人工智能與植保機(jī)械化

羅錫文

(華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，廣州市，510000)

0 引言

習(xí)近平總書記在2018年中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)會上指出：人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略問題。2019年5月26日，習(xí)近平同志在致2019中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會的賀信中指出：當(dāng)前，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，對各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會進(jìn)步、人民生活帶來重大而深遠(yuǎn)的影響。各國需要加強(qiáng)合作，深化交流，共同把握好數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展機(jī)遇，處理好大數(shù)據(jù)發(fā)展在法律、安全、政府治理等方面挑戰(zhàn)。

1 人工智能的內(nèi)涵

1.1 人工智能的基本定義

2016年3月，機(jī)器人AlphaGo打敗了世界圍棋第一高手李世石，在全世界引起很大的轟動。2017年，AlphaZero機(jī)器人又打敗了AlphaGo。為什么一個機(jī)器人能夠打敗世界圍棋第一高手？我們知道，要想成為一個圍棋高手就要研究棋譜，研究圍棋高手怎樣下棋。AlphaGo就是將成千上萬的棋譜都存在其計算機(jī)總，這就是我們經(jīng)常講的大數(shù)據(jù)，所以AlphaGo能根據(jù)掌握的大量棋譜打敗李世石。而AlphaZero之所以能打敗AlphaGo，是因為AlphaZero不但掌握了世界上圍棋高手的棋譜，還可以根據(jù)棋局進(jìn)行“思考”，一旦棋局不在計算機(jī)的棋譜中，AlphaZero也能作出判斷。

人工智能(Artificial Intelligence：AI)就是讓計算機(jī)和機(jī)器人通過模擬人的學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃、推理和決策能力，最終具有乃至超越人類的智能行為。

人工智能是一種技術(shù)，是人類在利用和改造機(jī)器的過程中所掌握的物質(zhì)方法、手段和知識等各種活動方式的總和。

人工智能是一種產(chǎn)業(yè)，人工智能產(chǎn)業(yè)的構(gòu)建包括數(shù)據(jù)資源、計算引擎、算法、技術(shù)、基于人工智能算法和技術(shù)進(jìn)行的研發(fā)及拓展應(yīng)用的企業(yè)以及應(yīng)用領(lǐng)域。

人工智能具有人類的三項功能。第一：感知，對周圍環(huán)境的感知，包括視覺、聽覺、觸覺等；第二：思考，包括推理、決策和規(guī)劃等，屬于人類的高級智能，或者叫邏輯思維；第三：動作，包括人類手、腳和其它動物的動作；此外，情感、靈感和創(chuàng)造性等也在研究之列，只是目前進(jìn)展還比較小。

人工智能的研究方法包括大腦模擬、符號處理、子符號法、統(tǒng)計學(xué)法和集成方法等。

人工智能的研究內(nèi)容包括自然語言處理、只是表現(xiàn)、智能搜索、推理、規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識獲取、組合調(diào)度問題、感知問題、模式識別、邏輯程序設(shè)計軟計算、不精確和不確定的管理、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜系統(tǒng)和遺傳算法等。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器視覺、指紋/人臉/視網(wǎng)膜/虹膜/掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、智能控制、機(jī)器人學(xué)、語言和圖像理解和遺傳編程等。

人工智能可以分為兩大類別：(1)弱人工智能(Narrow AI)，也稱狹義人工智能，指達(dá)到專用或特定技能的智能，如人臉識別和機(jī)器翻譯；特定場景下角色型的任務(wù)，如Siri等聊天機(jī)器人和AlphaGo等下棋機(jī)器人。(2)強(qiáng)人工智能(General AI)，也稱通用人工智能，是指達(dá)到或超越比人類智能水平，能夠自適應(yīng)地對外界環(huán)境進(jìn)行判斷，具有自我意識和判斷。

人工智能從誕生至今已有63年的發(fā)展歷史，可大致分為三個階段。

1) AI 1.0-算法時代。1956年夏季，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。1956—1976年可稱為人工智能1.0時代，是基于符號邏輯的推理證明階段，主要是通過推理和搜索等簡單的規(guī)則來處理問題，能夠解決一些諸如迷宮、梵塔等問題。

2) AI 2.0-數(shù)據(jù)時代。隨著計算機(jī)符號處理能力的不斷提高，知識可以用符號結(jié)構(gòu)表示，推理也簡化為符號表達(dá)式的處理。這一系列的研究推動了“知識庫系統(tǒng)”(或“專家系統(tǒng)”)的建立，使人工智能進(jìn)入2.0時代(1977—2006年)。

