每年初冬，是北京甘藍成熟的季節。作為一種露地蔬菜，甘藍種植過程中需要移栽，移栽質量和效率直接影響蔬菜生長與產量。在傳統的移栽作業中，即使用上了移栽機，也存在重耕漏耕、標准不統一、質量不可控、移栽直線度不一致等問題。如今在新場景下，這些問題都得到了有效解決。

北京中科原動力科技有限公司（以下簡稱“中科原動力”）行政總監、正高級工程師鄭思儀向記者介紹，中科原動力與北京市農林科學院信息技術研究中心長期緊密合作，圍繞蔬菜智能化管理、無人化作業開展了多年的技術攻關。該公司打造的露地蔬菜（甘藍）智能化自主移栽應用場景並非只是對作業機具的簡單升級，而是綜合運用多種技術，形成了露地甘藍移栽環節中自動化取苗、投苗作業新模式。

在傳統土壤元素檢測場景中，需要將樣本拿回實驗室進行理化分析，而在土壤元素快速檢測應用場景下，可以實現土壤元素現場、快速、多指標檢測。參與建設土壤元素快速檢測應用場景的北京市農林科學院智能裝備技術研究中心副研究員、高級工程師田宏武告訴記者，新場景正在提升北京市的智慧農業水平。

日前，露地蔬菜（甘藍）智能化自主移栽應用場景和土壤元素快速檢測應用場景共同入選了北京市11項國內首創場景成果。

智能移栽質量更好

傳統的甘藍移栽作業，大部分以人工移栽為主，少部分是半機械化作業。移栽作業面臨人力投入成本高、種植管理環節多、移栽質量不可控的問題。由於土壤條件的復雜性，移栽過程中常會出現漏苗、裸根以及種植密度不均等問題。

同時，當前我國農機領域高端先進裝備部分關鍵核心技術、重要零部件仍依賴進口，農機農藝農田的協同配套也亟待加強。此外，品種選育、栽培制度、種植方式、產后加工與機械化生產的適應性也有待提高，集成配套的全程機械化體系都需完善。

“面對這些挑戰，中科原動力圍繞農業生產‘耕種管收運’全環節，開展產學研用合作，構建全程數字化、精准化、智能化的現代農業生產體系，打造了露地蔬菜（甘藍）智能化自主移栽應用場景。”鄭思儀說。

在新場景中，依靠數字化、智能化手段建設的露地蔬菜（甘藍）智能化自主移栽系統，可根據地塊情況、農藝要求、農機具參數等動態生成無人作業方案，並選擇適宜的耕作與轉彎掉頭方式，減少機耕道寬度與作業距離，提高土地利用率。

新場景的主要創新，還包括農田環境下的北斗定位導航、自主路徑規劃、自動取苗投苗、對位落苗等系列關鍵技術，實現了視覺苗壟識別位置校正、缽苗柔性夾取等功能。

“新場景能對移栽作業質量進行評估監測，動態調整取投苗與作業行進速度，提高機具動態適配與協同作業控制效果，自動化取投苗成功率超90%。”鄭思儀說。

當前我國正在快速推廣甘藍的智能無人化作業場景，各類自動採收、運輸無人農機已經發展得相當成熟。

“相比採收，移栽工作更加精細復雜，我們打造的露地蔬菜（甘藍）智能化自主移栽應用場景可以有效提升作業效率和作業質量，展現出廣闊的應用潛力。”鄭思儀說。

土壤檢測效率更高

在傳統土壤元素檢測場景下，實驗室理化分析一次隻能檢驗少數幾項指標，且檢測周期可能長達數天甚至一個月。這種方法雖然精准可靠，但是有著成本高、耗時長、覆蓋面小等局限性。

“如果把土壤檢測比作體檢，我們研發的就是一種能夠快速進行初步總體篩查的新技術，幫助我們判斷土壤可能存在的問題，然后在此基礎上再做詳細的實驗室檢測。”田宏武說。

土壤元素快速檢測應用場景實現了現場、快速、多指標3個目標。田宏武告訴記者，打造該場景的核心在於傳感器。

“如今，納米等新材料技術的發展使得傳感器向著微型化、智能化、多樣化的趨勢發展。”田宏武說。此外，激光誘導擊穿光譜檢測技術、復雜元素譜峰解析技術、有機和無機多元素定量模型等關鍵技術也是土壤元素快速檢測應用場景得以實現的基礎。田宏武介紹，正是新型傳感器及其配套技術取得的突破，讓土壤元素現場快速檢測成為可能。

土壤元素快速檢測應用場景首次實現了單設備、多通道土壤成分的多指標同步檢測，已被應用在車載田間巡檢式測量和實驗室固定式測量等多個領域，可以對土壤中速效鉀、硝態氮等營養元素，痕量重金屬等污染元素進行有效測量。

“此外，該場景還集成數據雲服務平台，包含用戶注冊、數據查詢、數據下載以及空間地圖展示等功能，打造了一個前所未有的‘應用生態’。”田宏武說。

據介紹，土壤元素快速檢測應用場景取得了多項突破，全指標檢測時間縮減到10分鐘之內，檢測成本較標准實驗室分析降低了80%以上，並能有效避免二次污染。

目前，土壤元素快速檢測應用場景已在多地展現出其獨特價值。田宏武介紹，以陝西某地為例，當地存在不少計劃轉為農業用地的工業用地，在規劃開發之前，需要對這些土地的土壤進行摸底調查。摸底工作時間緊、任務重，在該地推廣土壤元素快速檢測應用場景可有效提升檢測效率。

“土壤元素快速檢測應用場景可以對工業用地土壤進行‘初篩’‘分診’，大大提高了當地土壤檢測的效率。”田宏武表示，隨著新技術與新場景的不斷拓展、匹配，土壤元素快速檢測應用場景在城市和鄉村都將大有可為。

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