設施農業機械化智能化發展是世界性大趨勢。提高設施農業機械化智能化水平，是世界農業科技競爭的新焦點。我國土地資源稀缺，發展設施農業是提高土地資源集約化利用的著力點。本文旨在交流信息，力促設施農業高質量發展。

一、什么是設施農業機械化智能化

設施農業機械化智能化，是指將現代信息技術、自動化裝備與設施農業深度融合，通過智能決策系統對農業生產全流程進行精準控制的先進生產方式。其核心是通過機械化替代人力、智能化優化管理，實現農業生產的精準化、高效化和可持續化。

1、核心構成要素

設施農業基礎。利用溫室、大棚等設施，通過工程手段調控溫、光、水、氣、肥等環境因子，為動植物創造周年連續生產的可控環境。

機械化裝備應用。生產環節涵蓋智能播種機、移栽機、植保機、采收機等，替代傳統人工作業（如江蘇展示的吊軌式植保機、葉菜收獲機）。支持系統包括自動滴灌施肥設備、恒壓變頻水泵等，實現水肥精準供給。

智能化決策與管理。環境監控。通過傳感器實時采集溫濕度、光照、CO?濃度等數據，結合專家系統自動調控設備（如通風、補光）。智能決策。利用農業專家系統分析作物需求，生成種植方案（如pH/EC值動態調節營養液配比）。數據平臺。整合物聯網技術，實現遠程監控、生長預警及產品溯源。

2、關鍵技術支撐

智能IT信息技術。農業專家系統綜合多領域知識，提供適應性解決方案（如針對土壤類型推薦施肥策略）。

自動化控制技術。基于傳感器反饋的閉環控制，實現設備自主運行（如過濾器堵塞自動反沖洗）。

數字技術集成。應用大數據、5G導航、區塊鏈等技術優化資源配置，克服區域數字鴻溝。

3、應用價值

核心優勢。提效降本。減少人工依賴50%以上，提升播種、采收效率30-50%。資源節約。水肥利用率提高30%，降低能耗與污染。品質保障。穩定環境參數提升農產品質量與安全性。

4、發展趨勢

技術融合。向“生物技術+新材料+AI”多技術集成方向演進（如農光互補模式）。規模應用，從示范園區向區域性集群擴展，推動社會化服務模式。政策驅動，中國《設施農業現代化提升行動》等政策加速智能化滲透。

例如荷蘭通過計算機全控溫室實現花卉周年生產，單產達傳統農業5倍；江蘇基地應用智能移栽機，效率較人工提升8倍。

設施農業機械化智能化是農業現代化的核心路徑，通過“機械執行+智能決策”重構生產鏈條。當前需突破成本與人才瓶頸，未來將依托技術迭代與政策支持，向全域感知、自主決策的“無人化農場”演進。

二、設施農業機械化智能化勢在必行

1、政策層面：國家戰略與頂層設計的明確要求

設施農業作為農業現代化的重要載體（如溫室、植物工廠、規?；笄蒺B殖場等），其機械化智能化已被納入國家農業發展的核心規劃。2025年1月《中國農機化導報》明確提出：

設施農業領域。需大力推廣溫室環境監測、智能控制技術及裝備，重點普及水肥一體化智能灌溉系統，加強果蔬分級分選智能裝備、花果菜采收機器人、嫁接機器人的研發示范，推廣智能化植物工廠種植模式；

畜禽養殖領域。以規?；B殖場為重點，強化養殖環境監控、畜禽體征監測、精準飼喂、廢棄物自動處理等智能裝備的應用。
這些政策直接推動傳統設施裝備向智能化改造，明確了設施農業機械化智能化的戰略定位。

2、技術層面：解決設施農業痛點的關鍵路徑

設施農業的核心需求是精準控制（環境、資源、生產流程）與效率提升，而機械化智能化技術恰好能解決傳統設施農業的痛點：

精準化生產。智能溫室通過物聯網技術（傳感器、采集器、控制器）實時監測溫度、濕度、光照、土壤養分等參數，自動調節濕簾、風機、遮陽網、加熱裝置等設備，實現“按需供給”，避免資源浪費（如過度灌溉、施肥）；畜禽養殖中，智能飼喂系統可根據畜禽體征（如體重、產蛋率）精準投放飼料，降低飼料消耗。

