文｜Lynn
近年来，我国农业已逐步从以人力、畜力为主的传统生产种植模式，向着智能化、智慧化转型，正大步迈入智慧农业的新时代。智慧农业可大幅度提升农业劳动生产率、资源利用率和土地产出率，是当今世界现代农业发展的重要方向，也是我国现代农业发展的必然选择。
集人工智能、大数据、云计算、5G等于一体，现代化农业的发展也促进了无人农机研发进程。同时，政策补贴、市场需求等多方因素帮助打开了无人农机的市场大门。目前，国内不少农业示范区都引入了无人驾驶技术，通过各种无人农机参与“耕、种、管、收”各个农业生产环节。据新战略低速无人驾驶产业研究所了解，作为低速产品类型之一，目前国内实现L4级无人驾驶的智慧农机落地数量不多，但应用范围正在逐步扩大，从试点试验向常态运行发展。2022年部分大型农场已开始实现无人农机集群作业。
目前，无人驾驶技术已经广泛涵盖拖拉机、播种机、插秧机、收割机、运粮机、喷雾机、运输机等多种农业机械，助力全国多个地区提高农业产值。
从长期的角度来看，智慧农业是解决我国人口与土地矛盾的重要路径，是一个系统性工程。虽然对比美国、日本等国家，我国农业机械化、智能化发展较晚，但智慧农业的诸多利好，不断吸引着企业入局。
据新战略低速无人驾驶产业研究所了解，目前国内农机无人驾驶入局企业主要分为两类，一类是传统农机设备生产商转型入局，如中国一拖、潍柴雷沃等。另一类是自动驾驶公司为该领域提供无人驾驶车辆、解决方案，如超星智能、悟牛智能等。目前，智慧农业应用尚处于初级阶段，但行业对农机无人驾驶的关注度仍在增强，主要得益于我国在政策、产业、技术等方面的支持。
（一）政策：通过补贴促进转型
自2016年起，“智慧农业”一词曾多次出现在中央一号文件中，国家部委近年来也出台了多个文件支持农机智能化发展，包括无人化设备的应用与推广。
同时，国家还大力支持通过购置补贴加快农机升级转型。国务院《关于全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化的意见》中指出，提高农机装备自主研制能力，支持高端智能、丘陵山区农机装备研发制造，加大购置补贴力度，开展农机作业补贴。
农业农村部、财政部在《2021-2023年农机购置补贴实施指导意见》中提到：在补贴资质方面着力突出农机科技自主创新，推广使用智能终端和应用智能作业模式，深化北斗系统在农业生产中的推广应用。补贴对象包括从事农业生产的个人和农业生产经营组织，其补贴额测算比例可由30%调整为35%，而对区域内保有量明显过多、技术相对落后的轮式拖拉机等机具品目或档次降低补贴标准，确保到2023年将其补贴机具补贴额测算比例降低至15%及以下。在国家部委的倡导下，全国多个农业大省也率先制定了一系列补贴政策鼓励智慧农业发展。如山东省对智慧农业的支持力度很大，公司无人农机项目起点非常高该省部分地方政府甚至将部分补贴额算比例提高到了50%，以此促进智能农机发展水平、推进智慧农业发展。目前，市面上大部分无人农机都是基于传统农机装备改造，或是早期智能农机的再升级，成为智慧化程度更高的作业机械。我国是农业大国，具备着夯实的传统机械农业基础，为传统机械设备数字化转型提供肥沃土壤。行业数据显示，2018年至2020年期间，我国农机总动力由10.03亿千瓦增加至10.56亿千瓦，大中型拖拉机及配套设备保有量逐渐增加，农作物综合机械化率显著提高，目前主要粮食作物耕种收综合机械化率均超过80%，农业规模化、集中化趋势明显。需要注意的是，由于我国目前正处于转型初期，智能农机产品并未实现大面积批量落地，农民对智能农机的态度仍保持质疑，因此数字农业渗透率较低，只有少部分农机实现新旧更迭。据农业农村部信息中心统计，2020年数字农业经济渗透率仅为8.2%。但这一情况正在逐步好转，农民对智能农机的信赖与依赖日益增加。据了解，伴随近年来基于北斗导航系统的高级辅助农机驾驶装备在全国多个示范农场应用，用户体验、使用效果良好，不少大中型农场已经将其作为一个必不可少的辅助种植工具。按此趋势发展，我国数字农业经济渗透率将大幅提高，中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心首席科学家赵春江曾表示，2025年中国数字农业经济规模预计可达12600亿元。国内无人农机的发展可分为三个阶段，分别是1.0阶段、2.0阶段以及3.0阶段。其中，1.0阶段的无人农机产品是基于北斗导航系统的高级辅助驾驶配件，可以实现辅助农机在农田中直线作业，主要客户面向大众、农业农机合作社、种粮大户。2.0阶段的产品是在传统农机上实现了最大限度的自动驾驶改造，在农田中作业过程全部无人化并可实现复合种植方案。3.0阶段产品更多为去除驾驶舱的新能源无人拖拉机，并且实现了从座舱到田间作业，然后再返回座舱的全过程的无人作业。目前该类产品主要应用于现代农业科技园、或应用于对科技、环保、智能化要求程度高的项目上。超星智能CEO安华明表示，目前行业1.0阶段产品已实现批量销售，特别在北方地区已成为刚需。2.0阶段产品逐步在市场推广，并得到农业专家及农业局的认可，超星智能目前该阶段产品主要面向对象为核心代理商、与政府合作或进行产品直销。