文章來源於35鬥微信*** 作者：張玉傑。
近日，2023國際未來農業食品百強大會成功舉辦。 1000餘位農業科技創新領域的企業家、投資人和科學家參會，匯聚了農業產業創投領域的新生力量，推動產業創投新生態建設。
大會以“科技創新、國際合作、區域產業集聚”為主題，開展了主賓交流活動、新鮮科技徵集、開幕式、專題論壇、頒獎晚宴、專案路演專題活動等系列活動， 政企交流會、參觀考察。其中，智慧農業論壇聚焦智慧農業產業，如何利用現代資訊科技提高農業生產效率和可持續性，實現農業現代化。
億剛高科創始人查海涅出席活動並作了《大田作物肥、水、藥高效精準管理》的主題演講，根據相關分享整理。
一鋼高科創始人車海涅分享了主題）。
軟硬體齊頭並進，圍繞主食開發智慧型精準管理系統
首先，我想向大家介紹一下一鋼高科的重點和定位，它更關注主糧作物，包括南方的水稻，北方的小麥和玉公尺系統。 此外，公司還經營了數千畝水稻、小麥、玉公尺種植基地，始終做好資料生產的基礎工作。
億港高科成立於2024年7月，總部位於安徽省，在北京等地擁有5家全資或控股子公司，是一家集研發、實施、運維於一體的資訊服務公司，在智慧農、林、牧漁業、數字鄉村等領域開發全方位解決方案。 我們共有109名員工，其中大部分來自農藝領域，包括國內外智慧農業領域的專家和研發團隊。
現階段我國水肥利用效率較低，遠低於國際先進水平。 我國氮肥利用效率為40%，磷肥利用效率僅為37%，而北美（包括西歐）氮肥利用效率可達66%。
但是，我國農田化肥和灌溉用水量居世界前列，遠遠超過歐美和世界平均水平，而肥料和水的過量投入不僅不增產，反而導致嚴重的生態環境問題，加劇了土壤酸化退化， 荒漠化和壓實。因此，如何做好肥水的高效利用，是智慧農業賽道關注的重點問題之一。
目前，我們開發的系統架構包括前端感知、中間資料應用和構建模型以及後端應用，其中後端與智慧型裝置相結合，特別是與智慧型施肥和灌溉裝置連線，旨在實現自動化田間管理，而資料和演算法是系統中比較重要的指標。
1.監控資料。 現階段，我們利用天地一體化監測技術獲取了大量的無人機資料，然後進行訓練，製作了一系列作物模型，實現了葉面積指數的反演。 其中，幼苗生長監測模型是根據不同作物在不同情況下的經驗資料來判斷作物生長情況。
2.優化演算法。 現階段主要根據當地作物面積進行優化，並在此基礎上進行葉面積生長分析，增加施肥過程中養分調節的作用。 根據反饋資料，該模型可實現9-11%的增產，幫助農民增加收入。
此外，我們還圍繞遙感監測技術開發了一系列平台。 其中，遙感演算法平台它是一款利用衛星遙感自主研發的人工智慧演算法庫，為農業生產提供經濟高效、準確的作物型別識別和生長過程的連續監測的資料產品。
平台提供影像資料標準產品的自動化（校正、計算、發布）、農業資料產品反演、分類、資訊挖掘等資訊。 支援Landsat系列、Sentinel系列等多時相衛星影像資料的實時呼叫和處理，以及國內外高解像度衛星影像資料。
在廣域種植管理、農村金融風控、農業保險等領域，協助客戶開展基於資料化的種植資源和常態化作物生長監測、氣象監測、災害分析等服務，使農業資源和作物生長情況得到及時掌握，無需遙感專業人員， 讓農業生產更可控。
在硬體裝置方面，我們主要專注於多光譜、作物生長感測器等的開發，所以感測器、機械人、無人機等都在我們的範圍內。
在感測器方面，據市場調研資料顯示，現階段對作物生長感測器的需求量很大，但目前以進口為主，價格昂貴。 基於此，研究了植物SPAD值等指標附近非波段作物的反射率，自主研發了CropInfo作物生長監測器，實現了6波段作物反射率的採集，構建了葉綠素、葉面積、生物量、氮吸收和作物生長指數的計算模型。
