文章来自35斗微信公众号，作者张玉洁
近日，中原农谷·2023国际未来农业食品百强大会成功举办。本次大会以“科技创新、国际协作、区域产业聚集”为关键主题，开展了主宾国交流活动、专题论坛、颁奖晚宴、参观考察等一系列活动。其中，智慧农业论坛聚焦智慧农业产业，探讨如何利用现代信息技术提高农业生产效率和可持续性，实现农业现代化。
后稷智联研发总监孙朝华出席活动并作了《基于AIPaaS系统的数字化无人工厂》主题演讲，本文据其相关分享整理。
我们为什么要做智慧农业系统？
在分享前，我想先问各位一个问题：我们为什么要做智慧农业系统？或许大家心中都有不同的答案。今天我从后稷智联的角度出发，给大家分享一下我们为什么要做智慧农业系统。
从认识论角度来说，人类认识自然、再到对自然有科学的认知，这是从认识到实践的反复跃迁过程。从方法论角度来讲，我们形成了以解决问题为目标的系统，运用理论内容作为经验输出的支撑，并形成一套固有逻辑，拥有了系统的思维方式。
大北农的刘石总说过一句话，“数字技术只是手段，深刻理解农业产业化运行逻辑，构建有价值的农业数字化操作系统才是核心”，便可以完美地诠释我们为什么要搭建智慧农业系统。
目前，控制方法可分为单因子控制、综合环境控制、基于模型的控制、基于经济最优的控制及建立作物模型优化反馈控制等。从智能环控发展的两个阶段、三条线索来看，我国直到20世纪90年代，仍停留在单片机的控制和PLC的控制阶段，直到最近几年才有了有线、无线的这种网络控制的技术。
从整体角度出发，可以发现我国与发达国家的差别相当大，例如智能化程度较低、管理水平较差、科技含量不高、环境调控能力不足等，智能化水平等方面与荷兰、美国、日本等国家存在较大差距。但是，有差距才有进步的空间，这也是我们坚持要做智慧环控技术的原因所在，为了突破“卡脖子”技术，快速地追赶与发达国家之间的差距。
从种植企业到软件企业，我们都曾经历过，痛点问题不在少数。种植端企业更加依赖技术人员经验，农事场景复杂性高、管理粗放、呈现形式不理想，数字化升级难、软硬件配合、人和系统的配合不默契等问题是种植企业的痛点所在。
作为软件企业来说，使用远程控制、以人控为准、不精准、主观性高，现有生产管理系统更倾向于某种特定生产场景，通用逻辑不足、无法放之四海而皆准，技术人员不用经验策略就输入不进去等问题也较为明显。
人、数据、品类、软硬件配合则是两类企业共通的问题所在，比如番茄的种植系统可能不适合叶菜的种植系统，而叶菜的种植系统又不适合育苗系统等。在我们自有的基地，自运营控制系统就表现得很好，AIPaaS解决方案能够支持机器学习，使得目标值更准确，多种取值算法也可以实现对设备控制实现敏感和钝感的灵活使用。
通过自运营基地的不断试错，从复杂的场景中抽提出共有逻辑，使得应用场景多元化，测试后均可正常录入。此外，多目标优化控制的逻辑也可以让复杂策略均可被设置。
基于方法论的农业种植及服务系统——AIPaaS
AIPaaS是我们自己搭建的一套农业种植及服务系统，运用了之前提及的基于网络的控制技术，叫做农业生产在线应用服务平台。在该平台中，从生产端提取出来的工艺流程可以使得管理流程更加优化和标准化。此外，该系统是友好开放的，国内的硬件设备都可以顺利接入系统，具备丰富的图标和报表功能，现在使用率较高的场景是周报、月报、生产报表和成本报表等。
我们服务过最前端的农业公司都经历过农事管理一个系统、环境控制一个系统、甚至弥雾系统等设备还有另外的系统界面。在实践生产中，AIPaaS从复杂的农业场景抽离出固有逻辑，让数据成为管理者决策的得力助手，彻底结束一个工厂有多个管理界面的时代。
目前，农业企业需要的溯源、农资管理需求也都可以被满足。同时截取某一个作物的某一个批次信息，可以看到采收记录、入库记录、植保记录，乃至经历过的周期环境记录，还有每天的生长图片等信息，以上均能够在一个界面多管齐下。
