一、人類面臨的矛盾與挑戰(zhàn):人口增長與食品需求激增、勞動力短缺與農業(yè)生產成本不斷上升

2022年有關人口方面的報道顯示，2022年中國人口自然增長率創(chuàng)57年來同比最大降幅，甚至多個省份現(xiàn)負增長。另據(jù)國家統(tǒng)計局的發(fā)布的數(shù)據(jù)，自1963年至今，我國人口自然增長率由最高33.33‰降至2022年的0.34‰！人口增長的嚴峻形勢，讓我馬上想到不久的將來，我們可能也會跟西方國家一樣，面臨因勞動力短缺而致很多產業(yè)發(fā)展受限的窘境。長期以來西方國家面臨著勞動力短缺問題，但是你說中國作為14億人口的大國，還會存在勞動力短缺的問題？

中國的大量年輕勞動力供給曾經讓中國成為“世界工廠”，但近年來招工難、用工貴的矛盾日漸突出，人口紅利快速減少。事實上，早前便有經濟學家稱最晚2020年，中國會遭遇“劉易斯轉折點”——勞動力過剩變?yōu)槎倘钡霓D折點。可以預見，隨著少子化、老齡化等現(xiàn)象越來越嚴重，未來農業(yè)行業(yè)勞動力短缺現(xiàn)象將表現(xiàn)得更為明顯。

如果不是疫情的原因，我每年都會帶農業(yè)行業(yè)的朋友、客戶、領導去世界各地考察先進的農業(yè)項目，分享新穎的、前沿的農業(yè)生產與商業(yè)模式。疫情之前我曾帶著一個代表團在德國訪問交流的時候聽到一種說法：未來30年我們要生產出過去幾千年產出的糧食的總和才能養(yǎng)活地球人。一開始我們對這個講法還是比較震驚的，后來復盤了一下世界人口發(fā)展趨勢的時候，發(fā)現(xiàn)確實是有可能的。

在公元1700年的時候，地球人口數(shù)量僅5.9億，一百年后的1800年，全球人口數(shù)量已經達到了10億，而1960年，全球人口迅速發(fā)展到了25億，1987年更是達到了50億，現(xiàn)如今全球人口則已經剛好突破了80億大關，預計到2050年會接近100億。人類對食物的消耗也是同步增長的，古代的時候，大多數(shù)人可能吃糠咽菜就是一頓，很多人一年到頭吃不上幾頓肉，但是現(xiàn)代人們對于肉蛋奶的需求大大提高了，這相應更加大了農業(yè)食品產業(yè)的壓力。所以這是個巨大矛盾：一方面是人口數(shù)量激增，吃飯的人越來越多，而且都還想吃得更好，既要吃得飽還要吃得好，另外一方面是從事農業(yè)生產的人越來越少，特別是愿意干農活的人更加少之又少。

粗略估計，我國從事農業(yè)從業(yè)人口的比例為20%-30%，而美國、德國、日本等等這樣的發(fā)達國家，農業(yè)從業(yè)人口僅為1%-3%，所以我們中國的農村勞動力還是有很大的“富余空間”的。但隨著城鎮(zhèn)化的繼續(xù)，未來農業(yè)從業(yè)人口會繼續(xù)減低。而這個發(fā)展過程中，我們就會不可避免地要解決農業(yè)用工的問題。

我們接觸過很多大型農戶和農業(yè)生產企業(yè)，在農忙的時候，無論是春播還是秋收，都會雇用大量的農業(yè)季節(jié)工，而現(xiàn)在很多地方甚至高日薪都很難雇用到人了——這是農業(yè)生產成本激增最后不得不用機械化的一個最主要的原因，成本太高。

市場需求會倒逼機械化替代人工，以前無論是土豆、甜菜、玉米還是棉花收獲采摘，都存在大量人工采摘的現(xiàn)象，但是隨著人力成本的上升，大多數(shù)都讓機械化生產替代了。

未來，農業(yè)和食品生產將面臨越來越嚴峻的挑戰(zhàn)，解決這一點，關鍵還是在于農業(yè)科技的進步。有些因素你是不可控的，比如可用耕地變少，人口增加，極端天氣與氣候變化等等——在一定程度上，人類對這些因素產生的影響有限，只能在其他方面做出努力。所以，面對食品短缺，只有通過科技化才能拯救人類。

