智慧农业视域下的农业机械智能技术发展路径思考

0 引言

农业作为国家根基，其发展质量直接关系到社会安定与经济增长。根据联合国粮农组织（FAO）预测，2050年全球人口将达到约98 亿，相应的粮食需求预计增长50%至70%。面对人口激增与资源约束的双重挑战，传统农业的粗放型生产方式，已难以报账可持续发展需求。在此背景下，融合现代信息技术、人工智能、大数据等先进手段的智慧农业应运而生，为粮食安全提供了技术保障，也为提升农业产业效益提供了新的路径，在推动农业现代化进程中发挥关键作用。

1 智慧农业视域下农业机械智能化技术的具体运用

1.1 智能控制技术的应用

智能控制技术应用传感器、控制器、执行器等精密部件，使农业机械从感知、决策到操作的全过程闭环。当前，在我国粮食主产区和设施农 量播种、自动喷洒等环节，已普遍引入智能控制模块，作业效率与精准度显著 引入智能控制系统，运用传感设备与算法模型，在耕种作业前即设定作业 动态修正，减少了人为干预。在实际作业中，智能控制技术实现数据输入、模型处理 的协同互动，传感系统实时采集温度、土壤湿度、植株长势等变量数据，信息输入分析终端后，即刻反馈给作业控制模块，精准匹配决策逻辑与控制路径。

1.2 机器视觉的应用

机器视觉技术依赖图像采集、识别与处理手段，将摄像头、传感器与算法模型，农机设备在田间作业时，精准识别与判断作物生长状态、杂草密度、病虫害分布等复杂变量。在精量播种环节，机器视觉系统模仿农民视觉经验，实时捕捉播种轨迹与种子间距，借助神经网络系统校准播种数量与节距误差，使误差率压缩至 2%以内，从提升了播种精度与作物出苗率。在病虫害监测与果蔬采摘等精细作业中，机器视觉设备不只执行图像识别任务，还根据物候特征与光谱反应，自主建构作物三维模型，动态分析成熟度、果实位置与遮蔽状况，实现非接触式精准作业。当前国际主流农业强国，已普遍采用机器视觉构建全天候果蔬采摘系统，系统依托视觉识别与机械臂配合，在保障果实完整性的前提下，提高作业连续性与果品分级准确性。

1.3 物联网技术的应用

物联网系统依托传感器、通信模块与边缘计算单元，构建集成化信息感知网络，覆盖土壤湿度、环境温度、光照强度、作物生长状态等关键变量，打破传统农业对经验与周期性巡查的依赖。在作物耕种、田间管理与资源配置环节中，物联网设备与农业机械形成闭环联动。例如，在土壤墒情监测中，传感终端实时记录田间土壤含水量，结合气象数据和作物需水模型，形成智能决策逻辑，动态调节灌溉时间与水量的。同时，环境感知设备将温湿度、CO2浓度等指标反馈至中央控制平台，为大棚栽培、育苗车间等场景的智能通风与遮光提供依据，使作物生长环境更加可控。物联网还为农业大数据平台构建提供底层支撑，农田信息经边缘节点初步处理后，上传至云端数据库，结合人工智能算法开展病虫害预测、种植模型修正与农情监测预警等功能，强化农业生产的主动性和前瞻性决策能力。

1.4 GPS 技术的应用

全球定位系统（GPS）不仅承担空间定位的角色，更在作业路径规划、导航控制、精准投放等环节发挥作用，结合北斗导航与GPS 双模系统，农业机械已实实现厘米级的田间定位精度，减少传统作业中重播、漏播、偏行等低效问题。在农机装备中植入GPS 模块后，作业前预设轨迹参数，作业中则依托导航信号，完成路径纠偏与速度控制，从而实现连续、平稳的行进轨迹。无人驾驶拖拉机、智能喷雾器、插秧机等高端设备，普遍采用此项技术，在大面积耕地中，运行效率远高于人工操作，大幅降低人力成本和作业误差。例如，在植保作业中，GPS 辅助导航使农药喷洒更均匀，既减少资源浪费，也减轻环境负荷。

1.5 新能源的应用

太阳能、风能、氢能等新型能源，已逐渐进入农业机械核心系统，在耕作、灌溉、施肥、收割等多个作业环节中，保持稳定的动力供给。在农业温室和高标准农田场景中，屋面或地面设计一体化太阳能光伏板，为大棚通风、供暖、水肥控制系统提供电力，减少外部电力依赖，从源头降低碳排放。风力发电设备与灌溉系统相结合，实现分布式能源调控，不受电网限制的地块也具备精准作业能力，适用于丘陵、边远地区的节水型农业建设。以新能源驱动的农业无人机，较传统机型续航更长、作业更灵活，已在植保、监测、播种等多个领域取得显著效果，在高温高湿环境下表现出较强适应性。

2 农业机械智能化技术的未来发展趋势

2.1 加大技术研发力度

在智慧农业背景下，我国在核心技术方面仍面临“卡脖子”问题，如高精度传感器、智能控制芯片、农业专用AI 算法等，国产化水平相对较低， 部分核 本土技术体系的独立性；一些研发成果虽具前瞻性，但与农户实际需求匹 瓶颈，亟须构建以问题导向为核心的技术攻关机制，政府层面应加大财政支持力度， 机构、高校与龙头企业联合攻坚“硬科技”，例如在高原、丘陵等典型区域，建立实地测 围绕智能播种、变量施肥、自动导航等关键环节，分场景定向研发。

2.2 开发智能管理平台

智能管理平台需立足大数据、云计算与传感网络等新一代信息基础，构建贯通作业前中后的全流程管控系统。平台应设有农机作业数据采集模块，记录施肥、播种、收割等环节；整合卫星导航、气象信息与作物长势指标，实现农机作业路径规划与动态调整。在此基础上，管理人员快速掌握农机位置、任务完成情况及作业效率，科学调配资源，避免重复作业、资源浪费。此外，智能平台还须考虑与区域农业结构、种植模式的适配，不同地区作物种类与气候条件差异显著，平台应具备定制化配置能力，适应多样化生产需求。

2.3 加强农业集成开发

当前，东南沿海、黄淮平原、西南丘陵等区域，在气候条件、土壤结构、水资源禀赋上存在差异，如果机械化智能技术仍以单一标准推广，势必难以匹配复杂农情，也无法体现智慧农业本应具备的精细化特质。因此，在农业集成开发语境下，需着眼于农艺与装备的同步设计，智能系统与区域模型的双向匹配，推动技术、制度、场景三位一体发展模式。政府、科研机构与头部企业间，也需要协同合作，目前部分地区，已探索政府指导、企业主导、科研支撑、农民参与的集成路径，如河北、山东部分农业示范区，已构建“作物类型+农机模式+环境感知”协同研发框架，为农机与农艺、机械设备与信息数据的有效结合奠定基础条件。

3 结语

综上所述，目前智慧农业时代已全面开启，正推动农业生产从机械化，迈向无人化、精准化阶段。结合当前国内外发展经验，智能控制、机器视觉、物联网、大数据等技术，正深度嵌入农机系统，重塑农业生产流程，但还要坚持技术研发、人才支撑与政策引导等措施并举，未来智慧农业将会伴随着科技的日益完善和成本的逐渐降低而发生巨大变化，从而使农业进入一个更加高效、绿色的新时代。

参考文献

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作者简介：刘红（1977-），女 ， 新泰市西张庄镇人， 本科， 农业经济师，研究方向：农业经济发展