智慧农业如何在山区地方实施

智慧农业在山区的应用通过无人机、智慧环境控制、数字化管理等技术，有效应对地形复杂、劳动力短缺等挑战，实现降本增效与产业升级。无人机低空作业，破解山地运输与植保难题，山地农产品运输长期以来人力，成本高、损耗大，无人机吊运技术通过精准定位和放低飞行，大幅度提高工作效率，例如贵州花溪马铃乡，无人机运输西瓜，单次载重170 斤，运输成本从0.4 元/斤降低到0.1 元/斤，裂果率从 15% 下降到 3% ，日运量超过 10 吨，相当于 20 个人的工作量。智能环境控制技术克服了环境条件的影响，通过智能温室在非耕地上实现高效生产，例如甘肃民乐县在戈壁滩建设百万平方米智能温控集群，集成物联网中控系统、精准水肥循环和生物防治技术，亩产值全国领先。配套光伏发电系统，形成“ 农业-光伏-生态”循环模式，带动1500 人就业，人均年增收4 万元。

1 山区地方实施智慧农业所面临的挑战

1.1 自然条件约束

山区地理环境先天不足，地块零散、坡度陡峭，导致大型智能农机无法作业，无人机航线规划也较为复杂，例如贵州丘陵区 75% 耕地无法使用标准轮式拖拉机，传统农机下田率不到 30‰ 。再加上气候多变，同一山区不同海拔、坡向形成差异化小气候，需要定制传感器的布设方案，而且标准化技术模型应用容易失效。山区的自然灾害问题较多，暴雨、滑坡、强风造成的设备损毁率相比平原高出3～5 倍，例如广西山区气象站年均维修

成本超过2 万元/台[1]。

1.2 技术适配困境

现有技术与山区地区的适配度较差：（1）智能农机。核心矛盾在于无法满足山地需求，雷沃山地拖拉机单台售价28 万元，是普通型号价格的2倍，但仅能覆盖 15% 以下的缓坡。（2）无人机。其续航和载重与作业强度不匹配，载重 150kg 运输无人机续航 <15 分钟，往返充电导致日有效作业时间不超过4 小时。（3）物联网系统。信号覆盖受到山区地形阻隔的影响，云南昭通传感器信号丢失率高达 40% ，需要增建中继站导致建设成本提高30‰ 。（4）AI 决策模型。模型的通用算法与山区地形特殊性无法匹配，比如病虫害识别模型在低海拔准确率为 92% ，在高海拔地区降低到 67% ，环境参数差异造成的数据差异过大[2]。

1.3 经济可行性挑战

山区地区资金投入有限，而山地专用农机价格是平原适配机型的 1.8～ 3 倍，例如小型采茶机的单价为8 万元，但山区亩均产值均为平原的 60% ，因此购买先进设备面临着不小的资金压力。设备购买后运输成本占比较高，设备发生损害后的维修响应周期超过7 天，相比平原地区的48 小时差异过大。根据四川某地区调研：智慧农业项目盈亏平衡点需连片 500 亩以上，而西南山区户均耕地仅有 2.8 亩。以某山区茶园的智慧种植举例，成本收益对比见表 1

表1 成本收益

2 智慧农业在山区实施的对策

2.1 技术层—开发“ 山地定制化” 解决方案

关于山区地形与智能设备不匹配的问题，从微型农业集群、超低空无人机、自组网物联网几个方面探讨解决对策：（1）微型农机集群。自主开发 <200kg 的模块化农机，支持陡坡分体作业，比如可拆卸电池包 + 履带式底盘。比如广西某茶园，微型采茶机坡度适应性达到 35^∘ ，工作效率提高3 倍。（2）超低空无人机。采用倾转旋翼设计 + 地形感知避障，载重比提高到 1:1.5，远高于目前的 1:0.8，在贵州某地区应用，续航时间延长到 25分钟，运输成本降低 40%^[3] 。（3）自组网物联网。部署 LoRa/ 北斗短报文中继节点，构建去中心化信号覆盖网，例如云南昭通应用自组网物联网后，传感器丢包率从 40% 降低到 8‰

在解决山区地形与智能农机不匹配的问题后，要构建山地农业算法库，集成海拔梯度、坡向日照、土壤侵蚀系数等参数，训练地域专用AI 模型，该算法库应用后提高了茶叶病害识别率。同时通过三维地形扫描预判设备作业可行性，减少实地试错成本，例如四川凉山节约农机改造费用约30% [4]。

2.2 经济层—构建“ 共享服务-产业增值” 双驱动模式

首先，构建轻资产运营体系，见表 2 其次，产业链价值深挖。利用区块链溯源技术绑定山地生态标签，比如“ 海拔1200 米云雾茶” ，有效提高产品的经济价值。在智能温棚顶加装光伏板，电力自给并余电上网，通过改造后棚均年发电收益约 2.4 万元。戈壁/陡坡建造轻钢结构温室，激活闲置资源，例如陕西秦巴山区增耕地有效面积8 万亩。

表2 完善服务供应模式