当前位置:首页 > 新闻 > 正文

对发展农业智能科技的思考

发布时间: 2020-07-27 12:23   作者: 赵春江   来源: 机器人产业杂志

  如今,随着技术的不断进步,现代化农业的发展对于精准、高效十分倚重,推进智能化成为行业主流趋势,智能科技逐渐介入农业生产。在第四届世界智能大会上,国家农业信息化工程技术研究中心主任、中国工程院院士赵春江,从我国农业面临的问题、农业中的智能科技,以及大力发展智能农业三个方面进行了分析,阐述了对发展农业智能科技的新思考。

  我国农业面临的问题

  首先,介绍一下我国目前面临的农业问题。我国面临的农业问题很多,其中很重要的一个问题就是种地的人越来越少。随着城市化进程的加快,农村的劳动力大幅度减少。2019年,我国的城镇化率是60%,到2020年就要超过61%,到2030年将会超过70%,城镇化进程的加快,使得农村人口大量减少,劳动力也大幅度减少。世界银行的报告数据显示,从1991年到2018年,中国农村劳动力、农业就业人数从60%下降到26.1%。当然,世界农业的农村劳动力也在减少,说明城镇化加快是全世界面临的一个普遍问题,但是我国农村劳动力减少的数量更多一些。

  第二个问题是我国农业生产效率低、生产效益差。目前,根据2005年不变价格计算,我国农业人均产值是800—1000美元,这主要是因为小农户、地块比较小、碎片化程度高。2020年,根据初步统计,现在有2.2亿农户,50亩以下农户占全国耕地总面积的80%,由于规模小,所以生产效率比较低,和欧美、日韩相比,我们人均农业产值还是比较低的。2018年,中国农业劳动力占全行业、全社会的劳动力比重是26.1%,但是农业GDP只占全国GDP的7.2%。

  第三个问题是资源利用效率低。由于农业农村部实行双减的政策,从2010年开始,我国化肥与农药的投入量在不断减少。但总的来看,氮肥的利用率不是特别高,2017年的统计数据是37.8%,农药的有效使用率是38.8%,与发达国家相比还具有一定的差距。基于这些问题,我们在不断寻找一些能够通过技术解决的方案。

  近年来,信息技术发展迅速,信息技术的快速发展成为整个社会经济发展的一个重要引擎。当前,前沿性的信息技术,比如人工智能、区块链、云计算、大数据和工业互联网,简称为“ABCD5i”,这些技术和传统行业进行融合之后导致了新的革命,其中和农业进行的深度融合引发了农业的第三次革命——农业数字革命。当前,农业数字革命正在发生,还没有结束,在这个过程中的核心要素是数据(信息)、知识和智能。农业数字革命的高级表现形态就是智能农业或智慧农业,这两个词的区别在于角度不同。智慧农业是从人/管理的角度来考虑的,而智能农业是从机器的角度考虑的,智能/智慧本质上没有特别大的差异。“大力推进农业的机械化、智能化,给农业现代化插上科技的翅膀”,这为我国发展智能农业指明了方向。

  农业中的智能科技

  农业中的智能科技,“智能”两个字重点指的是机器智能。机器智能的基础是计算,核心是机器学习,通过机器智能去辅助、延伸人类的能力,以提高工作效率。机器智能模仿了人类的多种能力。一个是感知力,对事物的判别,对图像、动植物的个体识别等方面;第二个是行动力,使机器像人一样行动,如焊接、物体搬运;第三个是脑智力,像人一样思考和处理问题的能力。

  农业中的智能科技不等同于简单的信息领域中的智能科技。新一代人工智能技术包括五大方面:大数据智能、跨媒体智能、群体智能、人机混合增强智能、自主无人系统。这些共性的智能科技和农业融合之后,形成横断交叉、具有农业特色和特点的智能科技。比如,农业动植物智能识别(认知计算,发现知识与规律);农业跨媒体数据挖掘分析(机器学习、图像识别、病虫草害识别);基于5G+区块链进行远程诊断、农产品质量安全管理;人机协同与农业智能系统(无人农业、智慧管理);农业无人机混合智能交互与虚拟现实(AR/VR,果树剪枝、动物手术);农业机器人与农业无人系统。

  下面介绍三个具有代表性的、典型的,在农业中非常重要的智能科技。

  农业大数据智能。它是以人工智能手段对大数据进行深入分析,探析其隐含模式和规律的智能形态,实现从大数据到知识、进而决策的理论方法和支撑技术。随着新的物联网技术、网络技术的发展和传统的数据分析,农业大数据智能化已经发生了很大的变化:从粗糙的低精度分析向更加精准的高精度方向发展;从过去较为直观的浅层特征分析到现在复杂关联的深层特征分析;从有限特征的简单关联到农业体系内多因素、多系统之间的复杂关联。基于大数据智能化可以做很多事情,例如可以使用大数据搭建信息服务平台,以基于大数据的全国农业科教云平台为例,在这个平台中,覆盖了3550个品种的全息知识图谱库,1000多万张知识图集,200多万条知识规则,以及1.2万个生产管理模型。这些知识是怎么来的呢?主要是通过数据挖掘和分析,探索它们之间内部的相互关联关系逐渐形成的。通过这种大数据,我们可以构建全息的知识图谱,有利于从智能化的程度,智能化的角度来做好有针对性的、个性化的增值具体服务。

