“種子是農業的芯片，農田則是農業的母版。”在中國科學院院士周成虎看來，中國農業的智慧大腦正在形成。在已可通過遙感和地面觀測確認地球上有3.04萬億棵樹的今天，發展新技術，實現對每一塊農田的精準測量和動態監測，構建地塊級農田大數據，促進智慧農業科技創新發展，已經觸手可及。
近日，在“2019年智慧農業科技創新研討會暨示范觀摩會”上，與會專家實地觀摩考察，并圍繞“科技興農、數據賦能”的主題深入探討了我國智慧農業發展的現狀和前景。
“天空地海網”動態立體時代
周成虎指出，當前，世界進入了智能化與綠色化、網絡化、全球化相互交織的時期。把握時代的脈搏，抓住歷史性機遇，發展現代農業信息技術，是智慧農業科技創新發展的重要內容，具有戰略性重大意義。
“農業信息的獲取進入‘天空地海網’動態立體時代。”周成虎說，億級互聯的地面傳感網，獲取了海量的農情數據；高低軌、光學與微波組合的綜合對地系統，組成全球覆蓋的農情觀測天網。在一切都可以數據化的世界，在一切數據都可以業務化的時代，農業信息化、農業大數據成為現代農業科技的核心組成部分。
農業遙感傳統上服務于農作物生長狀態監測、農作物種植面積監測與估算、農作物單產監測、災害監測及損失評估、農作物產量估算、糧食供需平衡與安全預警等。隨著物聯網、云計算、大數據、深度學習等技術的不斷進步，國際上已經開始將農業遙感技術應用于生態農業、訂單農業、綠色農業的快速發展；我國也將農業遙感的服務范圍擴展到承包地確權登記、耕地質量監測與保育，以及農業補貼支撐等方面。
“高空間分辨率影像為農田地塊的精確測量提供了可能。”周成虎說，借助于現代航天航空技術，可以精確劃定地塊邊界、精確監測播種面積，了解每一地塊的內部細節。
這樣的精準農業航空技術，被華南農業大學教授蘭玉彬視作實現智慧農業的重要組成部分，是智慧農業的直接體現。
蘭玉彬認為，“智慧農業”與現代生物技術、農藝技術等高新技術的融合，對我國趕超發達國家，建設世界水平農業具有重要意義。“生態無人農場”應運而生。
“生態無人農場”整合農藝和農機裝備、綠色植保技術、無人機、人工智能、大數據、 3S 、物聯網等技術；采用天空地一體化技術獲取農情信息，實現農業信息的精準感知；使用地空一體化智能農機裝備等協同作業，提高農業生產率；實現綠色生態農業生產的精準化種植、智能決策、可視化管理和智能化操控。
“生態無人農場”通過一系列技術實現循環農業模式，包括基于精準施藥的農藥減量技術、基于水肥一體化精準管理的減肥節水技術、生態沃土技術、生物防治技術、秸稈綜合再利用技術、畜禽糞便有機化處理與施用技術、農場閉環優化管理技術。
“生態無人農場”融合生物防控、綠色植保、無人機、農業機器人、人工智能、物聯網、大數據、云計算等眾多高新技術。“以后的農民不再是體力勞動者，而是新農民。一個人管理整個農場的目標將會成為現實。生態無人農場是農業產業變革的第一步。該領域的全球化競爭剛剛開始。”蘭玉彬說。
助力農業“知天而作”
在成都市新都區泰興鎮四川省農業科學院新都現代農業科技創新示范園內，數百名專家聚在一塊剛剛收割小麥后平整的土地上，目不轉睛地看著屏幕上的現場直播。
農情無人機起飛，電腦屏幕上實時顯示它的飛行軌跡。當無人機的飛行軌跡逐漸覆蓋整個目標地塊后，科研人員開始根據無人機傳回的數據解析地塊信息，了解果園面積、地形，果樹數量、位置、樹冠大小、長勢，以及雜草分布等生產信息。
從天上看到的信息還不夠精確，每棵果樹有多少果實，果實成熟度、大小、有沒有病蟲害等更加精細的信息該如何獲取呢？這時候，“果園偵察兵”智能巡田機器人出動了，它能代替人類走進果園感受作物的細微變化。