3) AI 3.0-算力時代。2007年后，在激增數(shù)據(jù)的支持下，人工智能從推理、搜索升華到知識獲取階段，進(jìn)化到機(jī)器學(xué)習(xí)階段，進(jìn)入到人工智能3.0時代。其核心是使計算機(jī)具有智能，學(xué)會歸納和綜合總結(jié)，能夠獲取新知識和新技能，而不僅僅是演繹出已有的知識。

目前我國正處在AI2.0階段，2007年后，主要基于重大變化的信息新環(huán)境和發(fā)展新目標(biāo)的新一代人工智能，包括三個方面。

信息新環(huán)境：互聯(lián)網(wǎng)與移動終端的普及、傳感網(wǎng)的滲透、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)和網(wǎng)上社區(qū)的興起等。

新目標(biāo)：智能城市、智能經(jīng)濟(jì)、智能制造、智能醫(yī)療、智能家居、智能駕駛等從宏觀到微觀的智能化新需求。

關(guān)鍵技術(shù)：知識計算引擎與知識服務(wù)、跨媒體分析推理、群體智能、混合增強(qiáng)智能、自主無人系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實、智能計算芯片與系統(tǒng)和自然語言處理等技術(shù)。

1.2 人工智能的理論基礎(chǔ)與技術(shù)

人工智能的基礎(chǔ)理論主要包括：大數(shù)據(jù)只能理論，跨媒體感知計算理論，混合增強(qiáng)只能理論，群體智能理論，自主協(xié)同控制與優(yōu)化決策理論，高級機(jī)器學(xué)習(xí)理論，類腦智能計算理論和量子智能計算理論。

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：知識計算引擎與知識服務(wù)技術(shù)，跨媒體分析推理技術(shù)，群體智能技術(shù)，混合增強(qiáng)智能技術(shù)，自主無人系統(tǒng)技術(shù)，虛擬現(xiàn)實技術(shù)，智能計算芯片與系統(tǒng)技術(shù)和自然語言處理技術(shù)。

2 人工智能在植保機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用

傳統(tǒng)的植保機(jī)械作業(yè)效率低，農(nóng)藥利用率低，2013年我國單位面積的農(nóng)藥用量是美國的2.3倍，殺蟲劑用量是美國的14.7倍，不但增加了生產(chǎn)成本，還造成環(huán)境污染，農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留超標(biāo)，亟需通過采用人工智能技術(shù)提高植保機(jī)械的智能化水平。

2.1 農(nóng)情信息采集

植保機(jī)械作業(yè)前，須首先獲得作業(yè)對象的基本情況，如病蟲草害發(fā)生程度和區(qū)域，即需先進(jìn)行農(nóng)情信息獲取。農(nóng)情信息采集技術(shù)主要有三種。

1) “星”：根據(jù)衛(wèi)星影像分析農(nóng)作物長勢和病蟲害草情況。

2) “機(jī)”：根據(jù)飛機(jī)或無人機(jī)獲取的影像分析農(nóng)作物長勢和病蟲草害情況。

3) “地”：在地面用儀器直接獲取農(nóng)作物長勢和病蟲害情況。

航天、航空遙感方法獲取的信息范圍大，但也存在一定的不足：(1)作物遙感信息獲取的實效性問題。農(nóng)田信息遙感系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取的實時性不強(qiáng)，由于資源衛(wèi)星每隔16～18 d才能重復(fù)獲取同一地區(qū)的影像，而影像上每一像元的尺寸為10～30 m，無法滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理中適時性和準(zhǔn)確性的要求。(2)氣象等因子的干擾問題。如受云的影響，很難在需要時獲得指定地區(qū)的衛(wèi)星圖像；且我國稻區(qū)地形多樣，農(nóng)戶規(guī)模大小不等，地塊小、種植結(jié)構(gòu)復(fù)雜，即使有了圖像，也很難分析。采用TM等遙感數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源遇到的問題還有數(shù)據(jù)源得不到保證。

近地遙感與微小型無人機(jī)遙感方法的比較如表1所示。

表1 近地遙感與微小型無人機(jī)遙感方法的比較Tab. 1 Comparison of remote sensing methods between near-earth remote sensing and micro-UAV

