农机大全网（nongjidaquan.com）最新农机信息：培训交流不停歇，凯斯哈尔滨制造基地再迎新朋友(基于5G超级大脑，农业迎来划时代“聪明革命”，没有我做不到，只有您想不到)，农机新产品,二手农机,农机补贴目录,农机价格查询,农机报价大全，更多农机资讯请查看：农机资讯

　　农机大全网（nongjidaquan.com）今天给各位分享培训交流不停歇，凯斯哈尔滨制造基地再迎新朋友的知识，其中也会对基于5G超级大脑，农业迎来划时代“聪明革命”，没有我做不到，只有您想不到进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文导读目录：

1、培训交流不停歇，凯斯哈尔滨制造基地再迎新朋友

2、基于5G超级大脑，农业迎来划时代“聪明革命”，没有我做不到，只有您想不到

3、基于乡村振兴战略的北京市农机化发展形势及对策建议

4、基于北斗和物联网的农机精准作业在安徽实践

培训交流不停歇，凯斯哈尔滨制造基地再迎新朋友 ♂

培训交流不停歇，凯斯哈尔滨制造基地再迎新朋友

3月28日，由省农业机械化技术推广总站组织的“2019年第一期全省基层农机推广技术骨干人员培训班”学员,市（地）、县（市、区）农业农村局（农机局、农机总站）分管领导、农机推广站长及业务骨干近130人来到凯斯纽荷兰工业集团哈尔滨制造基地，参观交流，共同提升。

为进一步做好2019年基层农技推广体系改革与建设补助项目农机推广技术骨干人员培训工作，加快专业技术人员知识更新，提升基层农机推广人员综合素质和技术服务能力，加强基层农机推广队伍建设，省农业机械化技术推广总站在哈尔滨市举办第一期全省基层农机推广技术骨干人员培训班。

东北大区销售总经理李伟先生致欢迎辞

本次培训班不仅有课堂理论讲解，更安排培训学员走入农机企业，近距离听取来产品专家关于产品技术的讲解及介绍，并走进生产一线，实地了解学习制造相关知识。

拖拉机产品经理任聪、商务培训讲师王海龙为学员讲解拖拉机及收割机产品知识

产品经理围绕拖拉机发动机技术、变速箱技术等多个拖拉机产品主要技术点，向学员进行了深入的讲解。通过对市面上多款产品结合变速箱技术、牵引力、轴距等多方面的对比，从啮合套到同步器再到液力离合器，循序渐进的为学员们介绍了目前市面上不同产品使用的多种变速箱技术。

相比同步器换挡，使用半动力/全动力换挡，乃至无级变速箱，可大大减少操作的复杂性，减少停机换挡时间及驾驶员疲劳，大大提升作业效率。

学员参观哈尔滨制造基地展厅

参训学员分成两个班组，在生产部门相关同事的引导下，参观了哈尔滨制造基地，并听取关于生产工艺、生产管理等方面的介绍，深入一线生产，了解农机制造过程。

哈尔滨制造基地采用的先进的制造技术、技术领先的涂装生产线及整齐规范的生产模式亦获得了参训学员的一致赞扬。

据了解，本期培训班为围绕新时期农机推广工作新要求、新任务，以提升基层农机推广技术骨干人员综合素质和服务能力为重点展开。深入企业交流培训，不仅让学员们更直观的了解了农机相关知识，也为企业与学员间提供了交流沟通的平台，相互交流，共谋提升。

基于5G超级大脑，农业迎来划时代“聪明革命”，没有我做不到，只有您想不到 ♂

基于5G超级大脑，农业迎来划时代“聪明革命”，没有我做不到，只有您想不到

据《新华日报》报道，依托物联网、人工智能、5G通信等现代技术，如今的农业生产充满了“智慧”。你能想象到的未来农业模样，或许都可以用智慧农业去描绘。即使还存在技术创新、低成本应用等难题，但农业创新的脚步从不停歇。农业生产植入“超级大脑”，广阔无垠的农田也可以尽在掌握。

5G植物工厂“样板房”“大脑”指挥智能设备各司其职　　

在南京国家农高区“两莓”示范园的5G蓝莓植物工厂“样板房”，迎来阵阵细小的“雨雾”。“玻璃温室里的‘智慧大脑’一旦感应到温度超过30摄氏度，喷淋设备就会自动启动进行降温。”“两莓”示范园负责人俞小花说，这个“样板房”里种植的都是蓝莓，比较娇气怕热，此刻的温室里，不但喷淋设备在工作，顶部还有四台环流风扇也正吹得起劲，顶开窗也自动打开帮助温室散热，北边的湿帘和南边的风机则遥相呼应进行加湿降温，水肥一体化滴灌设备一旦接到“缺水缺肥”预警也会迅速启动……无人环境下，先进设备接受到“大脑”的指挥后各司其职，智慧农业正在走进现实。

