杏彩注册:无人农场的“大数据生意”

　　以无人农场为代表的智慧农业时代，生产过程中创造利润的不仅仅是农产品，宝贵的农业数据未来可能更值钱。

　　上海市第十六届人民代表大会第二次会议上，2024年《政府工作报告》绘就的一张主题为“促进乡村全面振兴”的施工蓝图中，“新建3万亩粮食生产无人农场”引人关注。

　　根据《上海市推进农业高质量发展行动方案（2021—2025年）》，上海正以区、镇为单位建设一批基于数字化管理的农机社会化服务组织，目标是打造10万亩粮食生产无人农场。

　　当前，以数字化、智能化为特征的新一轮工业蓬勃兴起，物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业加速渗透融合，推动后者迈向智慧农业时代。英国、美国、荷兰、德国、日本等陆续开始建设无人农场，项目涵盖粮食生产、畜牧、渔业等。

　　尤为值得关注的是，在一些国家的探索中，无人农场的收成并不止于实体的肉、禽、蛋、奶、粮，还延伸至无形的“大数据生意”。

　　“你看，只要在系统中设置好这个田块四个角的位置参数，田块的数字地图马上就能在云端导入拖拉机的终端设备中，拖拉机的耕地轨迹可一键生成、自动规划，比以前方便多了！”

　　上海市嘉定区的一片农田旁，一个青年在手中的平板设备上点击了几下，一辆拖拉机便收到“召唤”驶入眼前这片面积为20.5亩的田块中，开始翻耕土地，泥土的清香飘散在空气中。和传统拖拉机不同的是，这辆拖拉机的驾驶座上空空如也，并没有人。

　　“只要在系统中设置好参数和要求，田块的数字地图马上就能通过云端导入拖拉机的终端设备中，拖拉机的耕地轨迹可一键生成，自动规划、执行，比以前方便多了！”小伙子讲解道。

　　驱动无人拖拉机耕田，精准方便得宛如寻常家庭里的扫地机器人，这样的场景在全球农业智慧化发展的进程中时时出现。

　　2017年，英国什罗普郡哈珀亚当斯大学的一个研究小组尝试创建全球第一家无人农场。在没有任何人进入农田的情况下，研究人员开发的一种自动拖拉机可由农场主在控制室操作，进行播种和喷洒。与此同时，无人机负责监控作物生长情况，这样人们就不必去田间观察。第一批实验田里已经种上了春播作物大麦，经过数月耕作，当年8月和9月收割，一台自动联合收割机完成这个任务。

　　乔纳森·吉尔、基特·富兰克林和马丁·埃布尔是小组中的工程师。他们寻找市场上合适的小型机械（包括小型拖拉机），并将它们带到大学工程实验室进行自动化改装与完善。

　　“我知道有现成的相关技术可用，3年前我们就有了这个想法，但花了不少时间才获得项目经费和支持。”深耕无人机领域的吉尔操纵着设备对田地和作物进行空中评估，他说，“我们已设法播种和翻地，现在只等待种子发芽。”

　　“作为一个团队，我们认为自动化农业已无技术障碍。这个项目赋予我们证明这一点并改变公众观念的机会。”富兰克林希望把各种技术统一起来，创建一整套系统，好让人们在从播种到收割的整个耕种过程中都不必下田。

　　“这是世界首创，工程研究就是要不断突破限制。”这位27岁的讲师坚定不移地认为自动化是“农业的未来”，而且不会导致农民失业。他说：“我们现在正处于农业机械规模已不可持续的阶段。自动化才是农业的未来。”

　　这几位“特殊农夫”对此充满信心，在他们看来，尽管多年来农业机械日益大型化，而且一直在提高工作效率，另一方面，它们却可能导致土壤板结、肥沃度降低，也与精准农业的要求不相适应。而人工智能和自动化将创造一个可持续系统，令多种小型、轻型机械进入耕地，防止土壤板结的同时，促进高分辨率精准农业的发展。

　　无人农场，即劳动力在不进入农场的情况下，采用物联网、大数据、人工智能、5G、机器人等新一代信息技术，通过对设施、装备、机械等远程控制、全程自动控制或机器人自主控制，完成所有农场生产作业的一种全新生产模式。