無人機(jī)遙感監(jiān)測平臺有多種方式：(1)飛翼型無人機(jī)：電池動力，翼展1.2 m，續(xù)航時間4 h，最大升限<1 000 m，控制半徑>5 km，導(dǎo)航精度<6 m，配合地面控制站，基于GNSSS進(jìn)行全自主飛行。單架次滯空時間80 min，飛行高度300 m時，單架次可遙感監(jiān)測面積約800 hm2。(2)多旋翼無人直升機(jī)：可垂直起降，空中懸停，飛行器的結(jié)構(gòu)上大為簡化，操控與維護(hù)簡單。單架次滯空時間15 min，飛行高度300 m時，單架次可遙感監(jiān)測面積約66.67 hm2。

中國農(nóng)機(jī)院研制的田間信息采集農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一種超低空田間信息獲取平臺，采用超低空飛行直升機(jī)地面圖像自動獲取系統(tǒng)，已經(jīng)在蝗蟲和麥田雜草的監(jiān)測中獲得了良好的效果，系統(tǒng)可以在離地面幾米的高度采集地面信息，地面分辨能力可以達(dá)到1 m。

2.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航

為實現(xiàn)植保機(jī)械智能作業(yè)，需根據(jù)病蟲草害發(fā)生的位置和程度，定點、定量進(jìn)行精準(zhǔn)對靶噴施，為此，采用具有自動導(dǎo)航功能的噴霧機(jī)是發(fā)展智能植保機(jī)械的重要方向之一。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)研制成功多種無人駕駛農(nóng)業(yè)機(jī)械包括無人駕駛插秧機(jī)、無人駕駛直播機(jī)、無人駕駛拖拉機(jī)和無人駕駛棉花播種機(jī)等，還研制成功主從導(dǎo)航系統(tǒng)，突破了十大關(guān)鍵技術(shù)。

1) 導(dǎo)航定位技術(shù)。實時獲取導(dǎo)航傳感器(RTK-DGPS板卡、AHRS和陀螺儀)的位置、姿態(tài)和角速率信息并進(jìn)行多源信息融合處理。

2) 導(dǎo)航控制技術(shù)。由電控液壓轉(zhuǎn)向油路、轉(zhuǎn)向控制單元和轉(zhuǎn)向輪偏角檢測傳感器構(gòu)成。直線跟蹤及田頭轉(zhuǎn)向。拖拉機(jī)電控液壓轉(zhuǎn)向閉環(huán)控制節(jié)點與拖拉機(jī)原有全液壓機(jī)械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)并聯(lián)使用。

3) 轉(zhuǎn)向輪偏角檢測技術(shù)。

4) 遙控離合與啟動技術(shù)。離合驅(qū)動采用電動推桿、限位開關(guān)控制，控制作用點選在相應(yīng)踏板臂上，由限位開關(guān)檢測其位置。

5) 油門自動調(diào)節(jié)技術(shù)。油門開度分為3個等級，由電動推桿脈沖計數(shù)確定。

6) 作業(yè)機(jī)具自動操控技術(shù)。采用電動推桿，替換原車上的操縱機(jī)構(gòu)，實現(xiàn)分配器中位、上升、下降和浮動控制。

7) 遙控熄火停車控制技術(shù)。利用對點火繼電器和吸合電磁鐵的通斷控制，實現(xiàn)熄火的自動控制。

8) 自動避障技術(shù)。采用Sick激光掃描儀自動檢測拖拉機(jī)前方障礙物并進(jìn)行避障路徑規(guī)劃，實現(xiàn)自動避障。

9) 系統(tǒng)集成控制技術(shù)。采用基于AT91SAM9261的開發(fā)板實現(xiàn)整個系統(tǒng)的集成。

10) 監(jiān)控終端技術(shù)。將農(nóng)業(yè)機(jī)械運動狀態(tài)和作業(yè)狀態(tài)實時顯示在LCD屏上。駕駛?cè)藛T通過監(jiān)控終端的觸屏對拖拉機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和電控操縱。

2.3 植保機(jī)械化作業(yè)

