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院士观察:我国智慧农业的现状与展望

—— 赵春江院士在CNCC2023大会上的报告摘录
作者:迎九(EEPW)时间:2024-01-22来源:电子产品世界收藏

2023 年10 月28 日, 沈阳, 在CNCC2023(2023年中国计算机大会)上,CCF(中国计算机学会)数字农业分会主任、中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江教授做了《数字农业现状与展望》的报告,介绍了计算科技在农业领域里的应用发展情况,包括:的介绍,关键技术,打造典型场景和未来展望。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202401/455022.htm

1 关于

信息科技和农业结合,现在一个很热的发展方向是智慧农业。2022 年联合国粮农组织(FAO)关于推进农业和农村的可持续发展,提了六项有重大影响的技术:生物科技,数字科技,可再生能源,机械化,灌溉技术,食品加工科技。

联合国粮农组织认为科技和创新能够加速农业食品系统转型,使得系统可以更有效率,包容性,韧性以及可持续性。

未来农业和农村的发展与计算科学有很大关联。农业经历了长期的发展,从1.0 向现在的3.0 逐渐演进,欧洲已演进到了4.0。当然农业发展的4.0 跟德国工业4.0不是一个完全相同的概念。但是从农业科技发展和进步的角度看,目前农业农村领域一直面临着农业的第三次绿色革命,即数字革命,将生物技术、信息科技和智能装备融合在一起,推动农业生产方式的变革,形成新的数字经济。

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图1 农业1.0~农业3.0

信息科技在农业领域的应用形成了很多不同的名词:智慧农业,智能农业,数字农业,精准农业……,这几个词在国外的都有相对应的英文单词,smart,digital,precision 等。这是由于数字科技和农业进行融合之后,由于强调的方面、作用的对象、产生的结果不太一样,所以有了不同的名词,但总体上没有本质上的差异。

目前从政府部门现在基本上统一,农业农村部一般把IT 和农业的融合叫做智慧农业,中央网信办体系强调数字,有数字乡村、数字农业等概念。但总体上信息科技作为一个要素,对农业生产的降本增效产生了重大的影响,是一种新的生产方式。

FAO 发布的《2022 年食品和农业状况》是由部分世界著名的IT 与农业融合专家写的一份400 多页的报告,里面详细列举了信息科技在农业领域应用的里程碑式的事件,从1974 年动物的电子耳标开始,到上个世纪80 年代末90 年代初美国的GPS 用于农业、发展精准农业,到现在大尺度的智能化、无人化的农场的发展,以美国约翰迪尔(John Deere)公司为代表。目前在农业里,无论是种植业、养殖业还是加工业都在广泛地应用信息技术。

美国农业部2022 年发布了2016—2019 美国信息技术组合应用的种植面积分布,其中,分析制图技术+ 自动导航对农业产量的影响非常大。例如冬小麦和玉米能够增产12% 以上。这再次验证了信息科技对农业发展的重要影响。

信息科技应用到农业、形成智慧农业已成为国际上的研究热点。美国三院(科学院、工程院、医学科学院)制定的面向2030 年食品农业科技发展战略中,列了5 项重点突破的方向,第一个是农业传感器,此外还有:数据科学/ 大数据,农业人工智能等。

日本也很重视农业人工智能、机器人系统对未来农业发展的深刻影响。

以上是国际上关注的热点。

未来我们要结合国际趋势,考虑怎样用信息科技、工业技术来促进农业转型,以加速农业现代化,建设农业强国。

2 智慧农业中的信息科技

最近国内外都在关注信息科技与农业融合。如果按照一个闭环来考虑,包括:信息的获取,处理决策,实施。其中涉及的具体技术是非常多的。

智能服务也是一个非常重要的方面,建立知识服务平台,这里既和人工智能有很大的关系,也和网络、数据、知识有关系,都可以归结到计算科学领域。

2.1 传感器

国际上非常关注。现在我们每年要花460 亿元去进口国外的高端的传感器。我们在机理、材料、加工工艺等方面都需要进一步的研究和突破。

微型化/ 芯片级的农业传感器的特点:①在复杂的场景下稳定可靠,②把一些算法写在芯片里。我国非常关注这种CMOS 结构的传感器的发展。

农业领域里,传感探测方面重点解决的是土壤环境和动植物本身的信息。

例如我国用LIBS(激光诱导击穿光谱)做的土壤硝态氮传感器,目前精度很高。过去这种测试方法要搬到化学实验室,现在把化学计量通过物理计量、科学计算的方式,能在现场获取数据,这是非常有意义的。如果把这种仪器设备连到网上,就变成了在线测试,所以对快速的诊断和决策具有重要意义。另外,我们也研制出了土壤重金属速测仪,过去土壤重金属传感器主要从美国和韩国购买。我们还有营养液多元素速测仪,可用于农业大棚。