“目前除了采摘和修剪需要人工作业，在5G植物工厂里，水、肥、营养液、光照、温度已经全部可以实现智能控制。”俞小花介绍，温室顶部的阳光板有自动调节光照的功能，并可自动开关；温室上方还有外遮阳、内遮阳和一层保温层，会根据实时温度自动开关；地面上，种植盆底部还布设了“地暖”管道，冬天寒冷时可以给土壤“加温”。　　

5G蓝莓植物工厂如此智能，它的“智慧大脑”究竟是怎样工作的？在“两莓”示范园的数字农场指挥中心。数字农业云平台占据了一整面墙。平台按照不同的蓝莓品种和功能，划分了数十个地块，除了5G蓝莓植物工厂“样板房”，更多的是大棚和大田，每个地块都布设了多种传感器。

“所谓数字化管理，第一个功能就是数据的获取，你看有红点、绿点、黄点的这些地方，都布设了传感监测设备，可以实时获取作物的土壤、环境、气象各方面的数据，这些数据每隔4个小时上传一次。”平台管理人员介绍。　　

数字化的第二个功能是分析，把日常监测到的数据，与标准化栽培指标进行智能比对分析，形成综合评分结果，一旦分析到数据不在安全范围内，显示屏就会出现小铃铛闪烁预警。　　

此时就涉及到数字化管理的第三个功能，即应用，数字化的分析结果可以指导农场管理人员实时调整农事活动安排，比如大棚里种的蓝莓，施肥、滴灌、避雨、遮阳、喷淋等，都可以通过远程方式在手机端点击设备开关就可以实现，而5G蓝莓植物工厂除了远程操控的方式，还可以实现自动感应自动控制。　　

数字技术的加持，形成了标准化栽培的模式，从而实现提质增效。示范区蓝莓平均亩产在1000到1500斤左右，比普通农户种植增产20％以上，亩均增收超过万元。

智慧稻麦无人农场 让农机也拥有“高智商”

“智慧稻麦无人农场”示范田，距离“两莓”示范区15分钟车程，十多个大型“神农-稻草人”守护着这300多亩良田。“我们的‘稻草人’不单单只是驱鸟，它们装有高清摄像头，可以上下左右360度转动，对农场进行实时观测，旁边是作物生长监测诊断无线终端，用于实时监测作物长势特征、大气、土壤温湿度等状况。”南京神农智慧农业研究院院长、南京农业大学农学院教授汤亮介绍，通过农田物联网设备，监测到的作物、大气和土壤数据将直接传输到云平台服务器，平台根据服务器中的作物模型，以及一系列算法，可在手机上为农户实时提供肥水诊断与调控方案。　　

无人农场的“高智商”，高度依赖于5G、大数据、物联网、云计算和人工智能等信息技术的发展进步。据研究人员汤亮现场介绍，研究院研发了“农田感知与智慧管理系统”，高效集成包括物联网监测、无人机监测和卫星遥感监测在内的“星-机-地”作物长势监测数据与智慧农作模型，能实现稻麦生长全程快速感知、水肥精确管理以及产量品质预测预警，“今年，我们通过无人机对这300多亩的大田进行了精细化施肥。”这些稻麦精确管理技术给出的定量化栽培调控方案，能节省氮肥10%以上、增产5%-12%。　　

无人农场的本质是实现机器对人的替换，因此机器必须具有“思考能力”，具有生产者的判断力、决策力和操作技能。如何与农机公司、无人机企业等合作研发智能农机装备，让真正的“高智商”农机服务于大田，南京神农智慧农业研究院正在积极探索。　　

“我们把自主研发的智慧农作装备技术搭载在农机上，农机装上‘大脑’后，在工作时就能随机应变，比如无人小麦精确播种施肥机，可以根据地块的肥沃程度，自主调整播种稀疏度。”汤亮说，目前研究院已合作研发出无人小麦精确播种施肥机、稻麦智能无人收获机、机载式作物变量追肥作业系统以及多功能农田巡检机器人等农机产品。　　

数字孪生让农业生产“先知先觉”创新技术、降低成本仍是关键

“智慧农业是信息农业发展的新阶段，其核心目标是实现农业的数字化、装备化、智能化、无人化，为农业增效、农民增收、农村增绿。”江苏省农业科学院农业信息研究所研究员曹宏鑫介绍，智慧农业包括信息感知、信息传输、信息处理和控制三大技术体系，农业模型则是信息处理和控制的定量化核心技术之一。“目前不少企业正在进行无人农场商业化落地，他们的导航技术、感知技术等做得非常好，但就缺乏一个‘智慧大脑’让农业生产‘先知先觉’，我们研究的一些关键技术，特别是农业模型技术，正是无人农场所需要的核心技术。”曹宏鑫介绍。　　而随着现代信息技术与农业的深度融合发展，科研人员正在探索通过数字孪生技术，让农业生产“先知先觉”。去年9月，江苏省农业科学院农业信息研究所与江苏原起智慧科技有限公司正式启动共建“农业数字孪生联合实验室”，打造数字版的“克隆农场”。　　