2.3.1 地面植保機(jī)械與裝備

傳統(tǒng)植保機(jī)械主要有唧筒式，背負(fù)式，擔(dān)架式。目前我國田間植保主要以人工或背負(fù)式噴霧機(jī)為主，農(nóng)藥噴施量大，資源利用率不高，生態(tài)系統(tǒng)污染嚴(yán)重。采用常規(guī)方法噴施農(nóng)藥時，從施藥器械撒出去的農(nóng)藥只有25%～50%能沉積在作物葉片上，不足1%的藥劑能沉積在靶標(biāo)害蟲上，不足0.03%的藥劑能引起殺蟲作用，其余50%～75%的農(nóng)藥則以揮發(fā)、飄移等形式而散失。

根據(jù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的需要，地面植保機(jī)械主要向六個方面發(fā)展。

1) 高地隙寬幅噴霧機(jī)。目前，全國超40家企業(yè)研究/生產(chǎn)高地隙噴霧機(jī)，有40多種機(jī)型，地隙從500～1 200 mm，大部分為850～1 000 mm。

2) 在線混藥技術(shù)。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)研制成功在線混藥系統(tǒng)，突破了藥水實時混均、低流量與微流的液體流量檢測和農(nóng)藥流量控制等關(guān)鍵技術(shù)。

3) 噴桿高度自動調(diào)節(jié)技術(shù)。采用超聲波傳感器檢測噴桿與作物冠層/地面的實際距離，并通過控制器實時控制噴桿與冠層/地面保持設(shè)定的相對高度，高度控制誤差小于5 cm。

4) 噴桿自動調(diào)平控制技術(shù)。采用傾角傳感器檢測噴桿橫滾角，并與噴桿左右兩超聲波傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過控制器實時控制噴桿保持水平或與冠層/地面保持平行，角度控制誤差小于1°。

5) 對靶噴施。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)采用乘坐式水稻插秧機(jī)底盤，研制成功精準(zhǔn)噴施機(jī)，噴幅為6 m。

6) 無人駕駛噴霧機(jī)。旱地導(dǎo)航精度為±3 cm，水田導(dǎo)航精度為±5 cm。

2.3.2 航空植保機(jī)械與裝備

1918年美國用飛機(jī)噴灑砷素劑防止牧草害蟲成功，開創(chuàng)了農(nóng)業(yè)航空的歷史。隨后加拿大、蘇聯(lián)、德國和新西蘭等國也將飛機(jī)用于農(nóng)業(yè)。美國是航空施藥強(qiáng)國，農(nóng)用飛機(jī)4 000架以上(固定翼87%，旋翼13%)，65%化學(xué)農(nóng)藥采用飛機(jī)噴施，對農(nóng)業(yè)直接貢獻(xiàn)率15%以上。

澳大利亞1948年開始發(fā)展農(nóng)業(yè)航空。20世紀(jì)70年代開始引進(jìn)美國的Air Tractor and Ayres Thrush機(jī)型，發(fā)展模式與美國類似。目前主要機(jī)型為有人駕駛的固定翼飛機(jī)和旋翼直升機(jī)。

加拿大發(fā)展模式與美國類似，主要機(jī)型為美國的Air Tractor and Ayres Thrush，加拿大農(nóng)業(yè)航空協(xié)會(CAAA)目前共有會員169個。

巴西發(fā)展模式與美國類似，主要機(jī)型為美國的Air Tractor和Ayres Thrush等固定翼機(jī)型。巴西農(nóng)業(yè)航空協(xié)會(Sindag)目前共有單位會員52個，30年內(nèi)巴西通用航空保持了6%的增長率，至2008年3月，巴西注冊航空器共有10 417架，其中農(nóng)業(yè)用機(jī)約1 050架，占10%。

日本農(nóng)業(yè)耕地面積470萬hm2，農(nóng)林航空作業(yè)面積253萬hm2；農(nóng)用無人直升飛機(jī)作業(yè)面積96.3萬hm2，占航空作業(yè)38%。1990年，日本山葉公司推出世界第一架主要用于噴灑農(nóng)藥的無人機(jī)，無人機(jī)在農(nóng)林業(yè)方面的應(yīng)用發(fā)展迅猛；至2010年，農(nóng)林業(yè)用無人直升機(jī)2 346架，無人飛機(jī)操控手14 163人；無人機(jī)植保作業(yè)效率7～10 hm2/h，日本農(nóng)用無人機(jī)航空協(xié)會(JUAV)目前共有單位會員11個。

