无人农场解决方案是一种利用多种先进技术来自动化农业生产的系统，旨在提高农业生产效率、资源利用率以及减少对人力的依赖。无人农场在试试过程中面临着诸多困难，相比无人工厂，无人农场具有周期长、精度低、利润低等特点，想要建成无人农场，需要解决一系列技术和经济性问题。当前农业生产过程中人力成本占总成本的绝大部分，通过自动化、智能化技术如无人拖拉机、除草机器人、遥感技术等先进技术可以大幅度降低人力成本，提高农业生产效率。

1. 总体架构

无人农场基于多层次的技术集成，涵盖从数据采集、传输、分析到自动化设备的操作控制。

无人农场通常包括感知决策、精准作业、自动驾驶和多机协同4种核心关键支撑技术，覆盖“耕种管收”全程作业的无人化农机装备，以及支撑无人农场智能决策、任务分配与调度、作业监管与作业分析评价的信息化平台，其核心是智慧大脑。作为构建无人农场的关键支撑技术，信息感知与决策重点是通过获取农田土壤、作物、病虫草害等信息，并对信息进行融合分析，确定土壤和作物缺墒、缺肥、缺营养元素，以及病虫草害严重程度等情况，进而决策出施肥处方和施药处方；精准作业技术围绕农业耕种管收各个环节，根据农艺要求以及决策处方，利用精量播种机、精准施肥机和喷药机等将种、肥、药按质按量施用到地里，在作物收获阶段能够根据作物属性和收获质量等信息对收获机作业工况进行智能调控，实现低损高效收获作业；自动驾驶技术主要解决农机装备在田间自动行走的问题，包括农机作业路径规划、路径跟踪、避障、地头转弯掉头等；多机协同主要解决无人场景下多台农机同步或协同作业的问题，目前比较典型的作业场景有收获机与运粮车协同、多台农机同时开展同类型作业时协同分配任务并规划作业路径、无人播种施肥装备与补给车之间协同。无人化农机装备将信息感知、精准作业、自动驾驶与多机协同控制相关技术集成到农机装备上，使其具备在无人参与情况下自主完成耕种管收全程作业的能力，是构建无人农场较为关键的物质基础。无人农场信息管控平台是无人农场运转的总指挥，其将气象、农田环境、作物、农机等各类信息进行汇总，然后决策出农机最佳作业时间、最合理任务分配、最优作业路径以及种肥药作业处方等，无人化农机装备基于管控平台的决策信息与指令开展农业生产，并将作业信息反馈到平台，平台根据农机作业数据进行作业质量的分析与评价，并结合异常情况对农机作业任务进行优化和调整。

2. 技术组成部分

2.1 数据采集与监测

• 卫星遥感：卫星遥感是无人农场中重要的数据采集手段之一，尤其适用于大规模农田的监控。通过卫星传输的高空图像，农场管理者能够实时了解整个农田的作物生长情况、土壤湿度以及病虫害的扩散。卫星遥感不仅能够提供广泛的视角，还能与气象数据、历史生长数据相结合，进行长期趋势分析。例如，通过卫星数据可以分析不同时间段作物的生长速度、健康状况变化，并预测未来的收成情况。这种大范围的监控手段，特别适合面积较大的农场或处于偏远地区的农田。此外，卫星遥感还可以帮助农场评估不同地块的水资源使用情况，优化灌溉系统，从而提高资源利用效率，减少浪费。。
• 无人机遥感：相比卫星遥感，无人机遥感则更加灵活，能够低空飞行并采集更高分辨率的图像和数据。无人机通过搭载多光谱相机、红外传感器等设备，能够详细监控作物的生长状况、检测病虫害、评估土壤肥力等。无人机的低空飞行可以获取比卫星更精细的地面信息，尤其在需要精确监控的农田区块中具有优势。例如，无人机可以快速扫描农田，检测出局部的病虫害或水分不均的区域，并立即生成地图反馈给农场管理者，帮助其作出针对性的管理决策。同时，无人机能够根据预设的路径自动飞行，减少人工干预，且可在短时间内多次采集数据，确保对农田的持续监控和管理。
• 传感器设备：传感器设备是无人农场数据采集与监测的核心组件，能够实时提供精准的环境和土壤信息。气象监测传感器可以记录空气温度、湿度、风速、降水量等数据，帮助农场优化种植时间和农事活动，预防天气变化对作物的影响。土壤监测传感器则负责测量土壤湿度、温度、pH值和养分含量，确保作物能够在最佳条件下生长。这些传感器通常通过物联网（IoT）连接到*管理系统，提供实时的农田状态数据。例如，在检测到土壤水分不足时，系统可以自动启动灌溉设备，确保作物不会因干旱受损。通过这种实时反馈机制，农场管理者能够在第一时间了解农田的状况，并作出相应的调整，大幅提高生产效率和资源利用率