农业数字孪生，即利用仿真技术，搭建虚拟三维立体空间，还原真实的农业生产场景，实现农场里面所有现实要素与虚拟世界元素的相互映射，形成数字孪生体。未来，农业数字孪生可对农业生产的各个环节和要素进行感知、分析、预测和决策，重要的是，它不局限于对局部现状的监控，更着力在系统性的对历史数据进行深度挖掘以及对未来趋势的模拟预测，从而把智慧农业带入高质量、可持续发展的新阶段。　　

“比如数字孪生概念下的虚拟植物，我们正在进行实践，在功能-结构植物模型基础上，融合更多的环境和基因要素，构建生长环境、外形结构和内在机理都能真实还原物理实体的数字虚体。”农业数字孪生联合实验室常务副主任张文宇展望道，“随着虚拟植物研究的不断深入，我们还可以模拟基因和环境间的交互，比如植物和土壤的交互，比如空间竞争等等，甚至可以拓展到生态系统。”　　

“目前我们还只是走在智慧农业的初级阶段，无论是技术创新还是低成本应用，智慧农业都还有很长的路要走。”曹宏鑫表示，“技术总是走在产业前端，智慧农业的发展要进行超前的技术储备，我们还需要攻克多方面的关键核心技术，相信终有一天，我们的创新技术会落地生根、开花结果。”　

基于乡村振兴战略的北京市农机化发展形势及对策建议 ♂

基于乡村振兴战略的北京市农机化发展形势及对策建议

我国历来重视农业机械化工作，60年前毛主席就曾提出“农业的根本出路在于机械化”的著名论断，为我国农业发展指明了方向。2018年12月，《国务院关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》（国发〔2018〕42号）正式发布，该文件是今后一段时期，农业机械化和农机装备转型升级的指南针和路线图。

2019年3月，习近平总书记在北大荒建三江国家农业科技园区考察时指出：“大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀”。为充分发挥农业机械化的支撑作用，在掌握和分析当前北京农业机械化发展现状、面临的形势的基础上，进一步提出促进农机管理、推广、鉴定和服务等方面转型发展的对策建议，为促进乡村振兴战略全面实施、农业农村现代化提供科技支撑和技术保障。

1 农机化发展情况

1.1 农机化技术装备推广情况

近年来，依托试验示范及科技推广项目，北京市积极开展智能、全程、绿色和特色等机械化技术装备推广应用，基本实现粮经、蔬菜、畜禽养殖、水产养殖、林果和农产品初加工等六大产业全覆盖，实现了耕整地、播种（种植）、植保、田间管理、收获和产后处理等关键环节全覆盖，促进了农业机械化全程全面、高质高效发展。

1.1.1 农机智能化技术装备

粮经产业方面，搭建基于北斗导航技术的智能作业平台，实现了深松整地、植保和秸秆打捆等机械化作业的实时监测，积极推进农机管理、作业、调度和监测等信息化服务。针对日光温室，积极开展环境监测、温室控制、视频监控和作物长势监测等物联网技术应用，并配套空间电场、CO2发生器、卷膜器及补光灯等设施农业设备，极大地促进了设施农业智能化发展。

1.1.2 生产全程机械化技术装备

目前北京市的主攻领域是蔬菜生产全程机械化。针对日光温室，积极开展了开沟、旋耕起垄、精量直播、移栽（种植）、植保打药和收获等环节机械装备的选型示范，提升油菜、生菜等叶类菜生产机械化水平。

针对塑料大棚，开展了大棚结构改造设计，有效解决了拖拉机及配套农具进棚作业难的问题，同时针对叶类菜，集成有机肥撒施、旋耕起垄、直播、移栽、高效植保、田间管理和收获等机械化技术，初步实现了塑料大棚叶类菜生产全程机械化。

露地蔬菜方面，以甘蓝为突破口，集成示范了激光平地、移栽、收获和北斗卫星自动驾驶等农机技术，率先在全国实现了露地甘蓝生产全程机械化。并以此为基础，加快推进了大白菜、生菜、菜花和胡萝卜等露地蔬菜的机械化生产。

1.1.3 绿色机械化技术装备

一方面大力推广智能水肥一体化技术、高效电动弥雾机械等节水、节药技术装备推广应用，提高水资源利用率和农药利用率。另一方面，积极开展老旧日光温室保温改造，目前改造后的日光温室冬季棚室内温度最低不低于10 ℃，有效保障了果类菜的正常生长。