2.2 农业计算智能

现在我国很多专项,例如脑科学、人工智能、种业等专项。赵春江院士认为,目前我们所谈的智能、新一代的人工智能,都是以计算智能为主体。

关于计算智能,特别是新一代人工智能的创新发展很快,我国围绕5 个方面进行了战略性的部署,突出机器学习。其实所有还是以数据为基础,没有从根本上离开计算。

农业领域有很多数据。现在一年的数据量是8000PB,每年还在以60% 的速度在增长。农业数据跟工业数据的不同之处是有生态适应性,即跟位置紧密关联。所以与工业计算相比更复杂。这也是为什么农业率先大规模实现基于卫星导航定位的系统。

从大量的数据中可以提取知识,有了知识,就可以做很多服务和研究。因为农业本身是与生命科学领域紧密关联的,所以现在人工智能用于生命科学领域的研究,像AlphaFold等,还有加拿大一家公司,通过人工智能算法进行高通量的育种筛选,来加快育种周期,选出高产的品种。他们的研究范式是先获取数据,然后建立模型和算法,再进行计算、筛选,从而加速育种周期。

另外,可以通过智能计算,对病害、虫害进行诊断。农业大概有7800 多种病害、7000 多种虫害。

日本上世纪80 年代曾研制过一种智能机,是从人工智能角度来做的,但是最后没有研制成功,放弃了。该智能机一个非常重要的应用方向就是病虫害的在线的诊断和服务。从今天看来,当时的方向定得非常准确,可惜那时网络还跟不上。

动物疫病方面,我们人现在可以进行远程诊疗,那么动物养殖业也一样可以。非洲猪瘟在国内曾导致了重大的损失。养鱼、养鸡也一样。新希望、牧原等企业积累了很多数据和案例,然后把这些案例进行整理和分析,构建了相关的诊疗的模型。

另外还有以数据为基础的育种。动物育种特别强调群体性,需要通过计算去进行分析和判断,这样才能够加速育种周期。目前全球育种已经走向了一个新时代,就是智能设计育种,是以人工智能的计算方法突破和发展,结合已有的全基因组进行选择的大数据育种,发展速度非常快。

分子育种是智能设计育种的一个基本范式。从分子辅助标记育种(MAS)到全基因组选择育种(GS),转基因/ 基因编辑育种(GM/GE)。目前分子设计育种在生命科学领域是非常热的研究领域。

2.3 装备的智能化

2.3.1 无人驾驶拖拉机

虽然地形、地况、地貌场景非常复杂,但是农田机器高度智能化的程度发展速度非常快。

目前我国北斗卫星导航已基本满足我们农业生产的需要。过去我们都用GPS 和俄罗斯的格洛纳斯,现在基本上以中国自己的北斗卫星为主。

机器智能化可谓解放生产力的一个非常重要的方法,但是现在要想完全做到智能化、提高作业质量还是很难的。

2.3.2 蔬果生产机器人

驱势是从一般的智能机械到智能机器人。荷兰瓦格宁根大学(WUR)是一所以农业为特点在全球排名靠前的综合性大学,该校在设施园艺方面发展得很好,其中机器人从种到收各个环节发展很好。

农业机器人非常复杂。赵春江院士团队研制了苹果采收机器人,已经花了约3 年时间,探索了很多不同的技术路线,最后确定为采取多臂方案。因为1 个臂效率较低,4 个臂速度较快,如果两边同时做/8 个臂就更好。

当然现在还在探索中,还不完全成熟。因为苹果树的结构很复杂,有一定的厚度,而且白天和晚上光照的影响也是较大的,所以怎样提高精准定位,还要考虑速度和效率,而且对果实不能进行伤害,这带来一系列挑战。因为采摘时不是以摘下来为目的,还要保证外观良好,所以情况非常复杂,从对象感知到情景感知,然后消除背景的复杂噪声,建立更加高精度的诊断模型。目前这种末端执行器要做到处理反馈,因为劲小了摘下不来,劲大了会把苹果夹伤。