自動化作業。設施農業中的高強度、重復性勞動（如采摘、嫁接、擠奶）可通過機器人替代。例如花、果、菜采收機器人能精準識別果實成熟度并完成采摘，嫁接機器人可提高嫁接效率；現有的聯合收割機、大型拖拉機等裝備配備自動駕駛系統，可借用于設施農業，實現精準作。

數據化管理。智能裝備收集的生產數據（如作物生長周期、畜禽健康狀況）可通過大數據分析優化生產流程，提升決策科學性。

3、現實需求：應對勞動力與可持續發展壓力

勞動力短缺與勞務成本攀升問題。隨著城市化進程加速，農業勞動力大量轉移，設施農業屬于勞動密集型產業，其精細化管理（如溫室澆水、施肥、采摘）對勞動力的需求日益迫切。機械化智能化裝備（如采摘機器人、智能灌溉系統）可減少對人工的依賴，降低勞動力成本。

可持續發展要求。傳統設施農業易產生資源浪費（如過量灌溉、施肥）和環境污染（如農藥殘留、畜禽糞便污染）。智能化技術可通過精準控制減少化肥、農藥使用，通過廢棄物自動處理系統實現畜禽糞便無害化處理，推動設施農業向綠色、可持續方向發展。

4、實踐案例：已取得的成效與推廣價值

智能溫室。通過物聯網技術實時監控植物生長環境，自動調節光照、溫度、濕度，使作物產量提高20%-30%，水資源利用率提高40%-50%；

畜禽智能養殖。規?；i場采用智能飼喂系統后，飼料轉化率提高5%-10%，勞動力成本降低30%-40%；

植物工廠。采用智能化種植模式（如LED補光、精準灌溉），實現全年無土栽培，產量是傳統種植的5-10倍。

設施農業機械化智能化是政策驅動、技術支撐、需求倒逼的必然結果。其核心價值在于：提升生產效率，解決勞動力短缺問題；

實現精準化生產，降低資源消耗與環境污染；推動設施農業向現代化、可持續方向發展。隨著技術的進一步成熟（如傳感器、人工智能、大數據的普及），設施農業機械化智能化將成為未來農業的核心模式之一。

三、我國設施農業機械化智能化面臨的問題與挑戰

1、技術研發與適配瓶頸

核心部件依賴進口。高端傳感器、智能控制芯片等關鍵部件主要依賴進口，國產化率不足30%。如江蘇草莓種植基地引進的荷蘭智能溫室系統，因缺乏本土化改造導致冬季能耗超標40%。智能傳感器、精準控制系統等核心技術研發不足，高端裝備仍依賴進口，導致成本高且適配性低。

環境建模精度不足。現有智能決策系統多基于溫帶氣候開發，難以適應我國復雜氣候條件。例如云南高原溫室因光照模型偏差，作物減產率達15%。

系統兼容性差。不同廠商設備接口協議不統一，導致物聯網平臺、農機裝備、管理系統形成“數據孤島”。山東壽光的案例顯示，30%的智能設備因無法互通而閑置。物聯網、AI與農業機械的融合深度有限，環境監測與作業執行存在數據斷層。

產品同質化嚴重。企業創新投入不足，設備功能重復率高，缺乏針對不同作物的定制化解決方案。

2、經濟成本與推廣阻力

初始投資門檻高。智能溫室建設成本達傳統大棚的3-5倍（如環境控制系統每平米超200元），中小農戶投資回收周期長達5-8年。信息化基礎薄弱，農村網絡覆蓋率不足50%（部分偏遠地區），農業數據中心建設滯后，數據采集與傳輸效率低。

設備成本高昂。智能溫室、無人農機等設備初期投資大，中小農戶難以承擔。

融資渠道單一。依賴政府補貼，社會資本參與度低，商業化運作模式尚未成熟。導致運維成本不可控，智能設備維護成本比傳統機械高40%以上，新疆某農場因維修響應延遲導致番茄季損失超百萬元。

補貼政策錯位。現行農機補貼目錄未覆蓋物聯網終端、AI決策系統等新型設備，企業研發動力不足。

3、人才與認知斷層

農業+技術的跨領域人才缺口顯著，基層農技人員智能化操作培訓不足。農民接受度低，傳統耕作習慣根深蒂固，智能化設備操作復雜度高，推廣阻力大。服務體系不健全，設備維護、數據服務等配套不足，故障響應周期長，影響用戶信心。

