中国农机化导报.
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   质量变革·效率变革·动力变革(技术篇)

     

发布日期:2018年2月2日  来源:中国农机化导报  作者:王晓宇 朱梦莹 温雪茹



中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文:

要推进农机1.04.0并联发展

经过“黄金十年”,我国农业装备总量增加、结构优化,农机作业水平大幅提高,农机社会化服务蓬勃发展,进一步带动了农机工业的振兴发展。然而,随着农业生产方式转变和农业产业结构调整,以及农机工业持续高速发展积累的各种矛盾和问题日益显现,当前我国农机工业发展速度放缓,增长下行。至2014年,我国农机工业平均两位数的高速增长态势宣告终结,开始进入中低速增长、稳步健康发展的新阶段。

“全程、全面、高质、高效”发展,这八个字成为今后一段时间内我国农业机械化发展的主要方向。

农业部提出全程和全面机械化的发展战略,所谓“全程机械化”主要从作物生产环节上考虑,是指农业生产产前、产中、产后各个环节的全过程机械化。全程机械化是以提高主要农作物生产全程机械化水平为目标,以粮棉油糖主产区为重点区域,以耕整地、播种、植保、收获、烘干、秸秆处理为重点环节,以推广先进适用农机化技术及装备、培育壮大农机服务市场主体,探索全程机械化生产模式、改善农机化基础设施为重点内容,积极开展全程机械化示范区创建,努力构建上下联动、协调推进农业机械化的新机制,共同打造我国农业机械化发展的升级版。

全面机械化主要包括“作物”的全面化、“产业”的全面化和“区域”的全面化三个方面。今后在关注粮食作物机械化的同时,要进一步关注园艺作物、饲草料作物全面发展,要从粮、经二元结构向粮、经、饲三元结构转变;产业的全面化,要加强种植业向养殖业、农产品初加工等全面发展;区域的全面化,是促进平原地区和丘陵山区同步协调发展。未来加快推进农业结构调整,要大力推进粮食作物和经济作物的轮作,发展种养结合循环农业,加大对粮食作物改种饲草料作物的扶持力度,积极发展草食畜牧业。

目前我国农业机械化建设已取得诸多成就,但水稻、玉米、小麦、马铃薯、油菜、甘蔗、棉花、花生、大豆、油茶、蔬菜、水果、茶叶等13种主要作物的机械化短板仍待补齐。以最早基本实现机械化的小麦为例,适应玉米茬地的小麦高速精量播种机技术和适应高含水量水稻茬地的小麦高速精量播种机技术均面临研发难题;作为第四大主粮作物的马铃薯,种出芽不规则,切块播种难,收获损耗大、破皮严重等问题依然未得到有效解决。此外,牧草生产、畜禽养殖、秸秆综合利用、农田残膜回收、丘陵山地机械等都遭遇技术瓶颈,仍存在较大的提升空间。

2015年,农业机械装备列入“中国制造2025十大重点发展领域,农机工业迎来新的发展机遇。中国农机从无到有、从有到全、从全到好、从好到强的“1.04.0并联发展”思路,将逐步由机器代替人力和畜力作业,进一步推动农业生产全程和全面机械化,借助信息技术提升农机化水平,用网络技术指挥农业机械作业,最终实现“耕牛退休,铁牛下田,农民进城,专家种田”。

 

环保部大气环境管理司机动车环境管理处处长韦洪莲:

多举措推进农机产业绿色发展

为实现绿色、环保发展要求,一系列政策法规相继出台,建立非道路移动机械环保信息公开制度和新生产机动车和非道路移动机械环保达标监督检查制度等,对于农机产业绿色发展起到促进作用。

当前,仍旧面临着诸多问题,形势不容乐观。国内空气质量达标压力巨大,环境质量改善不平衡,改善速度并未完全符合预期,数据显示现仍有70%城市未达标,其中机动车与非道路移动机械排放的氮氧化物和挥发性有机污染物是臭氧污染的主要来源。此外,还存在着非道路移动机械排污总量居高不下、排放标准实施进展缓慢、标准执行效果打折扣现象等问题。

