智慧农机与数字化农业融合发展的模式探索与实践经验

智慧农机与数字化农业融合发展的模式探索与实践经验

夏翠英

绥江县新滩镇农业农村发展服务中心

摘要：随着信息技术的迅猛发展，智慧农机与数字化农业的融合正成为推动农业现代化的核心动力。本文深入探讨了智慧农机与数字化农业融合发展的多种模式，并结合实际案例总结了宝贵的实践经验。通过集成传感技术、物联网、大数据、人工智能等前沿科技，智慧农机实现了农业生产全链条的智能化管理，显著提升了生产效率，降低了运营成本，为农业的可持续发展奠定了坚实基础。实践表明，这一融合模式在提升农业生产效益、保障国家粮食安全、促进农民增收等方面展现出巨大潜力。

关键词：智慧农机；数字化农业；融合发展；传感技术；物联网；大数据；人工智能

传统农业正面临资源日益稀缺、环境压力增大、生产效率低下等多重挑战，难以满足社会对食品安全与环境保护的双重需求。在此背景下，通过技术创新实现农业生产方式的转型升级显得尤为迫切。智慧农机与数字化农业的深度融合，为破解这些难题提供了有效途径。智慧农机作为现代农业的“智慧大脑”，通过集成先进的信息技术，实现了农业机械的智能化、自动化操作；而数字化农业则依托大数据、云计算等技术，对农田环境、作物生长等全过程数据进行精准采集与分析，为农业生产提供科学决策支持。

一、智慧农机与数字化农业融合发展的模式

（一）智能化播种与施肥

智慧农机通过搭载高精度传感器和GPS定位系统，能够实时感知土壤湿度、养分含量、pH值等关键参数，以及作物的生长阶段和需肥规律。在播种环节，智能播种机不仅能精确控制种子间距和深度，还能根据土壤条件自动调整播种量，确保种子在最适宜的环境中萌发。智能化施肥系统则依据土壤养分检测结果和作物需求，精准配比肥料种类和用量，通过变量施肥技术实现按需施肥，既提高了肥料利用率，又减少了环境污染。

（二）精准农业管理

借助物联网技术，智慧农机与数字化农业的融合实现了对农田环境的全方位、实时监测。农民可以通过手机APP或电脑终端远程查看土壤湿度、温度、光照强度等环境数据，以及作物生长状况、病虫害发生情况等生产信息。基于这些数据，系统能自动生成灌溉、施肥、喷药等农事操作建议，帮助农民做出更加科学合理的决策。此外，无人机、卫星遥感等技术的应用，进一步拓宽了农业监测的视野，提高了农业管理的精准度和效率。

（三）智能收割与加工

智能收割机集成了激光雷达、高清摄像头、红外线传感器等多种传感设备，能够实时识别作物成熟度、果实大小、田间障碍物等信息，实现作物的自动识别、定位和精准收割。同时，智能收割机还具备自动调整收割高度、速度等功能，确保收割质量。在加工环节，智能收割机可直接将收割的作物送入加工设备，实现收割与加工的无缝对接，大大提高了生产效率。

（四）农业大数据应用

智慧农机与数字化农业的融合催生了农业大数据的广泛应用。通过收集和分析作物产量、品质、市场需求、气候变化等多维度数据，农民可以预测市场趋势，调整种植结构，优化资源配置。政府则可以利用这些数据制定更加精准的农业政策，规划农业产业布局。此外，农业大数据还为新品种选育、新技术推广提供了有力支持，推动了农业科研的创新发展。

二、实践经验

（一）翼城县的智慧农机应用

翼城县作为山西省的农业大县，近年来积极推广智慧农机应用，取得了显著成效。通过安装卫星定位检测系统、土壤传感器等设备，翼城县实现了对农机作业信息的实时监测和管理。同时，购置大量无人机用于喷药和追肥作业，不仅提高了作业效率（效率提升20-30倍），还保证了作业质量。此外，翼城县还加强了农机信息管理平台建设，实现了对农田、托管服务组织、农机专业合作社等数据的全面采集、存储、管理和分析，为农业生产提供了有力的数据支持。

（二）临沂市的智慧农机发展

临沂市针对地理环境复杂、农田分布广泛的特点，积极引入智慧农机技术。通过智能化施肥、智能播种、病虫害智能监测与防治等措施，临沂市有效提高了农业生产效益和可持续性。同时，临沂市还建成了多个社会化数据中心，为数字化农业领域提供了基础支撑。通过加强智慧农机与农业信息化的融合应用，临沂市推动了农业全产业链的数字化改造，提升了农业的整体竞争力。

（三）吴江区的无人农场模式

江苏省苏州市吴江区积极探索构建无人农场模式，实现了粮食生产“耕种管收”全程机械化、精准化、无人化作业。通过建成无人农场集成应用平台，整合各类农业数据资源，吴江区实现了农业生产全流程数据信息的集合与分析。同时，吴江区注重科技创新和人才引育工作，与高校和科研机构开展产学研合作，研发制造适应性强、性价比高的智能农机装备。此外，吴江区还推动了农田“宜机化”改造和农情“信息化”升级等工作，为无人农场的发展提供了有力保障。

三、面临的挑战与对策

（一）挑战

尽管智慧农机与数字化农业的融合发展取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。一是智能化高端农机占比低，关键设备和技术主要依赖进口；二是智能技术应用成本较高，基础设施和条件有待完善；三是农业信息“碎片化”问题严重，“数据孤岛”现象普遍，政府各部门业务系统之间数据缺乏一致性；四是数据协同整理体系建设滞后，相关信息数据未能形成有效互联互通。

（二）对策

针对上述挑战，建议采取以下对策：一是加大对智慧农机科研和创新的支持力度，促进信息技术与农机的深度融合应用；二是建设完善的农机信息化综合服务平台，实现农机大数据的互联互通和共享共用；三是国家和政府部门应加大对智慧农机发展的扶持力度，降低农民使用成本，提高智能农机的普及率；四是加强农业信息资源的整合与共享工作，打破“数据孤岛”现象，推动农业信息的互联互通和有效利用。

总之，智慧农机与数字化农业的融合发展是推动农业现代化的重要途径。通过引入先进的信息技术和管理模式，智慧农机实现了农业生产全过程的智能化管理，显著提高了生产效率和质量。实践表明，这一融合模式在提升农业生产效益、保障粮食安全、促进农民增收等方面具有显著优势。然而，面对智能化高端农机占比低、技术应用成本高、农业信息“碎片化”等挑战，仍需继续加大科研和创新力度，完善相关政策措施和基础设施建设，推动智慧农机与数字化农业的深度融合发展。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，智慧农机与数字化农业的融合发展将为农业现代化和可持续发展做出更大贡献。
    参考文献：

[1]魏倩文.智慧农业背景下农机装备制造型企业数字化转型发展路径研究[J].农场经济管理,2024,(07):32-34.

[2]吴宗钒,易春龙,吴争光,等.我国智慧农业的发展现状、路径与对策建议[J].智慧农业导刊,2024,4(10):1-4.