4、政策與區域發展失衡

技術人才缺口。兼具農業知識和工程技術的復合型人才缺口達60萬人，縣鄉級智能設備故障排除需依賴城市工程師。農戶數字素養不足，超50歲農民占比達68%，僅12%能獨立操作智能終端。河北某基地因誤觸自動噴藥系統導致藥害。

培訓體系缺失。村級智能化技能培訓覆蓋率不足20%，多數培訓停留在基礎開關機操作。

基礎設施與標準缺失。網絡電力保障弱，設施農業基地4G/5G信號盲區占比超40%，30%園區面臨電壓不穩問題，導致系統頻繁停機（如江蘇灌溉系統斷網誤觸發）。

冷鏈物流短板。采后智能化處理環節缺失，果蔬產后損耗率高達25%-30%（對比荷蘭的5%）。標準體系碎片化，缺乏統一的傳感精度、通信協議、數據格式國家標準，跨區域數據共享難實現。

5、制度與風險管控挑戰

數據安全漏洞。農田影像、土壤數據等敏感信息缺乏產權界定，曾發生企業盜用農戶數據索賠案例。風險應對機制空白，智能系統故障導致的減產無明確責任認定規則，農戶維權困難（如山東導航失靈毀苗糾紛）。環保兼容性不足，電子廢棄物回收體系缺失，廢棄傳感器重金屬污染風險上升。

典型案例對比

四、加速設施農業機械化智能化若干建議

為加速設施農業機械化智能化發展，結合政策導向、技術突破和產業實踐，提出以下建議：

1、強化政策支持與資金引導

設施農業有高投入高產出和勞動密集的特殊性，需要國家給予多方面政策支持。建議擴大農機補貼范圍，將智能卷簾機、水肥一體化設備、物聯網監測系統等設施農業專用設備納入省級農機購置補貼目錄，并提高補貼比例（如智能設備補貼提升至50%）。

設立專項扶持基金。針對設施農業智能化升級設立專項基金，重點支持老舊設施改造、數字化平臺建設和關鍵技術研發（如精準環境控制系統）。

2、突破關鍵技術研發瓶頸

加快核心裝備國產化步伐。集中突破智能傳感器、農業機器人、AI決策系統等"卡脖子"技術，建立"企業+科研院所+推廣+示范區"聯合攻關機制。

構建標準體系。制定設施農業物聯網設備互聯互通標準、智能裝備作業質量標準，建立覆蓋環境調控-生產管理-質量追溯的全流程標準體系。

3、完善數字基礎設施

建設區域性智能云平臺。整合氣象、土壤、市場等數據資源，開發具備智能預警、遠程控制、產能預測功能的設施農業數字化操作系統。推廣模塊化智能溫室，研發適應不同氣候區的標準化智能溫室單元，集成自動卷簾、水肥精準配比、光溫協同調控等功能，建設成本控制在200元/㎡以內。

4、創新應用推廣模式

打造示范應用場景。在設施蔬菜主產區建設"5G+智能溫室"示范基地，形成可復制的"物聯網設備+數字化管理+社會化服務"模式。

培育新型服務主體。發展專業化智能托管服務商，提供設備租賃、數據分析、遠程診斷等增值服務，降低中小農戶使用門檻。

5、加強人才體系建設

實施"數字新農人"培養工程。在職業農民培訓中增設智能裝備操作、數據分析等課程，年培訓規模不少于50萬人次。

建立跨學科研發團隊。推動農業工程、信息科學、生物技術等領域交叉融合，重點培養既懂農業又精通智能技術的復合型人才。

6、優化區域發展布局

開展適應性裝備研發。針對北方節能日光溫室、華東連棟溫室、華南防臺風棚室等不同設施類型，開發專用智能裝備解決方案。

構建產業創新聯盟。在設施農業優勢產區組建"裝備制造商+種植企業+科研機構"產業協同體，實現技術需求與供給精準對接。

建議通過"政策扶持+技術突破+模式創新"三位一體推進策略，力爭到2030年實現設施農業智能化設備普及率超過60%，勞動生產率提升40%以上，形成具有國際競爭力的設施農業智能裝備產業集群。