立足当前形势,解决污染问题,发展绿色农业,重要任务是打赢蓝天保卫战。全面贯彻落实《大气污染防治法》和国务院关于简政放政、放管结合、优化服务、便民惠民的决策部署,按照“严、真、细、实、快”的要求,加快提升机动车环境管理的系统化科学化法治化精细化和信息化,逐步降低机动车污染排放水平,推进环境空气质量加快改善。

首先要落实大气法,构建环保监督制度体系,促进农机绿色化发展。要继续完善非道路移动机械环保信息公开制度,同时推动环保达标监督检查制度的严格执行。在此基础上,非道路移动机械的环保召回制度也要全面落实,但凡生产和设计不符合要求的机械都要召回,做到全面落实大气法。

第二,要严格制定修订标准,加大非道路移动机械环保监管执法力度,从制度上保证发展绿色农机有法可依。要修订完善有关标准,同时探索建立在用非道路移动机械排放标准。加大执法力度,切实强化源头控制,真正做到将非道路移动机械管好、管严。同时要开展非道路移动机械环保检验,完善相关管理规定,建立环保检验信息监管平台。

第三,编制排放清单,开展清洁柴油机行动也至关重要。推进建立全面、系统的国家及地方层面非道路移动排放清单,实施清洁柴油机行动,就是要利用市场化的方式加速老旧机械淘汰更新,推进农业机械等机械的污染防治,鼓励清洁技术的应用。

第四,加强督促协调,积极推进油品质量提升。这就要求加强油品质量监督,国家将从2020年实现车用柴油、普通柴油和部分船舶用油并轨,柴油车、非道路移动机械等将统一使用标准相同的柴油。有关部门也将督促落实监管责任,而对组织工作不力、措施实施不严和效果较差的地方进行通报,从而推进农机向环保、绿色转化。

 

国土资源部土地整治中心总工程师贾文涛:

扎实推进高标准农田建设

十八大以来,我国土地整治和高标准农田建设成效显著,累计建成高标准农田4.8亿亩,整治后的耕地质量平均提升12个等级,粮食产能普遍提高10%20%,并积极实施了“土地整治+现代农业”、“土地整治+精准扶贫”、“土地整治+生态治理”等重大工程,实现了功能多样化、目标多元化的综合效应,进一步保障我国粮食安全。

为完善高标准农田建设标准体系,规范高标准农田建设评价工作,国土资源部牵头研制出台《高标准农田建设通则》和《高标准农田建设评价规范》两项国家标准,解决了高标准农田建设统一建设标准、统一评价尺度的问题。此外,国务院办公厅关于印发《省级政府耕地保护责任目标考核办法》的通知(国办发〔20182号),进一步强化了对高标准农田建设的考核。

国家发展改革委等7部门联合印发《关于扎实推进高标准农田建设的意见》提出,依托国土资源遥感监测“一张图”和综合监管平台,利用农村土地整治检测监管等有关部门的管理系统,建立信息化管理机制,对高标准农田实现全程监控、精准管理。统一标准规范、统一数据要求,逐步建成高标准农田建设全国“一张图”,实现有据可查、全程监控、精准管理、资源共享,为建立健全全面全程监管机制,强化高标准农田建设监测监管与评价考核,动态掌握全国高标准农田建设基础情况和成效提供了基础支撑。

大规模开展高标准农田建设是助推农业现代化发展、保障国家粮食安全的重大民生工程。下一步改革将从以下几方面着手:

一是严格控制未利用地开垦,集中力量推进土地整治和高标准农田建设。改进耕地占补平衡管理办法,建立高标准农田建设等新增耕地指标和城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂机制,将所得收益通过支出预算全部用于巩固脱贫攻坚成果和支持实施乡村振兴战略。实施好这项政策,既能提高补充耕地质量、保护生态环境,也能缓解耕地占补平衡压力,还能对乡村振兴提供强有力资金支持,发挥“一石二鸟”作用。

