī)人工智能技術(shù)發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，分析了人工智能技術(shù)在作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)、多機(jī)協(xié)同作業(yè)、生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)管等方面的應(yīng)用情況，為人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的應(yīng)用提供理論參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；農(nóng)業(yè)機(jī)械；監(jiān)測(cè)；多機(jī)協(xié)同；監(jiān)管

中圖分類號(hào)：S126? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1674-1161（2023）01-0062-03

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，其發(fā)展史與計(jì)算機(jī)發(fā)展史緊密聯(lián)系。人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛重視，被視為世界三大尖端技術(shù)（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）之一。人工智能技術(shù)涉及物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域，應(yīng)用范圍極其廣泛[1]。我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，隨著信息化技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人工智能因可降低勞動(dòng)強(qiáng)度和減少傷害風(fēng)險(xiǎn)而應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中。通過(guò)介紹國(guó)內(nèi)外農(nóng)機(jī)人工智能技術(shù)發(fā)展歷程，分析人工智能技術(shù)在作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)、多機(jī)協(xié)同作業(yè)和生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)管方面的應(yīng)用情況，為人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的進(jìn)一步應(yīng)用提供理論參考。

1 農(nóng)機(jī)人工智能技術(shù)發(fā)展歷程

1.1 國(guó)外農(nóng)機(jī)智能技術(shù)發(fā)展概況

自1956年科學(xué)家提出人工智能概念以來(lái)，己有60多a的歷史。20世紀(jì)90年代，歐美、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家開始研究農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛技術(shù)。目前，這些發(fā)達(dá)國(guó)家的硬件基礎(chǔ)與底層技術(shù)研究已非常成熟，具有自動(dòng)駕駛功能的農(nóng)機(jī)產(chǎn)品已形成市場(chǎng)化。早期的農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)僅能進(jìn)行簡(jiǎn)單監(jiān)控，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)向多樣性發(fā)展并具備更多功能。

國(guó)外農(nóng)機(jī)生產(chǎn)商根據(jù)不同的農(nóng)田作業(yè)需求，相繼研發(fā)出對(duì)壟導(dǎo)航、多種路徑規(guī)劃自動(dòng)導(dǎo)航、農(nóng)機(jī)具控制等技術(shù)，用于農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)、營(yíng)養(yǎng)元素監(jiān)測(cè)、作物狀態(tài)監(jiān)控、農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)交換等，并為用戶提供精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案。美國(guó)大中型農(nóng)場(chǎng)的拖拉機(jī)和聯(lián)合收割機(jī)已普遍應(yīng)用自動(dòng)駕駛技術(shù)，2019年自動(dòng)駕駛系統(tǒng)普及率達(dá)90％。在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，約翰迪爾、凱斯紐荷蘭在2016年分別推出無(wú)人化概念拖拉機(jī)及其配套農(nóng)具，但目前尚未商業(yè)化應(yīng)用。2018年久保田公司先后上市帶有自動(dòng)駕駛功能的水稻收獲機(jī)和拖拉機(jī)。

1.2 國(guó)內(nèi)農(nóng)機(jī)智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

我國(guó)農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛技術(shù)研究雖然相對(duì)較晚，但發(fā)展迅猛。自2001年起開展農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研究后，國(guó)產(chǎn)農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)于2010年進(jìn)入市場(chǎng)，相關(guān)技術(shù)由試驗(yàn)室走向田間地頭。早期農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能簡(jiǎn)單，缺乏路徑規(guī)劃功能，無(wú)法對(duì)地頭轉(zhuǎn)彎作業(yè)進(jìn)行路徑規(guī)劃。同時(shí)，農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)無(wú)田間自動(dòng)避障功能，對(duì)多種農(nóng)田應(yīng)用環(huán)境的適應(yīng)性較差。此后，國(guó)內(nèi)開展了路徑規(guī)劃、農(nóng)田應(yīng)用場(chǎng)景和田間自動(dòng)避障研究，現(xiàn)已基本解決路徑規(guī)劃、農(nóng)田應(yīng)用場(chǎng)景、田間自動(dòng)避障等問(wèn)題。

