大田作物智慧種植作為智慧農業的重要發展目標，也是未來農業發展方向，作為大田作物智慧種植目標。智慧種植業是信息經濟時代基于新一代ICT與農業現代化深度融合發展的集成體系，其技術核心可以概括為“感、移、云、大、智”五個主要環節，在智慧農業領域發揮著核心作用分別是：

感：高效感知技術，包括農業信息先進感知技術和農業傳感器;

移：移動通信和移動互聯技術，實現農業信息的實時傳遞和農業生產的實時調控;

云：云計算和云服務，支撐農業生產數字化和信息化;

大：大數據技術，農業數據是大田智慧種植業的基礎，農業大數據技術是智慧農業時代數據挖掘和大數據應用的工具;

智：包括智慧和智能，例如大田種植智慧管理決策、大田種植智能裝備等等，是智慧農業的核心;

一、主要挑戰

從發展大田作物智慧種植業的產業轉型升級和高質量發展的需求出發，“感移云大智”還存在如下問題與挑戰。

1、信息獲取技術：缺乏原位精準測量技術與農業專用傳感器。大田種植業由于其作業環境受到氣象環境和地域差異性影響非常大，而且作業具有農時限制較大等因素，對原位精準測量技術有迫切需求。然而，大多科研成果僅適用于某些作物或者某些區域，缺乏普適性，導致智慧農業發展所依賴的獲取信息源頭出現偏差，影響到后期數據的分析和控制決策。

2、信息傳輸技術：實時性、可靠性、通用性和穩定性還有待改進。農業生產環境的特點和低功耗傳感器的技術需求對農業物聯網的數據傳輸提出了實時性、可靠性、通用性和穩定性等更高的要求。由于缺乏標準和規范，物聯網在該領域的標準化應用受到限制。

3、信息處理與決策：模擬模型與實際生產差別較大。目前，在大田智慧種植中，農業知識模型、農業模式識別、農業知識表示、農業病蟲害診斷機器學習等方面都取得了顯著進展。但部分模型、算法還不足以全面反映客觀現實，指導農業精細生產時還有局限。農業大數據技術目前面臨的挑戰是如何使大數據轉化為便于農民接受和使用的智能數據，為精細農業和智慧農業的研究與實踐提供知識支撐。

4、智能農業裝備應用：需要進一步解決好農機/農藝相結合問題。農業的作業對象是土壤、動植物等有系統組織結構和生物活性的客體，智能農業裝備只有與農業科學和生物與生命科學技術相互交叉、滲透、融合，才能滿足現代農業生產工藝技術要求，農機與農藝的契合性仍需進一步挖掘。

二、關鍵技術

“感、移、云、大、智”是大田作物智慧種植業技術體系的關鍵環節，因此本文重點圍繞這五個環節開展了智慧種植業關鍵技術的分析、遴選，最終確定了5個一級技術以及相應的18個二級技術。5個一級技術是環境與生物信息感知技術、信息移動互聯與農業物聯網技術、云計算與云服務技術、大數據分析與決策技術，以及智能農機裝備與農業機器人技術。

1、環境與生物信息感知技術

該技術包含土壤肥力信息感知技術、作物生長信息感知技術、作物表型信息感知技術、作物病蟲害信息感知等技術。

土壤是農業的基礎，現有的現場快速檢測設備在檢測靈敏度、精密度和準確度方面無法滿足對土壤多參數原位快速檢測的需求，而且核心部件主要依賴進口。因此，急需研發和推廣具有自主知識產權的土壤多參數快速檢測核心硬件和集成技術。

大田作物生長發育實時監測技術可以監測和預測作物各方面的生長狀況指標，對于作物的田間智慧管理、產量預測、品質檢測和采收等具有切實的指導意義。

作物表型組學的測量目標多為常見的糧食和經濟作物，如小麥、玉米、高粱、大麥和豆類等，通過表型測量技術對作物形態學參數和生理學參數的自動化高通量測量，為作物的智慧育種以及智慧管理提供關鍵信息。