二是要大规模开展农村土地整治和高标准农田建设,确保2018年建成高标准农田8000万亩以上,力争完成1亿亩,要推动地方政府整合财政涉农资金,引导社会资金,增加对高标准农田投入。

三是构建协同融合的土地科技新格局,围绕耕地资源保护、空间均衡开发、国土综合整治、大数据智慧国土建设,加大创新力度,推动土地科技创新尽快迎头赶上。

 

中国工程院院士、国家农业信息化工程技术中心主任赵春江:

探索“互联网+农机”发展新路径

“互联网+传统领域”融合发展正引发新一轮生产力的变革,农业的信息化革命悄然而至。从机械化“农业3.0时代”向“农业4.0时代”迈进的关键阶段,农机化与信息化的深度融合已是大势所趋。未来,信息作为关键生产要素之一,将融进农机发展的各个阶段和关键环节,进一步优化农机工业的转型升级,全面提升农机化服务水平。

首先,要大力发展智能化的设计技术,力争做到从关键部件、整机结构到整机系统,均实现数字化的设计。作为智能制造和网络制造的核心要素之一,数字化设计至关重要。落实到农机领域,就是要推进“生产农机具的企业与设计商分离”的模式,雇佣专门设计公司进行产品外观设计,整合多方资源,实现协同制造。

其次,要重点推进控制技术的发展。农机信息化和智能化的核心技术是控制技术。控制技术包括复杂机构、动能建设及机械化控制等多方面内容,也与当前人工智能技术发展中最快、最有潜力的无人驾驶紧密联系。由于农业生产的作业环境复杂多变,一味追求如城市道路汽车的完全无人驾驶并不现实,无人驾驶农业机械更偏向于“辅助人驾驶”。无论是导航控制、变量控制还是其他控制标准或技术,目前我国的研究基础较为薄弱,但随着我国农业机械化的持续推进,控制技术对提升农机信息化、自动化和智能化水平的作用日益彰显。

第三,要充分利用大数据、互联网和云服务技术。在实践中如何运用这些新兴技术,是农机行业亟待思考的问题。想要获得大数据,就是要把农机的作业过程变成数据采集过程。以前我国投入市场和生产实践中的大都是传统机具,未来要力争实现以智能化的农机设备取代传统装备,为农机大数据的积累创造条件。大数据的获取有利于我们对农机领域的关键问题进行深度挖掘和分析,例如动力的疲惫性、机具易损时间段和易部件等问题,都可通过数据分析帮助解决。由此可见,合理利用大数据将对农机的管理提升起到十分积极的作用。

此外,智能感知技术与驱动技术也需进一步深入研究,要不断发展智能感知技术,实现以传感器为核心的技术,包括机器作业对象的感知,作业状态、作业工况的感知等等。还要推进驱动技术进步,如液压驱动技术、无机变速、供电适应的驱动技术。同时,目前国内紧缺的材料、关键部件等基础性研究也十分迫切,包括整装系统结构优化,土壤、作物、机器相互作用等的具体研究。复杂农机的装备设计理论、智能感知等方面的基础研究都需加强,是进一步提升农机质量、促进农机领域又好又快发展的重要捷径之一。

 

科技部中国农村技术开发中心主任贾敬敦:

科技创新推动农机产业转型升级

党的十九大开启了我国质量制造的新时期。农业发展要以供给侧结构性改革为主线,优化经济结构,转变发展方式,转变生产动力,要建立实体经济、科技创新、现代金融等领域相结合的产业体系。这种体制下,讨论农业机械化转型升级的问题是非常有必要的。我国农业机械经过多年的发展,如何从以数量增长为核心转变为质量第一、效率优化?