2.2 智能灌溉系统

• 精准灌溉：精准灌溉是无人农场的关键组成部分，通过土壤湿度传感器和气象数据的结合，能够实现高度智能化的水资源管理。土壤湿度传感器持续监测农田中不同区域的土壤水分含量，当传感器检测到某一区域水分不足时，系统会自动触发灌溉，并根据天气预报数据调整灌溉计划。例如，若天气预报显示即将降雨，系统会推迟或减少灌溉量，避免过度灌溉。同时，系统还可以根据不同作物的需水量差异、地块的土壤类型自动分配水资源，从而优化水的利用效率。精准灌溉的优势在于它不仅节省了水资源，还能通过控制灌溉频率和水量来避免作物根系的过度浸水，提升作物的健康和产量。
• 节水灌溉技术：节水灌溉技术是无人农场中常用的一种高效灌溉方法，包括滴灌和微喷灌溉系统。这些系统通过将水直接输送到作物根部，减少了水分蒸发和径流，尤其适用于干旱地区。滴灌技术能够缓慢而稳定地输送水分，确保水资源的充分利用，而微喷灌溉技术则能够在广泛覆盖作物的同时控制水量，从而适应多样化的作物需求。这两种技术的结合，不仅能够减少传统大面积灌溉带来的浪费，还能在作物生长的关键阶段提供更精确的水分支持。通过这些节水技术，农场可以减少30%-50%的灌溉用水量，从而降低生产成本并提升水资源的可持续性。

2.3 无人驾驶农机系统

• 自动化拖拉机和农机设备：无人驾驶农机的各种传感器以及自主导航系统。这些技术结合使得农机能够自主规划路径，并以厘米级的精度执行各种农业操作，如耕作、播种、施肥、除草和收割等。传感器可以实时检测作业环境，确保农机在不同地形和环境下稳定运行。这不仅大幅减少了对人工操作的需求，还能减少因人为错误带来的资源浪费。例如，自动化施肥系统可以根据作物的实际养分需求进行精准施肥，避免肥料过量或不足的问题，从而提高了作业效率和资源利用率。此外，这种自动化设备能够连续工作，不受疲劳限制，大大提升了生产效率。
• 农机集群管理：无人农场中的多台自动化农机可以通过集中控制系统协同工作，实现大面积农田的高效管理。这种集群管理模式依赖于物联网（IoT）技术，农机设备通过无线通信网络互相联结，并与*管理平台实时交换数据。*系统通过整合每台农机的状态、作业进度以及环境信息，优化集群的整体调度。例如，在播种季节，多个无人拖拉机可以同步执行不同地块的播种任务，而不需人工干预。同时，系统还能实时调整作业路径，避免机器之间的碰撞和资源浪费。通过这种方式，农场主可以在更短的时间内完成大规模农田的耕种和管理，提高作业效率和生产能力。
• 夜间作业：传统农机由于视觉和操作限制，夜间作业效率低下。而无人农机通过高精度的GPS、雷达、摄像头和其他传感器，克服了夜间能见度差的限制，使夜间作业成为可能。农机通过传感器获取作物和环境的实时信息，无需依赖人工操作来应对光照不足的问题。这些技术使得无人农机在夜间能够以白天同样的精度完成耕作、播种和收割等任务。此外，夜间作业还可以避免高温时段，有效减少设备损耗，同时提高设备的使用效率，最大化农机的作业时间。这种全天候作业能力显著提升了无人农场的整体生产效率。

