张晓瑛
（山西省农业机械发展中心，山西 太原 030002）
智能农机是集合计算机技术、电控技术和人工智能等技术的高新技术产品，能够有效降低农机操作人员的劳动强度、改善工作环境、提高生产效率[1]。
农机装备智能化是推进农业生产现代化水平迭代升级的重要突破口，是面向未来的农业生产场景。近年来，随着精准定位、卫星导航、大数据、人工智能和5G 通信等新技术形态与农机装备的融合及集成应用不断深入，我国农机装备信息化、智能化发展迅速，在关键技术、关键零部件上实现了重大突破，农机作业远程监测、农机装备辅助驾驶、土壤与农田信息感知、环境信息感知及水肥种药智能化决策控制等多项智能化技术在农业生产实践中快速应用，自动驾驶拖拉机、高效植保机、智能收获机等大型智能化整机装备不断涌现，智能农机装备进入发展快车道。
1.1 农业人口结构性转变内在要求
在生育水平持续下降、人均预期寿命普遍延长的双重作用下，未来一段时期内，人口老龄化已成为不可逆的必然趋势。我国的老龄化进程与城镇化进程相互叠加，大量的农村劳动力向城镇转移，导致农业劳动力短缺问题愈发凸显，农业生产面临着“谁来种田”的严峻挑战。智能农机装备带来的全时、高效农业生产，是解决这一问题的有效举措。
1.2 农机装备转型升级必然选择
纵观世界范围内的农业发展进程，呈现出4 个代际演进的过程，即农业1.0 时代的人畜力耕作、农业2.0时代的机械化农业阶段、农业3.0 的局部自动化阶段和农业4.0 时代以无人化为特征的智慧农业时代。国务院《关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》中将“机械化信息化融合”确定为今后一段时期农业机械化发展的4 大路径之一，从决策层面指明了未来农业机械化的发展方向。《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》将“发展智能农机”作为一项重要任务加以推进。
目前，我国农业2.0 时代基本实现，正逐步向后两个阶段迈进。随着技术应用加快，代际转化周期越来越短，甚至可能出现跨代演进。这也预示必须准确把握农业机械化技术的演进规律，抓紧机遇提前布局，才能在未来农业发展中始终走在前列。
1.3 实现智慧农业基础要素
智慧农业是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段，已成为世界现代农业发展的趋势，智慧农业以信息和知识为核心要素，是互联网、物联网、大数据、人工智能和智能装备等现代信息化技术与农业的跨界融合，其中智能装备是智慧农业的最主要生产力要素之一[2-3]。
2.1 智能感知技术
农机装备智能感知从对象上包括作业环境、作业对象的外部感知和装备自身工作状态的内部感知。外部感知所获取的信息包括农田土壤信息、田间障碍物信息、作物长势信息、病虫害信息及气象信息等，信息获取的手段包括光谱、视觉、遥感、激光、近红外和超声等技术装置。内部感知所获取的信息包括发动机信息、动力输出信息、装备工作状态（姿态、压力、位置、工况和故障）信息及作业参数信息等，如耕整地机械作业过程中的姿态、耕深等，播种施肥机械作业过程中的排种量、排肥量、播深等，收获机械作业过程中的喂入量、含杂率、损失率等，信息获取主要通过各类高效能传感器实现。
2.2 智能控制技术
智能化控制是智能农机装备的一个显著特点，包括基于自动导航的自主行走控制、智能动力驱动等。自动导航可实现不同程度的自动驾驶，智能动力驱动可实现发动机智能控制、液压动力智能换挡、智能动力匹配等。智能控制系统主要包括总线控制、监控终端、主机和机具控制器等。总线控制包括控制系统网络整体构架、物理层、网络层、数据通讯、各电控单元及任务控制器结构[3]。监控终端通常是一整套具备人机交互能力的显示屏，负责适时显示装备的运行状态。控制器是智能控制的核心部件，包括主机控制器和机具控制器，主机控制器主要功能包括电源管理、动力输出管理、速度和距离控制、辅助阀控制等；
机具控制器功能包括犁深控制、喷雾控制、排种排肥控制等。
2.3 智能决策技术
农机装备智能决策是根据感知系统获得的各类数据信息，结合预先设定的知识库、数据库，得出控制策略，再由智能控制系统实现智能作业。农机装备的智能决策主要应用在最优路径的规划决策、变量作业决策、多机协同决策等方面。