通過智能設備收集的數據很快傳遞到“智慧農業大腦”——農業大數據挖掘與服務平臺中。這個“大腦”包括天空地一體化農情信息處理一體機、智慧農業大數據挖掘與可視化系統、云邊端一體化田間服務一體機，具有數據管理與可視化云邊端協同計算的深度人工智能算力。它經過智能分析判斷，向果園智能作業裝備發出正確的操作指令。
例如，水肥一體化灌溉系統接收到處方圖，對水肥精準控制，按需智能化灌溉，省錢省時省力。
一臺紅色的無人噴藥機器人根據處方圖走起來了，在有病蟲害發生的地方，它停下噴藥，既可以提升農藥利用效率，又能避免作業人員農藥中毒情況發生。
無人除草機器人馬力強大，就算是一棵小灌木擋在它面前，它也能毫不猶豫地碾壓過去，迅速將其粉碎。在它身后，什么雜草也沒留下。
中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所研究員史云告訴《中國科學報》，中國農科院智慧農業創新團隊的這套農業云操作系統，包括天空地農情信息時空數據庫系統、物聯網觀測系統、農業大數據多維可視化系統、農情智能診斷與監測系統、智能裝備對接與管理系統、智慧農業云平臺等，能助力農業生產“知天而作”。
智慧農業需要內外兼修
農業生產勞動力成本占70%，而目前農村勞動力平均年齡55歲，農村老齡化持續加大。“20年后誰來種地、種菜、養豬、養魚？”中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮如是說。
面對資源節約、產出高效、環境友好、產品安全的現代農業需求，我國農業生產面臨轉型升級。李道亮認為，未來方向是生產裝備化、裝備數字化、監管網絡化、管理智能化和作業無人化。
智慧農業的出現，就是要“讓人類能以更加精細和動態的方式管理農業生產和生活，提升人對農業物理世界實時控制和精確管理能力，從而實現農業的資源優化配置和科學智能決策”。
李道亮認為，智慧農業是高度的學科交叉，涵蓋農業科學、機械科學、材料科學、計算機科學、控制工程、人工智能等知識和技術。而其中的“卡脖子”技術包括農業傳感器、動植物生長信息模型、農業智能機器人、動植物表型關鍵技術、農業專用芯片開發等。
他建議加強智慧農業與智能裝備學科建設，重點發展農業空天地一體化獲取技術、動植物生長優化調控模型、農業機器人、智慧加工與營養健康、動植物表型、農村信息社會研究。
與此同時，智慧農業還需要其他農業科學領域的支撐。
日本東京大學研究員郭威長期從事基于機器學習和圖像的高通量多尺度作物表型研究。他告訴《中國科學報》，通過深度學習技術，科學家研發的機器人對作物果實的識別率已經可以達到97%的精度。
不過，目前的作物品種有些尚未適應智慧農業發展的需求，這與實際的農業栽培現場有密切的關系。以甘蔗為例，中國西南地區的育種方向是適合山區小規模分散種植，品種特性尚不能適應當前主要服務于大規模農業生產的數字農業技術，面臨更進一步的挑戰。而諸如水稻、大棚果蔬等，已經適應當前數字農業技術，可以大量提高生產效率，增強食品生產可追溯性。
武漢大學教授史良勝認為，要想實現計算機替代人，還有很多空間需要去挖掘。由于農田系統非常復雜，所以“很關鍵的一點在于，我們怎樣理解農田信息與研究對象的因果關系，我們需要知道這些信息代表著什么，以及如何去解析這些信息”。
史良勝提出，應該弱化模型對數據的依賴，因為農田系統包含很多物理機理和生物化學過程，這些過程的數據是沒法通過目前的智能設備獲取和反映的，所以要把物理機理與數據信息結合起來，這樣才有可能讓模型具有更高的預測能力。