二、復雜而聰明的農業(yè)產業(yè)鏈系統(tǒng)

我這里把農業(yè)技術發(fā)展分為三個階段：

? 農業(yè)機械化：規(guī)模化農業(yè)，利用農業(yè)機械，提升勞動生產率。

? 農業(yè)自動化：在傳統(tǒng)機械基礎上利用計算機軟硬件設備等手段，更加高效地組織生產，實現(xiàn)資源的更加合理配置，更大程度上降低人工干預。

? 農業(yè)智能化：通過多種設備與渠道獲取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)字化、智能化生產；并將數(shù)據(jù)打通進行資源整合，實現(xiàn)更有效的資源配給和利用，達到農業(yè)智慧化、少人化與無人化！

農業(yè)產業(yè)鏈是比較復雜的系統(tǒng)，簡單地說包括從前端的種子、農藥、化肥與農機，再到后端的工廠加工，以及市場流通渠道和終端銷售。人類從利用簡單的生產工具、生產效率低的傳統(tǒng)農業(yè)一路走來，走向了農業(yè)的機械化、自動化甚至更進一步的智能化。在這里，我再分享一些我們在農業(yè)產業(yè)鏈上直接或者間接參與過的項目、合作經歷以及這個過程中經歷的一些故事。

1.撒肥：從機械化向智能化測土施肥邁進

“莊稼一枝花，全靠肥當家”——這句廣為流傳的農諺，說明了肥料在農業(yè)生產當中的重要作用。化肥是糧食的“糧食”，和種子一樣，對糧食增產發(fā)揮了非常關鍵的作用。

在傳統(tǒng)農業(yè)小規(guī)模種植模式下，我國大部分農村地區(qū)還是采用人工手動施肥，種植戶施肥主要憑各自經驗，施多施少全靠手感,而且每個人都不一樣——這就是我國每年化肥施用量超過4000萬噸，但化肥的利用率極為低下的原因，不僅造成了資源的極大浪費，還造成了嚴重的環(huán)境污染，破壞生態(tài)平衡，影響農產品質量，直接或間接地危害人畜健康。因此科學合理適量地施肥勢在必行，機械化作業(yè)的撒肥機成為的農業(yè)科技發(fā)展第一階段的農機裝備。

撒肥機——機械化施肥的優(yōu)點是：效率高，一臺撒肥機能抵上幾十個人工；撒播均勻，每畝的撒播量可以調節(jié)，能量化（機器設備這種量化是相對穩(wěn)定且固化不變的，不像人工撒播那樣沒有標準、全靠手感，這就是機器和人的區(qū)別）。撒肥機的好處毋庸置疑，但是早期的撒肥機大多比較小，制造簡單粗糙。很多簡易的撒肥機，根本沒有精準調節(jié)的功能，無論你撒什么樣的肥料，只是簡單地把肥料撒出去就算完成任務，別提均勻度和精準度了。我曾在一些農場看到的撒肥機性能與做工非常差，有的就是老百姓自己焊個斗子做出來的，根本就沒有均勻和精準撒肥的概念——這不僅是肥料和效率浪費的問題，同時對環(huán)境也不利。

隨著農業(yè)規(guī)模化水平的提高，撒肥機越來越有了用武之地，所以，福克思德科技在2011年引進歐洲技術，而后投資孵化了一家專業(yè)從事撒肥機研發(fā)制造的工廠——“黑森機械”，研發(fā)生產各種類型和功能的撒肥機，可以精準地控制撒播的幅寬和下肥量。產品既有懸掛式的也有牽引式的；有單盤、雙盤的，還有擺動式的；撒播面寬可從幾米到50多米之間進行調節(jié)，1臺大一點的設備能一天撒播1500-2000畝地；具有非常豐富的農業(yè)生產使用場景，無論是旱田還是水田，果園還是牧草；而且還能撒播水稻、小麥、燕麥、牧草等各種種子；還可撒鼠藥、撒融雪劑等…… 用途很廣。由于對自我的標準要求很高，主要對標的是德國，法國的先進產品，致力于進口高端撒肥機的國產替代，且核心零配件、控制系統(tǒng)皆選用的國內外知名品牌，所以其產品質量和品牌力遠超國內同類產品，不到十年的市場耕耘，產品已經遍及大江南北，在全國各地發(fā)揮作用，并且還出口到了東南亞、大洋洲、非洲等多個國家和地區(qū)。