2.4 物联网、大数据、云服务技术
智能农机装备效能的充分发挥，还需要建立一个云管控平台，这离不开物联网、大数据、云服务等技术支撑。物联网技术是在智能装备、作业对象、管控平台之间构建实时通信网络的技术基础。智能农机装备是依靠各种实时数据的分析开展精准作业的，因此获取、处理、存储和应用这些数据是必须解决的问题，这离不开大数据的支撑。云平台是发出各种指令、进行可视化展示、开展用户管理和装备调度的中枢。
3.1 发展现状
3.1.1 技术进展
“十三五”以来，我国农业装备技术发展取得重要突破，在土壤与动植物信息感知、种肥水药作业决策智控、关键零部件及整机试验检测等农机装备自动化、智能化关键核心技术方面紧跟国际前沿，部分技术迭代成熟实现应用；
新型高效拖拉机、耕整及施肥播种机、精量植保机械和智能收获机械等耕种管收田间作业装备实现大型化、智能化升级；
关键零部件及整机设计制造实现数字化、智能化发展；
设施种养智能技术装备满足蔬菜、畜禽、水产品生产需求，推进集约化、高效化生产[4]。
（1）信息感知技术。土壤信息感知中，水分、温度、耕作阻力等环境信息具备了快速测定和感知的技术基础，但氮、磷、钾和有机质等土壤肥力的检测仍以间接检测为主要技术手段，无法快速实时监测。田间气象信息具备了实时监测的技术手段。作物长势信息目前多采用高清数码相机、多光谱相机及热像仪等传感器进行测定[5]。通过激光、雷达、机器视觉及多传感器融合等手段，已经基本可以实现农田障碍物目标识别与定位。作物病虫害信息目前主要通过光谱发射特性结合图像识别进行分析，识别的精准程度随算法的不同有所差异。内部信息感知通过各类传感器和电控设备，已经可以实现装备工作状态、位置信息及作业信息等实时感知。
（2）智能控制技术。基于北斗技术的快速应用，农机装备具备了一定的自主行走能力，辅助驾驶系统快速应用，同时可以进行区域路径规划及作业路径的优化。装备直线行走段的位置误差已控制到厘米级。
农机装备智能化关键技术及零部件取得一定的突破。粮食作物智能化收获突破了智能化工况参数控制、高效低损收割、高通量脱粒与清选等关键技术，突破了玉米植株切割、减损摘穗、高含水率籽粒低损脱粒等关键零部件技术，以及工况参数智能控制技术。
智能动力装备实现了动力输出智能化控制、整机工作状态监控及故障诊断、动力优化分配控制、动力输出智能控制及智能化能量管理等。
（3）智能决策技术。智能决策中的专家系统严重依赖于海量历史数据的积累和分析，目前技术基础已经具备，但是由于智能农机的研究和应用尚处于起步阶段，决策的智能化程度还不够高。
（4）智慧管理。智能农机装备通过远程作业监测终端，实现了装备位置、作业速度、作业质量和装备工作状态等的远程控制，通过管理平台，实现了故障预警、机具调度、轨迹回放和质量监测等管理功能。
3.1.2 应用情况
近年来，随着智能农机技术的不断进步，智能农机装备及系统的应用发展迅速。我国智能农机装备的应用形态主要有2 种：一种是在传统农机装备上加装有关智能监测、智能控制、自动驾驶等设备或系统，实现装备的智能化；
另一种是前装各类智能系统和组件的智能化农机整机装备。第1 种是目前最主要的应用方式。
截至“十三五”末，全国超过60 万台拖拉机、联合收获机配置基于北斗定位的作业监测和智能控制终端。植保无人驾驶航空器保有量突破7 万台，作业面积近0.147 亿hm2[6]。
（1）自动导航驾驶快速应用。数据显示，我国农机自动（辅助）驾驶系统销量由2017 年的0.2 万套增至2021 年的1.9 万套，年均复合增长率为75.56%。截至2021 年末，全国累计安装农机自动驾驶系统超过10万台，是2018 年的15 倍多。农机自动驾驶渗透率由2017 年的0.23%增至2021 年的1.4%，预计到2022 年底能够达到2.2%。
（2）远程监测终端。目前，通过农机作业远程监测终端来提高作业质量、实现作业量监控是智能农机应用最为常见和普及的应用场景。农机智能监测基本实现了“耕、种、管、收”主要生产环节的全过程覆盖，特别是在大型拖拉机上的应用较为普遍[7]。截至2021 年末，全国累计安装农机定位、作业监测等远程运维终端超过45 万台（套），是2018 年的3 倍。
