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青年科学家论道“互联网+未来农业装备”

发布时间:2017-09-05 | 浏览次数:507次 | 字体大小:   | 关闭本页

“这是最好的时代,也是最坏的时代”,今天我国的农机职业,也加入了一个矛盾发扬的阶段。一方面,在国家一系列强农惠农富农政策鼓动和农业发扬需求拉动下,我国农机产业技艺水平快速提高;另一方面,农机产业加入深度调整期,农机产业核心技艺缺失、农机农艺融合不足、产业集合度低、国际竞争力弱等问题突出,革新驱动和转型升级需求迫切。8月23—24日,在2017中国科学技艺协会第314次青年科学家“互联网+未来农业装备”论坛上,一群职业精英青梅煮酒,论道当农机遇到“互联网+”,探讨农机职业在“互联网+”大潮中的何去何从。

有关未来农业与智能农机装备

中国农机院科学技术与产业发扬部科研员吕黄珍:

此刻,我国农业发扬面临没人和没利两大困难。截至2018年,我国农村人口为6.06亿,比2018年减少6500万人,年均减少1300万人,农村人口比例由50.05%下降到44.12%。

2015年,我国粮食总产6.21亿吨,进口1.25亿吨,进口占总产量的20.1%,同比增补24.2%,粮食进口总量比2018年翻了一倍多;大米、小麦、玉米等主粮价格均超过国际市场价格的50%,粮棉油糖等大宗农产品进口到岸价每吨比国内低1000元,例如,大豆每吨收购价4100元左右,阿根廷大豆在中国分销价3100元。按年人均粮食450千克计算,如果2020年我国人口达到16亿,则需粮食总量为7.2亿吨,但此刻大家还缺口1亿吨左右。

因此,未来农业要探讨和处置的是由谁来种地、怎样种地,农机职业怎么样和怎么办的问题。

现代农业的根本出路在于机械化。当前,中国已经成为世界第一农机制造和使用大国。在经过十年黄金发扬期后,中国农机产业总产值年均增幅在2014、2015、2018年分别为8.55%、7.4%和5.8%,加入了深度调整期。2018年1-4月,2396家以上农机企业中有270家出现亏损,职业固定资产筹划投资额同比下降11.04%,拖拉机、收获机、饲料机械产量不同程度下滑、农机产品结构出现标志性变化,产销两不旺。

此刻,我国农机发扬存在几个问题:一是机械化发扬不平衡,综合生产效率低,机械化首要集合在粮食作物及其耕种收环节,而林果、经济作物、养殖、丘陵山地等关键设备缺失;二是重田间、轻产后,产后损失严重,增产不增收,配套体系不健全;三是信息化、智能化等高端农机领域竞争力不足,规模农场使用的高端农机装备大量依赖进口。

我国的农机发扬必须符合实际需要,具有强适性、高效率、高质量、经济性等特点,由产中向产前和产后延伸,由首要粮食作物向优势经济作物发扬,由种植业向养殖与加产业拓展,由关键环节装备向全程装备配套,由农业应用向全面装备农业和农村发扬,增进增产增效、资源节约与环境友好。

有关未来新型智慧农业

北京新型智慧农业科研院院长陈袁华:

当前,我国农业发扬产生准则化、系统化、工场化的生产需求,这就为智慧农业带来前所未有的增长机遇。

据测算,从2018年到2018年,我国所有智慧农业技艺体系集成的物联网技艺层级将会有至少20%的年均复合增长率。从消费者角度来看,物联网的真正价值,在于其最好的两层级数,即办事和物联网剖析及应用。预计到2020年,两者将占物联网整体增长的60%,剩下的各层技艺——身份识别与安全、物联网骨干(云和平台)、通信和物联技艺则是助力因素,增长潜力较低。

到2020年末,职业企业将会在物联网上花费近2500亿欧元,他们需要知道哪些智慧农业体系集成物联网应用将会产生最大的价值。想要做出正确决定,就要知道如何用物联网技艺来应对具体的商业挑战,识别出未来智慧农业体系中一系列物联网应用场景。

企业在设备失灵或出现故障的时候,不可幸免地要遭受时间和金钱的损失。很多企业就算没有任何维护的需要,每年也都为了遵守固定的维护时间而花费资金,同时其设备供应商也会实行常规的电话回访。物联网技艺可以预测和检测出设备何时需要维护,减少或消除筹划外的停机时间,延长维护周期并减少成本。

