“這是最好的時代，也是最壞的時代”，今天我國的農(nóng)機行業(yè)，也進入了一個矛盾發(fā)展的階段。一方面，在國家一系列強農(nóng)惠農(nóng)富農(nóng)政策推動和農(nóng)業(yè)發(fā)展需求拉動下，我國農(nóng)機產(chǎn)業(yè)技術水平快速提升；另一方面，農(nóng)機工業(yè)進入深度調(diào)整期，農(nóng)機產(chǎn)業(yè)核心技術缺失、農(nóng)機農(nóng)藝融合不足、產(chǎn)業(yè)集中度低、國際競爭力弱等問題突出，創(chuàng)新驅(qū)動和轉(zhuǎn)型升級需求迫切。8月23—24日，在2017中國科學技術協(xié)會第314次青年科學家“互聯(lián)網(wǎng)+未來農(nóng)業(yè)裝備”論壇上，一群行業(yè)精英青梅煮酒，論道當農(nóng)機遇到“互聯(lián)網(wǎng)+”，探討農(nóng)機行業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”大潮中的何去何從。

關于未來農(nóng)業(yè)與智能農(nóng)機裝備

中國農(nóng)機院科技與產(chǎn)業(yè)發(fā)展部研究員呂黃珍：

目前，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨沒人和沒利兩大難題。截至2015年，我國農(nóng)村人口為6.06億，比2010年減少6500萬人，年均減少1300萬人，農(nóng)村人口比例由50.05%下降到44.12%。

2015年，我國糧食總產(chǎn)6.21億噸，進口1.25億噸，進口占總產(chǎn)量的20.1%，同比增加24.2%，糧食進口總量比2010年翻了一倍多；大米、小麥、玉米等主糧價格均超過國際市場價格的50%，糧棉油糖等大宗農(nóng)產(chǎn)品進口到岸價每噸比國內(nèi)低1000元，例如，大豆每噸收購價4100元左右，阿根廷大豆在中國分銷價3100元。按年人均糧食450千克計算，如果2020年我國人口達到16億，則需糧食總量為7.2億噸，但目前我們還缺口1億噸左右。

因此，未來農(nóng)業(yè)要討論和解決的是由誰來種地、怎樣種地，農(nóng)機行業(yè)怎么樣和怎么辦的問題。

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的根本出路在于機械化。當前，中國已經(jīng)成為世界第一農(nóng)機制造和使用大國。在經(jīng)過十年黃金發(fā)展期后，中國農(nóng)機工業(yè)總產(chǎn)值年均增幅在2014、2015、2016年分別為8.55%、7.4%和5.8%，進入了深度調(diào)整期。2017年1－4月，2396家以上農(nóng)機企業(yè)中有270家出現(xiàn)虧損，行業(yè)固定資產(chǎn)計劃投資額同比下降11.04%，拖拉機、收獲機、飼料機械產(chǎn)量不同程度下滑、農(nóng)機產(chǎn)品結(jié)構出現(xiàn)標志性變化，產(chǎn)銷兩不旺。

目前，我國農(nóng)機發(fā)展存在幾個問題：一是機械化發(fā)展不平衡，綜合生產(chǎn)效率低，機械化主要集中在糧食作物及其耕種收環(huán)節(jié)，而林果、經(jīng)濟作物、養(yǎng)殖、丘陵山地等關鍵設備缺失；二是重田間、輕產(chǎn)后，產(chǎn)后損失嚴重，增產(chǎn)不增收，配套體系不完善；三是信息化、智能化等高端農(nóng)機領域競爭力不足，規(guī)模農(nóng)場使用的高端農(nóng)機裝備大量依賴進口。

我國的農(nóng)機發(fā)展必須符合實際需要，具有強適性、高效率、高質(zhì)量、經(jīng)濟性等特點，由產(chǎn)中向產(chǎn)前和產(chǎn)后延伸，由主要糧食作物向優(yōu)勢經(jīng)濟作物發(fā)展，由種植業(yè)向養(yǎng)殖與加工業(yè)拓展，由關鍵環(huán)節(jié)裝備向全程裝備配套，由農(nóng)業(yè)應用向全面裝備農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展，促進增產(chǎn)增效、資源節(jié)約與環(huán)境友好。

關于未來新型智慧農(nóng)業(yè)

北京新型智慧農(nóng)業(yè)研究院院長陳袁華：

當前，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生標準化、系統(tǒng)化、工場化的生產(chǎn)需求，這就為智慧農(nóng)業(yè)帶來前所未有的增長機遇。