  农业AR/VR技术。AR/VR技术可能不是最新的技术,但是一个很实用的技术。AR主要是图像增强,VR重点是虚拟设计。在下面这个例子中,我们主要是基于图像增强技术进行表型信息的解析。对于玉米的茎秆来说,通过CT扫描之后可以形成维管束分布的图像,但是由于维管束比较小,分布不规律等原因,维管束在空间的分布不便于观察,我们需要通过图像增强技术,把维管束整个茎秆横切面面积、维管束总数目、周皮区/髓区维管束数目、周皮区/髓区维管束分布密度都计算出来分析出来。通过AR技术,我们能够实现高精度的识别,识别之后发现,不同的玉米品种之间,微管束的空间分布、束目数,包括整个体积变化等存在显著差异。这为我们认识玉米的生物学特性提供了一个方法性的基础。目前,我们通过一些核心算法做成软件,可以进行批量的图像处理来观察大量自交系维管束的分布特征。如果是养鱼的话,鱼在水底下,水比较浑浊时看不清鱼在水底下的行为表现和状态,而这恰恰是喂鱼投料的一个重要参考依据。通过基于人工智能算法的水下图像增强,提高了图像的质量,图像就可以看得非常清楚。

  另外,我们可以应用VR技术对农作物理想的结构株型进行结构性设计,这对于提高光合生产潜力非常重要。判断一个品种是否高产、倒伏,理想的株型结构是其非常重要的表型参数,通过株型设计可以设计出最佳的理想株型,上面的光充分利用,下面还有抗倒的能力。

  农业自主无人系统。所谓自主无人系统,这是人工智能发展到比较高级的一个阶段,是一个复杂的系统。它将情景感知、机器视觉、自动规划等认知技术整合传感器、致动器等硬件中,使它有能力在农业未知环境中灵活处理不同的任务。比如典型的农产品智能加工车间、无人农业等。

  实际上,自主无人系统在工业领域中较为常见,比如汽车行业中的自动驾驶汽车,大家对此并不陌生。美国汽车工程师协会(SAE)发布了汽车自动驾驶分级标准:从“眼手脚”并用,到“脱脚”、“脱手”、“脱眼”、“脱脑”,到最后的“无人驾驶”。当然,我国基本上也有这五级分级标准。目前自动驾驶汽车已经有了商业化的应用,比如说奥迪汽车就有无人驾驶的汽车,但这些汽车比农业上的拖拉机行走的路况要好。那么农业装备的智能该如何分析、分级?凯斯纽荷兰是一家很大的农业装备公司,他们对农业装备的智能化也进行了分级和定义:辅助导航全部人操控、人机协同与优化全部人操控、系统对环境监测下人辅助自动操控、在田间监督下无人自动操控、远程监督下(田间无监控)无人全自动操控。这与工业上的汽车分级不太一样,它结合了农业的特点。

  当前,智能农机装备成为世界热点,重点包括自动驾驶的拖拉机、农业机器人,以及无人机。特别是无人机,现在的市值很大,能够达到178亿美元,预计到2023年将达到400多亿美元。农业机器人的发展也很快,预计到2022年能够达到128亿美元。在自主无人系统中,很关键的一点是装备智能,其最高体现形式就是农业机器人,它是智能化程度最高的一个装备。它具有基于视觉、触觉、听觉、味觉技术的多模态信息感知系统(相当于人类的五官);非结构环节和复杂光环境下的靶标高精度识别,场景预判与路径规划、智能控制算法的机器脑(相当于人的大脑);高效鲁棒的机器人专用驱动及适应于农产品鲜活特性的柔软末端执行机构部件(人的手脚),从而进行各项操作。

  大力发展智能农业

  我们要大力发展智能农业,那么未来智能农业的场景应该是什么样的?人机和谐、环境优美,机器在无人背景下进行作业。要实现这种场景的话,我们还有很多工作要做,要大力发展农业智能科技。国家《新一代人工智能发展规划》中,关于农业提出了三个方面。第一个是研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等;建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络,建立典型农业大数据智能决策分析系统;开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。未来,我国人工智能农业应用发展路径,将从技术攻关、产品研发、集成应用到引领现代农业的发展,最后形成产业,会经过一步一步的协同攻关来实现。我们在发展的路径当中要抓住机遇,特别是对有针对性的农业场景的智能应用问题进行深入研发。

  我们该如何提高农业智能化水平?主要从这三大技术出发:第一个是物联网技术,重点是数据的获取、大数据的积累;第二个是大数据的分析技术,即大数据智能;第三个是人工智能的一系列算法,包括机器学习、知识系统等方面。所以说,农业智能科技和其他信息领域的智能科技有相同的地方,但更兼具有特色的地方。

  近几年,我们进行了一些智能农业的探索,比如在河北建立79个(小麦—玉米)智慧农场,从播种到收获,包括施肥管理等各个方面进行全程化、智能化的管理。例如基于北斗导航的冬小麦宽窄行与玉米错茬协同播种。就是小麦玉米两茬,收完小麦之后播玉米种子,但不能把玉米种子播在小麦茬上,否则玉米种子出不来,玉米苗也长不好。为了解决这一问题,我们需要进行宽窄行播种,把玉米种子播在宽行里面,这就需要机器来准确地掌握小麦麦茬的位置,通过导航技术可以实现这一点。另外,在智慧农场当中,创新发展了“大底方+小处方”的氮肥追肥新技术和装备,能够实现精准施肥。我们相信,“智能技术+农业”,将会带来美好的明天。

  (本文根据“第四届世界智能大会”演讲内容整理而成,未经演讲人审阅)

收藏