设施农业机械化智能化现状趋势与发展建议

设施农业机械化智能化发展是世界性大趋势。提高设施农业机械化智能化水平，是世界农业科技竞争的新焦点。我国土地资源稀缺，发展设施农业是提高土地资源集约化利用的着力点。本文旨在交流信息，力促设施农业高质量发展。

一、什么是设施农业机械化智能化

设施农业机械化智能化，是指将现代信息技术、自动化装备与设施农业深度融合，通过智能决策系统对农业生产全流程进行精准控制的先进生产方式。其核心是通过机械化替代人力、智能化优化管理，实现农业生产的精准化、高效化和可持续化。

1、核心构成要素

设施农业基础。利用温室、大棚等设施，通过工程手段调控温、光、水、气、肥等环境因子，为动植物创造周年连续生产的可控环境。

机械化装备应用。生产环节涵盖智能播种机、移栽机、植保机、采收机等，替代传统人工作业（如江苏展示的吊轨式植保机、叶菜收获机）。支持系统包括自动滴灌施肥设备、恒压变频水泵等，实现水肥精准供给。

智能化决策与管理。环境监控。通过传感器实时采集温湿度、光照、CO₂浓度等数据，结合专家系统自动调控设备（如通风、补光）。智能决策。利用农业专家系统分析作物需求，生成种植方案（如pH/EC值动态调节营养液配比）。数据平台。整合物联网技术，实现远程监控、生长预警及产品溯源。

2、关键技术支撑

智能IT信息技术。农业专家系统综合多领域知识，提供适应性解决方案（如针对土壤类型推荐施肥策略）。

自动化控制技术。基于传感器反馈的闭环控制，实现设备自主运行（如过滤器堵塞自动反冲洗）。

数字技术集成。应用大数据、5G导航、区块链等技术优化资源配置，克服区域数字鸿沟。

3、应用价值

核心优势。提效降本。减少人工依赖50%以上，提升播种、采收效率30-50%。资源节约。水肥利用率提高30%，降低能耗与污染。品质保障。稳定环境参数提升农产品质量与安全性。

4、发展趋势

技术融合。向“生物技术+新材料+AI”多技术集成方向演进（如农光互补模式）。规模应用，从示范园区向区域性集群扩展，推动社会化服务模式。政策驱动，中国《设施农业现代化提升行动》等政策加速智能化渗透。

例如荷兰通过计算机全控温室实现花卉周年生产，单产达传统农业5倍；江苏基地应用智能移栽机，效率较人工提升8倍。

设施农业机械化智能化是农业现代化的核心路径，通过“机械执行+智能决策”重构生产链条。当前需突破成本与人才瓶颈，未来将依托技术迭代与政策支持，向全域感知、自主决策的“无人化农场”演进。

二、设施农业机械化智能化势在必行

1、政策层面：国家战略与顶层设计的明确要求

设施农业作为农业现代化的重要载体（如温室、植物工厂、规模化畜禽养殖场等），其机械化智能化已被纳入国家农业发展的核心规划。2025年1月《中国农机化导报》明确提出：

设施农业领域。需大力推广温室环境监测、智能控制技术及装备，重点普及水肥一体化智能灌溉系统，加强果蔬分级分选智能装备、花果菜采收机器人、嫁接机器人的研发示范，推广智能化植物工厂种植模式；

畜禽养殖领域。以规模化养殖场为重点，强化养殖环境监控、畜禽体征监测、精准饲喂、废弃物自动处理等智能装备的应用。
这些政策直接推动传统设施装备向智能化改造，明确了设施农业机械化智能化的战略定位。

2、技术层面：解决设施农业痛点的关键路径

设施农业的核心需求是精准控制（环境、资源、生产流程）与效率提升，而机械化智能化技术恰好能解决传统设施农业的痛点：

精准化生产。智能温室通过物联网技术（传感器、采集器、控制器）实时监测温度、湿度、光照、土壤养分等参数，自动调节湿帘、风机、遮阳网、加热装置等设备，实现“按需供给”，避免资源浪费（如过度灌溉、施肥）；畜禽养殖中，智能饲喂系统可根据畜禽体征（如体重、产蛋率）精准投放饲料，降低饲料消耗。

