當(dāng)廣袤的農(nóng)田遇見前沿的AI，濰柴雷沃正以AI之力重塑中國農(nóng)業(yè)的筋骨。剛剛過去的三夏生產(chǎn)中，濰柴雷沃已將智慧農(nóng)業(yè)的科技創(chuàng)新成果深度融入三夏生產(chǎn)全鏈條，形成了技術(shù)驅(qū)動、閉環(huán)優(yōu)化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新范式。

數(shù)據(jù)融合筑基 為科學(xué)規(guī)劃提供決策依據(jù)

智慧農(nóng)業(yè)管理平臺研發(fā)初期面臨的最大挑戰(zhàn)，是如何整合衛(wèi)星遙感、無人機影像、田間傳感器等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。這些來自不同源頭、格式各異的數(shù)據(jù)，需要在田間網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的條件下實現(xiàn)精準(zhǔn)對齊與實時處理。

如何整合碎片化的衛(wèi)星遙感、無人機影像、土壤傳感器等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供統(tǒng)一、可靠的依據(jù)？濰柴雷沃以“邊緣計算+云端校準(zhǔn)”混合架構(gòu)破局，通過本地節(jié)點保障數(shù)據(jù)連續(xù)性，借助算法優(yōu)化提升處理效率，最終實現(xiàn)農(nóng)田信息的高效整合與價值挖掘。

這套數(shù)據(jù)中樞系統(tǒng)的核心價值在于打破了信息孤島，使分散的農(nóng)田數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可指導(dǎo)生產(chǎn)的決策依據(jù)。以小麥播種和生長期為例，技術(shù)團隊融合土壤特性、作物長勢、氣象變化、農(nóng)機作業(yè)狀態(tài)等多維數(shù)據(jù)，讓管理者確定最佳播種時間、制定春季科學(xué)田管方案環(huán)節(jié)，能夠精準(zhǔn)把握農(nóng)田的每一個細(xì)微變化，為精準(zhǔn)作業(yè)提供了堅實的數(shù)據(jù)支撐，有效避免了傳統(tǒng)經(jīng)驗式規(guī)劃的盲目性。

智能農(nóng)機與AI實時聯(lián)動 驅(qū)動全鏈條作業(yè)精準(zhǔn)執(zhí)行

如何將科學(xué)的作業(yè)方案精準(zhǔn)落地？傳統(tǒng)農(nóng)機導(dǎo)航只能解決“在哪里”的問題，而濰柴雷沃的技術(shù)突破已經(jīng)讓農(nóng)機具備了“自我表達(dá)”的能力，實現(xiàn)了“作業(yè)質(zhì)量自感知”。

這一創(chuàng)新成果的優(yōu)勢在三夏時節(jié)的雷沃智慧農(nóng)場得到了具象化。收獲環(huán)節(jié)，裝配了各類智能傳感器的雷沃谷神GK6126無人駕駛收割機嚴(yán)格按照智慧農(nóng)業(yè)管理平臺下發(fā)的“最佳收獲方案”，自主完成收獲、卸糧、避障等各個環(huán)節(jié)，同時將產(chǎn)量分布實時回傳到智慧農(nóng)業(yè)管理平臺?？梢哉f，這種“會說話”的智能農(nóng)機系統(tǒng)，讓管理者不僅能掌握農(nóng)機的位置軌跡，更能精準(zhǔn)評估作業(yè)效果，如產(chǎn)量地圖、機收損失率等關(guān)鍵指標(biāo)。

基于收獲環(huán)節(jié)智能農(nóng)機的精準(zhǔn)執(zhí)行，AI大模型系統(tǒng)實時接收田間反饋的作業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)、傳感器環(huán)境數(shù)據(jù)等信息，結(jié)合最新氣象預(yù)報，又對后續(xù)的播種作業(yè)處方進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，生成變量作業(yè)處方圖。與收獲環(huán)節(jié)類似，智能農(nóng)機在播種環(huán)節(jié)的作業(yè)數(shù)據(jù)又再次回傳到平臺。環(huán)環(huán)相扣，濰柴雷沃已構(gòu)建起覆蓋播種、施肥、耕整、收獲全環(huán)節(jié)的感知網(wǎng)絡(luò)，使農(nóng)機與AI大模型形成實時聯(lián)動，雙向驅(qū)動全鏈條作業(yè)精準(zhǔn)執(zhí)行。

智能評估閉環(huán) 賦能作業(yè)質(zhì)量控制精細(xì)化

智慧農(nóng)業(yè)成果的轉(zhuǎn)化還延伸到了作業(yè)質(zhì)量的評估環(huán)節(jié)。例如，在玉米播種環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過圖像識別技術(shù)實時判斷漏播情況。在智慧植保環(huán)節(jié)，結(jié)合軌跡數(shù)據(jù)與噴灑量，系統(tǒng)還可已實施監(jiān)測、并精準(zhǔn)控制施藥情況。在收獲環(huán)節(jié)，農(nóng)機上的智能終端可以實時獲取機收損失率，并對農(nóng)機進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，確保在機收損失與作業(yè)效率間實現(xiàn)平衡。

這種貫穿生產(chǎn)過程的動態(tài)監(jiān)控，徹底改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)“事后檢查”的被動管理模式，使農(nóng)業(yè)作業(yè)質(zhì)量控制從粗放走向精細(xì)，為提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

從智慧農(nóng)業(yè)底層技術(shù)突破到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條應(yīng)用創(chuàng)新，濰柴雷沃的智慧農(nóng)業(yè)實踐，是AI與中國農(nóng)業(yè)深度對話的生動樣本，成功打通了智慧農(nóng)業(yè)從技術(shù)創(chuàng)新到落地應(yīng)用、價值創(chuàng)造的“最后一公里”。與AI同行，中國農(nóng)業(yè)的未來之路，清晰而充滿希望。