水稻的种植在大田作物中相对复杂 。 以“烤田”环节为例 ， 需要在适当的时间将田间水排干 ， 土壤从淹水状态变成干旱状态 ， 用“晒田”来增加土壤通透性、提高土壤养分、降低田间湿度以减少病虫害等 。
“如何在最恰当的时间、用最合适的度去调节干湿 ， 必须有精准判断 。 传感器和观测设备可以取代人的‘目测+经验’ ， 满足精确判断的需要 。 ”高希武说 。
不仅限于田间的传感设备 ， 数字农业数据采集的触角还在向天空无人机、卫星数据、农机数据延伸 。
“一些农机已经可以在作业过程中实现数据采集 ， 未来还需要继续扩大数据采集的范围 ， 提高丰富性、准确度 ， 同时降低数据收集的成本 ， 让不同的数据采集方式互为补充 。 ”籍延宝说 。
云端有“大脑”
在中联重科副总裁熊焰明看来 ， 数字农业核心即“数字种植+智能农机” ， 也可以通俗地理解为“智能决策+精准执行” ， 其中担当“大脑”功能的当属依托于算法的一套决策体系 ， 通过后台研制的模型 ， 在大量数据的基础上实现智能农业决策 。
走进峨桥基地 ， 看得见的气象站、虫情监测仪、土壤墒情仪等设备 ， 已经与看不见的算法深度融合 ， 让承担智能决策的后台“大脑”算力更强、决策更优 。
籍延宝告诉采访人员 ， 中联重科所建立的“中联智农云”已经融合了水稻需水曲线、作物物候期、农事日历、病虫害和杂草防控等一系列相关算法 。 结合海量数据 ， 云端“大脑”就可以对水稻生长状态、田间管理需要进行分析、提出建议 ， 并“指挥”灌溉等功能远程操作 。 一些功能逐渐下放至手机APP ， 让农民和技术人员实现“拿着手机种水稻” 。
对水的调节是影响水稻高产至关重要的因素 ， 而水稻的需水量又跟生长阶段、土壤含水量、自然降雨等参数直接相关 ， 云端“大脑”在这一环节也投入了不少智力 。
“稻田需要多少水 ， 什么时间应该补充或排掉多少水 ， 都可以直接算出来 ， 并且控制自动灌溉系统去自动补充或停止灌溉 ， 这套操作已经流程化 ， 随时可以全自动运转 。 ”籍延宝说 。
看似轻松的数字化、自动化操作背后 ， 是结合了水稻需水规律、气象变化、农事管理甚至杂草影响等因素的一整套算法体系 ， 以及算法本身不断的学习升级 ， 从而提升精准决策能力 。
“不只利用已有的成熟算法如气象算法 ， 我们还自己开发了不少专门适合数字农业的算法 。 如通过数据积累和AI算法 ， 进一步提高虫情识别的精度 。 ”籍延宝说 ， 如今 ， 水稻种植中的13个环节、49个决策、10大类算法 ， 都在不断地完善和改进 。
水稻要高产 ， 对地平的要求很高 。 在平地环节 ， 远在“天外”的导航卫星平地设备成了稻田另一个可靠的“大脑” 。
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