一、方案背景
糧食安全是農(nóng)業(yè)強國的“壓艙石”,守住14億人“飯碗”是核心戰(zhàn)略底線。當(dāng)前我國糧油產(chǎn)業(yè)進入“穩(wěn)面積、增單產(chǎn)”關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期,新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升任務(wù)迫切需要突破單產(chǎn)瓶頸?!都涌旖ㄔO(shè)農(nóng)業(yè)強國規(guī)劃(2024-2035年)》《2025年全國糧油作物大面積單產(chǎn)提升實施方案》相繼出臺,明確將“良田、良種、良機、良法”深度融合作為核心路徑。面對傳統(tǒng)生產(chǎn)中資源利用不充分、技術(shù)協(xié)同性弱、管理模式粗放等問題,亟需以數(shù)智技術(shù)構(gòu)建全鏈條解決方案,為糧油單產(chǎn)提升注入創(chuàng)新動能,夯實農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與糧食安全根基。
常見單產(chǎn)提升作物:
核心重點作物:大豆、玉米
需求量大作物:油菜、水稻、小麥
其它經(jīng)濟作物:棉花、甘蔗
二、業(yè)務(wù)痛點
① 數(shù)據(jù)協(xié)同不足
農(nóng)田、育種、農(nóng)機等多維度數(shù)據(jù)分散割裂,缺乏統(tǒng)一整合載體,難以支撐精準決策與全環(huán)節(jié)管控;
② 作業(yè)效率不高
智能裝備與農(nóng)藝技術(shù)適配度低,高端裝備依賴進口,傳統(tǒng)作業(yè)模式效率低、精度不足;
③ 生產(chǎn)管理粗放
育種周期長、水肥施用盲目、田間管理憑經(jīng)驗,全流程缺乏標(biāo)準化數(shù)智化體系,單產(chǎn)潛力難以釋放。
三、方案簡介
本方案以“良田固本、良種破局、良機提效、良法落地”為核心,構(gòu)建數(shù)智化全鏈條單產(chǎn)提升體系,打通“育-耕-種-管-收”各環(huán)節(jié),實現(xiàn)資源、品種、裝備、技術(shù)的深度融合:
(一)良田固本:筑牢生態(tài)豐產(chǎn)根基
依托人工智能、衛(wèi)星遙感技術(shù)搭建良田數(shù)字化管理平臺,繪制農(nóng)田建設(shè)“一張圖”,精準掌握農(nóng)田數(shù)量、質(zhì)量、利用狀況及宜建地塊信息,保障農(nóng)田建設(shè)高質(zhì)量推進、長效化管護。結(jié)合農(nóng)業(yè)大模型與海量土壤數(shù)據(jù),構(gòu)建精準灌溉、智能施肥模型,動態(tài)匹配土壤與作物生長需求,實現(xiàn)節(jié)水節(jié)肥、綠色生態(tài),夯實高產(chǎn)土壤基礎(chǔ)。

(二)良種破局:加速育種創(chuàng)新迭代
?智能人工環(huán)境:精準調(diào)控溫濕度、光照等參數(shù),模擬多樣化生長場景,支撐種質(zhì)資源保護、育種加代、逆境脅迫研究,從源頭縮短育種周期。
?高通量表型解析:打造國產(chǎn)化高通量植物表型采集分析平臺,結(jié)合AI機器視覺與三維建模技術(shù),實現(xiàn)多尺度、高精度的作物表型數(shù)據(jù)采集與深度解析,為種質(zhì)資源鑒定、抗逆性篩選提供核心支撐。
?育種信息化管理:搭建育種全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),實現(xiàn)科研過程規(guī)范化、數(shù)據(jù)化、可視化,銜接科研與生產(chǎn),加速高產(chǎn)、穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)抗逆品種選育與推廣。


(三)良機提效:強化智能裝備支撐
“天空地”一體化觀測網(wǎng)絡(luò):整合衛(wèi)星遙感、無人機表型鑒定系統(tǒng)、AR 智能表型眼鏡、田間表型采集機器人、農(nóng)情監(jiān)測站等 “AI+智能裝備”,搭建“宏觀全域覆蓋-中觀地塊巡查-微觀點位監(jiān)測”的多維度采集體系,實現(xiàn)對糧油作物全生育期關(guān)鍵數(shù)據(jù)的全方位無損捕捉,為田間管理提供精準數(shù)據(jù)支撐。

智能農(nóng)機裝備:融合 AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G、北斗導(dǎo)航技術(shù),構(gòu)建人機協(xié)同生產(chǎn)控制系統(tǒng),配置精準播種機、收割機等新型農(nóng)機,實現(xiàn)全流程高精度自動作業(yè)、精準導(dǎo)航與實時信息采集,顯著節(jié)約人力成本,提升農(nóng)事作業(yè)的精細化、便捷化程度。


無人機、機器狗、AR眼鏡
(四)良法落地:數(shù)據(jù)驅(qū)動精準管理
依托多年積淀的農(nóng)業(yè)AI算法模型,構(gòu)建覆蓋全生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)智化管理體系,這些模型基于作物長勢評估、生育期預(yù)測、土壤墑情監(jiān)測、病蟲害預(yù)警等多場景算法能力,實現(xiàn)對農(nóng)田狀況的精準感知與預(yù)判,形成“農(nóng)情感知-定量決策-智能控制-精準作業(yè)”的完整閉環(huán),打造可復(fù)制、可推廣的作物規(guī)?;N植數(shù)智管理模式。
同時嵌入農(nóng)業(yè)專屬AI智能體,整合多源農(nóng)田數(shù)據(jù),通過多模態(tài)交互提供農(nóng)情播報、長勢分析、農(nóng)事建議,聯(lián)動控制系統(tǒng)實現(xiàn)水肥、溫濕度智能調(diào)控,推動生產(chǎn)從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型。

四、應(yīng)用價值
本方案通過建立糧油作物規(guī)?;N植的數(shù)字化、智能化管理體系,可實現(xiàn)四大核心價值:
?降成本:顯著提升水肥藥使用效率,畝均可降低成本約10%,省種5%。
?省人力:大大減少管理人員和勞作人員,有效緩解人力投入壓力。
?提單產(chǎn):通過精細化管理,充分釋放作物增產(chǎn)潛力,有效提升畝均單產(chǎn)。
?擴效益:綜合降本與提產(chǎn)效果,提升畝均效益約10%,切實助力種植主體增收。
五、典型案例
以浙江江山市峰田家庭農(nóng)場為例,該模式已助力實現(xiàn)農(nóng)情智能監(jiān)測、農(nóng)事精準決策、農(nóng)機自動執(zhí)行,顯著提高大田糧食生產(chǎn)效率和質(zhì)量,率先實現(xiàn)省委提出的年畝產(chǎn)“噸半糧”目標(biāo),創(chuàng)下4項水稻種植浙江農(nóng)業(yè)之最,推動傳統(tǒng)大田作物產(chǎn)業(yè)向精準化、高效化、標(biāo)準化轉(zhuǎn)型。
