今年，在“全國智慧農(nóng)業(yè)現(xiàn)場推進(jìn)會(huì)”上，一款農(nóng)業(yè)智能ＡＲ（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）眼鏡成了展會(huì)上一大亮點(diǎn)，不少與會(huì)者紛紛戴上這款科技感十足的眼鏡，親身體驗(yàn)其在農(nóng)業(yè)監(jiān)測、病蟲害測報(bào)等方面的功能。“ＡＲ田間智能監(jiān)測調(diào)查眼鏡，可以在田間對(duì)農(nóng)作物病蟲害拍照、自動(dòng)識(shí)別計(jì)數(shù)、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳，能夠提升田間測報(bào)的效率。”北京金禾天成科技有限公司（以下簡稱“金禾天成公司”）市場總監(jiān)季曉宏介紹道。

近年來，伴隨各項(xiàng)新興技術(shù)的發(fā)展，５Ｇ、ＡＩ、ＡＲ、大數(shù)據(jù)等技術(shù)迅速賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域各項(xiàng)新技術(shù)、新應(yīng)用層出不窮。這款農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐相結(jié)合，對(duì)于農(nóng)業(yè)田間病蟲害監(jiān)測具有重要作用，未來投入使用后，將為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供更加智能、高效、精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)服務(wù)，助力農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的智能化和信息化水平。

智能便捷，助力研判蟲情

９月，在湖南省懷化市會(huì)同縣的一處稻田里，會(huì)同縣植保站站長吳聲海正在開展田間測報(bào)工作，調(diào)查農(nóng)作物的長勢情況和病蟲害發(fā)生態(tài)勢。

與傳統(tǒng)田間測報(bào)不同，吳聲海頭上戴了一款農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡，一個(gè)人就可以快速完成田間調(diào)查。“拍照”他說完之后，ＡＲ眼鏡就可以迅速完成病蟲害拍照與識(shí)別，并完成數(shù)據(jù)記錄和上傳，在稻田中遠(yuǎn)遠(yuǎn)望去，科技感滿滿。

放眼全國，我國擁有從國家到省、市、縣四級(jí)的完整植保體系，這個(gè)體系在應(yīng)對(duì)病蟲害危機(jī)、保障糧食生產(chǎn)上一直發(fā)揮著關(guān)鍵作用。“但是，我國植保工作面臨著一些挑戰(zhàn)，比如基層植保單位存在人員年齡偏大、工作強(qiáng)度大等問題。”金禾天成公司副總經(jīng)理杜紹明表示，“出于現(xiàn)實(shí)需要，我們研制推出‘田間可移動(dòng)智能監(jiān)測調(diào)查工具－農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡’，以解決植保田間調(diào)查病蟲害精準(zhǔn)識(shí)別與計(jì)數(shù)、數(shù)據(jù)采集效率低等難題，未來這款農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡還可廣泛應(yīng)用于數(shù)字農(nóng)業(yè)的各種場景中。”

據(jù)了解，這款ＡＲ眼鏡配備智能病蟲害識(shí)別模型，可以對(duì)稻飛虱、稻縱卷葉螟、稻紋枯病、小麥赤霉病等多種病蟲害進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，輔助精準(zhǔn)計(jì)數(shù)，全程語音控制和自動(dòng)拍照功能，可以實(shí)現(xiàn)田間測報(bào)工作“單兵作戰(zhàn)”；同時(shí)，以語音和屏幕文字的形式提示相應(yīng)的調(diào)查項(xiàng)目和識(shí)別結(jié)果，并將調(diào)查數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯總至數(shù)據(jù)后臺(tái)，生成符合國家測報(bào)標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)表，與各級(jí)測報(bào)系統(tǒng)直接對(duì)接，能夠有效提升病蟲害調(diào)查工作效率。

“農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡能夠?qū)乙活愞r(nóng)作物病蟲害進(jìn)行識(shí)別，使用起來也很方便。植保人員一次性就能完成數(shù)據(jù)的收集、整理、上傳工作，‘所見即所得’，節(jié)省了很多后續(xù)的繁瑣工作。”季曉宏告訴記者，目前，該設(shè)備已獲得“便攜式農(nóng)作物調(diào)查記錄設(shè)備”“農(nóng)業(yè)病蟲害數(shù)據(jù)采集終端、處理裝置及系統(tǒng)”等６項(xiàng)專利和《田間語音填報(bào)系統(tǒng)Ｖ１．０》等３項(xiàng)軟件著作權(quán)。

提高測報(bào)效率，節(jié)省人力

稻飛虱，是水稻在生長過程中常見的害蟲之一，具有長距離遷飛習(xí)性和突發(fā)暴發(fā)性，對(duì)水稻生產(chǎn)具有較大威脅，開展防治工作往往需要較大的時(shí)間、經(jīng)濟(jì)和人力成本。