此外，为解决农作物秸秆、尾菜、畜禽粪肥等农业废弃物处理问题，以有机肥加工为方向，以区为整体，积极推进政府引导、企业运作的农业废弃物收集、运输、储藏、加工、利用等全链条的社会化、市场化处理模式。如打造的“顺义模式”年平均收集蔬菜废弃物2万t，粪肥5 000 t，加工有机肥7 000 t，基本实现了示范区内废弃物资源化全量利用。

针对林果残枝废弃物，通过配套移动式树枝粉碎机、多功能粉碎机、装载机、翻抛机和树叶收集处理机等设备，将林果残枝加工成1～5 cm、0.2～1 cm、＜0.2 cm的3个等级，分别用于有机覆盖物加工、栽培基质加工和有机肥加工，实现了园林废弃物的资源化利用。

1.1.4 特色机械化技术装备

针对甘薯、草莓、青豌豆和谷子等京郊特色作物，主要开展了甘薯移栽、草莓起垄和青豌豆收获等关键环节机械化技术推广应用，目前选型推广的甘薯起垄移栽铺滴灌带一体机、草莓起垄机和青豌豆收获机，作业效率分别达0.1 hm2/h、0.028 hm2/h、0.17 hm2/h，是人工作业的5倍、14倍和23倍。针对桃、苹果矮化密植标准园，积极开展整地、施肥、植保、除草和剪枝等环节机械化技术集成示范，与人工相比整体工作效率提高了3～5倍。

1.2 农机化发展总体情况

1.2.1 农机装备发展情况

2018年北京市农机总动力125.65万kW，农业机械保有量20.52万台（套）。其中，拖拉机6 845台，大田种植业机械108 444台，设施农业机械59 628台，农产品初加工机械9 456台，畜牧养殖机械10 192台，水产养殖机械12 131台，农田基本建设机械633台。农业机械基本涵盖了从种子处理、耕整地、播种、植保、田间管理、收获到农产品初加工、农业废弃物处理等全过程，有效支撑了农业各产业机械化发展。

1.2.2 农业机械化生产水平情况

2018年主要农作物耕种收综合机械化水平91.2%。其中，小麦已基本实现生产全程机械化，玉米耕种收综合机械化水平91.5%，主要农作物秸秆综合利用率98.5%。

各产业机械化水平见表1，设施农业机械化水平37.62%，畜牧养殖机械化水平64.98%，水产养殖机械化水平42.16%，农产品初加工机械化水平26.89%，林果业机械化水平32.54%。农业机械化已进入全面发展时期，特别是设施农业、畜牧养殖、水产养殖、林果业及农产品初加工产业机械化呈快速发展态势。

表1 2018年北京市农业各产业机械化水平

1.2.3 农机社会化服务能力情况

2018年农机社会化服务组织及农机户1.4万个，其中，农机专业合作社129个，占比不到1%，具体分布如图1所示。但是，农机专业合作社规范化建设不断加强，全市有国家级、市级示范社23家，持有拖拉机驾驶证人员9 410人，占全市农机从业人员比重达到50%以上，农机从业人员能力水平明显提升。

农机专业合作社已经成为全市农机作业服务的主力军，目前农机服务组织作业服务面积占全市机械化生产面积的70%以上，跨区作业已扩展到吉林、内蒙古、河北、天津、山东和安徽等省市区。农机社会化服务范围已逐步扩展到设施农业、林果业等产业。

图1 2018年北京市农机专业合作社分布情况

2 农机化发展面临的新形势

2.1 农业农村发展形势

2.1.1 农业农村改革全面深化

一是政策体系全面聚焦乡村振兴战略。乡村振兴是今后一个时期“三农”工作的重中之重，乡村振兴战略中最重要的是乡村产业振兴。国务院发布的《关于促进乡村产业振兴的指导意见》对乡村产业振兴的目标任务、发展措施做出了全方位的指导性安排，搭建了乡村产业振兴的政策框架和目标愿景，这是农业农村发展的大形势。

二是管理体系全面聚焦农业农村系统改革。面对乡村振兴的新要求，需要加强农业农村系统的机构改革和职能调整，及时调整思路，积极融入到乡村振兴战略的时代浪潮中。

三是农业供给侧结构性改革持续推进。推进农业供给侧结构性改革是适应农产品市场需求变化的迫切需要。对北京来讲，农业供给侧结构性改革不仅是农业产业结构调整，而是从全面建成小康社会和乡村振兴战略的定位出发，通过改革补齐农业发展短板，解放和发展农业生产力，激发农村活力，降低农业生产成本，提高农业生产效率，提高农民收入。