中國通用航空發(fā)展歷程可以追溯到1912年，航空界的先驅(qū)馮如駕駛自制的飛機(jī)在廣州燕塘進(jìn)行的飛行表演，揭開了我國航空事業(yè)發(fā)展的序幕。1951年5月22日，應(yīng)廣州市政府的要求，民航廣州管理處派出一架C-46型飛機(jī)，連續(xù)兩天在廣州市上空執(zhí)行了41架次的滅蚊蠅飛行任務(wù)，揭開了我國農(nóng)業(yè)航空發(fā)展的歷史篇章。1976年唐山地震后，震區(qū)蒼蠅的密度達(dá)30頭/m2，防疫問題很突出，民航總局和中國農(nóng)科院植保所立即著手飛機(jī)噴藥防疫的工作，當(dāng)時配制了殺螟硫磷油劑，用安-2飛機(jī)開展超低量噴霧，迅速消滅了蒼蠅，確保了大災(zāi)無大疫。20世紀(jì)50年代，開展有人駕駛固定冀飛機(jī)植保研究和應(yīng)用；目前，我國農(nóng)林業(yè)航空作業(yè)，主要是用有人駕駛固定冀飛機(jī)；2011年，農(nóng)林化航空作業(yè)完成33 158 h。近年來，無人直升機(jī)航空植保作業(yè)逐漸興起。

航空植保機(jī)械有五個特點。

1) 作業(yè)效率高。無人機(jī)在超低空作業(yè)時，飛行速度在3～6 m/s，噴幅可達(dá)5～9 m，扣除續(xù)航加藥時間，作業(yè)面積可達(dá)5～8 hm2/h，其效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工水平(0.04～0.07 hm2/h)。

2) 作業(yè)質(zhì)量好。飛機(jī)飛行產(chǎn)生的下降氣流吹動葉片，能使葉片正反面均能著藥，防治效果相比人工與機(jī)械提高15%～35%，應(yīng)對突發(fā)、爆發(fā)性病蟲害的防控效果好。

3) 作業(yè)適應(yīng)性廣。在地面裝備難以進(jìn)入的區(qū)域內(nèi)作業(yè)，如：蓮藕噴藥、坡地茶園噴藥、巴旦木輔助授粉等。

無人機(jī)作業(yè)不受作物長勢的限制，如：作物生長至封行后行壟不清晰難以采用地面植保機(jī)械進(jìn)行作業(yè)，一些高桿作物(玉米大喇叭口期高度一般在1.2 m以上；水稻制種生產(chǎn)中父本高達(dá)1.8 m以上)，采用無人機(jī)作業(yè)效果特別好。

與田間地面機(jī)械作業(yè)相比，無人機(jī)作業(yè)不會留下轍印和損傷作物、不破壞土壤物理結(jié)構(gòu)、不影響作物后期生產(chǎn)等特點。

4) 作業(yè)成本低。飛機(jī)航空作業(yè)與地面機(jī)械作業(yè)相比，每次作業(yè)可減少作物損傷及其他支出(油料、用水、用工、維修、折舊等)105元/hm2左右。

采用25 kg有效載荷的單旋翼油動力無人機(jī)和15 kg 有效載荷的單旋翼電動無人機(jī)進(jìn)行噴施作業(yè)的年度收益分別是機(jī)動噴霧機(jī)的33倍和25倍；是人工手動噴霧的133倍和93倍，其中微小型無人飛機(jī)的使用壽命按5年計，機(jī)動噴霧機(jī)與手動噴霧器按3年計，手動噴霧器未計算人工成本。

5) 應(yīng)付突發(fā)災(zāi)害能力強(qiáng)。航空作業(yè)速度快、突擊能力強(qiáng)，可進(jìn)行集群作業(yè)，可對地面機(jī)械無法企及的區(qū)域進(jìn)行作業(yè)。

目前，農(nóng)林業(yè)航空作業(yè)以有人駕駛固定冀飛機(jī)為主，無人直升機(jī)航空植保作業(yè)發(fā)展很快。

1) 國外主要采用有人駕駛固定翼飛機(jī)，如Ayres Corporation的系列農(nóng)用飛機(jī)，Thrush Aircraft和Air Tractor系列農(nóng)用飛機(jī)。

2) 國內(nèi)采用有人駕駛的飛機(jī)主要有北大荒通用航空有限公司的空AT-802型飛機(jī)和畫眉鳥510型飛機(jī)等固定翼飛機(jī)和羅賓遜R66型直升機(jī)，其相關(guān)參數(shù)如表2所示。