2.3.3 大载荷无人机

通常机器是在地面上的,其实空中也可以完成相应的作业,是很重要的发展方向。

目前农业农村领域的无人机的载荷和续航时间还有待提升,另外还要把无人机做到智能化,①作业时不能遗漏,②不能重复,③安全。浙大有个无人机群研究小组,多架无人机可以在竹林里快速飞行,而不相互碰撞,可以避障。

2.3.4 农业自主作业系统

把软硬件系统以及人工智能、计算科学叠加成一个完整的作业系统,包括播种、管理和收获。

无人农场。在人工智能领域里,可以叫自主无人的系统。当然目前自主无人系统从单个机器已经变成多机协同的体系。

目前国内在积极探索。国外,像美国约翰迪尔、美国凯斯纽荷兰(CNH) 等农机巨头现在已有相应的一些技术解决方案,是多机协同,为我们提供了很好的思路。国内目前正在建三江垦区这种面积较大又平坦的地方进行试验。

3 打造典型场景

希望IT 领域的学者能够加入进来的领域有很多场景。

1)智能育种。信息技术和育种科学结合。基于多组学、大数据的全基因组选择进行智能设计育种。

2)大田精准农业。这个话题更大,从种到收每个环节都有计算机的参与,把过去传统的不可控的农业生产变成可控的。使生产管理更加精确,效率更高。

3)智能温室。过去叫农业大棚,现在叫智能温室,现在的形势也发生很大的变化,例如有26 层楼进行叶菜类生产,它完全是一家生产工厂,种子下去,那边出来的就是我们要吃的蔬菜。这是一个生产工厂的概念,涉及环境和科学计算、控制等非常复杂的一套技术系统。工业上有智能制造的工厂,现在农业领域有智能的植物生产工厂,还有垂直的农场,可达二十几层。国外给了智能垂直农场的定义等级以及相应的技术支撑要素。这里有几个与我们有关:①对场景要判断和分析,②基于场景和业务流程的计算和控制,③让机器来完成人去做的工作,即实施。

4)智慧设施动物养殖

●   中国楼房智能养猪

我国的一个重要创新是楼房养猪。湖北鄂州在60亩地上建了两栋楼,每栋楼一年出商品猪60 万头,两栋楼共120 万头,投资了40 亿元。整个过程全是以感知、计算、控制和实施这一个链条为主线的,包括猪从不同的楼层进行转运。在楼房养猪方面,广西扬翔也做得比较好。

表1 智慧垂直农场的分级

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●   智慧渔场/ 海洋牧场

现在提出大食物观,因此要向海洋要食物。现在在海里,特别是在公海,完全可以有一艘很大的养殖船,例如投入使用的青岛国信1 号是10 万吨级的大型养殖工船,可以饲养大黄鱼。

4 未来展望

从全球范围来看,未来谁来种地问题非常突出。

首先,全球及我国的农业人口减少得很快。据《世界人口展望:2019 年修订版》的数据显示,到2050 年,全世界每6 人中,就有1 人年龄在65 岁(16%)以上,而这一数字在2019 年为11 人(9%)。2020 年美国3.3亿人,从事农业的人大概占不到1%。我们现在虽然人数还比较多,但是农村劳动力红利已经没有了。

关于人口老龄化,日本的老龄化已经非常严重。我国从2015、2016 就开始,大于65 岁的人口占全社会人口的比重快速增加。

所以将来农业生产还得靠智能系统,从单一的生产到一套完整的作业系统。未来农业会是这种场景:没有人,机器做业完成后进入机库,晚上也可以作业。过去传统的农业生产模式已不复存在了。

这是未来人们预想的一种模式:在机器上装传感器,可以动态感知,然后自主作出决策和控制、实施。可见未来我们要推进智慧农业,计算技术、计算科学非常重要。

值得一提的是,中国跟国外不同之处就是要发展小尺度的设备。美国的有些设备大概120 英尺宽(约合36.6 米),在我们国内没法用。日本与我国有相近的地方,所以日本小尺度的智能设备发展值得关注。

(本文来源于《EEPW》2024.1-2)



关键词: 202401 智慧农业

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