撒肥機，不僅要撒得遠，還要撒得均勻、準確到位。節(jié)肥高效，是衡量撒肥機的重要指標。而更進一步的提升是測土配方變量施肥的發(fā)展。

傳統(tǒng)的撒肥機，主要依靠機械式定量給肥，然后將機械定量流出的肥料，以設定的范圍均勻在撒播到田地里，但是還是會有少許誤差。如果更進一步，就是稱重施肥，通過電子元器件把需要實際撒播到地里的肥料量秤出來，精準定量，這樣確保化肥的使用量符合用戶的需求和標準。而測土配方是根據(jù)土壤養(yǎng)分含量測定以及作物對養(yǎng)分的需求針對性配方肥料，不是降低化肥使用量，而是提高肥料的利用率。測土配方變量施肥技術能夠降低化肥使用量，能有效防止過量使用化肥，提高肥料的利用效率。什么意思呢？簡單來說就是未來的撒肥機，不僅可以做到精確稱量給肥，還可以依據(jù)測土配方，通過衛(wèi)星定位和控制，想在哪塊地撒多或者撒少，都可以。

黑森機械的撒肥機研發(fā)人員提到：“雖然國內的用戶要求還沒有那么高，但是我們已經在進一步研發(fā)更高要求的撒肥機，比如更大的拋撒寬度、更高的作業(yè)效率、更加均勻精準、自動化控制上更加人性化，更加簡便——本來，我們計劃將這樣的設備在今年的中國國際農機展上展出來。”

過去的十年，國產撒肥機完成了機械化、自動化的過程，再進一步就是智能化了。黑森機械的研發(fā)人員曾經在手機上展示了一個效果圖，讓我們感受到國產撒肥機走向更高品質、更高技術，向智能化升級迭代正日趨演變?yōu)楝F(xiàn)實。

2.種子加工：從機械到AI智能，令人驚訝的跨越

早期人類對谷物種子的選擇，我們叫做“自留種”，就是收獲后把一部分收成留下來，來年再進行種植，這個過程靠的是人工或者簡易工具的種子篩選。而德國佩特庫斯就是傳說中第一臺機械式風篩選的發(fā)明者，其后的一百多年，在這個基礎上種子的生產加工走向了真正的機械化和自動化。

過去幾十年里，種子公司主要致力于提高產量，但隨著氣候變化使天氣更加惡劣，越來越難以預測，農民現(xiàn)在需要能在不同條件下生長的種子來滿足他們的需求。所以現(xiàn)代農業(yè)和現(xiàn)代種業(yè)，要求種子具備抗惡劣環(huán)境的能力，發(fā)芽率大大提升,那么對于種子質量和加工的要求也日益增長。

對于現(xiàn)代農業(yè)來說，種子加工業(yè)的發(fā)展是種子生產現(xiàn)代化的標志。具體來說，佩特庫斯生產的種子加工與貯藏裝備，對采收的種子進行清選、分級、干燥、精選分級、包衣、包裝等機械化處理，是提高和保證種子質量的主要措施。清選是從采收的種子中去除未熟、空癟、受損種子及雜物的過程。種子必須干燥，達到安全貯藏的含水分標準，才能在一定的時期內保持活力和種用價值。種子包衣是采用物理化學方法處理，殺死病原生物，提高種子抗逆性和改善播種質量。脫毛是指種子表面脫毛和對傘形花科植物的果實(如胡蘿卜的雙懸果)除去其表面刺毛的加工工藝。脫毛后便于保存、包衣和播種。清選、干燥是種子加工的初級階段，任何國家的種子加工業(yè)都是從清選、干燥兩道工序開始的，然后才發(fā)展到分級、拌藥、包衣和丸粒化、計量、包裝、運輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)，一般先從單機作業(yè)開始，進而形成工廠化流水線作業(yè)。

我在德國波恩附近的一個種子加工中心看到了一個全自動化的樣板項目:整個加工廠非常干凈整潔，全部電腦自動化控制，整體差不多也就4個人工作，其中還有2個人是開叉車的。倉儲建造在房子里，外表都看不出來，非常美觀。除此之外，這個加工廠非常干凈，完全不是一個傳統(tǒng)意義上灰突突的加工廠；對于粉塵排放、噪音和其他的一些衛(wèi)生環(huán)保的要求也非常高。