表2 三種飛機(jī)的相關(guān)參數(shù)Fig. 2 Relevant parameters of three types of aircraft

3) 植保無人機(jī)。農(nóng)用無人直升機(jī)按照動力分類可分為電池動力與燃油動力兩種，如表3所示。

表3 電池動力與燃油動力無人機(jī)的特點Fig. 3 Features of battery-powered and oil-powered UAVS

截至2017年4月，我國有植保無人機(jī)機(jī)型262種，其中單旋翼機(jī)型約占27.5%，多旋翼機(jī)型約占72.1%；油動力占19.7%，電池動力占80.3%。有效載荷量為5 kg、10 kg、15 kg、20 kg、30 kg的機(jī)型是主流，其中有效載荷量為10 kg的機(jī)型最多，占29.6%，其次是5 kg機(jī)型，占12.0%，15 kg機(jī)型占9.9%，20 kg機(jī)型占9.4%。

為加快發(fā)展航空植保技術(shù)，應(yīng)重點突破七大關(guān)鍵技術(shù)。

1) 飛行控制。應(yīng)開發(fā)適合超低空飛行作業(yè)的農(nóng)用無人機(jī)自動導(dǎo)航控制系統(tǒng)。大疆公司開發(fā)的無人機(jī)自動噴灑農(nóng)藥系統(tǒng)—大疆T16，通過航測規(guī)劃，采用大疆智圖(Terra)的導(dǎo)入與處理后，可以實現(xiàn)對作業(yè)場景的識別，生成3D航線，根據(jù)規(guī)劃航線進(jìn)行自動飛行作業(yè)。針對果園中果樹種類多樣、高矮不一，地形情況復(fù)雜和草叢與密集的果樹在遠(yuǎn)距離俯瞰視角下容易混淆、難以區(qū)分的問題，研制的T16果樹模式基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，采用三維點云切片與三維特征融合技術(shù)，可在復(fù)雜場景中正確識別多種物體。系統(tǒng)已經(jīng)通過了超過30萬張的果樹圖片訓(xùn)練，能夠在不到1 min的時間內(nèi)完成13.33 hm2地的全環(huán)境識別。識別的果樹類型達(dá)到了20種，包括蘋果、柑橘、芒果、香蕉、火龍果等等。果樹識別準(zhǔn)確率達(dá)到了95%?？梢栽诓灰?guī)則的果園里進(jìn)行全自動作業(yè)，自動避開建筑物、池塘和電線等障礙，整個過程完全不需要人工干預(yù)。

2) 航空噴嘴部件。適合不同作業(yè)條件和作業(yè)規(guī)范，實現(xiàn)精準(zhǔn)噴施。

3) 作業(yè)參數(shù)優(yōu)選，主要是不同作物、不同機(jī)型等的作業(yè)參數(shù)優(yōu)選。

4) 防漂移技術(shù)研究。

5) 噴施霧化機(jī)理研究。包括旋翼風(fēng)場作用下航空植保藥液的霧化機(jī)理，用于農(nóng)用植保無人機(jī)低空超低容量噴霧的變量噴施技術(shù)，霧滴防飄防蒸發(fā)理論預(yù)測模型和農(nóng)業(yè)航空施藥霧滴沉積飄移規(guī)律。

6) 航空噴施專用劑型。航空植保使用的農(nóng)藥劑型及助劑的要求與地面機(jī)械施藥有很大的不同，目前缺乏應(yīng)用于無人機(jī)航空噴施中農(nóng)藥藥液的表面張力、黏度、農(nóng)藥有效成份含量、劑型等的評價標(biāo)準(zhǔn)，缺乏航空施藥條件下，對農(nóng)藥藥效與作物生理影響的室內(nèi)、室外檢測標(biāo)準(zhǔn)。已有部分企業(yè)研制了航空噴施專用劑型，但仍需大規(guī)模測試驗證。

7) 性能測試平臺建設(shè)。為解決農(nóng)業(yè)航空產(chǎn)品性能評價方法問題，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)成功研發(fā)了一種用于農(nóng)用飛行器地面氣流場測量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這套系統(tǒng)最大的特點就是能在大田環(huán)境下，同時獲取作物冠層xyz多個方向氣流場的實時數(shù)據(jù)，并自動生成風(fēng)場分布圖，為噴施作業(yè)提供依據(jù)。

3 對加快發(fā)展農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展的思考

3.1 提高認(rèn)識：加快發(fā)展農(nóng)業(yè)人工智能是建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的戰(zhàn)略需要