據(jù)測算，從2017年到2010年，我國所有智慧農(nóng)業(yè)技術體系集成的物聯(lián)網(wǎng)技術層級將會有至少20%的年均復合增長率。從消費者角度來看，物聯(lián)網(wǎng)的真正價值，在于其最好的兩層級數(shù)，即服務和物聯(lián)網(wǎng)分析及應用。預計到2020年，兩者將占物聯(lián)網(wǎng)整體增長的60%，剩下的各層技術——身份識別與安全、物聯(lián)網(wǎng)骨干（云和平臺）、通信和物聯(lián)技術則是助力因素，增長潛力較低。

到2020年末，行業(yè)企業(yè)將會在物聯(lián)網(wǎng)上花費近2500億歐元，他們需要知道哪些智慧農(nóng)業(yè)體系集成物聯(lián)網(wǎng)應用將會產(chǎn)生最大的價值。想要做出正確決定，就要知道如何用物聯(lián)網(wǎng)技術來應對具體的商業(yè)挑戰(zhàn)，識別出未來智慧農(nóng)業(yè)體系中一系列物聯(lián)網(wǎng)應用場景。

企業(yè)在設備失靈或出現(xiàn)故障的時候，不可避免地要遭受時間和金錢的損失。很多企業(yè)就算沒有任何維護的需要，每年也都為了遵守固定的維護時間而花費資金，同時其設備供應商也會進行常規(guī)的電話回訪。物聯(lián)網(wǎng)技術可以預測和檢測出設備何時需要維護，減少或消除計劃外的停機時間，延長維護周期并減少成本。

聯(lián)網(wǎng)工廠和生產(chǎn)基地可以采用物聯(lián)網(wǎng)技術進行生產(chǎn)流程的實時監(jiān)測和優(yōu)化，自動進行調(diào)整來提升質(zhì)量和效率、減少浪費。

并且，物聯(lián)網(wǎng)可以讓用戶對于庫存和供應鏈的狀態(tài)有更深入的掌握，跟蹤庫存地點和狀態(tài)，包括溫度、濕度和損壞情況等。用戶在具備了整個供應鏈上監(jiān)測產(chǎn)品的能力后，可以增加處理和響應時間，減少缺貨和庫存積壓的情況，并改善適時生產(chǎn)流程。

物聯(lián)網(wǎng)的智能儀表傳感器非常適合用來增加系統(tǒng)效能。例如，這些傳感器可以增加任務完成的透明度，還能提供行管信息來幫助減少工作站之間的傳送時間，同時也可以用在裝配區(qū)域，以幫助識別產(chǎn)品狀態(tài)及定位工具、配件和原料。如果將農(nóng)業(yè)機械上配置新型傳感器、無線聯(lián)網(wǎng)和車內(nèi)處理系統(tǒng)，其互聯(lián)性將大大提高。聯(lián)網(wǎng)農(nóng)機具有更好的導航能力、安全性能和舒適性。在未來的5—10年，聯(lián)網(wǎng)農(nóng)機的部分功能將日趨成熟。

物聯(lián)網(wǎng)在遠程病蟲害監(jiān)測方面也發(fā)揮著重大作用，可以實時遠程監(jiān)控生產(chǎn)基地病蟲害的發(fā)生狀況、改善主糧品種的健康狀況并降低治療成本。

關于我國南方農(nóng)機化技術發(fā)展

湖北省農(nóng)業(yè)機械工程研究設計院院長陳源：

目前，我國南方旱地作業(yè)機械雖然應用廣泛，但限于地塊小而使用受限；水田作業(yè)機械存在效率偏低，受地形影響大等問題；山地作業(yè)機械機具少，針對性裝備缺乏。我國農(nóng)業(yè)機械化已進入中級發(fā)展階段，但整體發(fā)展不平衡，主要體現(xiàn)在糧食作物機械化水平高，經(jīng)濟作物與特色作物機械化水平低；北方平原機械化水平高，南方丘陵地區(qū)機械化水平。

在“適度規(guī)模”條件下，農(nóng)業(yè)未來發(fā)展趨勢為統(tǒng)一耕作、規(guī)模化生產(chǎn)，新形勢下南方農(nóng)機技術需求為信息化、智能化。因此，未來南方農(nóng)業(yè)機械化研究應注重區(qū)域特色糧食作物、經(jīng)濟作物的生產(chǎn)標準化模式及全程機械化裝備，要基于適度規(guī)模的南方特色作物農(nóng)藝研究進行農(nóng)業(yè)機械裝備開發(fā)。