（3）新型智能农机整机装备不断出现。近年来，一些新型智能农机整机装备不断推出并取得了一定的应用。在国内的一些无人化农场示范区内，无驾驶舱的无人驾驶拖拉机、具备精量播种与变量施肥的智能化播种机、智能化高效植保机、植保无人机及智能收获机等新型智能农机的应用已有一定的技术积累[8]。一些企业生产的具备自主学习能力的AI 人工智能谷物收获机，已进入田间地头。
3.2 智能农机装备发展趋势
3.2.1 技术集成融合成为技术创新主要方向
卫星导航、人工智能、大数据和物联网等新技术形态在农机装备上的渗透和集成应用，是智能农机产生的基础，也是发展趋势[9]。智能农机装备是复杂农机、智能化技术、管理系统等的融合，未来的智能农机不会是单独存在并发挥作用的，而是作为一个系统或实体网络的一部分发挥协同作用，成体系运行的。
此外，智能农机的应用对农机与农艺融合、装备与信息融合、资源与环境协调提出了更高的要求。
3.2.2 智能化制造是产品开发重要方式
智能农机装备的设计、制造与验证过程，本身越来越依赖智能化技术，这是确保智能农机装备更具有适用性、创新性的重要途径[10]。智能制造关键在于数字化设计，包括模块化设计、数字化建模、虚拟设计和动态仿真试验验证等技术的应用。
3.2.3 绿色节能成为重要应用目标
随着碳排放的逐渐收紧，农机装备作为重要的能源消耗领域，也面临着能源结构调整和能源使用效率提升。在实践中，智能农机和绿色农机往往是相互叠加的，如基于智能化技术的精量播种、变量施肥、精准施药和水肥一体化等智能农机装备，本身就是节能减排的重要体现[11]。因此，绿色既是智能农机装备的特点之一，也是发展方向之一。
4.1 持续推动农机装备转型升级
在传统农机的研发生产上，我国与发达国家仍然存在一定的差距。智能化技术的快速应用为我国在农机化迭代演进过程中创造了弯道超车的机遇，但复杂农机装备是智能化技术的基础和载体，离开材料、关键零部件等核心技术，智能农机装备仍然难以有效应用。因此，持续不断加强农机装备产业转型升级，提升农机装备研发生产能力，提高先进农机具装备能力，仍然是十分重要的任务。
4.2 加快智能化技术示范应用
我国农田地块规模小、耕地细碎分散，经营方式大多是以农户经营为主的小规模经营，智能农机装备一次性投入较大，在小规模生产经营模式下边际效益低下，应用积极性不高。因此必须通过建立具有一定规模的示范区、示范点，充分发挥和体现智能农机装备在农业生产经营中的比较优势，进而带动土地适度规模经营，促进智能农机应用。
4.3 推动核心技术攻关和装备创新
围绕智能农机装备的一些短板技术、卡脖子技术，开展技术攻关，提高智能农机装备自主创新能力，是推进农机智能化应用的重要保障。加快农机装备高性能传感器、智能网联终端等关键技术攻关，推进北斗导航、总线、高压共轨、动力换挡、无级变速、新能源动力及机电液一体化等技术在装备上的集成应用，加快创新发展大型高端智能农机装备[12]。
4.4 加强智能农机标准化建设
智能农机装备技术形态丰富、集成程度高，涉及多个行业、领域的技术，具有丰富的应用场景。在这种高度跨界融合的前提下，必须加强标准化建设，建立规范统一的技术依据和支撑，是提升智能农机应用水平的重要基础。
4.5 强化高素质农民培训
智能农机装备与传统农机装备相比，对操作者的知识技能提出了新的要求。因此在高素质农民培训中要有针对性地安排与智能农机装备生产相关的培训内容，提升广大农民对于智能农机装备的认识水平和应用能力，实现人与技术协调推进、共同发展。
4.6 加强政策配套支持
智能农机装备作为农机化的前沿技术，需要一定的政策投入和扶持。一是要加强智能农机技术研究，加大研发投入；
二是加大对智能农机装备的购置补贴，推动装备应用；
三是围绕智能农机生产作业过程中产生的数据安全，出台相应的政策法规，为智能农机装备应用提供安全、可靠的政策环境。
农机装备智能化是农机化发展的重要方向，也是我国农机装备产业弯道超车的重要突破口。围绕智能农机装备的研究和应用尽管还处于起步阶段，对智能农机装备还缺乏统一规范的表述，但一些共性的技术特点具有普遍的共识。随着北斗导航、物联网、大数据等新技术形态在农机装备领域融合应用的不断深入，我国智能农机装备发展取得了一定的成果，但是在一些关键技术和核心零部件上仍然需要持续发力，这需要农机研发、生产、应用整体发力，同时也离不开相应的政策支持和高素质农机操作手的保障。
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