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實錄|中國農科院信息所：促進農業數字化升級，為智慧農業搭建基礎設施

蘭溪

2019-05-31 09:41:56

[ 導讀 ] 智慧農業存在冰火兩重天的窘況。

在剛剛結束的首屆騰訊全球數字生態大會上，騰訊宣布在智慧農業領域的最新進展：國際上與歐洲頂級農業大學WUR聯辦第二屆“國際智慧溫室種植大賽”，國內與中國農科院信息所成立智慧農業聯合實驗室。

騰訊副總裁姚星在揭牌式上表示，“自去年底騰訊AI Lab 牽頭研發的iGrow算法在首屆溫室種植大賽上收獲豐盛，我們一直在大力推進前沿科技與農業的跨界研究。騰訊集團也已相繼與中糧集團、廣東粵旺農業集團、深圳壹家倉、仲愷農業工程學院等簽訂戰略合作協議，開展智慧農業深度合作。今天我們又有了一位新伙伴，騰訊將攜手中國農科院農業信息研究所，借助信息所在農業領域深厚的積累整合騰訊在AI等前沿科技的實力，成立智慧農業聯合實驗室，繼續探索前沿科技和農業的跨領域研究，共同助力產業升級！”

中國農業科學院農業信息研究所所長孫坦表示，未來，智慧農業聯合實驗室將著力探索以下兩個方面：

一、結合現有積累及國情，在可控環境下，開發通用人工智能種植解決方案，推動產業升級與中國智慧方案自主研發；二、以算法為基礎，整合雙方在技術和農業知識上的優勢，聯動IoT、機器人、計算機視覺等能力，尋找前沿科技與現代農業的結合點，協同開展原始創新。

AI分論壇上，中國農科院農業信息研究所的劉升平以作物模擬模型為例，介紹了智慧農業對AI技術的應用與需求。以下是演講全文：

今天我為大家進行AI+農業的主題分享，主要以作物模擬模型為例，介紹當前農業數字化升級時代，如何開展作物生產的智慧管理，以及智慧農業中對人工智能技術的應用與需求。

智慧農業的背景和作物模型的重要性

當前我國農業發展面臨的一些主要問題在于，復雜多變的地理條件造就了我國具備世界上最為復雜的生產環境，同時傳統和相對落后的生產方式造成當前農業種植業方面生產效率相對低下（例如澳大利亞能夠做到4個人管理15萬畝耕地，中國部分區域4個人可能只能管理100畝耕地）。農業產業結構相對不夠合理，整體看田間水分、養分利用率低，無法做到精確施肥和灌溉。信息技術應用程度相對偏低，同時濫用化肥、農藥等造成環境污染日益嚴重。傳統的粗放型經營方式已經不能有效滿足現代農業發展的需求。

智慧農業運用現代信息技術與人工智能技術，實現農業自然和社會資源的最優配置，保障糧食安全和農業可持續發展。在集約化經營中，為了有效合理配置資源，減少污染、提高產量，做好水肥統籌實施，需要數據化的生產管控，作物生長模擬模型作為智慧農業的關鍵與基礎技術之一，能夠有效指導大田生產的灌溉、施肥和收獲，使農業生產管理更智慧、更高效。

小麥、玉米連作是華北地區的主要種植方式，北方小麥產量占全國小麥總產的65%以上，玉米產量占全國總產的70%以上，我們作物模型研究以小麥、玉米為主進行展開。通過作物生長機理構建小麥、玉米生產模型，通過環境信息采集、作物生長過程模擬、模擬結果可視化顯示實現小麥、玉米區域產量預測、生產管理設計，為提升土壤地力、保障糧食安全、節約資源、環境保護等提供技術手段，也為生產管理部門提供直觀、便捷的決策支持方案。

在當前發展智慧農業方面，面向我國現代農業發展主戰場，研發農業模型應用平臺，為我國智慧農業發展裝上“中國芯(作物模型)” 是我們單位和團隊的創新需求。在智慧農業發展過程當中，通過物聯網、傳感器等采集獲取的數據是我們的研究基礎，指導生產過程的模型研究是智慧農業的核心，而實現生產決策過程的裝備則是發展智慧農業的支撐。當前數據和裝備的事情相對容易解決，但是作為核心的模型研究需要農學專家、信息技術專家等長期研究才能更好應用于生產實際的指導，這也是我們單位和團隊的重要研究方向。

作物模型的研究思路和智慧管理框架

作物模擬模型的研究思路，就是通過對作物生長的機理進行研究，找到作物生長發育、品質形成與環境互作生長規律，并基于作物不同器官逐日生長過程構建生長模型，開展機理建模，并通過實驗對模型進行進一步驗證，指導模型用于生產決策和管理。同時，我們基于模型開展三維可視化和虛擬表達，為作物育種、栽培提供信息技術的支撐，加快新品種和新種植方式的形成，為農作物產量提升做出貢獻。

上面是我們開展作物模型生產智慧管理的總體框架，作物模型和生產信息化管理相結合，通過生產前的種植規劃、生產中的過程控制和生產后信息采集管理，最終按照要求實現最優化配置和生產管理。

我們團隊從上個世紀90年代開展模型研究，已經在作物機理模型構建、三維生長過程表達、數字化管控、連作管理等方面取得了一定成績，獲得省部級獎勵科技獎勵5項。

作物模型的過程建模、可視化表達和生產管理

下面我將從過程建模、可視化表達和生產管理三個方面進行詳細介紹。

作物生產模型過程建模將與作物、土壤、環境相關的作物生理過程和水分、養分運動規律提取為量化數學模型，按照生長機理可分解為碳平衡模型、氮素平衡模型、水分平衡模型、形態發育模型、物質分配與生長模型和階段發育模型。不同的模型之間隨著環境、品種參數不同，逐日變化且相互影響。建模過程就是找到影響作物生長的環境、水分、肥料、品種等不同因素間的動態表示關系，最終實現作物生長過程的精確控制。

作物生長模型的可視化表達，開展器官-個體-群體的三維虛擬和可視化呈現，通過作物模型的可視化表達，可以將機理模型的結果進行可視化呈現，通過生長過程的表達，我們可以了解到作物生長規律、對光合作用的影響等內容。結合基因技術、農機應用技術和栽培管理技術，在作物品種選育和栽培方式方面可以有效提供支撐。

在作物品種選育方面，例如在新疆地區種植玉米，光照充足、適合機械化粒收的玉米品種，在品種選育階段就需要根系發達、耐肥耐水、植株高大、莖葉繁茂的玉米品種。通過模型的實施，可依據不同地區光照、肥料等條件推薦相應品種，如果沒有合適品種也可根據實際需求結合模型進行品種的培育，減少實驗的次數和時間，服務作物育種。

在栽培管理方面，充分考慮作物葉片遮擋，對光合作用的影響等，同時為了便于機械化生產和收割，可模擬最優的栽培模式，有效提高產量。目前，我院團隊在新疆通過每畝9000株的高密度栽培實現玉米1500公斤/畝的國內最高產量。