安华明认为，2.0时代是一个新兴的市场，但在三年之内就可能会变成红海。而对于3.0阶段产品，也是农机无人驾驶发展的重要阶段，安华明认为可能需要3至5年的时间进入起步期，或是进入一个开始规模量产的阶段。总体而言，伴随自动驾驶产业的加速发展，供应链体系的完善，国内无人农机的生产研发并不存在很大的技术难点，无人驾驶农业应用安全系数更高，产品能参与到实际的农耕作业中，个别农场还实现了无人化集群作业。据悉，如果全国18亿亩地全部实现智能化或少人化，每年作业包括增加的效益、节约下的成本与增收、减少肥料和用水等方面，可增值1000亿人民币。对于传统农机设备向智能化转型后的降本增效问题，行业认为，成本是一个相对的概念，不能仅从智能设备的价格去定义。首先，智能农机作为生产工具，降本增效的核心在于帮助用户节约多少生产成本。据悉，目前引入一套农机自动驾驶系统，无人农机实现全天候24小时不间断作业，可有效提高作业效率30%以上、节约人力成本约2万元/年·套，提高土地利用率5%~10%。其次是智能农机的购置价格普遍低于传统农机。在政策补贴下，购入一台智能农机的成本中30%~35%由政府买单，甚至一些特殊地区，如山东省某地的补贴占比达到了50%。同时，传统农机的购入补贴占比在逐步下降至15%~10%。无人农机产品用户在享受低成本的购入价格的同时，还享受降本增效的工作效益，因此促使更多用户接受无人农机产品。农业农村部数据显示，2017年我国农机自动驾驶系统销量仅为0.2万套，2020年已增加到1.7万套。行业预测，中国农机自动驾驶系统继续保持高速增长，预测到2025年农机自动驾驶系统销量将达到11.5万套。据相关机构预测，到2026年，包括割草机、植保机、无人农机在内，全球农业机器人市场的规模预计将翻两番。同时，亚太市场被认为是全球市场中农业机器人市场增长率最高的地区，到 2026年，亚太农业机器人市场规模预计将以19.7%的复合年增长率增长，收入将达到37.983亿美元。中国是农业大国，在政策、产业、技术、效益多重有利因素影响下，无人农机大有可为。但在行业发展初期，也不可避免存在一些困难。如普通老百姓对纯电动智能农机的接受度不高，还需要更长时间适应这种新的作业模式。又如国内电控自动化底盘改造价格十分昂贵，一般用户无法接受，因此需要采用非动力换挡或CVT变速箱进行自动驾驶改造，此时便会出现对油门、刹车、离合等手动挡操作控制问题如何解决的难题等等。同时，还有入局企业对农艺的理解。无人农机的最大难点在于设备与业务系统的融合，农田作业场景并不具备交通标注指引无人农机进行工作，因此需要将无人农机与操作后台进行网联，并通过复杂的指导规范或作业指导书进行指导作业。而指导规范需要根据农业种植种类、方案的不同进行定制。指导方案的定制需要和农业专家、具备丰富经验的种植大户进行深入沟通，深入理解他们的种植方案。安华明表示，发展智慧农业不是单纯地用无人设备替代有人设备作业，而是考虑如何通过自动驾驶系统系统实现农业生产智慧、高效管理，无人农机的应用只是其中一环，这也是无人农机未来实现规模商用的关键。基于对行业的深刻认知，安明华认为，自动驾驶企业做好“无人农机”这门生意，需要锤炼三大核心技术。一是与农艺深度结合的自动驾驶系统，通过区域过往种植数据、区域地图、区域气象等基础数据，配合区域主要作物品种、区域过往种植方式、施肥情况等农艺，打造无人农机作业指导方案，车辆在进行无人驾驶作业的时候，也会同步采集数据并进行分析，实时完善方案。二是“大小脑”结合的精准作业控制系统，农机大脑负责作业任务数据接收、计算形成地块作业路径规划，作业过程实时分析、调整、决策等，农机小脑控制农机，精准播种、定量施肥，可与主流智能农机、农具对接，根据作业情况实时监控并调节农具状态等。三是全新动力底盘结构。实车匹配动力锂离子电池、驱动电机及其电机控制器，实现农机驱动电动化。同时采用混合动力技术设计，支持柴油增程器或氢能源电堆，使农机继续不间断作业成为可能。在这三大核心技术的支持下，行业可进一步解决传统辅助或自动驾驶存在的痛点，包括决策规划、农机控制、农具控制、数据分析等方面，特别是数据分析功能，指导后续种植，辅助政府精准管理。在目前看来，农业仍是一门“艺术”。从将种子埋入土中起，便有成千上万种因素影响着种子的生长，而对这些干扰因素所采取的措施，在很大程度上更依赖于农民的直觉、经验以及判断。若想使得无人农机长远发展，就要让人们对智能解决方案产生信任，让人们接受将生产交给算法这个决策所带来的相关风险。现阶段，无人农机主要是在中大型农场、示范区使用。伴随农村劳动力城镇化，合作社、合作农场的生产经营方式还会进一步扩大规模，呈现社会化服务趋势，从而带动无人农机规模商用。因此，作为无人驾驶赛道的玩家，除了不断提升算法技术的软硬实力，确保自动驾驶系统作业的稳定、安全和高效。还要注重用户的信任培养、场景的数据采集，包括正向研发适应南北方耕地空间分布特点、种植方式的无人农机，不断完善不同农业场景的作业机制，扩大产品落地范围，推动行业从产品演示向商用落地大步迈进。
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