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**快、**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损部件等问题，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。