近些年，佩特庫斯加大了研發(fā)力度，對于新產品的研發(fā)有著極大的投入，所以這兩年各種領先、跨代產品層出不窮。相對之前的傳統(tǒng)種子加工設備，種子加工技術設備慢慢走向智能化。比如，佩特庫斯的大型V型風篩選，一小時能清選300多噸谷物；又比如佩特庫斯在種子各類清選機全部電腦化、智能化控制；還出來智能化帶有透視功能的色選機：作為育種或者種子實驗室工作過的，大概率都經歷過種子的數(shù)粒，清雜，裝帶的工作——非常費神而且費眼睛的一個工作，但是用自動數(shù)粒、自動裝袋的數(shù)粒機就能把人解放出來，效率也非常高。比如有種非常細小的種子里的雜質，是不好篩分的，因為大小差不多，若用風選，由于種子太輕，一下子就吹飛了。所以我們有這種清選機，細小的種子也能非常精準地進行清理。還有更細小的種子，比如1萬粒共1克的種子，幾乎和粉末一樣，人的肉眼都無法有效識別，更別說清選了，但是有非常先進智能的色選設備可以——它可以做到人無法做到的。

作為大田種子加工線上的最主要3種機型：風篩選，比重選，包衣機，相對傳統(tǒng)的那種鐵嘎達，調節(jié)控制都靠人掰手搖的機械的方式，現(xiàn)在全部也都電腦控制電動化智能化了。之前傳統(tǒng)的風篩選都是純機械式的，操作需要人靠手工憑感覺去掰去轉，佩特庫斯新一代風篩選最大的區(qū)別在于，它到處布滿了感應器，所有的操作全部通過電腦智能控制：全部只需一根手指在觸摸屏電腦上操控，無級控制，所有的功能都在觸摸屏上輕松實現(xiàn)……包括還帶有監(jiān)控功能。佩特庫斯目前最新的加工線，基本上可以用手機或者Ipad實現(xiàn)實時操作控制了。

人工智能種子分選使發(fā)芽率達到前所未有的高度

育種選種是農業(yè)產業(yè)鏈的起點，而種子是育種的基礎，如何篩選優(yōu)質的種子，減少種子篩選過程中的浪費，降低成本，提升經濟效益，是眾多種子生產研發(fā)企業(yè)關注的重點。人工智能的出現(xiàn)讓種子產業(yè)有了更多新的可能：基于大數(shù)據(jù)的基因庫和表象庫等為育種提供海量數(shù)據(jù)支持；基于機器學習、人工智能的篩選技術，使優(yōu)秀品種的發(fā)現(xiàn)更精確快速，提升了效率，降低了平均成本。

得益于機器視覺技術和深度學習的AI算法，佩特庫斯在今年的世界種子大會上推出了世界上第一臺人工智能種子精選機OSP，也是唯一一臺在種子級別使用計算機視覺和AI算法來檢測遺傳特征甚至特定遺傳特征的種子精選設備。通過它，種子生產者能夠根據(jù)基因純度、發(fā)芽率、適用植物健康狀況來清選種子；當然也可以自己定制方案，通過顏色、形狀和大小等物理參數(shù)對種子進行分選。什么意思呢？比如所有蔬菜和水果種植者都希望最大限度地提高產量，目前的種子精選加工的傳統(tǒng)做法是基于統(tǒng)計抽樣，這樣能達到90%的平均發(fā)芽率就算不錯了。但是，如果種植者可以通過使用我們的技術，選出發(fā)芽率高達95%（高于當前行業(yè)標準5%）的種子批次，無論是發(fā)芽率（及時發(fā)芽）還是可用性（旺盛發(fā)芽）都很高，這將大大提高作物產量。如果用戶能從一批種子中挑選出不良種子，那么不僅可以提高每批的質量，而且整個育種行業(yè)也不必再犧牲種子質量。不再有80%-90％的發(fā)芽率或95％的純度，生產者得出的批次將會是接近100％。這種智能設備一旦適應經濟性且量產，那么種子生產將面臨顛覆性的改變，不僅僅是減少勞動強度的問題。