2007年中央一號文件提出：用現(xiàn)代物質(zhì)條件裝備農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)水利化、機(jī)械化和信息化水平，提高土地產(chǎn)出率、資源利用率和勞動生產(chǎn)率，提高農(nóng)業(yè)素質(zhì)、效益和競爭力。

2008年十七屆三中全會提出：不斷促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)集成化、勞動過程機(jī)械化、生產(chǎn)經(jīng) 營信息化，適應(yīng)農(nóng)業(yè)規(guī)模化、精準(zhǔn)化、設(shè)施化等要求，加快開發(fā)多功能、智能化、經(jīng)濟(jì)型農(nóng)業(yè)裝備設(shè)施。

《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》把“多功能農(nóng)業(yè)裝備與設(shè)施”列為農(nóng)業(yè)重點領(lǐng)域優(yōu)先主題。《國務(wù)院關(guān)于加快振興裝備制造業(yè)的若干意見》中把發(fā)展新型農(nóng)業(yè)裝備列為16項主要任務(wù)之一。

3.2 認(rèn)真學(xué)習(xí)貫徹落實國家有關(guān)人工智能發(fā)展的文件

近年來，國家發(fā)布了很多加快人工智能發(fā)展的文件，特別是國發(fā)[2017]35號，國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知指出：加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級——智能農(nóng)業(yè)。研制農(nóng)業(yè)智能傳感與控制系統(tǒng)、智能化農(nóng)業(yè)裝備、農(nóng)機(jī)田間作業(yè)自主系統(tǒng)等。建立完普天空地一體化的智能農(nóng)業(yè)信息遙感監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，開展智能農(nóng)場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間、農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈等集成應(yīng)用示范。

3.3 夯實農(nóng)業(yè)人工智能的理論基礎(chǔ)

聚焦農(nóng)業(yè)人工智能重大科學(xué)前沿問題，兼顧當(dāng)前需求與長遠(yuǎn)發(fā)展，超前布局可能引發(fā)農(nóng)業(yè)人工智能范式變革的基礎(chǔ)研究，促進(jìn)學(xué)科交叉融合，為農(nóng)業(yè)人工智能持續(xù)發(fā)展與深度應(yīng)用提供強(qiáng)大科學(xué)儲備。以突破農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)理論瓶頸為重點，瞄準(zhǔn)應(yīng)用目標(biāo)明確、有望引領(lǐng)農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)升級的基礎(chǔ)理論方向，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)智能、跨媒體感知計算、人機(jī)混合智能、群體智能、自主協(xié)同與決策等基礎(chǔ)理論研究。

3.4 突破農(nóng)業(yè)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

圍繞提升我國農(nóng)業(yè)人工智能國際競爭力的迫切需求，新一代農(nóng)業(yè)人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)部署要以算法為核心，以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，以提升感知識別、知識計算、認(rèn)知推理、運動執(zhí)行、人機(jī)交互能力為重點，形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的技術(shù)體系。

3.5 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)人工智能的應(yīng)用研究

研制農(nóng)業(yè)人工智能傳感與控制系統(tǒng)、智能化農(nóng)業(yè)裝備、農(nóng)機(jī)田間作業(yè)自主系統(tǒng)等。建立完善天空地一體化的農(nóng)業(yè)信思遙感監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，開展智能農(nóng)場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間、農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈等集成應(yīng)用示范。

3.6 加速農(nóng)業(yè)人工智能的人才培養(yǎng)

1) 完善農(nóng)業(yè)人工智能教育體系，加強(qiáng)人才儲備和梯隊建設(shè)。培育高水平農(nóng)業(yè)人工智能創(chuàng)新人才和團(tuán)隊，將高端人才隊伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重。堅持培養(yǎng)和引進(jìn)相結(jié)合，加大高端農(nóng)業(yè)人工智能人才引進(jìn)力度，特別是加快引進(jìn)全球頂尖人才和青年人才，形成我國農(nóng)業(yè)人工智能人才高地。

2) 建設(shè)農(nóng)業(yè)人工智能學(xué)科，在試點院校設(shè)立農(nóng)業(yè)人工智能專業(yè)，招收農(nóng)業(yè)人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士。鼓勵高校形成“農(nóng)業(yè)人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)構(gòu)合作開展農(nóng)業(yè)人工智能學(xué)科建設(shè)。