自动化作业。设施农业中的高强度、重复性劳动（如采摘、嫁接、挤奶）可通过机器人替代。例如花、果、菜采收机器人能精准识别果实成熟度并完成采摘，嫁接机器人可提高嫁接效率；现有的联合收割机、大型拖拉机等装备配备自动驾驶系统，可借用于设施农业，实现精准作。

数据化管理。智能装备收集的生产数据（如作物生长周期、畜禽健康状况）可通过大数据分析优化生产流程，提升决策科学性。

3、现实需求：应对劳动力与可持续发展压力

劳动力短缺与劳务成本攀升问题。随着城市化进程加速，农业劳动力大量转移，设施农业属于劳动密集型产业，其精细化管理（如温室浇水、施肥、采摘）对劳动力的需求日益迫切。机械化智能化装备（如采摘机器人、智能灌溉系统）可减少对人工的依赖，降低劳动力成本。

可持续发展要求。传统设施农业易产生资源浪费（如过量灌溉、施肥）和环境污染（如农药残留、畜禽粪便污染）。智能化技术可通过精准控制减少化肥、农药使用，通过废弃物自动处理系统实现畜禽粪便无害化处理，推动设施农业向绿色、可持续方向发展。

4、实践案例：已取得的成效与推广价值

智能温室。通过物联网技术实时监控植物生长环境，自动调节光照、温度、湿度，使作物产量提高20%-30%，水资源利用率提高40%-50%；

畜禽智能养殖。规模化猪场采用智能饲喂系统后，饲料转化率提高5%-10%，劳动力成本降低30%-40%；

植物工厂。采用智能化种植模式（如LED补光、精准灌溉），实现全年无土栽培，产量是传统种植的5-10倍。

设施农业机械化智能化是政策驱动、技术支撑、需求倒逼的必然结果。其核心价值在于：提升生产效率，解决劳动力短缺问题；

实现精准化生产，降低资源消耗与环境污染；推动设施农业向现代化、可持续方向发展。随着技术的进一步成熟（如传感器、人工智能、大数据的普及），设施农业机械化智能化将成为未来农业的核心模式之一。

三、我国设施农业机械化智能化面临的问题与挑战

1、技术研发与适配瓶颈

核心部件依赖进口。高端传感器、智能控制芯片等关键部件主要依赖进口，国产化率不足30%。如江苏草莓种植基地引进的荷兰智能温室系统，因缺乏本土化改造导致冬季能耗超标40%。智能传感器、精准控制系统等核心技术研发不足，高端装备仍依赖进口，导致成本高且适配性低。

环境建模精度不足。现有智能决策系统多基于温带气候开发，难以适应我国复杂气候条件。例如云南高原温室因光照模型偏差，作物减产率达15%。

系统兼容性差。不同厂商设备接口协议不统一，导致物联网平台、农机装备、管理系统形成“数据孤岛”。山东寿光的案例显示，30%的智能设备因无法互通而闲置。物联网、AI与农业机械的融合深度有限，环境监测与作业执行存在数据断层。

产品同质化严重。企业创新投入不足，设备功能重复率高，缺乏针对不同作物的定制化解决方案。

2、经济成本与推广阻力

初始投资门槛高。智能温室建设成本达传统大棚的3-5倍（如环境控制系统每平米超200元），中小农户投资回收周期长达5-8年。信息化基础薄弱，农村网络覆盖率不足50%（部分偏远地区），农业数据中心建设滞后，数据采集与传输效率低。

设备成本高昂。智能温室、无人农机等设备初期投资大，中小农户难以承担。

融资渠道单一。依赖政府补贴，社会资本参与度低，商业化运作模式尚未成熟。导致运维成本不可控，智能设备维护成本比传统机械高40%以上，新疆某农场因维修响应延迟导致番茄季损失超百万元。

补贴政策错位。现行农机补贴目录未覆盖物联网终端、AI决策系统等新型设备，企业研发动力不足。

3、人才与认知断层

农业+技术的跨领域人才缺口显著，基层农技人员智能化操作培训不足。农民接受度低，传统耕作习惯根深蒂固，智能化设备操作复杂度高，推广阻力大。服务体系不健全，设备维护、数据服务等配套不足，故障响应周期长，影响用户信心。