2.4 智能施肥与植保

• 精准施肥：精准施肥系统是无人农场中重要的技术环节，依靠多种传感器和智能算法，确保作物在不同生长阶段获得适量的养分供应。首先，土壤传感器能够实时监测土壤的养分含量、pH值和湿度，而作物生长传感器则监控植物的叶绿素含量、叶面积指数等生长指标。智能系统根据这些数据和气候条件（如降雨量、温度）自动计算每块地的施肥需求，并调整施肥类型和施肥量。通过控制每次施肥的时间、种类和量，避免了传统农业中过度施肥带来的资源浪费和环境污染问题。比如，在作物生长初期，系统会减少氮肥使用，而在关键生长期，系统则会增加必要的养分，确保作物健康生长。这种精准管理不仅提高了肥料的利用率，还能改善土壤结构，防止因肥料滥用而造成的土壤退化。
• 智能植保：无人机搭载的智能植保系统是防治病虫害的高效工具。无人机通过搭载高清摄像头、多光谱传感器等设备，可以实时监测作物的健康状况，迅速发现病虫害问题。一旦发现病害或虫害的早期症状，系统会自动生成精确的喷洒路径，并根据受灾区域的实际情况决定喷洒农药的类型和剂量。与传统的广域喷洒方法不同，智能植保系统可以进行局部精准喷洒，避免了农药的大面积使用，减少了农药残留带来的环境污染问题。例如，在发现某个区域的作物叶片上有病斑时，无人机可以仅对该区域进行精准施药，而无需覆盖整片农田。此外，无人机的自动化作业可以减少人工操作中的误差，并且通过多次巡查、监控，保证病虫害得到及时、有效的控制。这种技术减少了农药用量，降低了作物的环境负担，同时也降低了作物的健康风险。

2.5 农田环境监测与预警系统

• 实时环境监控：通过空天地一体化监控，实时监测作物生长环境，检测异常情况，如气温骤变、病虫害爆发等。
• 智能预警：系统根据历史数据和实时监测数据，结合人工智能算法，提前预测潜在的风险（如极端天气、病虫害扩散等），并发送预警信息给管理者。

2.6 决策支持系统

• 人工智能与大数据分析：基于历史数据、实时监测数据和作物生长模型，智能决策系统能够提供从播种到收获的全流程决策支持，如最佳播种时间、灌溉策略、施肥计划、病虫害防治措施等。
• 农场管理平台：集成所有数据源和设备控制的综合管理平台，可以通过PC端、移动端或网页端随时随地监控农场运作情况，进行设备控制和操作优化。

3. 无人农场实施步骤

3.1 农场规划与设计

• 需求评估：在无人农场的规划与设计初期，需求评估是至关重要的一步。首先，要对农场的地形进行详细分析，考虑坡度、土壤类型、排水条件等地形特征，确保传感器和自动化设备能够适应各种地形环境。接下来，针对不同的作物类型进行需求评估。例如，果园、蔬菜大棚和大田作物所需的技术设备和监控重点各不相同，果园可能需要更多的气象监测传感器，而大田作物则可能需要更多的土壤湿度传感器。此外，气候条件也是评估的核心，特别是在气候多变或极端气候频发的地区，需要更精细的气象监测和响应系统。根据这些地理和作物需求评估结果，可以确定无人农场所需的传感器种类、无人机数量、农机设备类型，以及这些设备在农场中的布置位置和密度。
• 基础设施建设：在需求评估完成后，农场的基础设施建设开始实施。这涉及到多个层面的建设，包括通信网络、数据采集系统和自动化设备的安置。首先，需要布置通信基站，确保农场的所有设备和传感器节点能够通过无线网络或有线网络与*控制系统进行实时数据传输。考虑到农场的广阔面积和设备的多样性，通常会使用低功耗广域网（LoRa）或NB-IoT等技术，以保证设备在远距离、大范围内的稳定通信。此外，还需合理布置传感器节点，如土壤湿度传感器、气象站、作物健康监测器等，根据农场地块的不同需求，按照一定密度分布。自动化设备（如无人拖拉机、智能喷灌系统和无人机）也需根据工作区域和作业需求进行科学布局。例如，田间路网应设计得当，确保无人机和自动化农机能顺畅工作，减少干扰和交通瓶颈。所有这些基础设施的建设将为无人农场后续的高效运行提供坚实的技术支持。