受益于國家高度重視種子、耕地和農機化的形勢，2022年佩特庫斯公司將最先進的種子加工技術引進到了國內，包括新一代多功能種子包衣機——目前這臺最大產能的先進包衣機已經引進中國并和同行形成了代差；同時興建了國內乃至亞太地區(qū)最先進的玉米種子加工廠，此項目包括玉米果穗的自動接收、扒皮選穗、果穗烘干，脫粒、自動化倉儲和精選線等，不僅實現(xiàn)電腦全自動化管理，項目還大量采用了智能化設備以及數(shù)字化技術——種子加工的智能化時代翹首可待。

3.農業(yè)除草、園林綠化：從人工機械作業(yè)到視覺識別的農業(yè)機器人

相信大家對市政園藝的人工修剪都不陌生，無論這個國內外園丁修剪，都是拿一把大剪刀。剪起來比較費勁，效率也不高，剪下來的葉子你還得打掃，有些高空作業(yè)還有點危險；另外包括草坪的收割，也是一項大量耗費人力的工作。我們在歐洲的合作伙伴，通過利用輔助設備和工具，全自動化的機械設備，甚至包括專業(yè)的機器人，能非常高效且安全地作業(yè)，一臺設備或者一個機器人能替代幾十個人甚至上百人的勞作。在我們的農業(yè)生產實踐中，也有很多農業(yè)機器人應運而生，比如德國的BoniRob農業(yè)機器人。

BoniRob最早是由德國Osnabruek大學和德國博世公司一起主導開發(fā)的，從最早的單一用途機器人，后來到多用途機器人，再到變成了一個多功能應用平臺——現(xiàn)在這個機器人可以攜帶多個應用模塊，可以在各種場景應用，包括土壤采樣、施肥、除草、打藥、采摘收獲等田地作業(yè)之外，也能在育種識別和表型鑒定上應用。

由機器人技術帶動的農業(yè)升級，正在為農業(yè)發(fā)展打開新的思路。同工業(yè)機器人或者其他領域機器人相比，農業(yè)機器人工作環(huán)境多變，且環(huán)境結構復雜，工作任務具有極大的挑戰(zhàn)性。因此，一般而言，農業(yè)機器人對智能化程度的要求要遠高于其他領域機器人。

在技術上，隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術與農業(yè)技術的深度融合，農業(yè)機器人作為新一代智能化農業(yè)機械將突破瓶頸并得到廣泛應用。同時，未來農業(yè)機器人新技術研究包括深度學習、新材料、人機共融、觸覺反饋等技術。未來的農業(yè)技術，是需要跨界融合的，農業(yè)機器人是一種集合型的開發(fā)與應用，將信息技術進行綜合集成，集感知、傳輸、控制、作業(yè)為一體，將農業(yè)的標準化、規(guī)范化大大向前推進了一步。不僅節(jié)省了人力成本，也提高了品質控制能力。并通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術將農作物與物聯(lián)網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理等功能。

未來已來，攜手走進全新的農業(yè)科技時代！

農業(yè)行業(yè)肩負著養(yǎng)活全世界的重任，科技進步在農業(yè)行業(yè)中也發(fā)揮著重要作用，如今外部環(huán)境的變化給農業(yè)食品行業(yè)帶來了更多的挑戰(zhàn)，極端天氣及全球變暖問題愈演愈烈；自然資源和環(huán)境的惡化；各種糧食和食品的浪費；全球對農業(yè)行業(yè)的技術創(chuàng)新需求，比以往任何時候都要強烈。

德國福克思德科技控股作為專業(yè)投資農業(yè)科技產業(yè)鏈的公司，我們的發(fā)展愿景是持續(xù)創(chuàng)新農業(yè)科技應用，促進人與自然的和諧共生，為人們享受更加美好的生活創(chuàng)造我們的獨特價值。我們的目標是聚焦于現(xiàn)代農業(yè)技術，農業(yè)的機械化、自動化和智能化，包括不限于農業(yè)裝備、主機設備，以及一切輔助性的設備及工具，再到自動化、信息化、智能化時代。未來5-10年，我們將堅持服務于農業(yè)自動化領域：進一步增加數(shù)字農業(yè)的研發(fā)內容，戰(zhàn)略引進國外先進技術，包括農業(yè)智能AI和農業(yè)機器人技術，并全面落實本地化，全力推進實現(xiàn)進口替代。

未來已來，讓我們攜手走進全新的農業(yè)科技時代！

作者：胡明，江西南昌人，德國 基爾大學碩士。現(xiàn)任德國福克思德科技控股總經理、佩特庫斯科技（北京）有限公司總經理。