来源：CGTN
AI无人机机器人重塑黑龙江农业
CGTN9月3日报道，AI、无人机、机器人正在重塑中国粮仓黑龙江的农业生产方式。黑龙江是我国重要的商品粮基地，耕地面积超过2亿亩，粮食产量连续多年位居全国首位，是保障国家粮食安全的压舱石。近年来，黑龙江高度重视智慧农业发展，大力推进人工智能、大数据、物联网、北斗导航、遥感、无人机、机器人等现代信息技术和智能装备在农业中的应用，智慧农业发展取得显著成效。在黑龙江的广袤田野上，农业无人机在天空中翱翔，进行植保、播种、施肥、巡检等作业；农业机器人在地面上行走，进行采摘、除草、巡检等作业；AI大模型在云端运行，分析土壤、天气、作物生长等数据，生成种植计划和管理建议；大数据平台实时监测农田状况，为农业生产决策提供数据支撑。AI、无人机、机器人等现代信息技术和智能装备正在深刻改变黑龙江的传统农业生产方式，推动农业生产向精准化、智能化、无人化方向发展，提高农业生产效率和效益，降低劳动力成本，缓解农业劳动力短缺问题，为保障国家粮食安全提供科技支撑。
无人机遥感监测大面积农田
在黑龙江，无人机和遥感技术现在可以监测更大面积的农田，允许监测农田的作物数据每五天更新一次。传统的农田监测主要依靠人工巡查，效率低、成本高、覆盖范围有限，难以及时、准确地掌握大面积农田的作物生长状况。无人机和遥感技术的应用，彻底改变了这一局面。农业无人机搭载多光谱相机、高光谱相机、激光雷达等传感器，可以快速、准确地获取大面积农田的作物生长数据，包括作物长势、苗情、墒情、病虫害、产量预估等。遥感技术通过卫星遥感、航空遥感等方式，可以获取更大范围的农田数据，实现对区域农业生产的宏观监测。无人机和遥感技术相结合，可以实现天空地一体化监测，全面、及时、准确地掌握农田作物生长状况。作物数据每五天更新一次，可以及时发现作物生长中存在的问题，如缺肥、缺水、病虫害等，及时采取管理措施，提高管理的精准性和时效性。同时，无人机和遥感技术获取的大量数据，为AI大模型训练和应用提供了数据基础，推动了农业人工智能的发展。随着无人机和遥感技术的不断发展和成本的不断下降，其在农业中的应用将越来越广泛，为智慧农业发展提供有力支撑。
寒地作物AI模型生成种植计划
该公司的寒地作物AI模型分析土壤、天气和作物生长数据，生成种植计划和变量施肥建议，可以根据田地不同区域的条件调整肥料使用量。寒地作物AI模型是专门针对寒地农业特点研发的人工智能模型，融合了寒地作物生长规律、种植经验、气象数据、土壤数据、作物数据等多源数据，通过深度学习和机器学习算法，能够为农业生产提供智能化决策支持。寒地作物AI模型的主要功能包括：一是种植计划生成，根据土壤条件、气候条件、作物品种、市场需求等数据，生成科学合理的种植计划，包括品种选择、播种时间、种植密度、施肥方案、灌溉方案、病虫害防治方案等，指导农户科学种植。二是变量施肥建议，根据田地不同区域的土壤肥力、作物长势、产量目标等数据，生成变量施肥建议，实现精准施肥，提高肥料利用率，减少化肥使用，降低农业生产成本，保护生态环境。三是病虫害识别与防治建议，通过图像识别技术，识别作物病虫害种类和发生程度，生成科学合理的防治建议，指导农户及时开展病虫害防治，减少病虫害损失。四是产量预估，根据作物长势、气象条件、土壤条件等数据，预估作物产量，为收获和销售提供参考。五是气象灾害预警，根据气象数据和作物生长状况，预警可能发生的气象灾害，如干旱、洪涝、高温、低温、大风等，指导农户及时采取防范措施，减轻灾害损失。寒地作物AI模型的应用，有效提高了农业生产的智能化水平和精准化程度，促进了农业增效、农民增收。
农业机器人规模化应用
农业机器人在黑龙江农业生产中得到越来越广泛的应用，从试点示范向规模化应用加速推进。农业机器人是指应用于农业生产的机器人，包括采摘机器人、除草机器人、巡检机器人、播种机器人、施肥机器人、收割机器人等，能够替代人工完成农业生产中的各种作业，提高作业效率和质量，降低劳动强度，缓解农业劳动力短缺问题。近年来，黑龙江大力推进农业机器人研发和应用，在采摘、除草、巡检、播种、施肥等领域取得了一系列成果。采摘机器人在草莓、番茄、猕猴桃、苹果等作物上得到应用，能够自动识别果实位置和成熟度，精准采摘，有效缓解了劳动力短缺问题。除草机器人能够自动识别杂草和作物，精准除草，减少除草剂使用，保护生态环境。巡检机器人能够自动巡检农田，监测作物长势、土壤墒情、病虫害等，及时发现问题，为管理决策提供依据。播种机器人能够精准播种，提高播种质量和效率。施肥机器人能够精准施肥，提高肥料利用率，减少化肥使用。随着农业机器人技术的不断成熟和成本的不断下降，其在农业生产中的应用将越来越广泛，将有力推动农业生产向智能化、无人化方向发展，为加快建设农业强国提供科技支撑。