此外，我們還與中國農業大學合作開發了土壤濕度感測器soilinfo，該感測器也獲得了北京市創新創業大賽一等獎，主要採用雙高頻調諧環路、時分多通道檢測和冗餘電路，解決“測量不準確”、“多通道不一致”和“資料漂移”等問題，並通過一體化結構設計， 模具注塑成型和防水技術，以及獨創的批量除錯方法，目前產品市場非常好。
在機械人方面，我們在現場建造了一套表型多軸機械人。 由於農作物葉片堆積嚴重，冠層密度高，普通攝像機和無人機無法突破障礙物近距離觀察葉片和圓錐花序的形態。 機械人可實現360度、XYZ三軸自由運動，並可將感測器插入大公尺，實現全資料採集。 同時，還可以配備影象和光譜感測器，實現葉片、冠層和穗葉資料的原位監測，實現物候期的監測。
除了自主研發感測器和機械人外，我們還構建了養分資源全流程管理演算法，圍繞作物遺傳、氣象、土壤和田間管理，構建基於作物推薦施肥的演算法，通過邊際效益資料、施肥成本資料、育苗成本資料實現養分規律的優化。
在無人研發方面，我們打造了無人拖拉機+旋耕機，實現旋耕的無人化作業。 首先利用遙感技術實現生長檢測，根據土壤和氣象條件確定每個稻塘的目標產量，然後根據上述資料計算出每個地塊的施肥量，最後利用自動化裝置實現每個地塊的產量監測。 資料顯示，該方案有效作業面積不低於90%，作業效率不低於12畝小時，作業深度不小於12厘公尺，滿足作業質量要求。
通過資料監控，上述系列智慧型精準管理系統，使億港高科關注的主糧產量提高了7個，施肥人工成本降低了50個，節約化肥量20個，幫助農民每公頃增收2000餘元。
智慧農業艱難困難，一鋼高科一直在路上
今天，我想與大家分享我們的三個成功案例。 一是我們通過分解水稻的整個施肥期、今年的溫度，並在生產前進行養分和密度的設計，從而在生產中實現水稻的自動施肥和質量監控，從而在東北地區打造了水稻智慧大腦。 同時，移栽後，利用無人機進行質量監測，在作物生長過程中採用衛星遙感，實現5-7天的生長營養診斷，並結合智慧型裝置，如智慧型耕地平整裝置、智慧型拌合裝置、智慧型移栽施肥裝置、無人機等， 智慧型灌溉裝置、智慧型收割裝置等，實現作物智慧型化管理。
第二個是山東寧津縣小麥種植案例。 示範區總基數10000畝，通過數位化、標準化的資料調研分析，對小麥、玉公尺區域進行梳理，確定產業為核心，跟隨按產量分化肥和按產量分種子整體架構實現了資訊科技與農業機械、農業技術平台與現代農業的融合。 通過智慧型檢測，該產區冬小麥精準管理系統平均產量為90 t ha-1，平均增產71%，收入增加 202%，使氮肥的部分生產力和水分利用效率分別提高356%和28%，優化生產系統，同時將活性氮排放強度降低43%。
三是安徽省五和縣數字農業科技專案。 專案按照“物聯網+人工智慧+5G”的思路，整合農田種植養殖生產數位化感知與控制技術體系和業務應用系統，實現農產品質量安全資訊的自動感知、監測預警、遠端診斷、指揮決策、智慧型管控與追溯與監管等。 形成天地融合、測控管理協調的數字農業應用模式。
除以上三個案例外，我們還在大田智慧農業周邊其他地區進行了試點，擁有豐富的高標準農田智慧農業專案經驗，覆蓋多個省市提供服務，包括安徽省、河北省、江西省、雲南省等9個省份。 並通過多年的積累，形成了各類智慧農業的建設覆蓋能力。
最後，億港高科正努力成為“懂農業、服務農民、幫助農村”的農業資訊化領軍企業，“讓天下沒有難的田地”是我們的願景。 智慧農業的征程不是一蹴而就的，這是乙個需要我們共同努力、不斷探索和實踐的領域。