我们的数据来源于3个自运营基地以及3年以上的数据积累，一共有几十亿条的数据，其维度很丰富，包括种植、植保、水肥、环境数据等，这些数据都可以作为建立模型和算法的基础依据。为了方便使用，我们在手机端就可以查看农事日历、农事概况等，让农事管理更加可视化。
基于最开始提及的方法论，我们在传感器的布置上也进行了优化，以温室里的链式传感器为例，我们在风机侧设置了水平传感器，可以实现通过传感器探头采集的温湿度数据来检测温室密封性和湿帘、风机的性能，并且，通过风机侧与湿帘侧水平传感器的平均温湿度、含湿量可以计算温室内能量，根据能量守恒原理指导温室湿帘、风机开关算法。这样做的好处有两点：一是可以评估温室的保温和通风性能，二是能计算设备的降温效率。
另外在垂直方面，我们设置了6个位点，分别位于植物生长冠层（垂直地面1 m）、保温层下（垂直地面2.5 m）、保温层上（垂直地面3.9 m）、遮阳保温层（垂直地面5 m）、天窗层（垂直地面5.8 m）和顶层（垂直地面6.5 m），通过内外焓值差、遮阳上下焓值差、焓值拐点等控制幕布系统开启顺序与比例，用来服务研究精准环境控制算法。
点检模块实现了对作物、设备和环境点检，智能环控系统通过数据收集和感知，结合种植者的经验、科学算法及能耗成本等要素形成智能化决策支持，让温室控制更加的节能和高效，努力实现“三步走，让‘4S’落实到田间地头”。
多目标优化控制的策略是对应单目标策略的。在传统农业控制上，主要依靠温度或湿度单一目标值来控制设施设备，而多目标是温、光、湿、二氧化碳以及其他衍生数据再结合能量平衡和水平衡等多维度精准地控制设施。
经济最优控制策略则是通过底层逻辑先建立成本-环境策略-产量模型，基于该模型判断出最优经济策略。
为了更好地分析设备与环境数据之间的关联性趋势和规律，我们又做了联合分析工具，分析工具里除了能计算出衍生数据外，还能够便利地算出平均值、差值、可以让控制更加精准，分析更加完善，从而帮助用户做出更明智的环境管理策略，使温室环境控制更精准、更自动化。此外，我们还做了AI交互部分，利用图像识别的原理做了产量预估、作物的图像数据等。
从整体而言，智能环控系统效果表现较好，环境的温度变化趋势是非常缓慢的，不会出现骤然上升或是下降的情况，实现了能耗和人工成本的节省。
以社会责任感为初衷，用科技改变农业
我们同时建有3个自运营实验基地，面积共约200亩。一是北京裕农智联植物工厂。为保障冬奥会及航食蔬菜的健康供应，裕农优质农产品公司与我们联合打造了智联植物工厂，实现了新鲜、直采、无公害的一产二产零距离现代农业生产新模式。
二是上海金山廊下特色蔬菜智联植物工厂。廊下镇是上海市蔬菜生产保护镇，为顺应上海市 “绿色田园”建设的要求，上海亚太国际与我们联合打造了上海第一家AIoT特色蔬菜智联植物工厂，实现了高科技、高品质、高附加值的负碳现代农业生产新模式。
三是河南三门峡AIoT智联植物工厂。这是为发展卢氏县“一二三产融合”，大力推进“产业富民”战略而打造的AIoT智联植物工厂示范园。示范园是集自动化育苗、智能种植、组培、加工、研学于一体的高科技现代化农业产业园，也是湖南农业大学邹学校院士服务站。
此外，在今年11月份，我们还牵头起草并发布了全国首份绿色智能植物工厂建设规范团标，作为低碳、智能农业种植的先遣队，我们在植物工厂绿色化、智能化等先进技术的实践上，积累了丰富的系统管理经验。后稷智联会以社会责任感为初衷，共同推动以科技改变农业的现代化进程。
围绕着高效生产这一目标，我们在种植模式上有了一定改进。例如，使用的是人工光育苗加自然光种植的水培模式，可以更加节水和节肥，同时产出的产品也更加绿色和安全。