2.1.2 农业农村现代化建设全面展开

一是农业和农村建设逐渐融合。农业的产业功能为农村发展注入活力，农村的宜居功能对农业发展提出了更高的要求，农业和农村相辅相成、相互支撑。这要提高统筹兼顾、把握全局的工作意识，从更高的高度，更大的视野来推进农业农村现代化发展。

二是产业功能区域化逐渐显现。随着农业现代化的发展，北京市菜田、粮田、养殖业、林果业和特色产业的优势区域布局逐渐稳定，呈产业化发展态势。如，大兴西瓜、平谷大桃、怀柔板栗和昌平草莓等，农业产业功能区域化布局有利于基本农田基础设施建设、农机装备建设等要素资源配置。在生产管理上，对农机、农艺、水利、国土等跨部门组成的规划设计、生产指导和管理协同提出了更高的要求。

三是呈现适度规模经营的发展态势。合作社、农业园区、家庭农场等适度规模新型农业生产主体在推进农业生产方式变革、带动农业科技投入、现代农机装备投入和服务“三农”等方面发挥了重要作用，已经成为现代农业生产、建设和发展的主力军，同时还肩负着小农户、小农业的社会化服务，未来会得到持续发展。

2.1.3 机械化发展存在的问题

一是装备结构有待优化。一方面大田粮食作物机械基本饱和。如，小麦收获机、玉米收获机已经饱和。而设施农业机械较为缺乏。如，卷帘机、卷膜机，每栋日光温室平均保有量不足1台。此外，养殖业大部分设备老旧需要升级换代，林果残枝、尾叶尾菜及杂草树叶等农业农村废弃物处理机械装备供不足需。

二是产业发展不够协调。产业上，大田粮食作物机械化水平高，而设施农业、林果业和农产品初加工等产业机械化水平低。环节上，设施农业种植、采运，畜产品采集环节的捡蛋，池塘养殖起捕、清淤，林果除草、修剪、采收等环节机械化水平仍然很低。

三是作业服务能力有待提升。农机化作业服务组织信息化管理建设滞后，农机专业合作社品牌化服务能力不强，服务领域、服务内容和服务质量均有待提升。

2.2 先进农机技术装备供需特征

2.2.1 智能农机技术装备蓬勃发展

农机装备已经进入智能化，人工智能、物联网技术和大数据等新技术不断进入农业生产领域，改变农业生产方式。一是无人技术装备。包括无人驾驶拖拉机、无人驾驶观光车、无人驾驶运输车、无人驾驶割草机、无人驾驶作物微环境采集车、无人驾驶山地拖拉机及植保无人机等，实现农业生产的无人化。

二是智能技术装备。主要是智能农业机器人，包括施肥机器人、除草机器人、果品采摘机器人、果实（果蔬）分拣机器人、番茄收获机器人及草莓采摘机器人等，通过自动感知作物类型和环境变化，自主进行农业生产作业。

三是无人农场。种植业方面，通过智能装备、物联网等技术装备的应用，实现生产性农业的耕种管收全过程无人化作业；养殖方面，实现生猪、肉牛、蛋鸡、肉鸡及鱼等养殖场的生产管理无人化，成为真正的智慧农业。

2.2.2 农机化技术及装备需求特征

要解决农机化发展存在的问题，重点是要把握农机装备的需求特征，提高农机装备供给与需求的精准匹配。一是需求的全面性。目前对生态、环境整治、粮经、蔬菜、林果、畜禽养殖、水产养殖及农产品初加工等产业领域的主要生产环节，特色作物、特色产业的机械装备都有需求。二是需求的集成性。当前已不是对单项、孤立的农机技术装备需求，而是逐渐转向生产全程机械化技术装备集成配套及整体解决方案的需求。

三是需求的层次性。从产业上，由先需要发展粮食作物机械化，再发展其他产业机械化；从环节上，由先发展容易实现机械化的环节，再发展难以实现机械化的环节；在区域上，先发展平原地区机械化，再发展山区、丘陵地区机械化。

2.2.3 农机化技术及装备的供需策略

为促进本市农业机械化转型升级发展，借鉴农业机械化发展阶段划分依据，对作物、产业和生产环节进行农机装备的选型供给。农机装备供给策略见表2。

表2 农机装备供给策略

当机械化水平处在小于30%的发展阶段时，这一阶段主要存在的是“无机可用”问题，主要矛盾是供给主导需求，也就是只要有供给就有需求，是一个从无到有的过程。这一阶段，对农机技术装备的先进性程度要求不高，主要应加强技术可行、性能可靠的农机装备供给，注重农机装备的实用性和替代性，通过机器换人减轻农业劳动强度。