作物病蟲害是農業生產過程中影響糧食產量和質量的重要生物災害，對病蟲害進行早期預警和防控對減少農業化學藥劑的使用量和殘留量，促進生態環境和農產品安全，以及對于中國糧食貿易策略制定和社會經濟發展均具有重要戰略意義。

2、信息移動互聯與農業物聯網技術

該技術包含物聯網技術、5G技術和智能手機農業應用。

目前中國已經發展了多項大田種植類農業物聯網應用模式，包括水稻、小麥、玉米、棉花、果樹和菌類等作物種類，形成的應用模式包括智能灌溉、土壤墑情監測和病蟲害防控等單領域物聯網系統，也包括涵蓋育苗、種植、采收、倉儲等全過程的復合物聯網系統。

基于5G的新一代移動互聯技術在大田種植中發揮著重要作用，利用5G大帶寬、低時延特性，可實現農機的無人化作業，包括無人拖拉機、無人插秧機和無人收割機等。

智能手機正在逐漸成為重要的現代農業裝備，通過APP完成農田信息獲取、農業機械操控以及農產品電子商務等智慧農業生產相關的功能。

3、云計算與云服務技術

該技術包含大田作物與環境模擬模型技術和云計算與云服務平臺技術。

作物生長模型是根據作物品種特性、氣象條件、土壤條件以及作物管理措施，采用數學模型方法描述作物光合作用、呼吸作用、蒸騰作用，以及營養等機理過程，可以準確模擬作物在單點尺度上生長發育的時間演進以及產量的形成動態過程。

作物和環境模擬模型技術為大田作物智慧種植云計算與云服務平臺提供了有力工具。以作物識別為例，把作物生長模型及各項參數輸入云服務器，通過云平臺強大的分析運算功能可以識別區分不同作物或者作物的不同生長階段，區分雜草和作物以優化除草劑實施方案等。

4、大數據分析與決策技術

該技術數據挖掘與機器學習技術，無人機遙感應用與災害防控技術。

農業大數據技術包括清洗、集成、融合和挖掘等，以發現隱藏其間的數據價值，為發展智慧農業提供指導和服務。機器學習是人工智能的核心研究領域之一，利用機器學習提供的技術進行數據挖掘來分析農業大數據，二者協同互補促進大田種植大數據分析與決策技術的發展。

在農作物種植前采用無人機對土壤進行監測分析，對農業種植的前期規劃具有至關重要的作用。生長期的作物生長無人機檢測可為農田的智慧管理提供可靠的基礎數據。中國的無人機植保已成為發展最快的新興領域，也是未來農業發展的主要方向之一。

5、智能農機裝備與農業機器人技術

該技術包括農業機械自動導航技術、電動農業機械、精準灌溉裝備、谷物自動測產技術、農田作業機器人技術、水肥藥一體化技術，以及無人農場技術。

北斗系統的建成與應用保證了中國農業機械的自動導航技術的可靠性和健康發展。農機自動導航駕駛系統主要應用于播種、開溝、起壟、中耕、打藥等對直線度及結合線精度要求較高的作業。

電機和電池技術的發展尤其是低速大扭矩電機技術的成熟，為電動農業裝備的發展提供了基礎條件。

灌溉、收獲、水肥藥一體化等精細作業技術和農業機器人是現代信息技術與現代農業深度融合的典范，推動農業生產向優質、高產、低污染、節水、節能、智能和現代化方向發展。

無人農場是在人不進入農場的情況下，綜合采用物聯網、大數據、人工智能、5G、智能農機裝備和農業機器人等上述的所有關鍵技術，完成所有農場生產、管理任務的一種全天候、全過程、全空間的無人化生產作業模式。無人農場代表著最先進的農業生產力，將引領大田作物智慧種植業的發展。

審核編輯 黃宇