AI与治虫能手之间 还隔着实时数据采集的难题

　　四月正值春耕时节，病虫害防治成为重中之重。

　　连降大雨、田间湿度大、加上雨后持续高温，让病虫害有高发态势。而科技日报记者在河南省济源市王屋山上的一处蔬菜育种基地看到，面对病虫害的高发态势，基地人员却不用特别担心。原因就在于田间安置的智能病虫害监测系统，这套系统不仅让他们随时随地掌握田中病虫害发生状况，而且可以根据病虫害种类和发生程度自动精准施药。

　　近日，《农作物病虫害防治条例》（以下简称《条例》）正式公布，并于今年5月1日起正式实施。《条例》提出，国家鼓励和支持开展农作物病虫害防治科技创新、成果转化和依法推广应用，普及应用信息技术、生物技术，推进农作物病虫害防治的智能化。中国工程院院士、中国农业科学院副院长吴孔明等专家认为，《条例》的实施必将催生病虫害防治智能化热潮。

　　AI成为“千里眼”和“听诊器”

　　河南省农科院植保所所长鲁传涛研究员介绍，传统植保工作依靠人和仪器进行监测,所有信息都需要人工收集后再进行分析,然后才能发布防治方案,无论是效率还是效果都受到影响。

　　而智能病虫害监控系统，由虫情信息自动采集分析系统、孢子信息自动捕捉培养系统、远程小气候信息采集系统、病虫害远程监控设备、害虫性诱智能测报系统等设备组成，可自动完成虫情信息、病菌孢子、农林气象信息的图像及数据采集，并自动上传至云服务器，用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块，对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策，是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊器”。

　　在王屋山上，记者看到的这个AI装置，在连接套的上方安装有太阳能接收板，将光能转换为电能，在连接套之间安装有滑竿，害虫捕获箱通过滑套安装在滑竿上，方便害虫捕获箱移动，在滑套上还安装有控制信号接收杆，控制信号接收杆与控制面板通过局域网连接，可以进行自动化控制，并通过害虫捕获箱对飞虫进行捕获，在害虫捕获箱的下方安装有除虫药液储存箱和喷洒器，对农作物上的爬虫进行喷药杀灭。

　　多种技术并进搭建智能化平台

　　专家介绍，为了实现对病虫害的远程实时监测、数据反馈和有效控制，智能化管理系统利用了物联网、模式识别、数据挖掘和专家系统等多种技术。系统平台包括物联网数据采集监测设备、智能化云计算平台、专家服务平台、系统管理员和服务终端五大部分。

　　物联网数据实时采集监测，作为最基础的统计分析依据；智能化云计算平台，利用智能化算法处理信息，建立病虫害预警模型库、作物生长模型库、告警信息指导模型库等信息库，实现对病虫害的实时监控；专家服务平台整合大量的专家资源，以实现专家与农户随时随地的咨询、互动；系统管理员为不同级别的用户提供不同的使用权限，方便政府农业主管部门、农业专家和用户等不同的使用角色登录不同的界面，快捷地查看到最关注的问题；服务终端支持手机，用户通过手机就可以掌握实时信息。

　　事实上，国内外对病虫害治理的智能化已经做了多年探索，研制的智能化装备也多种多样，有的可以根据病虫历史发生情况，结合天气变化趋势、土壤温度、特定的遥感图像及其他影响因子，通过特定算法，模拟病虫害发生情况。有的可以及时对特定区域害虫入侵情况进行检测和预警。有的智能设备使用高光谱遥感图像、田间传感器，根据历史发病信息及天气情况为用户检测、预测作物健康状况。用户可以通过移动客户端方便地查看作物健康状况，极大地降低了用户上手的门槛。通过预测，每个生产季，农药投入可以减少50%，同时因病虫害引起的减产可以降低20%。

　　前期基础工作是关键

　　“相对而言，在灭害方面相关应用流程已经成熟，只需把病虫害查清，无人机接到指令，就可以发挥作用。目前前期的基础工作是推进智能化的关键。”河南省农科院研究员张玉亭告诉科技日报记者，我国在防治病虫害的智能化方面，虽然已经起步多年，但还面临不少问题有待解决。如病虫害的雷达监测系统还没有成网；其次是针对性强的传感器还需要研发。目前的传感器对集群性的虫害能捕捉到，但对个别性的虫害感觉不灵敏，更做不到对病害（如花叶病等）的预警；更为重要的是，在病虫害数据的及时采集、更新、预报、预防等方面，还面临巨大的工作量。

　　张玉亭说，对农业生产造成严重威胁的重大病虫害，往往具有迁飞性、流行性和暴发性，如跨国界迁飞侵入的草地贪夜蛾、跨区域气流传播的小麦条锈病和迁移性暴发性蝗虫灾害等，这些数据都需要实时采集，而目前的传感器和雷达系统还做不到。

　　对病虫害进行分类，也需要科学确定指标依据。中国农业科学院植物保护研究所所长、研究员周雪平说，在监测病虫害发生种类、时间、范围、程度方面，都需要海量的数据收集、分类工作。

　　近年来，随着国际农业贸易的增长和人员往来不断频繁，国外多种农作物病虫害入侵我国并造成危害。对这些迁飞性、流行性重大病虫害的溯源分析、监测预警、防控技术研究等，也是AI技术面临的问题。此外，AI技术的普及和推广，还面临一些农民耕作习惯和体制、机制方面的问题。