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糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

更新時(shí)間:2026-02-04      點(diǎn)擊次數(shù):127

一、方案背景

糧食安全是農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的“壓艙石",守住14億人“飯碗"是核心戰(zhàn)略底線。當(dāng)前我國(guó)糧油產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“穩(wěn)面積、增單產(chǎn)"關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期,新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升任務(wù)迫切需要突破單產(chǎn)瓶頸?!都涌旖ㄔO(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)規(guī)劃(2024-2035年)》《2025年全國(guó)糧油作物大面積單產(chǎn)提升實(shí)施方案》相繼出臺(tái),明確將“良田、良種、良機(jī)、良法"深度融合作為核心路徑。面對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)中資源利用不充分、技術(shù)協(xié)同性弱、管理模式粗放等問(wèn)題,亟需以數(shù)智技術(shù)構(gòu)建全鏈條解決方案,為糧油單產(chǎn)提升注入創(chuàng)新動(dòng)能,夯實(shí)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與糧食安全根基。


常見單產(chǎn)提升作物

核心重點(diǎn)作物:大豆、玉米

需求量大作物:油菜、水稻、小麥

其它經(jīng)濟(jì)作物:棉花、甘蔗


二、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

① 數(shù)據(jù)協(xié)同不足

農(nóng)田、育種、農(nóng)機(jī)等多維度數(shù)據(jù)分散割裂,缺乏統(tǒng)一整合載體,難以支撐精準(zhǔn)決策與全環(huán)節(jié)管控;

② 作業(yè)效率不高

智能裝備與農(nóng)藝技術(shù)適配度低,裝備依賴進(jìn)口,傳統(tǒng)作業(yè)模式效率低、精度不足;

③ 生產(chǎn)管理粗放

育種周期長(zhǎng)、水肥施用盲目、田間管理憑經(jīng)驗(yàn),全流程缺乏標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)智化體系,單產(chǎn)潛力難以釋放。

三、方案簡(jiǎn)介

本方案以“良田固本、良種破局、良機(jī)提效、良法落地"為核心,構(gòu)建數(shù)智化全鏈條單產(chǎn)提升體系,打通“育-耕-種-管-收"各環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)資源、品種、裝備、技術(shù)的深度融合:

(一)良田固本:筑牢生態(tài)豐產(chǎn)根基

依托人工智能、衛(wèi)星遙感技術(shù)搭建良田數(shù)字化管理平臺(tái),繪制農(nóng)田建設(shè)“一張圖",精準(zhǔn)掌握農(nóng)田數(shù)量、質(zhì)量、利用狀況及宜建地塊信息,保障農(nóng)田建設(shè)高質(zhì)量推進(jìn)、長(zhǎng)效化管護(hù)。結(jié)合農(nóng)業(yè)大模型與海量土壤數(shù)據(jù),構(gòu)建精準(zhǔn)灌溉、智能施肥模型,動(dòng)態(tài)匹配土壤與作物生長(zhǎng)需求,實(shí)現(xiàn)節(jié)水節(jié)肥、綠色生態(tài),夯實(shí)高產(chǎn)土壤基礎(chǔ)。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

(二)良種破局:加速育種創(chuàng)新迭代

l 智能人工環(huán)境:精準(zhǔn)調(diào)控溫濕度、光照等參數(shù),模擬多樣化生長(zhǎng)場(chǎng)景,支撐種質(zhì)資源保護(hù)、育種加代、逆境脅迫研究,從源頭縮短育種周期。

l 高通量表型解析:打造國(guó)產(chǎn)化高通量植物表型采集分析平臺(tái),結(jié)合AI機(jī)器視覺與三維建模技術(shù),實(shí)現(xiàn)多尺度、高精度的作物表型數(shù)據(jù)采集與深度解析,為種質(zhì)資源鑒定、抗逆性篩選提供核心支撐。

l 育種信息化管理:搭建育種全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)科研過(guò)程規(guī)范化、數(shù)據(jù)化、可視化,銜接科研與生產(chǎn),加速高產(chǎn)、穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)抗逆品種選育與推廣。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

(三)良機(jī)提效:強(qiáng)化智能裝備支撐

“天空地"一體化觀測(cè)網(wǎng)絡(luò):整合衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)表型鑒定系統(tǒng)、AR 智能表型眼鏡、田間表型采集機(jī)器人、農(nóng)情監(jiān)測(cè)站等 “AI+智能裝備",搭建“宏觀全域覆蓋-中觀地塊巡查-微觀點(diǎn)位監(jiān)測(cè)"的多維度采集體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)糧油作物全生育期關(guān)鍵數(shù)據(jù)的無(wú)損捕捉,為田間管理提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

智能農(nóng)機(jī)裝備:融合 AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G、北斗導(dǎo)航技術(shù),構(gòu)建人機(jī)協(xié)同生產(chǎn)控制系統(tǒng),配置精準(zhǔn)播種機(jī)、收割機(jī)等新型農(nóng)機(jī),實(shí)現(xiàn)全流程高精度自動(dòng)作業(yè)、精準(zhǔn)導(dǎo)航與實(shí)時(shí)信息采集,顯著節(jié)約人力成本,提升農(nóng)事作業(yè)的精細(xì)化、便捷化程度。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

無(wú)人機(jī)、機(jī)器狗、AR眼鏡

(四)良法落地:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)管理

依托多年積淀的農(nóng)業(yè)AI算法模型,構(gòu)建覆蓋全生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)智化管理體系,這些模型基于作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估、生育期預(yù)測(cè)、土壤墑情監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)警等多場(chǎng)景算法能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田狀況的精準(zhǔn)感知與預(yù)判,形成“農(nóng)情感知-定量決策-智能控制-精準(zhǔn)作業(yè)"的完整閉環(huán),打造可復(fù)制、可推廣的作物規(guī)?;N植數(shù)智管理模式。

同時(shí)嵌入農(nóng)業(yè)專屬AI智能體,整合多源農(nóng)田數(shù)據(jù),通過(guò)多模態(tài)交互提供農(nóng)情播報(bào)、長(zhǎng)勢(shì)分析、農(nóng)事建議,聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)水肥、溫濕度智能調(diào)控,推動(dòng)生產(chǎn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

四、應(yīng)用價(jià)值

本方案通過(guò)建立糧油作物規(guī)?;N植的數(shù)字化、智能化管理體系,可實(shí)現(xiàn)四大核心價(jià)值:

l 降成本:顯著提升水肥藥使用效率,畝均可降低成本約10%,省種5%。

l 省人力:大大減少管理人員和勞作人員,有效緩解人力投入壓力。

l 提單產(chǎn):通過(guò)精細(xì)化管理,充分釋放作物增產(chǎn)潛力,有效提升畝均單產(chǎn)。

l 擴(kuò)效益:綜合降本與提產(chǎn)效果,提升畝均效益約10%,切實(shí)助力種植主體增收。


五、典型案例

以浙江江山市峰田家庭農(nóng)場(chǎng)為例,該模式已助力實(shí)現(xiàn)農(nóng)情智能監(jiān)測(cè)、農(nóng)事精準(zhǔn)決策、農(nóng)機(jī)自動(dòng)執(zhí)行,顯著提高大田糧食生產(chǎn)效率和質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)省委提出的年畝產(chǎn)“噸半糧"目標(biāo),創(chuàng)下4項(xiàng)水稻種植浙江農(nóng)業(yè),推動(dòng)傳統(tǒng)大田作物產(chǎn)業(yè)向精準(zhǔn)化、高效化、標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。

糧油作物大面積單產(chǎn)提升解決方案

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