關于蔬菜智能化生產(chǎn)機械發(fā)展

河南科技大學研辦主任金鑫博士：

我國蔬菜種植面積一直保持穩(wěn)定，產(chǎn)量年均增長0.5%，預計2026年將達到8.36億噸；而蔬菜食用消費年均增長1.5%，預計未來10年將達到2.39億噸。需求的持續(xù)增長，促進了我國蔬菜產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。今年，我國加強了設施蔬菜、“南菜北運”工程建設，建立了國家特色蔬菜產(chǎn)業(yè)技術體系�？傮w來看，我國蔬菜生產(chǎn)持續(xù)發(fā)展，均衡供應水平提高，區(qū)域布局持續(xù)優(yōu)化，流通格局基本形成。

但我國蔬菜產(chǎn)業(yè)也存在種植模式局限性強、農(nóng)機裝備應用難，農(nóng)資成本逐年攀升、價格優(yōu)勢持續(xù)難，生產(chǎn)環(huán)節(jié)管理粗放、蔬菜品質(zhì)保障難，規(guī)模化生產(chǎn)程度低、種植效益提高難等問題。

與先進國家相比，我國正處于由個體生產(chǎn)向集約化、規(guī)模化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)換期，雖然設施蔬菜發(fā)展迅猛，但種植農(nóng)藝、技術裝備和管理措施不統(tǒng)一，各環(huán)節(jié)技術發(fā)展不均衡，人工勞作與機械生產(chǎn)等多種手段并存。在美國，37個州從事蔬菜生產(chǎn)，生產(chǎn)布局區(qū)域化特征明顯。生產(chǎn)模式也呈現(xiàn)露地規(guī)�；�、設施工廠化、庭院式種植，并實現(xiàn)全程機械化生產(chǎn)，在主要環(huán)節(jié)實現(xiàn)了智能化管控，充分運用衛(wèi)星導航、自動駕駛、計算機輔助及智能傳感器等系統(tǒng)，依托大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行智能決策。再以日本為例，蔬菜為分散生產(chǎn)，集中供應，設施生產(chǎn)占主導地位，集約化程度高，基本實現(xiàn)全程機械化。同時，日本充分運用機器人、信息感知與決策處理等技術，指導設施蔬菜生產(chǎn)。其嫁接機器人、葉狀蔬菜全自動栽植機、根類蔬菜包裝機等居世界領先水平。

未來，隨著品種品質(zhì)消費的升級，國民更加注重綠色優(yōu)勢安全生產(chǎn)，我國蔬菜設施發(fā)展將面臨新的挑戰(zhàn)，蔬菜設施亟待轉(zhuǎn)型升級。同時，隨著以需求為導向的農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構性改革推進，行業(yè)又迎來新的機遇，“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”助力生存方式變革和產(chǎn)業(yè)鏈重組，成為驅(qū)動蔬菜生產(chǎn)競爭力提升的新引擎。

關于現(xiàn)代物理農(nóng)業(yè)工程技術發(fā)展

《農(nóng)業(yè)工程》雜志執(zhí)行主編王艷紅：

物理農(nóng)業(yè)是相對于化學農(nóng)業(yè)而言的，是以電、磁、聲、光、熱等物理學原理為基礎，應用特定的物理技術處理農(nóng)產(chǎn)品或改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，減少化肥、農(nóng)藥等化學品的投入，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品增產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗病和高效生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。物理農(nóng)業(yè)是與環(huán)境相和諧的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展模式，是產(chǎn)業(yè)鏈延伸型的農(nóng)業(yè)空間拓展路徑，是建設環(huán)境友好型新農(nóng)村社區(qū)的新理念。

物理農(nóng)業(yè)工程技術運用于農(nóng)業(yè)發(fā)展的各個方面。例如種子電場處理技術，通過模擬大自然的電場效應，使種子內(nèi)部正負電荷在播種前就有序排列，縮短種子在土壤里的萌發(fā)期，催動種子較快發(fā)育。再如聲波助長技術，對植物施加一定頻率的聲波，當聲波的頻率與植物本身生理系統(tǒng)的頻率一致時，就會產(chǎn)生共振，從而提高植物活細胞內(nèi)電子流的運動速度，促進各種營養(yǎng)元素的吸收、傳輸和轉(zhuǎn)化，增強植物的光合作用，促進植物生長。