近年來(lái)，我國(guó)大力發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)用研究隨即進(jìn)入快速發(fā)展期，其研究成果主要集中在農(nóng)機(jī)導(dǎo)航定位與環(huán)境感知、協(xié)同作業(yè)、路徑跟蹤控制、電控液壓轉(zhuǎn)向、高壓共軌柴油發(fā)動(dòng)機(jī)燃油電噴、動(dòng)力換檔、電液懸掛控制等方面。農(nóng)機(jī)新產(chǎn)品利用4G/5G通訊技術(shù)接入網(wǎng)絡(luò)，支持協(xié)同作業(yè)模式，通過(guò)與云端交互實(shí)現(xiàn)智能化作業(yè)的管理和監(jiān)控，并可搭載多種農(nóng)具應(yīng)用于平原和丘陵地區(qū)。

基于北斗導(dǎo)航的農(nóng)機(jī)裝備已在拖拉機(jī)、收獲機(jī)、起壟、鋪膜機(jī)、播種機(jī)、施肥機(jī)、施藥機(jī)等農(nóng)業(yè)裝備中得到了廣泛應(yīng)用，“東方紅”“阿波斯”無(wú)人駕駛拖拉機(jī)、“谷神”無(wú)人駕駛聯(lián)合收割機(jī)在多區(qū)域開展了作業(yè)示范，“豐疆”高速無(wú)人駕駛插秧機(jī)實(shí)現(xiàn)了水田原地掉頭對(duì)行和秧盤自動(dòng)提升。黑龍江、新疆、江蘇、山東等多個(gè)糧棉主產(chǎn)省份相繼開展全過(guò)程無(wú)人化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)試驗(yàn)，涵蓋耕整地、作物栽植、田間管理、聯(lián)合收獲、秸稈處理和糧食烘干等生產(chǎn)環(huán)節(jié)。目前，我國(guó)農(nóng)機(jī)智能產(chǎn)品正逐步擺脫對(duì)進(jìn)口產(chǎn)品的依賴，為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入了新動(dòng)能。

2 人工智能在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用

2.1 作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)

農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要包括物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)和人工智能技術(shù)。這些技術(shù)能夠采集農(nóng)機(jī)作業(yè)位置和行駛軌跡，監(jiān)測(cè)機(jī)具作業(yè)狀態(tài)，提供實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)/回放、信息管理和報(bào)表統(tǒng)計(jì)等信息，并利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與云平臺(tái)進(jìn)行交互，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[2]。

2009年我國(guó)開始啟動(dòng)農(nóng)機(jī)深松作業(yè)補(bǔ)貼工作，2013年農(nóng)業(yè)部實(shí)施農(nóng)機(jī)深松整地作業(yè)補(bǔ)助試點(diǎn)。農(nóng)機(jī)深松整地作業(yè)補(bǔ)助工作需要統(tǒng)計(jì)核實(shí)深松作業(yè)面積和質(zhì)量，而采用人工監(jiān)測(cè)深松作業(yè)面積存在量大面廣的問(wèn)題，獲取作業(yè)面積、作業(yè)深度等信息難度大、效率低，而且存在機(jī)手造假騙取國(guó)家補(bǔ)貼行為的發(fā)生。為實(shí)現(xiàn)深松作業(yè)過(guò)程、面積、深度的準(zhǔn)確檢測(cè)，我國(guó)研發(fā)出農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)技術(shù)，即利用衛(wèi)星定位、無(wú)線通訊、深松機(jī)具狀態(tài)傳感等技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控作業(yè)狀態(tài)并獲取相關(guān)作業(yè)信息，以保證深松作業(yè)質(zhì)量。這些獲取的作業(yè)信息可被儲(chǔ)存起來(lái)，隨時(shí)讀取核實(shí)，進(jìn)而為農(nóng)機(jī)深松作業(yè)補(bǔ)助的發(fā)放提供了數(shù)據(jù)支撐。目前，我國(guó)農(nóng)機(jī)深松作業(yè)補(bǔ)助項(xiàng)目已基本實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)管。

近年來(lái)，圍繞農(nóng)田作業(yè)耕、種、管、收等環(huán)節(jié)，我國(guó)已逐步構(gòu)建起全程機(jī)械化作業(yè)智能監(jiān)測(cè)技術(shù)體系，通過(guò)在機(jī)具上安裝智能監(jiān)測(cè)終端，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與農(nóng)機(jī)技術(shù)融合起來(lái)。圍繞技術(shù)應(yīng)用主體需求，許多地區(qū)著力打造行業(yè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)、公共服務(wù)、合作社管理系統(tǒng)等平臺(tái)，用信息化手段優(yōu)化農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了人、機(jī)、物和作業(yè)質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)管。

2.2 多機(jī)協(xié)同作業(yè)