　　由于国外部分地区地广人稀，劳动力严重不足，为保证农业种植活动的顺利进行，无人农场的推进力度不断加大。各国都有自己的探索。

　　统计显示，在日本从事农业生产的人口以老年人居多，到2030年，农业人口将降至现有水平的50%。为此，寻找新的生产模式提高一线生产效率、强化农户的规模化经营迫在眉睫，也由此创造更多新商机。

　　一家名为inaho的公司推出了机器人采摘服务。该机器人可以智能识别作业路线，利用红外线照射蔬菜，通过人工智能技术精准分析判定蔬菜的成熟期、确定采收期。这个机器人的引入可以使每个温室大棚的用工量降低75%。作为回报，该公司收取的服务费为农户蔬菜销售额的15%。

　　作为一项复杂的系统工程，无人农场是新一代信息技术、装备技术和种养工艺深度融合的产物，通过对农业生产资源、环境、种养对象、装备等各要素的在线化、数据化，实现对种养对象的精准化管理、生产过程的智能化决策和无人化作业，其中物联网技术、大数据技术、人工智能技术、智能装备与机器人技术等四项技术起到关键性作用。

　　农业是美国的重要产业，每年为其带来约3300亿美元经济收入。在探索无人农场的赛道上，美国企业的技术创新走在前列。

　　例如，HarvestCROORobotics公司开发的农业智能机械人很好地解决了草莓收获季劳动力缺乏的问题，该机器人可以取代30名农民，一天采摘约0.032平方公里草莓。

　　SkySquirrelTechnologies公司利用无人机上的航拍及人工智能技术，可以在24min内扫描约0.2平方公里田地，再通过计算机视觉记录将数据上传至云端驱动器，使用算法来整合、分析获取的图像和数据，用以监测作物健康状况，其数据分析的准确率达95%。预计到2027年，美国的农业无人机市场将达到4.8亿美元。

　　无人农场中各种作业都是通过智能装备完成的，装备依靠各种实时数据的分析开展精准作业。无人农场时时刻刻产生海量、高维、异构、多源数据，因此如何获取、处理、存储、应用这些数据是必须解决的问题。

　　大数据技术为无人农场数据的获取、处理、存储、应用提供的技术支撑包括：提供农场多源异构数据处理技术，进行去粗存精、去伪存真、分类等处理；在众多数据中进行挖掘分析和知识发现，形成有规律性的农场管理知识库；对各类数据进行有效存储，形成历史数据，以备农场管控人员进行学习与调用；与云计算技术和边缘计算技术结合，形成高效的计算能力，确保农场作业，特别是机具作业的迅速反应。

　　美国佛罗里达的AGERpoint公司，利用重量只有4.5公斤的农用激光雷达，收集果树在整个生长过程中的外形数据，据此制作的数据分析软件包，可通过果树高度、树干宽度、树冠宽度、树叶密度、叶子颜色、果实颜色、果实形态等综合信息分析果树的健康状况，同时估算当年产量，其分析结果甚至已经可以作为当地农民申请保险赔偿的重要依据。

　　当大数据服务进入农业，相关企业作为数据的采集者、管理者和使用者，其经营内容从原本简单地出售信息采集设备，延伸到全面长期地为农业用户进行数据管理及制定数据使用方案服务，甚至凭借数据，打通农业产业链上下游及周边产业，使其发挥更大的作用。

　　一般而言，人工智能的机器学习算法极其依赖数据的多少，数据越多，做出的模型越准确，预测和判断越精准。美国堪萨斯州的农业数据公司Farmobile的盈利模式，是将一种用来记录设备运行情况的被动连接器的使用权卖给农场主，它们可以被安装在绝大多数农业机械设备上，不间断地把农场设备产生的数据传至云端，利用人工智能进行汇总分析，农场主便可在掌握数据结果的基础上优化生产。这个设备每年的使用费用是1250美元，卖的其实是大数据服务。

　　与此同时，Farmobile公司也从农场主处买东西——以每英亩2美元的价格购买该农场产生的数据，处理、筛选、打包后转手卖给肥料公司或农业机械厂家等，厂家可以据此进一步完善自己的产品。

　　如此一来，与这家企业做生意的农场主们提供数据赚取的费用，有时甚至超过了设备的使用费。他们开始意识到，在农业生产过程中创造利润的不仅仅是农产品，宝贵的农业数据未来可能更值钱。