当机械化水平处在30%～70%的发展阶段时，这一阶段主要存在的是“有机难用”问题，主要矛盾是农机装备供需不够匹配平衡，也就是供给的农机装备不一定有需求，有需求不一定有农机装备供给，是一个农机技术及装备集成优化的过程。这一阶段，主要应加强农机农艺融合配套技术，高效实用复式机械的供给，提高农机装备的配套性和集成性。

当机械化水平处在大于70%的发展阶段时，这一阶段主要存在的是“无好机用”问题，主要矛盾是需求主导供给，大量供给过剩，实际有效需求减少，是一个机械化向智慧化、智能化转型发展的过程。这一阶段，应加强高端、智能、智慧和现代的农机装备应用，农机技术更加超前，展现更加现代化的农业生产方式。

3 农机化发展对策建议

3.1 主要发展思路

随着乡村振兴战略的实施，农机的概念将由原来单纯地服务于农业生产转变为服务农业农村发展上来，使得农机与农艺、信息、国土、水利等方面的融合更加紧密，农业机械化的建设引领作用更加突出。

新时期，要全面落实党的十九大精神，围绕北京农业农村改革发展形势，树立“融合、支撑、创新、服务”理念，加大先进适用农机化技术及装备的引进、试验、鉴定、示范和推广力度，积极搭建“产前产中产后融合桥梁、农机农艺信息融合桥梁、一二三产业融合桥梁、管理供给需求融合桥梁、京津冀农机科技融合桥梁”，不断提升北京农机鉴定推广工作的管理水平、服务水平、信息水平、科技水平、推广水平和综合水平，为北京农业农村现代化建设、乡村全面振兴提供坚实的技术装备支撑。

3.2 稳妥推进农机化管理方式改革

3.2.1 优化农机购置补贴政策，推动农机装备升级

一是改革完善农机试验鉴定制度，加大农机新产品的专项鉴定力度。如，电除雾设备、臭氧发生器等物理农业设备，通过先做专项鉴定再逐步完成推广鉴定。二是利用农机新产品购置补贴试点政策，对不具备推广鉴定证书的新产品，开展新产品补贴品目试点。如，将温室大棚骨架等产品纳入新产品试点范围。

三是对产业发展急需的机械，在审慎合规的基础上纳入市级农机补贴资金范畴，加大农机装备供给力度。此外，依托北京科技创新中心的资源优势，组织企业、高校、科研院所和推广机构等力量开展短缺机械研发攻关，共同解决“无机可用”问题。

3.2.2 加快农机化技术集成创新，盘活农机存量资源

一是积极开展“宜机化”改造，将适应机械化作为产业发展、基础设施建设的前提，加强高标准农田建设、设施农业和果园“宜机化”建设标准制修订，对老旧设施进行“宜机化”改造，为农机通行和作业创造便利条件。

二是加快制定老旧农机报废政策制度加快报废更新，同时，对超标排放的拖拉机和联合收割机等非道路移动农业机械实施减排控制措施，促进农机装备的“更新换代”。三是探索村集体所有农机产权交易机制，有效盘活农村集体经济组织农机资产，推动农机资源的合理流动。

3.3 扎实做好农机化技术装备推广工作

3.3.1 加强调查研究

针对粮经、生态、蔬菜、林果、畜禽养殖、水产养殖和农产品初加工等产业，以及京郊农村人居与农业生态环境治理等重大工程，广泛开展农机化技术、模式和装备调研，为引进先进适用、高端智能的农机化技术装备提供基础。

3.3.2 加大薄弱环节装备推广力度

设施农业要加大移栽机、收获及收获辅助作业平台等机械的推广，农产品初加工要增加板栗脱蓬机、核桃去皮机、果蔬分级机和田间预冷设备，畜牧业要增加集蛋机、蛋品分级机，水产要主攻起捕、清淤机械，增加尾水处理机和活鱼起捕设备，林果业要增加电动剪枝机、采摘平台、树枝粉碎机和割草机等机械。

3.3.3 全面聚焦农业结构调整

针对蔬菜产业，推进生菜、小油菜等主要叶菜品种全程机械化；特色产业方面，要锁定重点环节，推进草莓、鲜食玉米、甘薯、青豌豆等经济作物生产和加工机械化；在丘陵山区、小散零碎地块，积极开展农田宜机化改造示范，同时研发引进小型动力机械和农机具，推进谷子、大蒜生产机械化；在平原地区，要打造智能农机装备示范基地，促进智慧农业发展。

3.4 深入推进农机鉴定工作改革发展

3.4.1 改革管理方式

要充分调动市场资源，推进由具体实施农机具鉴定检测向组织统筹、综合评价方式转变。要加强农机补贴机具产品质量调查、深松整地作业质量检查和主推机具、主推技术作业质量监测。要规范农机质量投诉管理，做好农民投诉处理，维护农民合法权益。进一步修订《北京市农业机械试验鉴定办法》，更好地发挥农机鉴定在乡村振兴战略中的作用。