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的新潮流，多機(jī)協(xié)同作業(yè)是農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)化作業(yè)技術(shù)之一。當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)正逐步向集約化、規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化方向發(fā)展。在這一進(jìn)程中，為了提高作業(yè)效率和爭(zhēng)搶農(nóng)時(shí)，往往需要多臺(tái)同種（或異種）農(nóng)機(jī)在田間同時(shí)作業(yè)。實(shí)踐表明，開展多機(jī)協(xié)同作業(yè)時(shí)，如果缺乏高效的作業(yè)信息獲取手段和決策分析方法，作業(yè)難度比較大，容易發(fā)生作業(yè)沖突，降低機(jī)具利用效率和提高作業(yè)成本，進(jìn)而降低規(guī)模化生產(chǎn)效益[3]?？梢姡?guī)劃和優(yōu)化多機(jī)無(wú)沖突協(xié)同作業(yè)，是提高農(nóng)機(jī)利用效率、增加機(jī)群規(guī)?；a(chǎn)效益的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著精準(zhǔn)技術(shù)和自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)系統(tǒng)的廣泛運(yùn)用，多機(jī)協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)模式日漸興起并逐步應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，在多機(jī)多工序作業(yè)調(diào)度優(yōu)化中發(fā)揮著重要作用。

人工智能技術(shù)可根據(jù)農(nóng)田作業(yè)需求，構(gòu)建多機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)，對(duì)多機(jī)協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)實(shí)施實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控。監(jiān)控平臺(tái)包括數(shù)據(jù)收發(fā)、存儲(chǔ)、查詢、顯示、分析等模塊，具有良好的穩(wěn)定性，能夠?qū)崟r(shí)顯示多機(jī)作業(yè)軌跡和作業(yè)信息，并根據(jù)信息進(jìn)行決策分析和任務(wù)調(diào)度，大大提高了機(jī)群作業(yè)的效率和精準(zhǔn)度。

2.3 生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)管

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前階段，利用圖像分析技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非破壞性方法對(duì)種子進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，有利于保證農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量。根據(jù)土壤濕度、肥量的實(shí)時(shí)監(jiān)控結(jié)果，結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍夂蛑笖?shù)和水文氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，有助于制定合理的灌溉和施肥方案，保證農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境良好和養(yǎng)分充足。

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)中階段，通過(guò)專家系統(tǒng)和搭載人工智能技術(shù)的機(jī)器人，可完成種植、管理、采摘、分揀等作業(yè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植的智能化與自動(dòng)化[4]。機(jī)器人模擬人類視覺，可從農(nóng)作物的外觀圖像中獲取信息并進(jìn)行處理和分析，進(jìn)而判斷農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)，以及監(jiān)測(cè)病蟲害和辨別雜草。智能機(jī)器人能更精準(zhǔn)地施肥、打藥，比傳統(tǒng)方式節(jié)約90%的農(nóng)藥和化肥，實(shí)現(xiàn)了減肥減藥的目標(biāo)。

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)后階段，人工智能技術(shù)可用于農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)，確保其質(zhì)量安全。在搬運(yùn)和銷售過(guò)程中，新型機(jī)器人及識(shí)別技術(shù)能提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈的銷售效率，減少勞動(dòng)力投入，進(jìn)而獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益。

3 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，人工智能技術(shù)已貫穿農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)階段，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛，尤其在農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)項(xiàng)目中，應(yīng)用智能監(jiān)測(cè)終端可實(shí)現(xiàn)定位跟蹤、作業(yè)監(jiān)控、遠(yuǎn)程調(diào)度、運(yùn)維管理、大數(shù)據(jù)分析等功能，進(jìn)而為深松、播種、秸稈覆蓋、植保、收獲等作業(yè)監(jiān)管提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，保障國(guó)家農(nóng)機(jī)作業(yè)補(bǔ)貼政策有效實(shí)施。

參考文獻(xiàn)

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Development Process of Artificial Intelligence Technology and Its Application in Agricultural Machinery

WANG Zixin

（Shenyang Normal University， Shenyang 110034， China）

Abstract： Artificial intelligence is widely used in the development process of modern agriculture because it can reduce labor intensity and reduce the risk of injury. Artificial intelligence technology has run through all stages of agricultural production. On the basis of introducing the development of artificial intelligence technology for agricultural machinery at home and abroad， the application of artificial intelligence technology in operation quality monitoring， multi-machine collaborative operation， and production process supervision was analyzed， so as to provide theoretical reference for the application of artificial intelligence technology in agricultural machinery.

Key words：? ?artificial intelligence; agricultural machinery; surveillance; multi-machine collaboration; regulation