联网工厂和生产基地可以采用物联网技艺实行生产流程的实时监视检测和优化,自动实行调整来提高质量和效率、减少浪费。

并且,物联网可以让用户对于库存和供应链的状态有更深刻的把握,跟踪库存地点和状态,包括温度、湿度和损坏情况等。用户在具备了整个供应链上监视检测产品的能力后,可以增补处置和响应时间,减少缺货和库存积压的情况,并改善适时生产流程。

物联网的智能仪表传感器非常适合用来增补系统效能。例如,这些传感器可以增补使命完成的透明度,还能提供行管信息来帮助减少工作站之间的传送时间,同时也可以用在装配区域,以帮助识别产品状态及定位工具、配件和原料。如果将农业机械上配置新型传感器、无线联网和车内处置系统,其互联性将大大提高。联网农机具有更好的导航能力、安全性能和舒适性。在未来的5—10年,联网农机的局部功能将日趋成熟。

物联网在远程病虫害监视检测方面也发挥着重大作用,可以实时远程监控生产基地病虫害的产生情况、改善主粮品种的健康情况并降低治疗成本。

有关我国南方农机化技艺发扬

湖北省农业机械工程科研设计院院长陈源:

此刻,我国南方旱地功课机械虽然应用广泛,但限于地块小而使用受限;水田功课机械存在效率偏低,受地形影响大等问题;山地功课机械机具少,针对性装备缺乏。我国农业机械化已加入中级发扬阶段,但整体发扬不平衡,首要体现在粮食作物机械化水平高,经济作物与特色作物机械化水平低;北方平原机械化水平高,南方丘陵地区机械化水平。

在“适度规模”条件下,农业未来发扬趋势为统一耕作、规模化生产,新形势下南方农机技艺需求为信息化、智能化。因此,未来南方农业机械化科研应注重区域特色粮食作物、经济作物的生产准则化模式及全程机械化装备,要基于适度规模的南方特色作物农艺科研实行农业机械装备开发。

有关蔬菜智能化生产机械发扬

河南科学技术大学研办主任金鑫博士:

我国蔬菜种植面积一直保持稳固,产量年均增长0.5%,预计2026年将达到8.36亿吨;而蔬菜食用消费年均增长1.5%,预计未来10年将达到2.39亿吨。需求的持续增长,增进了我国蔬菜产业的发扬。今年,我国增强了设施蔬菜、“南菜北运”工程建设,建立了国家特色蔬菜产业技艺体系。总体来看,我国蔬菜生产持续发扬,均衡供应水平提高,区域布局持续优化,流通格局根本形成。

但我国蔬菜产业也存在种植模式局限性强、农机装备应用难,农资成本逐年攀升、价格优势持续难,生产环节办理粗放、蔬菜品质保障难,规模化生产程度低、种植效益提高难等问题。

与先进国家相比,我国正处于由个体生产向集约化、规模化生产的转换期,虽然设施蔬菜发扬迅猛,但种植农艺、技艺装备和办理办法不统一,各环节技艺发扬不均衡,人工劳作与机械生产等多种鬼蜮伎俩并存。在美国,37个州从事蔬菜生产,生产布局区域化特征明显。生产模式也呈现露地规模化、设施工厂化、庭院式种植,并实现全程机械化生产,在首要环节实现了智能化管束,充分运用卫星导航、自动驾驶、计算机辅助及智能传感器等系统,依托大数据剖析结果实行智能决策。再以日本为例,蔬菜为分散生产,集合供应,设施生产占主导地位,集约化程度高,根本实现全程机械化。同时,日本充分运用机器人、信息感知与决策处置等技艺,引导设施蔬菜生产。其嫁接机器人、叶状蔬菜全自动栽植机、根类蔬菜包装机等居世界领先水平。

未来,随着品种品质消费的升级,国民更加注重绿色优势安全生产,我国蔬菜设施发扬将面临新的挑战,蔬菜设施亟待转型升级。同时,随着以需求为导向的农业供给侧结构性革新推动,职业又迎来新的机遇,“互联网+农业”助力生存方式变革和产业链重组,成为驱动蔬菜生产竞争力提高的新引擎。