3.4.2 改革检测方式

要继续深化京津冀农机检测工作机制，实现检测结果互认互信互用，促进区域农机检测工作协同发展。同时，积极探索合作检测方式，针对农业结构调整对新产品提出的鉴定需求，农机绿色生态性能的需求，适度拓展检测参数范围。探索利用社会资源，采用联合使用或租赁使用实验设备方式，采取与第三方合作检测或委托检测方式，提高实验设备使用率和机具检验检测工作效率。

3.4.3 改革鉴定方式

完善农机鉴定制度，加强补贴新产品的鉴定评价工作。要统筹兼顾农机具试验效果、关键参数检测结果和行业专家评定结论，推进鉴定方式向综合评价方式转变，为农机购置补贴管理方式转型提供基础支撑。进一步加强行标和地标的制修订工作，加大适应新时代农业机械化发展的农机化标准有效供给。

3.5 持续提升农机社会化服务能力

3.5.1 加强服务组织规范化创建

以农机合作社为重点，健全安全生产、财务、机务管理、配件贮备、油料供应和维修管理等制度，提高合作社内部管理水平。针对不同作业内容、作业环节，积极制定配套的农机作业服务标准和操作规范，促进农机社会化服务和标准化发展。

3.5.2 打造“一站式”综合服务典型

树立“共享农机”思维，积极建设“全程机械化+综合农事”服务中心，为农户提供全程机械化作业、农机维修（销售）、农资统购、技术培训、信息咨询、农产品销售对接和金融对接等“一站式”托管综合服务。打造新型农机作业服务主体，不断引导农机化作业服务组织向蔬菜生产、林果生产、农业农村废弃物资源化利用、美丽乡村建设和人居环境整治等服务转型，提高农机社会化服务能力水平。

3.5.3 强化农机服务主体扶持政策

利用“互联网+”和“大数据”，对“农机信息服务直通车”、农机作业调度管理信息平台和农机合作社信息化管理系统进行升级改造，提高农机作业服务的时效性、针对性和精准性。

继续加强技术培训、农机补贴、贴息贷款、作业补贴和政府购买服务等扶持政策向综合型农机作业服务组织倾斜，降低农机服务作业综合成本。创新采取研修、集中办班和现场实训等方式，开展现代农业生产知识更新培训，培养一支懂农业、爱农村和爱农民的农机人才队伍。

3.6 继续筑牢农机事业安全防线

（1）安全生产是农机事业的前提和基本保障，要加强农机执法规范化建设，严格执行农机执法“双随机”机制，实行执法检查量化监管制度，重点落实农业机械执法程序操作规范，不断筑牢农机安全保障体系。

（2）加强农机事故预防与应急处理。探索制定事故处理工作规范与标准，消除农机事故隐患

（3）加强农机安全操作培训及教育。增强安全意识，以农机服务组织着手，开展农机服务组织安全生产标准化试点建设工作，逐步引入到农机驾校、设施园区等农机生产经营单位，推动落实农机生产经营单位主体责任，确保安全责任到位。

4 结束语

没有农业机械化就没有农业农村现代化。农机科技工作者要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，紧紧围绕乡村全面振兴战略、农业农村改革发展稳定、农业机械化转型升级等重大形势、重大任务和重点工程要求，不忘初心、继续前行，在更高的起点上，努力推动农业机械化事业取得更大的成绩。

（文章来源：《农业机械》2019年11期

作者：杨立国 蒋彬）

基于北斗和物联网的农机精准作业在安徽实践 ♂

基于北斗和物联网的农机精准作业在安徽实践

一、基本概况

随着精准农业和智能农业装备技术的发展和应用，传统的农业机械正在向融合卫星导航定位、智能测控与物联网等新一代信息技术的智能农业装备方向发展，加之我国北斗导航定位技术的不断完善，发展基于北斗定位、物联网和智能测控技术产品提升农机作业质量、效率、管理水平和机器装备运行管理的精准度已刻不容缓。

北京农业智能装备技术研究中心针对我国农机化高质高效发展中缺少农机作业数量与质量在线监测方法，作业数量和质量难以科学评价；管理服务手段滞后，农机化高质高效发展与作业管理服务效率低的矛盾日益突出等问题，融合北斗定位、智能测控、云计算和大数据等信息化技术与手段，突破了全程机械化作业智能监测和作业大数据云服务等关键技术，创制了全程机械化作业智能监测终端系列产品；攻克了广域集群农机作业多元异构数据高并发接入、大数据分析处理技术，构建了基于大数据的全程机械化作业云服务平台，从2015年起在赵春江院士的带领下团队在国内率先实现了业务化运行，同期哈工大惠达产品也在全国进行实用推广，安徽省是走在全国前列自2015年起将此项技术成熟的两个产品运用于全省的农机深松项目的监管之中。

