電子發燒友網報道（文/梁浩斌）AI+種田有沒有搞頭？

在上周日，國務院發布了《中共中央國務院關于進一步深化農村改革扎實推進鄉村全面振興的意見》，作為今年的一號文件，《意見》中主要強調實現中國式現代化，必須加快推進鄉村全面振興。與此同時，文件也首次提到了“農業新質生產力”。

“農業新質生產力”又該怎么理解？根據農業農村部相關人士的解讀，這包括了生物育種技術、無人機技術、AI技術和數字技術等，而這些技術的應用，將有效改變農業生產發展狀況。

AI跟農業有什么關系？

相信很多讀者在看到這都會產生疑問：AI和農業，看似牛頭不對馬嘴的兩個領域，他們之間有什么關系？

那就要先了解一個概念：精準農業。

過去農業領域實際上早已意識到農田土壤的肥力、水分分布不均等問題，但由于技術原因，缺乏手段對這些問題進行有效管理。自19世紀開始，化學肥料開始流行后，土壤采樣和分析技術就已經開始發展。

到20世紀中葉，拖拉機等農業機器開始逐漸普及，這也為未來的農業智能化提供了基礎硬件。

而精準農業概念的正式出現，一定程度上得益于美國在1990年開放民用GPS定位信號。同年，明尼蘇達大學就提出了“精準農業”的概念，這個概念的核心是通過數據科學優化資源分配。

如今，精準農業已經成為一種主流的農業管理模式，通過集成傳感器、遙感、地理信息系統、全球定位系統、IoT、大數據分析等技術，對農田環境和作物生長進行精細化、差異化的管理。目的是提高農業生產效率、減少資源浪費、降低成本并實現可持續發展。

實際上，自1980年開始，就開始有公司開發用于農田監測的傳感器，比如1982年傳感器大廠Richardson就推出了第一臺商用谷物產量監測器，通過流量傳感器、溫濕度傳感器等，實時測量收割機工作時的作物產量，并且可以監測谷物的含水量，從總質量中扣除水分重量，計算出干重產量。

而后續這種谷物產量檢測器，同步了GPS的位置記錄，繪制出農田的產量熱力圖，可以顯示出同一塊田內產量高低的區域，從而可以對不同區域農田的肥料或水分進行調整，來年增加農作物產量。1994年，美國農機公司John Deere推出搭載GPS的“GreenStar”精準農業系統，實現農機自動導航。

隨著傳感器等技術的進一步發展，除了農機上的改進之外，開始出現一些直接收集農田實時數據的產品，比如土壤電導率傳感器、多光譜相機等。比如村田推出的土壤傳感器中，集成了溫度傳感器、濕度傳感器以及電導率傳感器，可以對土壤的含水量、肥料量、溫度等數據進行精準監測，并通過無線傳感網絡，甚至是衛星通信來將數據傳輸至云端進行計算、管理。

2017年，IBM推出農業AI平臺Watson Decision Platform，利用AI對農田進行產量預測、病害蟲害識別等。

近十年來無人機的發展，也讓精準農業不只是平原大面積耕地的專屬。農業無人機的出現，比如大疆推出的農用無人機，完成包括揚肥、精準施藥、多光譜采集等任務，大幅降低了遙感的成本（過去需要用到衛星遙感），同時不受地形的影響，讓精準農業惠及到更多小型農戶。

除了傳統的農田環境，溫室、養殖等都能夠利用到AI技術。比如在智能溫室中，可以利用傳感器和AI技術實時監控溫室內的環境條件，自動調節溫度、濕度和光照，確保作物的最佳生長環境。

在養殖環境中，同樣可以利用傳感器和AI技術監測牲畜的健康狀況和行為，早期發現疾病并提供適當護理。例如，AI可以通過安裝在牲畜身上的傳感器監測其健康和行為，幫助養殖戶早期發現疾病或壓力跡象。

在生物育種方面，以往為了改良農作物品種，需要耗費大量的時間和人力。如今的生物育種平臺，已經開始采用基因組數據分析，抗逆性模擬系統、表型組學AI篩選工具等，利用AI技術加速品種改良的周期。

甚至在供應鏈端，農作物產品還會應用到區塊鏈溯源系統、冷鏈物流路徑優化算法、庫存動態預測模型等，通過AI算法優化物流路徑和配送計劃，減少庫存積壓和運輸成本，提高供應鏈效率。


AI農業相關產業鏈

所以，AI、傳感器、無人機等與現代農業實際上已經密不可分，從直接的農田環境管理到供應鏈優化，都有著AI的身影。

而農業新質生產力的提出，也反映出國家從政策上推動AI等先進技術在農業中的普及，提高農業整體的生產力和效率。

那么要實現AI農業的普及，最關鍵的是傳感器。前面也提到，在農田中用到的土壤監測傳感器，里面一般包含溫濕度傳感器、電導率（EC）傳感器、pH值傳感器、氮磷鉀傳感器（用于檢測養分，采用光譜或電化學法）。主要的供應商包括霍尼韋爾、艾默生電氣、Decagon、西克、TRUEBNER、村田、賽通科技等。

用于作物管理和產量預測、病蟲害識別等的多光譜傳感器，目前一般可以與無人機進行搭配，比如大疆的P4 Multispectral。無人機上除了多光譜傳感器外，還需要高精度的RTK定位模塊，以及ToF、激光雷達等避障系統。在目前一些農機產品上，為實現自動化運作，也需要高精度定位模塊以及多種避障傳感器。

在畜牧養殖領域，則需要給牲畜安裝可穿戴式的生物傳感器，比如在牛、羊等牲畜上打上耳標傳感器，對體溫、活動量等進行監測。

同時，二氧化碳傳感器在溫室大棚等場景也已經被廣泛應用。

小結：

根據BergInter的研究報告，全球精密農業解決方案市場預計將從2023年的55億歐元增長到2028年的11.6%，達到95億歐元。隨著近年AI大模型的技術爆發，AI技術毫無疑問將會進一步滲透至農業領域，通過AI技術對各種傳感器獲得的數據進行分析，將會大大提高農業的產量和效率。