有关现代物理农业工程技艺发扬

《农业工程》杂志实行主编王艳红:

物理农业是相对于化学农业而言的,是以电、磁、声、光、热等物理学原理为基础,应用特定的物理技艺处置农产品或改善农业生产环境,减少化肥、农药等化学品的投入,实现农产品增产、优质、抗病和高效生产的农业生产模式。物理农业是与环境相和谐的农业经济发扬模式,是产业链延伸型的农业空间拓展路径,是建设环境友好型新农村社区的新理念。

物理农业工程技艺运用于农业发扬的各个方面。例如种子电场处置技艺,经过模拟大自然的电场效应,使种子内部正负电荷在播种前就井井有条排列,缩短种子在土壤里的萌发期,催动种子较快发育。再如声波助长技艺,对植物施加一定频率的声波,当声波的频率与植物本身生理系统的频率一致时,就会产生共振,从而提高植物活细胞内电子流的运动速度,增进各种营养元素的吸取、传输和转化,增强植物的光协作用,增进植物生长。

但我国现代物理农业工程发扬尚处于起步阶段,相干技艺科研分散,总体科学技术水平不高:在技艺科研上,基础科研薄弱;在装备研发上,企业生产规模小、科研能力弱、产品质量不稳固、生产工艺和产业装备落后,产学研体系脱节;各项技艺应用不平衡,地区之间技艺推广应用发扬不平衡。

针对以上情况,我国物理农业工程技艺发扬应在以下方面增强:一是强化学科基础建设,增强基础理论科研、科学技术科研与农业生产的结合,增强学科队伍建设;二是增强科学技术革新力度,提高装备生产能力,加快制定装备生产和使用等方面的技艺准则;三是加大示范推广力度,增进技艺的产业化进程,建立科学技术示范基地,处置技艺实用化、普及化的问题,增强宣扬,强化技艺训练。

有关深度研习与人工智能

北京理工大学宇航学院副教授丁艳:

按照联合国粮食生产报告,由于污染和侵蚀问题,发达国家自上世纪80年代中期以来,农作物生产面积持续下降。粮食短缺将会是人类文明面临的最大问题之一。如何有用利用规划有限资源,对于提高生产能力至关重要。处置问题的答案就是传感器、机器人和人工智能。

以著名的IntelinAir企业为例,其科研人员正在使用具有类似核磁共振成像功能的无人机来快速准确地实行农田数据剖析。搭载特定摄像头的无人机利用可见光和红外融合图像,将数以千计的图像数据写入一个算法,然后将其编译成一个单一的场景图像,以显示所覆盖区域的情况,一旦有问题就可以有针对性地对这些区域实行相干处置,有用地提高了效率和生产力。

再如Blue River Technology企业在2018年推出了一款Lettuce Bot,它看来和一般的拖拉机一样,但其实它是一个基于深度研习的机器,可以在开过一片田地时,以每分钟5000株的速度对菜苗实行拍照,并经过算法及机器视觉来判断每株植物是否是杂草,并对识别出的杂草喷洒农药。如果它判定一株植物是不健康的菜苗,它也会喷一下。经过这款机器,农民可以减少90%的农药用量,且产量是人工种植的5倍。此刻,此机器已经在市场上推广应用了。

由此说明,人工智能是驱动农业智能精准化发扬的关键。

有关农机功课办事云平台

中国农机院机电所运营总监张俊宁:

以精准农业技艺装备为支撑,以互联网+技艺为载体,构建了现代农业全程机械化远程控制办事体系。农机远程云办事具有高并发、高频发、类型多、数据量大、保存时间长、数据安全等特性。

云办事中的数据采集是办事技艺的关键,其采用了软动态负载均衡技艺,彻底处置了采集终端数量持续增长所带来的压力。应用分布式缓存技艺,统一办理数据采集过程中的动态数据,使功课数据更准确。经过在程序中添加数据缓写技艺处置,可以应对功课高峰期数据上传高峰,确保无线通讯稳固井井有条。

农业云办事围绕农机功课耕、种、收、管等核心环节,面向多层次用户群,提供从农资—农机—农产品全链条的数据采集、自动化处置、统计剖析、远程运维、精细化办理的物联云办事。(2018年8月29日《中国农机化导报》)


 

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