单纯从农机制造方面来说,实现农业机械的质量升级,首要因素就是科技创新。我们开启了标准化发展的新时代,不论从农机生产原材料还是标准化零部件等方面,都要加强科技创新,形成自己的核心技术。据了解,与当前加快转变农业发展方式的要求相比,我国农机装备研发仍存在共性基础和核心技术缺失,智能化和信息化技术开发应用不足,高端产品匮乏、低端产品过剩,装备技术水平和产品结构性矛盾突出等问题,而这些问题的根本源头就是科技创新能力不足。

实施乡村振兴战略,要产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕。实施乡村振兴战略的同时,推进农业和农村的现代化。毋庸置疑,农业机械是农业现代化的重要标志,乡村振兴产业兴旺也有农机产业的一份贡献。如果要把农机当作一个产业来看,就需要认真抓住质量变革的机遇,将农机产业做大做强。农机化发展问题与社会各方面交叉,比如,农村土地制度、农村服务业等,因此,高质量的发展农机产业,必须要把多方面因素结合起来。

首先,农机化发展与土地的关系。目前,农村土地产权的问题对土地规模化经营有很大影响。一块土地同时拥有几个主体(土地所有者、农机服务者等),几个主体都要通过土地分钱,势必降低土地收益,这也就降低了农机化服务的积极性,从而影响农机产业做大做强。

第二,农机社会化服务要与乡村产业发展结合起来。目前,在我国农村,服务业基本是缺位的。农业机械是服务业的一个重要组成部分,如何通过农机提供完善的服务十分关键。

面向未来,我们确实应该实施创新驱动战略,在农业农村领域加大科技创新的力度,为乡村振兴战略的实施注入科技的动力和活力。

 

约翰迪尔(中国)投资有限公司总裁刘镜辉:

“全自动化”与“大数据”下的智慧农业

随着科技的不断进步,以物联网、人工智能、自动化为特征的智慧农业已成为我国农业领域的主要发展方向。农业生产也逐步转变发展理念,更加重视信息与知识在农业生产中的作用,借助人工智能、云计算、大数据等现代信息技术,推动农业产业发展的质量变革。新兴技术在农机领域的应用,要注重两个方面的发展:

第一,持续推进全自动化发展。农业机械的自动化对降低农民工作量、提高农业生产率、提高劳动舒适性、降低生产成本及改善农产品的质量大有裨益。但实现机械装置和产品生产、加工操作的全面自动化,需要一个发展过程。目前,我国农机领域的自动化水平已经大幅提升,自动化农业机械已经运用到日常农业生产活动中。将全自动化推向一个更高的水平,要从部分自动化、一般自动化向完美的自动化过渡,现在发展的高度机械化只是开端,全自动化才是最终目的。以约翰迪尔公司为例,可将全自动化的发展过程概括为七个阶段:自动导向、农具控制、农机农具整体控制、远程信息网络、机群调整、高度自动化和全自动化。目前为止,前五个阶段已经完全成熟,并走向商业化,农具控制、协调控制、机身协调等技术在欧美市场已得到应用推广,全自动的无人驾驶也有较深刻的进展。但要意识到,全自动化是一个循序渐进的过程,每一环节互相作用,在技术发展中不断演变,最终走向成熟,因此,在农机领域,也要敢于尝试,不断推进全自动化技术的应用与发展。

第二,构建农机大数据平台,开启农业大数据时代。全自动化是实现智慧农业的肢体,要利用肢体完成日常作业,而智能化与大数据就是智慧农业的大脑,进行权衡与决策,指导肢体操作。大数据的应用,可为农机领域发展提供更深入的思考、更全面的视野、更深刻的决策及更高级层面的作业指标,最终能够发展生产力,将人从田间地头的琐碎工作中解放出来。目前,在全球范围内,大数据与人工智能技术已经有较为深刻的根基,而农机行业在应用发展大数据方面也有得天独厚的优势。农业机械的作业环境相对可控,产生的数据也较为干净,有更少的干扰和噪声,这有利于人工智能的根本作用得到有效发挥。现在各农机企业在大数据与人工智能领域也做了诸多尝试,以智能的手段进行农业作业,这将大幅降低农业生产的成本,同时促进食品安全的最终实现。

智慧农业的实现距我们并不遥远,而是可期可盼的。运用算法、智能数据支撑的决策系统,通过虚拟现实完全看到实际作业状态,根据大数据系统看产量情况,都是未来的发展目标。

 

图片摄影:朱梦莹、温雪茹、金娟

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