3.2 数据采集与系统集成

• 传感器布置：在无人农场的管理中，数据采集是确保自动化操作顺利进行的关键。首先，需要在农田的各个关键位置布置不同类型的传感器。这些传感器通常包括土壤传感器（监测土壤湿度、温度、养分含量）、气象传感器（监测空气温度、湿度、风速、降水量等）以及生物传感器（用于监测作物的生长状态、叶绿素浓度等）。根据农田地形的不同，传感器的密度和布局需进行调整。例如，在低洼地或高地，土壤湿度传感器的分布可能需要更密集，以便监测水分变化。确保每个传感器的信号能够稳定传输至中心控制系统至关重要。通常使用低功耗无线通信技术（如LoRa或NB-IoT）来维持远距离、低能耗的稳定连接。每个传感器的数据都需实时汇总至*管理系统，通过云平台进行分析和处理，保证无人农场的操作精确、高效。
• 无人机与卫星联动：为了对农田进行大范围的实时监控，无人机和卫星遥感技术被集成使用。无人机可以根据需要定期或按需起飞，进行农田的低空巡视，获取精细的遥感数据。无人机搭载多光谱摄像头或红外成像设备，能够监测作物健康状况、病虫害的早期症状以及作物成熟度。无人机能够灵活飞行，特别适用于对特定区域的精准监控，如检测小范围内的病虫害扩散或局部水分不足。此外，卫星遥感技术则负责覆盖更大范围的监控，能够持续提供大面积农田的长势监测、土壤湿度和病虫害蔓延情况。无人机和卫星的结合使得无人农场能够同时兼顾宏观和微观层次的数据采集，通过动态数据模型对农田进行实时跟踪和管理。*控制系统通过整合这些数据，提供全局性的农场监控视图，并结合历史数据和气象预测，生成精准的农事操作建议，确保农场的智能化运行。

3.3 农业操作自动化

• 智能灌溉系统部署：智能灌溉系统是无人农场实现高效水资源管理的核心组成部分。首先，通过在农田的不同位置安装智能灌溉设备（如滴灌系统、微喷灌溉系统等），可以根据不同地块的实际需水量进行精准灌溉。智能灌溉系统与传感器网络无缝连接，这些传感器实时监测土壤湿度、温度、养分含量，并将数据反馈至*管理平台。灌溉系统通过综合土壤数据和天气预报信息，自动调整灌溉计划。例如，系统会在预测降雨时减少或暂停灌溉，防止过度灌溉，减少水资源浪费。同时，传感器也会在检测到某一区域水分不足时自动启动灌溉设备，确保作物始终保持在最佳的生长环境。智能灌溉的部署不仅可以显著减少人工干预，还能够节约30%-50%的用水量，尤其在干旱地区具有重要意义。
• 无人农机集群部署：无人农机的部署是无人农场自动化操作的核心环节。在农田作业中，耕作、播种、施肥和收割等任务由无人驾驶农机设备完成。这些农机通过**全球定位系统（GPS）和实时动态定位（RTK）**技术实现高精度的自主导航，能够确保农机在田间按预定路径精准作业。为了实现高效的农田管理，部署的无人农机集群需要与*管理平台相连，平台可以实时监控每台农机的状态、作业进度以及设备性能。通过可视化操作界面，管理者能够直观查看各个设备的作业情况，并对农田的不同区域制定作业计划。系统会根据作物的生长需求和地块特点，自动规划耕作路径、播种策略和施肥量，确保各台农机协同作业。例如，施肥和播种作业可以在同一区域中按照设定的时间序列自动完成。无人农机的集群管理能够有效减少人工干预，特别是在大面积农田中，实现高效、精准的农事操作。

3.4 数据处理与智能决策

• 云平台数据处理：无人农场的核心在于对大量实时数据的高效处理与分析。传感器和无人机不断收集的数据，如土壤湿度、气温、作物健康状态、病虫害监测结果等，都会通过物联网技术上传至云平台。在云端，强大的计算能力可以对这些数据进行处理、归类和分析。基于数据分析结果，云平台能够生成详细的作物健康评估报告，包括当前作物的生长状况、潜在病虫害风险、需水量及养分需求等。同时，云平台结合历史数据和气象预测，提供有针对性的生产建议。例如，平台会分析不同地块的养分需求，建议最佳施肥时间和肥料种类，或者调整灌溉策略以应对即将到来的干旱天气。通过云平台的数据处理，农场主可以获得更加精确的管理决策信息，提高农业生产效率。
• AI决策支持：云平台不仅限于数据分析，还通过人工智能（AI）技术为农场管理提供精准的操作建议。AI系统通过大量的历史数据和模型计算，能够预测作物的未来生长趋势，并针对不同条件提供最优的农事操作建议。例如，AI系统可以根据作物的生长阶段和天气预报，计算出最佳的施肥、除草或灌溉时机，并生成具体的操作指令。这些指令会自动发送到无人农机或智能灌溉系统，无需人工干预。AI决策支持的优势在于其自适应能力——系统能够根据环境的变化进行调整，比如在极端天气下重新规划作物管理方案，从而大幅提高作物产量、降低资源浪费。

