创新创业视角下智能农机设备的市场机遇与技术突破

引言

在农业现代化与乡村振兴战略持续推进的背景下，凭借高效、精准作业优势的智能农机设备成了农业生产方式变革的核心驱动力。可技术瓶颈、市场接受度不足以及商业模式滞后等问题却制约着产业发展进程，从创新创业视角出发，本文对智能农机设备的市场机遇予以深入分析。对技术与市场层面的现存挑战进行系统探讨，还提出针对性突破策略。目的在于为推动农业科技进步、实现农业高质量发展给予理论与实践支撑。

一、智能农机设备面临的问题

（一）技术瓶颈显著制约设备性能提升

在传感器技术领域存在现有设备普遍精度下降、稳定性不够状况。农业生产环境中温度和湿度剧烈变化、土壤酸碱度差异等因素极易致使传感器信号失真。如土壤湿度传感器在高盐碱环境下测量误差达 15% 以上，便严重影响精准灌溉系统决策准确性。自动化控制技术层面，复杂农田地形及多变气候条件对农机导航与作业控制形成严峻挑战。农机在丘陵地带易路径偏离，且其设备与北斗导航系统信号兼容性有待进一步优化。人工智能技术应用深度不足且训练数据覆盖场景局限，导致作物病虫害识别模型，在实际农田中误判率高达20% ，难以满足精准农业作业要求。

（二）市场接受度不足阻碍产业规模化发展

智能农机设备呈现出价格与性能不协调状态，像高端无人驾驶拖拉机售价突破百万元，较传统农机价格高出百分之三百，超出中小规模农户经济承受范围。存在农户需掌握设备编程、数据处理等数字化技能才可正常使用的难题。鉴于当前农业从业者学历情况，大专以上学历人员占比不到百分之十，使得该类设备闲置率达百分之三十五。且有着售后服务体系建设步伐缓慢的情况，中西部地区平均每千台农机对应的专业维修网点数量不足两个，故障响应时间常超七十二小时，对农时作业造成严重不良影响[1]。

（三）商业模式创新滞后限制产业价值延伸

众多企业依旧倚赖传统设备销售方式，盈利构成单一。服务收入在整体收入中占比不到百分之十五，与国际先进水平（百分之三十五）差距大，且企业和农业生产主体的合作多仅停留在较表面交易关系上，缺乏为客户量身打造的服务方案。未针对不同作物生长周期提供贯穿全程的设备解决办法，再者数据资产开发尚处起始阶段。虽每台智能农机每年平均能产生 5TB 作业数据，但因缺乏统一数据标准及安全共享机制。在数据确权、交易等环节存在法律空白，致使数据增值服务难真正实现，产业生态也难形成良好循环状态。

二、智能农机设备技术突破策略

（一）传感器技术突破构建高可靠性感知体系

针对农业环境中传感器易受干扰且精度渐降状况，急切需要在研发新型材料与校准技术方面发力。在材料创新领域，浙江大学携手某传感器企业依托MEMS 技术所研制出的纳米级复合敏感材料，于温湿度波动、酸碱腐蚀环境中稳定性有提高百分之四十的表现。以土壤氮磷钾传感器为例，采用该材料后，在东北黑土、南方红壤等不同土质环境下测量误差可控制在正负百分之三以内，精度较传统传感器呈提升两倍的态势。从数据校准角度而言，中国农业科学院研发的自适应补偿算法，借助构建多传感器数据融合模型，有着可实时修正环境因素给传感器带来影响的能力。在新疆棉花种植基地实际应用当中，该算法使气象传感器风速、温湿度数据准确性达到百分之九十八的程度，能为精准灌溉与植保决策提供可靠支撑。另外，通过开发模块化、可插拔式传感器结构实现故障传感器快速替换，可达成将设备停机时间缩短百分之八十的效果，对作业连续性有着极大提高的作用。

（二）自动化控制技术提升实现复杂场景精准作业

处理复杂农田环境下自动化控制，这一棘手难题依靠的是算法的优化以及系统的集成。其中从算法角度而言，华南农业大学研发出的多模态导航算法，能将激光雷达数据、视觉识别数据和卫星定位数据融合起来。在丘陵果园场景中，使得农机路径规划误差从传统方案的正负 15 厘米减少至正负 5 厘米。就如同给智能果园管理机器人装上此算法后，其在坡度 15^∘ 的梯田作业时，可让农药喷洒覆盖率提高到 95% ，从而很好地避免漏喷和重喷情况。在系统集成方面，中联重科推出的智能农机云控平台，通过确立设备与农田基础设施之间的物联，协议达成农机和智能灌溉系统、气象监测站的数据相互连通 [2]。于河南小麦主产区进行的试点里，该平台依照土壤情况和天气预报，自动调配农机实施变量施肥作业。使每亩化肥使用量降低 20% 且作业效率提高 30% 。除此之外，借助构建数字孪生模型可在虚拟环境内模拟不同作业场景，预先优化控制策略让农机在极端天气时的作业稳定性提升 60% 。

（三）人工智能技术深化应用推动决策智能化升级

为化解人工智能于农机应用进程中遭遇的数据与算法方面阻碍，需强化数据治理及模型创新。就数据而言，先正达集团携手多家科研机构搭建起涵盖全国 28 个省份、包含 13 种主要作物且样本数量超 100 万份的农业病虫害图像数据库。基于此数据库训练的深度学习模型，在田间实际测试时，对小麦赤霉病、玉米螟等病虫害识别准确率达 92% ，较传统模型提高 27% 。至于算法创新方面，大疆农业推出的 AI 处方图生成系统，凭卷积神经网络分析无人机多光谱影像，自动生成变量播种、施肥方案。在黑龙江水稻种植区域应用时，这个系统让水稻产量得以提高 12% 且使种子与肥料成本降低 30% 的情况出现。另外，有着边缘计算技术运用显著提高人工智能响应速度的状况，极飞科技研发的智能植保无人机。把图像识别算法配置到机载芯片上而能实现每秒处理10 帧图像数据，使得杂草识别与精准施药的延迟从2 秒缩短到0.3 秒从而极大提升作业效率。

结语

本研究从创新创业角度，对智能农机设备所面临市场机遇及挑战予以系统分析。政策推动、市场，需求升级以及技术更新换代，给智能农机发展创造广阔空间的同时，存在诸如技术瓶颈、市场接受程度不高、商业模式创新落后等一系列问题。而通过研发新型传感器材料、优化自动化控制算法、创新商业模式等办法可有效推动产业升级。展望今后，随着数字孪生、边缘计算等前沿技术深度融合，智能农机设备会朝着更高效、更智能、更环保方向迈进以成为引领农业现代化转变、助力乡村振兴战略实施的重要力量。

参考文献：

[1] 赵青 , 刘伟 , 杜丽 , 等 . 大数据背景下经济学类专业大学生创新创业五位融合模式探究 [J]. 南方农机 , 2021, 52(3):4.

[2] 张勋, 姚玉林, and 张凯. “农机科技创新的实践与战略选择.” 中国农业工程学会全国会员代表大会 1999.