智慧农业发展面临的挑战
但扩大农业AI的应用规模仍然具有挑战性，AI模型需要大量的本地数据和反复训练，不同地区的土壤、气候、作物品种差异较大，AI模型需要本地化适配。一是数据获取困难，农业AI模型需要大量的高质量数据，包括土壤数据、气象数据、作物数据、病虫害数据、产量数据等，但目前农业数据采集体系还不够完善，数据质量不高，数据共享不畅，影响了AI模型的训练和应用。二是模型泛化能力不足，不同地区的土壤、气候、作物品种、种植制度等差异较大，在一个地区训练的AI模型，在另一个地区可能不适用，需要本地化适配和重新训练，增加了模型推广应用的难度和成本。三是技术成本较高，智慧农业技术和装备成本较高，如农业无人机、农业机器人、传感器、大数据平台等，价格较高，普通农户和中小农场难以承受，影响了智慧农业的推广应用。四是人才短缺，智慧农业需要既懂农业又懂信息技术的复合型人才，但目前这类人才短缺，影响了智慧农业的发展和应用。五是基础设施不完善，部分农村地区网络基础设施不完善，网络覆盖不足，网速较慢，影响了智慧农业技术的应用。六是农户接受度不高，部分农户对智慧农业技术了解不够，接受度不高，影响了智慧农业的推广应用。这些挑战制约了智慧农业的发展，需要政府、企业、科研机构等各方共同努力，采取有效措施加以解决。
智慧农业发展前景广阔
尽管智慧农业发展面临诸多挑战，但发展前景广阔。随着人工智能、大数据、物联网、北斗导航、遥感、无人机、机器人等现代信息技术和智能装备的不断发展和成熟，智慧农业技术和装备的成本将不断下降，性能将不断提升，应用范围将不断扩大。国家高度重视智慧农业发展，出台了一系列政策措施，支持智慧农业发展，为智慧农业发展创造了良好的政策环境。各级政府加大对智慧农业的投入力度，建设智慧农业示范基地，推广智慧农业技术和装备，推动智慧农业发展。科研机构加强智慧农业技术研发，突破关键核心技术，提高智慧农业技术水平。企业加大智慧农业产品研发和推广，为农业生产提供优质的智慧农业产品和服务。农户对智慧农业的认识和接受度不断提高，积极应用智慧农业技术和装备。随着各方共同努力，智慧农业将在农业生产中得到越来越广泛的应用，将深刻改变传统农业生产方式，推动农业生产向精准化、智能化、无人化方向发展，提高农业生产效率和效益，降低劳动力成本，缓解农业劳动力短缺问题，促进农业绿色发展，为加快建设农业强国提供有力的科技支撑。黑龙江作为我国重要的商品粮基地，智慧农业发展走在全国前列，将为全国智慧农业发展提供有益借鉴。
益农网观察
AI无人机机器人重塑黑龙江农业，寒地作物AI模型分析土壤天气作物数据，生成种植计划变量施肥，无人机遥感监测大面积农田，作物数据每五天更新一次，农业机器人规模化应用，智慧农业正在深刻改变传统农业生产方式，推动农业生产向精准化、智能化、无人化方向发展。黑龙江作为我国重要的商品粮基地，智慧农业发展取得显著成效，为保障国家粮食安全提供了科技支撑。但扩大农业AI的应用规模仍然具有挑战性，AI模型需要大量的本地数据和反复训练，不同地区的土壤、气候、作物品种差异较大，AI模型需要本地化适配，技术成本较高，人才短缺，基础设施不完善，农户接受度不高等问题仍然存在。希望政府、企业、科研机构等各方共同努力，采取有效措施，加强农业数据采集和共享，提高AI模型泛化能力，降低智慧农业技术和装备成本，加强智慧农业人才培养，完善农村基础设施，提高农户接受度，推动智慧农业快速发展。也希望更多农业科技企业加大研发投入，推出更多先进适用的智慧农业技术和产品，为农业现代化发展贡献力量。让我们共同努力，加快推进智慧农业发展，为加快建设农业强国提供有力的科技支撑，让农业成为有奔头的产业，让农民成为有吸引力的职业，让农村成为安居乐业的美丽家园。