安徽省寧國市今年水稻、小麥、玉米種植面積大約２０萬畝，其中水稻種植面積為１２萬畝，防治水稻病蟲害十分重要。

寧國植保站的工作人員每年水稻生長季頻繁下到水稻田里進(jìn)行病蟲害調(diào)查，開展防治指導(dǎo)工作。“我們主要對(duì)水稻紋枯病、稻瘟病、稻飛虱、稻縱卷葉螟等病蟲害進(jìn)行調(diào)查，摸清發(fā)生情況，指導(dǎo)開展預(yù)防、統(tǒng)防工作。”寧國植保站站長歐陽承說道。

“植保病蟲害監(jiān)測調(diào)查工作強(qiáng)度還是比較大的，基本上每開展一次調(diào)查至少需要半天以上的時(shí)間，由兩到三人共同配合完成。”歐陽承表示，每年進(jìn)行病蟲害監(jiān)測調(diào)查需要投入大量人力物力，投入成本至少十多萬元。

目前，我國的田間調(diào)查工作主要以人工目測為主，整體智能化、信息化水平不高，常常面臨著人手不足、任務(wù)繁重、大田調(diào)查難以順利開展的情況。以寧國植保站為例，這里一是缺人，二是缺乏先進(jìn)的移動(dòng)調(diào)查設(shè)備，目前主要以人工調(diào)查為主，占用大量工作時(shí)間。

變化發(fā)生在今年７月份。寧國植保站和金禾天成公司開展合作，試點(diǎn)應(yīng)用ＡＲ田間智能監(jiān)測調(diào)查眼鏡，輔助開展田間調(diào)查。

“這款ＡＲ眼鏡在田間調(diào)查中，語音錄入準(zhǔn)確率高，識(shí)別病蟲比傳統(tǒng)的人工調(diào)查速度更快、更加精準(zhǔn)高效，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，投入成本更小，在田間蟲量大的地塊優(yōu)勢更為明顯。”歐陽承表示。

使用農(nóng)業(yè)ＡＲ眼鏡后，按照田間調(diào)查病蟲害常用的５點(diǎn)取樣法，以往一塊田需要１５到２０分鐘才能完成，如今，１個(gè)人就可以開展病蟲害監(jiān)測工作，大約１０分鐘就能完成全部工作。

ＡＩ模型支持，賦能數(shù)智技術(shù)

小小的農(nóng)業(yè)智能ＡＲ眼鏡為何在植保中有如此效果？

這離不開ＡＲ眼鏡背后智能ＡＩ“大腦”的支持。經(jīng)過訓(xùn)練的ＡＩ人工智能系統(tǒng)，能夠根據(jù)指令攝制病蟲害畫面實(shí)時(shí)識(shí)別并反饋結(jié)果，在為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供病蟲害的防治建議的同時(shí)，還可以和后臺(tái)在線專家即時(shí)溝通。此外，該系統(tǒng)還能為與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接，收集并反饋數(shù)據(jù)，便于生產(chǎn)者、管理者更好地掌控農(nóng)業(yè)種植數(shù)據(jù)。

針對(duì)病蟲害體積小、種類多、所處田間背景復(fù)雜等特點(diǎn)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)ＡＩ識(shí)別模型開展了反復(fù)專項(xiàng)訓(xùn)練。“為了達(dá)到更精準(zhǔn)的識(shí)別效果，我們進(jìn)行大量的田間病蟲害圖片采集，進(jìn)行標(biāo)注，讓ＡＩ模型反復(fù)學(xué)習(xí)，提高識(shí)別率。”金禾天成公司生態(tài)中心總經(jīng)理管征超表示。

今年，金禾天成公司與浙江省鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心攜手，基于華為云技術(shù)，在病蟲害識(shí)別分析、輔助決策、精準(zhǔn)防治等全流程展開合作，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)病蟲害的識(shí)別效率、數(shù)據(jù)分析整理能力，以及降低誤差率、提高實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。

目前，該設(shè)備在廣西、福建、浙江、江蘇、安徽、湖南等省多地農(nóng)業(yè)植保部門進(jìn)行深度試點(diǎn)應(yīng)用。通過田間試用，并與傳統(tǒng)病蟲害田間調(diào)查方式對(duì)比，病蟲害識(shí)別精準(zhǔn)率、操作便捷性、提升工作效率等方面可有效滿足田間調(diào)查要求，也激活了各地區(qū)農(nóng)耕數(shù)據(jù)價(jià)值，為促進(jìn)農(nóng)作物精準(zhǔn)防治提供幫助。

作者：農(nóng)民日?qǐng)?bào)·中國農(nóng)網(wǎng)記者劉菁 見習(xí)記者趙博文