基于信息技术促进农业机械化水平提升

工业革命以来，农业机械的物理替代效应显著缓解了人畜力作业强度，但长期存在的装备智能化程度不足、作业环节割裂、服务链条断层等问题，制约了机械效能向农业生产全过程的深度传导。近年来，随着传感器微型化成本的指数级下降、边缘计算能力的爆发性增长以及5G 低延时通信网络的规模化覆盖，农业领域迎来了信息技术赋能的战略机遇期：北斗导航系统实现厘米级农机定位精度、多光谱成像技术完成作物生理状态无损监测、云端算法模型动态生成播种密度处方图等技术突破，正在将传统机械从被动执行工具转化为具有感知、分析、决策能力的智能体。这种由工具理性向系统理性的演进过程，不仅驱动机械化水平从数量替代向质量升级转型，更催生出“信息流引导物质流”的新型农业生产关系。

一、信息技术促进农业机械化水平提升的应用价值

（一）赋能装备智能化操作控制

信息技术通过嵌入高精度传感器、机器视觉系统与实时控制算法，使传统农业机械获得环境感知与自主决策能力，大幅降低人工操作强度与技术依赖度。例如拖拉机搭载北斗定位模块后实现厘米级直线行走控制，播种机结合土壤墒情监测数据动态调整下籽速率，这类将物理操作转化为数据驱动行为的智能化改造，不仅显著提升播种深度一致性、施肥位置精准度等核心作业指标，更解决了丘陵地块因地形起伏导致的作业质量波动问题，为规模化农业生产的标准化实施奠定技术基础，同时降低对熟练农机手的依赖程度[1]。

（二）优化全链条作业调度协同

基于物联网的农机群协同管理平台，有效整合分散的装备资源与农事需求信息，在云端生成跨区域、多机种的联合调度方案，破解传统模式下农机闲置与农时延误的结构性矛盾。当作业任务通过移动终端下发至机主端时，系统同步关联气象预警、道路通行、维修网点等辅助决策数据，促使联合收割机与粮食运输车在时间和空间维度形成精准配合，既避免收获季因衔接不畅造成的谷物损耗，又通过最大化单机日作业量摊薄机械使用成本，尤其在小麦跨区机收等场景中体现显著的经济价值。

（三）重塑机械化服务供给模式

信息技术构建的"云管理 + 终端响应"服务体系，推动农机服务从单点租赁向系统解决方案转型。合作社通过大数据分析预判区域内作物成熟期差异，提前规划农机流动路线与服务档期，农户则借助智能手机应用完成实时预约、电子签约与作业质量追溯，这种双向互通的数字化渠道彻底改变传统口头约定的低效服务模式，同时催生出作业质量保险、零配件即时配送等衍生服务市场，最终形成以数据流驱动服务流的新型产业生态，显著提升中小农户获取机械化服务的可及性。

（四）强化生产决策科学化支撑

依托无人机多光谱成像与土壤电导率检测等信息采集技术，形成覆盖地块级生长指标的动态数据库。当这些数据与品种特性模型、市场行情预测结合后，可为机械化作业提供精准的处方图指导，如变量施肥机依据作物长势差异自动调节氮磷钾配比，喷药无人机基于病斑识别结果定向喷洒药剂。该数据驱动决策机制不仅使传统经验操作升级为定量科学管理，更重要的是打通了从信息感知到机械执行的闭环通路，在降低农资投入量的同时保障产量稳定性。

二、基于信息技术促进农业机械化水平优化的策略

（一）构建智能机具推广适配机制

针对小规模经营主体技术应用门槛较高的现实困境，应当建立分区域、分作物的智能农机装备推荐目录制度，重点筛选操作界面简洁化、故障自诊断功能完善的中低端智能化机型。地方政府联合生产企业开展以作业场景为核心的实操培训，例如在拖拉机自动驾驶系统中预置本地化作业路径模板，相关工作人员只需启动预设程序即可完成地块循迹操作。同时推动金融机构开发针对智能农机的差异化信贷产品，通过延长贷款周期与贴息政策缓解购机压力，尤其优先支持合作社统一采购智能装备开展社会化服务，以降低个体农户直接应用新技术的经济风险与技术障碍。

（二）打通数据链孤岛实现系统互操作

亟需在现有农机监测平台基础上构建开放接口标准，强制要求所有入网设备制造商遵守统一的物联网数据传输协议。当收割机产量监测器、植保无人机作业轨迹记录仪等设备产生的多源数据汇集至县级农业数据中心后，平台自动完成清洗标注并生成结构化作业档案，该数据资源经脱敏处理后向农机调度系统、农资管理平台双向开放共享。解决因设备品牌差异导致的数据格式冲突问题，最终使变量施肥处方图能够直接导入不同厂商的播种机控制系统，避免数据重复采集造成的资源浪费与决策延迟。

（三）完善智能作业服务网络覆盖

以行政村为单位设立农业信息服务站实体节点，配置具备远程故障诊断能力的智能农机维修终端。当田间作业机械发生传感器异常或控制信号中断时，机手可通过服务站视频系统与厂商工程师实时连线排查故障，重要配件由县乡两级仓储中心根据物联网库存监测数据实施主动配送。同步组建村级数字化管理员队伍，定期收集反馈农户对智能农机服务的需求痛点，协助完成作业预约、电子结算等操作流程，形成"设备在线监测-需求即时响应-服务按需抵达"的完整闭环，切实增强技术弱势群体的服务获得感[2]。

（四）强化基础设施融合支撑能力

将信息基础设施与高标准农田建设同步规划实施，在机耕道路沿线部署低功耗广域物联网基站。重点保障丘陵山区信号薄弱区域的网络连续覆盖，确保联合收割机远程运维指令、谷物水分实时监测数据等关键信息传输稳定性。电力部门需针对规模化农机充电站定制峰谷电价政策，并为田间智能灌溉控制器、虫情测报仪等分布式设备建设专用光伏供电系统。交通管理单位则应对参与跨区作业的智能农机车队开放电子通行证快速办理通道，通过多部门协同破除信息技术深度落地的物理边界约束。

总结

综上所述，信息技术与农业机械化的深度融合正在重塑传统农业的生产函数与组织形态，通过装备智能控制系统的环境响应能力突破物理操作精度极限，基于云平台的多主体协同机制重构作业资源配置效率，数据驱动的服务体系则彻底改变机械化服务供给的时空约束逻辑。未来应当以构建"国家农业数字基座"为战略支点，重点突破边缘计算轻量化模型开发以降低智能终端部署成本，建立覆盖农机全生命周期的数据安全治理框架保障产业链协同效率，同步推进数字孪生技术在虚拟农场中的应用验证机制；最终通过政策引导、市场驱动与技术创新的三元合力，实现信息技术与农业机械化在粮食生产功能区和特色农产品优势区的协同进化，为农业现代化进程构筑具有动态适应能力的人机共轭发展新范式。

参考文献

[1]陈建林. 农业种植技术和现代农业机械化的相关性探讨 [J]. 种子科技, 2025, 43 (11): 210-212.

[2]路飞. 信息管理技术在农业机械管理中的运用探讨 [J]. 世界热带农业信息, 2025, (04): 57-60.