于昌江虽说挂着经理的头衔，却是个“光杆司令”，但他也乐得清闲——

    “过去2个人1天就浇5亩地，园区的1300多亩地灌溉一遍得1个多月，现在我1个人，开着灌溉，还能做别的事。”在不久前水利部开展的“节水中国行·落实国家节水行动”主题采访活动中，山东淄博泓基农业专业合作社经理于昌江说，智慧农业是个好东西，果蔬生产管理过程采用智能化控制系统，有了机器人助手，平均省水50%、省电30%、省工90%，更让人省心。

    在农村的广袤大地上，有的机器人助手并不像工业机器人那样有形，但却像神经网络一样让智能无处不在，上观“天象”、下管病虫，土壤肥力、幼苗长势更是通晓于心，甚至果品分级也能带着“光谱分析仪”这种利器，做到专业级。近些年，人工智能在农业领域的应用不断深入。可以说，从选种、土壤管理、管理灌溉和用水到预测天气、识别作物问题等各个环节，都有人工智能的身影。

    “全息”问地，肥力长势尽在掌控

    农作物的动态生长，与周围的环境密不可分，在现代农业管理中，更多地细化到农作物生长的小环境中，除了土壤中的水分和肥力，还包括农场环境中诸多方面的信息。

    “温度、湿度、土壤是否缺水、缺肥等信息由园区的传感器采集，汇总到系统上。”在泓基农场里，葡萄根部以上约1米的高度，沿着垄顺延着一根黑色的细管，于昌江说，管子上的小孔会有不同的滴速，滴下不同的液体，变化所根据的信息来自一台“大脑”。

    “操作会根据系统对地块的分析给出建议和指令进行。有些信号的处理需要传到以色列完成。”于昌江介绍，园区的灌溉系统，使用的是以色列专利技术对园区果蔬区域进行滴灌，信息化工程可针对每个果蔬地块的实际情况，实现精准灌溉施肥，减少了化肥、农药对环境的污染。

    但有时越洋网络的不通畅也会使得系统难以访问，造成与大脑“失联”。“我们也正在寻求与国内公司的合作，希望实现在本地就能够分析处理。”于昌江说。

    在我国，大数据在农业领域中的应用才刚起步，各项研究还未深入。“农业大数据在国内的文献检索数量远远低于农业其他研究领域。”成都大学王雄等通过中国知网中的文献进行检索后分析得出农业大数据文献占比，数据显示，农业信息化、农业物联网、农业大数据3方面的文献之和约为一万篇左右，其中农业大数据的文献数量仅为407篇，而农业机械、农业经济、农业管理的文献之和是前者数量的7倍。

    “大数据是数据科学，包括农业生产各个环节产生的基础数据、环境数据、生产数据、市场数据。”王雄认为，但还未得到充分合理的运用。以大数据技术为基础，结合实际行业应用、研究最优方法解决实际问题，将会充分驱动农业发展，避免基层使用者在应用农业智能化系统上舍近求远。

    “四维”问天，高精度必不可少

    除了对农作物成长的滴灌控制、营养科学配比等依靠“脑力”的农业AI，自动驾驶的农机农具与工业机器人更有几分形似。

    “它们工作在更广阔的土地上，因此比工业机器人多了对于时间、空间的数据处理要求。”曾从事过卫星装调研发工作的北京荣航集星科技公司总经理何徐华说，利用GPS等导航系统提供的定位信息精度要求高，尤其在野外，环境对设备不太友好，对硬件的要求很高。

    地上一毫分，信息差公里。与城市GPS可以依据建筑物不断纠错不同，在动辄上百亩的农场上，定位系统很难不断纠错，提供正确的位置信息。何徐华举例道，在实际应用中，GPS观测墩应该是垂直地面，但如果天气太热，朝阳面和背阴面就会有温度差，从而造成设备微小的弯度，这样的弯度也会给接收信号的设备造成无法计算的倾角，进而影响导航的准确性。

    “如果这样导航，拖拉机从地头开到地尾，可能会偏差半里地。”何徐华介绍，2010年开始，荣航集星参与北京农业智能装备技术研究中心主导的农机北斗自动导航技术产品及应用项目，也将把均温型不锈钢观测墩等自主技术应用进去。

    “很多现有的技术还不够完善，比如自动施肥，现在的机器走到作物附近挖个坑，化肥放进去，但很难做到精准。”何徐华介绍，逐渐地，人们希望机器能在地上挨着作物的根系打个更深的洞，直接把化肥“喂到嘴里”。

    从粗糙到精准，定位上需要更加精准的服务。辽宁省农业机械化技术推广总站杨方等在相关论文中表示：北斗卫星导航系统结束了我国农机自动导航单一依赖国外GPS系统的局面，为精准农业技术产品国产化发挥了先导作用。目前北斗农机自动导航驾驶系统已经在新疆、黑龙江、河南、甘肃、江苏为代表的兵团和农场都大面积应用于精量耕种。

    通过信息汇集、算法分析之后的决策，如何才能得到准确的执行？何徐华认为，低成本、高水平的传感器是关键，它会让农业机器人懂得使“巧劲”，达到会“侍弄”庄稼的水平。“机器的具体耕作实际上是电信号驱动，而电信号与机械力的转换工作是由自动化农机设备的结构设计以及设备传感器的合理设计决定的。”

    5G赋能，或带来全新农耕模式

    “利用导航系统定时、定位的技术路线，可能会随着5G的到来而发生变化。”何徐华说，现在的农机车辆要时刻与卫星对话，向“总部”汇报位置，如果在5G网络下，时延超短，农机车辆之间，车辆与环境之间的信息交换，可以直接通过5G蜂窝点到点通信。实际使用效果是，将程序编入，农机将按照既定路线完成耕作计划，几乎不需要人的参与。

    图像导航也将成为可能，中国农业大学正在研制为玉米施肥的智能化机器，不仅可以根据图像自动导航，还能在玉米出苗后，根据玉米的长势，施肥耕作。

    未来，“光杆司令”式的农场管理者很可能成为常态。“浇灌、土地分析都可以实现智能化，几个人经营1个大农场，而智能设备的维修者也将成立专门的企业，进行维护。”何徐华展望，农业耕作将更像工厂，实现集约化、精细化、高效化、绿色化甚至可追溯。

    传统农业生产依靠人的经验，智慧农业可随时根据当时的环境因素、温度因素等分析出最佳方案，将需要的数据输入相应的分析模块进行处理，这是对数据的应用。而事实上，智慧农业本身也会产生数据。

    对于农业产业来说，农业大数据将多个渠道和来源的信息以及多种属性的数据进行统一分析、管理，建立数据库和各类功能模块，便于了解农产品网络经营状况，实现农业信息的交互。对各区域农业产业信息、产品目录、服务体系等进行综合分析，构建农业产业信息地图，有规律地建设农产品生产、销售、经营网络，实现农业资源体系化管理。

    “如果把所有的庄稼都建立档案，收集后建立更大的数据库，也将开启很多新的、切合实际的研究方向。”何徐华说，这对于中国农业科学化地发展将有更深远的推动作用。