2018年基于农经部门农业社会化服务项目难实施、难监管的问题，北京农业智能装备技术研究中心和哈工大惠达公司又将此项技术应用于全省农业社会化服务项目的全生产作业过程耕、种、管、收、秸秆打捆5大作业环节进行高效监管，为政府实施全程托管以及农业社会化服务项目的运营提供了依据和抓手，为发放项目资金提供了科学而有效的凭证，目前这两个主要平台监管了全省3347个服务主体、25621台农机，每年平均2个亿左右的深松补贴、3个亿左右的农业社会化服务项目以及秸秆综合利用近1个多亿项目的资金的使用都是通过这项技术的使用加以监管得以平稳运行，通过监管一方面实提升了农机的作业质量；另一方面确保了财政项目资金的安全，大大减轻了农业农机管理部门以及农机服务组织的人力物力投入，显著提高了我国农机的信息化水平。 

二、技术路线

技术体系主要包括建立农机全程机械化作业智能监测技术体系和集成开发全程机械化作业大数据与云服务平台。

三、实施路径

（一）全程机械化作业智能监测技术体系

1、全程机械化作业质量智能监测模型。

针对农机作业质量长期依赖于人工监测，监测效率低、误差大、一致性差等问题，提出地形变化和作业机组姿态融合的作业耕深在线检测方法；提出种肥播施、喷洒、收获和秸秆打捆多传感信息检测方法，建立了信息融合、作业状态判别、作业量测算等模型，实现了种肥播施、喷洒、收获和秸秆打捆作业状态、作业量、作业质量以及关键工况参数的在线监测。

2、基于空间分析的作业状态自动识别及面积计量方法。

针对农机作业面积计量效率低、精度差和重漏区检测困难等问题，提出了基于空间聚类的农机作业状态自动识别方法，设计农机作业面积计量算法，建立了农机作业边界提取模型和农机作业重漏区域智能检测模型，实现了农机作业面积、时间利用率、作业区重漏检测和作业效率等全程机械化作业关键指标的自动分析。 

3、全程机械化作业智能监测终端。针对振动、多尘等田间复杂作业环境，创制了全程机械化作业智能监测终端，实现了对耕、种、管、收、秸秆打捆5大环节13种作业类型的自动识别、作业数据在线采集、处理、存储与传输，实现全程机械化作业状态、关键工况参数、作业量和作业质量的在线、精准监测。

（二）全程机械化作业大数据与云服务平台

1、农机作业大数据采集与存储管理技术。

针对农机作业季节性强、数据海量且传输峰值高等问题，设计了全程机械化作业大数据高可用接入层，实现了万台级农机作业终端数据实时接入；提出了基于时空与属性融合的农机作业异常轨迹数据清洗方法，提升了农机作业数据质量及数据分析的效率与精度；设计了农机作业时空大数据集群组织与管理模型，构建了农机作业大数据存储管理技术体系。

2、全程机械化作业大数据分析系统。

提出了基于深度学习的农机具快速自动识别方法，实现了农机作业类型的智能识别；建立了基于流式计算的农机作业量和作业质量自动分析模型，解决了农机规模化在线作业数据运算效率低难题,实现了农机作业数据计算的秒级响应；提出了基于位置服务和OLAP（Online Analytical Processing）技术的农机跨区域作业自动检测方法，解决了农机跨区县作业监管与核算难题。

3、全程机械化作业云服务应用平台。

开发了10项全程机械化作业数量、质量智能监测分析云服务，将大规模农机作业监管从线下转移到线上，构建了业务化运行的全程机械化作业云服务应用平台，实践了全程机械化作业云服务监管模式。 

四、应用效益

该项目突破了全程机械化作业智能监测和作业大数据云服务等关键技术，解决了长期困扰农机化生产管理中的质量监测、统计调度及高效管理服务等瓶颈问题，实现了农机全程机械化作业在线监管，为国家农机作业补贴政策规范高效实施提供了有效的监管技术支撑，形成“互联网+”农机作业的创新模式，提高了农机作业质量和生产效率，提升了农机农艺融合及农机化生产管理服务技术水平，促进了农业机械化和农机装备产业的转型升级。

与此同时，项目也培养了一批农机作业北斗定位与精准监测技术领域的骨干科研人员，形成了具有国际水准的研发创新团队。在技术成果推广应用中，累计培训基层农机管理人员、农机技术人员、农机手等5万余人次，提升了基层生产管理人员的技术水平和业务能力，为我国数字农业的发展与建设奠定了良好基础。