3.5 监控与维护

• 实时监控：无人农场的高效运行依赖于对农田和设备的实时监控。智能监控平台可以通过传感器、无人机和农机设备的反馈数据，全天候监测农场的作物生长情况和设备运行状态。实时监控涵盖多个方面，包括土壤湿度、作物生长健康状况、农机设备的性能等。平台通过数据分析，生成实时的农田状况地图，帮助农场主全面了解农田的动态情况，及时做出调整决策。例如，当某一地块的土壤湿度低于设定的临界值时，系统会自动启动灌溉设备进行补水。通过实时监控，农场主还可以随时发现设备的运行异常，避免因为设备故障或操作失误造成生产损失。
• 远程维护：无人农场的设备（如无人机、农机和传感器网络）在长时间运行过程中可能会遇到技术问题或故障。为了确保设备的高效运行，远程维护成为必要手段。通过智能系统的反馈，远程诊断平台能够实时获取设备的运行状态和故障信息。一旦设备出现问题，技术人员可以通过远程诊断工具排查故障，并根据具体情况进行修复或重新校准设备。比如，如果无人机在飞行过程中传感器失效，系统可以自动定位问题，并通过软件更新或参数调整恢复正常操作。对于较为复杂的硬件故障，系统还可以提前报警，通知现场维护人员进行更换或修理。远程维护大大减少了停机时间，降低了设备故障带来的生产风险。

4. 关键优势与预期效果

• 节省人力成本：通过自动化设备和智能控制，减少对人力的依赖，特别是重复性劳动和体力活。
• 提升资源利用效率：精准灌溉、精准施肥和智能植保等技术减少了水、肥料和农药的浪费。
• 提高生产效率与产量：基于数据驱动的农业操作优化提高了生产效率，同时提高了作物的产量和品质。
• 环境友好：通过减少过量的水、肥料和农药使用，降低了农业对环境的负面影响，提升了农业的可持续性。

全球农业生产均存在农业从业人员持续减少、人工成本高、传统机械作业质量差等问题，未来谁来种田、怎样种田甚至无人种田问题是全球农业面临的重要挑战。随着现代信息技术与农业生产的深度融合，无人农场在农业生产中发挥的作用和带来的效益越发明显，以自动导航为代表的无人农场关键技术已经或正在改变现代农业生产方式。

以农机自动导航为标志，中国无人农场关键技术已开展了近20年的研究。期间，中国农机自动驾驶系统的发展经历了学习、发展、追赶和超越国外技术的艰辛历程，形成了具有自主知识产权的农机导航系列产品，打破了国外产品长期垄断的局面。近些年，中国农机龙头企业先后研发出了无人驾驶拖拉机、无人植保机、无人收获机以及无人运粮车等无人化农机装备产品，并在小麦、水稻、玉米等大田生产中进行了大量的应用实践，初步形成了适应国内农业生产模式的无人农场雏形。

（1）与国外无人农场技术横向相比，中国无人农场技术总体落后。在农机作业智能决策、精准作业控制等方面，中国积累农业生产数据不足、数据维度也不够，且缺乏对数据的有效分析与利用；此外，中国幅员辽阔，农作物类型南北差异大，作物生长环境和生产农艺要求也存在时空变异；上述原因导致国内成熟的农机作业决策模型少，模型缺乏普适性。总体上，中国在精量播种与变量施肥控制、精准喷洒控制、高效高质收获作业控制等领域尚处于研究发展阶段，与国外存在一定差距，这也是中国未来无人农场技术领域需要着力发展的方向。

（2）无人农场作为新型生产方式，目前在技术上尚不完全成熟，普遍还存在农田非结构环境多模态信息融合感知模型缺乏、无人化农机装备自主性差等问题。未来无人农场技术研究将主要聚焦于农田非结构化环境感知、复杂多变农田环境下农机无人驾驶、无人农机作业任务分配与路径自主规划、无人化农机机群自主协同作业控制等核心技术领域，这些技术既是难点，也是未来最具竞争力的技术制高点。中国与国外在该领域基本处于同一起跑线，是未来最有可能超越国外同类技术产品的领域。

（3）中国无人农场的发展需要瞄准农业现代化与乡村振兴战略的重大需求，突破一批无人农场卡脖子与短板技术，创制适用于中国农业生产的无人化农机装备，实现机器代替人力、电脑代替人脑、自主取代进口的转变，并通过技术产品的广泛推广应用，加速改善中国农业生产面临的困局，提高中国农业生产效率与效益，引领现代农业的发展，早日成为世界农业强国。