4、政策与区域发展失衡

技术人才缺口。兼具农业知识和工程技术的复合型人才缺口达60万人，县乡级智能设备故障排除需依赖城市工程师。农户数字素养不足，超50岁农民占比达68%，仅12%能独立操作智能终端。河北某基地因误触自动喷药系统导致药害。

培训体系缺失。村级智能化技能培训覆盖率不足20%，多数培训停留在基础开关机操作。

基础设施与标准缺失。网络电力保障弱，设施农业基地4G/5G信号盲区占比超40%，30%园区面临电压不稳问题，导致系统频繁停机（如江苏灌溉系统断网误触发）。

冷链物流短板。采后智能化处理环节缺失，果蔬产后损耗率高达25%-30%（对比荷兰的5%）。标准体系碎片化，缺乏统一的传感精度、通信协议、数据格式国家标准，跨区域数据共享难实现。

5、制度与风险管控挑战

数据安全漏洞。农田影像、土壤数据等敏感信息缺乏产权界定，曾发生企业盗用农户数据索赔案例。风险应对机制空白，智能系统故障导致的减产无明确责任认定规则，农户维权困难（如山东导航失灵毁苗纠纷）。环保兼容性不足，电子废弃物回收体系缺失，废弃传感器重金属污染风险上升。

典型案例对比

四、加速设施农业机械化智能化若干建议

为加速设施农业机械化智能化发展，结合政策导向、技术突破和产业实践，提出以下建议：

1、强化政策支持与资金引导

设施农业有高投入高产出和劳动密集的特殊性，需要国家给予多方面政策支持。建议扩大农机补贴范围，将智能卷帘机、水肥一体化设备、物联网监测系统等设施农业专用设备纳入省级农机购置补贴目录，并提高补贴比例（如智能设备补贴提升至50%）。

设立专项扶持基金。针对设施农业智能化升级设立专项基金，重点支持老旧设施改造、数字化平台建设和关键技术研发（如精准环境控制系统）。

2、突破关键技术研发瓶颈

加快核心装备国产化步伐。集中突破智能传感器、农业机器人、AI决策系统等"卡脖子"技术，建立"企业+科研院所+推广+示范区"联合攻关机制。

构建标准体系。制定设施农业物联网设备互联互通标准、智能装备作业质量标准，建立覆盖环境调控-生产管理-质量追溯的全流程标准体系。

3、完善数字基础设施

建设区域性智能云平台。整合气象、土壤、市场等数据资源，开发具备智能预警、远程控制、产能预测功能的设施农业数字化操作系统。推广模块化智能温室，研发适应不同气候区的标准化智能温室单元，集成自动卷帘、水肥精准配比、光温协同调控等功能，建设成本控制在200元/㎡以内。

4、创新应用推广模式

打造示范应用场景。在设施蔬菜主产区建设"5G+智能温室"示范基地，形成可复制的"物联网设备+数字化管理+社会化服务"模式。

培育新型服务主体。发展专业化智能托管服务商，提供设备租赁、数据分析、远程诊断等增值服务，降低中小农户使用门槛。

5、加强人才体系建设

实施"数字新农人"培养工程。在职业农民培训中增设智能装备操作、数据分析等课程，年培训规模不少于50万人次。

建立跨学科研发团队。推动农业工程、信息科学、生物技术等领域交叉融合，重点培养既懂农业又精通智能技术的复合型人才。

6、优化区域发展布局

开展适应性装备研发。针对北方节能日光温室、华东连栋温室、华南防台风棚室等不同设施类型，开发专用智能装备解决方案。

构建产业创新联盟。在设施农业优势产区组建"装备制造商+种植企业+科研机构"产业协同体，实现技术需求与供给精准对接。

建议通过"政策扶持+技术突破+模式创新"三位一体推进策略，力争到2030年实现设施农业智能化设备普及率超过60%，劳动生产率提升40%以上，形成具有国际竞争力的设施农业智能装备产业集群。