但我國現(xiàn)代物理農(nóng)業(yè)工程發(fā)展尚處于起步階段，相關技術研究分散，總體科技水平不高：在技術研究上，基礎研究薄弱；在裝備研發(fā)上，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小、科研能力弱、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、生產(chǎn)工藝和工業(yè)裝備落后，產(chǎn)學研體系脫節(jié)；各項技術應用不平衡，地區(qū)之間技術推廣應用發(fā)展不平衡。

針對以上情況，我國物理農(nóng)業(yè)工程技術發(fā)展應在以下方面加強：一是強化學科基礎建設，加強基礎理論研究、科技研究與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的結(jié)合，增強學科隊伍建設；二是加強科技創(chuàng)新力度，提升裝備生產(chǎn)能力，加快制定裝備生產(chǎn)和使用等方面的技術標準；三是加大示范推廣力度，促進技術的產(chǎn)業(yè)化進程，建立科技示范基地，解決技術實用化、普及化的問題，加強宣傳，強化技術培訓。

關于深度學習與人工智能

北京理工大學宇航學院副教授丁艷：

根據(jù)聯(lián)合國糧食生產(chǎn)報告，由于污染和侵蝕問題，發(fā)達國家自上世紀80年代中期以來，農(nóng)作物生產(chǎn)面積持續(xù)下降。糧食短缺將會是人類文明面臨的最大問題之一。如何有效利用規(guī)劃有限資源，對于提高生產(chǎn)能力至關重要。解決問題的答案就是傳感器、機器人和人工智能。

以著名的IntelinAir公司為例，其研究人員正在使用具有類似核磁共振成像功能的無人機來快速準確地進行農(nóng)田數(shù)據(jù)分析。搭載特定攝像頭的無人機利用可見光和紅外融合圖像，將數(shù)以千計的圖像數(shù)據(jù)寫入一個算法，然后將其編譯成一個單一的場景圖像，以顯示所覆蓋區(qū)域的狀況，一旦有問題就可以有針對性地對這些區(qū)域進行相關處理，有效地提高了效率和生產(chǎn)力。

再如Blue River Technology公司在2013年推出了一款Lettuce Bot，它看來和一般的拖拉機一樣，但其實它是一個基于深度學習的機器，可以在開過一片田地時，以每分鐘5000株的速度對菜苗進行拍照，并通過算法及機器視覺來判斷每株植物是否是雜草，并對識別出的雜草噴灑農(nóng)藥。如果它判定一株植物是不健康的菜苗，它也會噴一下。通過這款機器，農(nóng)民可以減少90%的農(nóng)藥用量，且產(chǎn)量是人工種植的5倍。目前，此機器已經(jīng)在市場上推廣應用了。

由此說明，人工智能是驅(qū)動農(nóng)業(yè)智能精準化發(fā)展的關鍵。

關于農(nóng)機作業(yè)服務云平臺

中國農(nóng)機院機電所運營總監(jiān)張俊寧：

以精準農(nóng)業(yè)技術裝備為支撐，以互聯(lián)網(wǎng)+技術為載體，構建了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)全程機械化遠程控制服務體系。農(nóng)機遠程云服務具有高并發(fā)、高頻發(fā)、類型多、數(shù)據(jù)量大、保存時間長、數(shù)據(jù)安全等特性。

云服務中的數(shù)據(jù)采集是服務技術的關鍵，其采用了軟動態(tài)負載均衡技術，徹底解決了采集終端數(shù)量不斷增長所帶來的壓力。應用分布式緩存技術，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)采集過程中的動態(tài)數(shù)據(jù)，使作業(yè)數(shù)據(jù)更準確。通過在程序中添加數(shù)據(jù)緩寫技術處理，可以應對作業(yè)高峰期數(shù)據(jù)上傳高峰，確保無線通訊穩(wěn)定有序。

農(nóng)業(yè)云服務圍繞農(nóng)機作業(yè)耕、種、收、管等核心環(huán)節(jié)，面向多層次用戶群，提供從農(nóng)資—農(nóng)機—農(nóng)產(chǎn)品全鏈條的數(shù)據(jù)采集、自動化處理、統(tǒng)計分析、遠程運維、精細化管理的物聯(lián)云服務。（2017年8月29日《中國農(nóng)機化導報》）