摘要：当前社会发展阶段，智能科技正以惊人的效率融入各个产业领域，显著重塑着人们的工作与日常模式。作为当代农业进步的核心技术支撑，电力自动化与农业电气化必将伴随智能技术的持续创新而展现出崭新的发展潜力。智能技术为电力调控体系注入了更优越的自主判断功能，使其能够更加精确高效地实现监测、管控等操作任务。此外，智能运算方法对农业领域海量信息的解析与运用，将强力促进农业生产向精细化、智能化的方向迈进。

关键词：人工智能；电气自动化；农业电气化；措施

1 人工智能背景下推进电气自动化与农业电气化存在的问题

1.1 技术挑战

尽管人工智能的技术取得了飞速的发展，其在工业生产和农业生产的实际应用中依然面临很多技术挑战。首先是当前人工智能算法的容错性和面对极端环境的鲁棒性还存在不足之处，人工智能算法遇到没预料过的工况或者极限环境时会表现出极大的偏差，但是生产的实际工况很多都是处在极端的环境中，恶劣、复杂并且随机性强的环境使得算法的稳定性及鲁棒性要求很高。其次是人工智能算法在不同的应用领域以及农业生产不同过程的实施中往往会面临无法找到通用解决方案的问题，因此需要针对性地对算法模型进行改进和优化。如何能够将算法模型移植到新的使用环境下并且保持较强的环境适应性也成为人工智能研究亟待解决的问题之一。然后是人工智能算法的可解释性问题也限制了它的实际应用，对于一些事关重大的领域例如农业生产、工业制造等领域，可解释性将影响着人们对这种新型技术是否接受。

1.2 人才培养与教育资源缺乏

目前，电气自动化与农业电气化的交叉专业匮乏已经成为了制约这一学科发展的主要矛盾。第一，高校及职业技术学校等缺乏开设该专业的相关学科或者完整的课程体系。原来电工技术类的相关专业则以理论灌输为主，缺少农作物生产的实际应用经验，而农业自动化专业则又缺失电力电子、计算机等电气自动化和人工智能基础的技能培训。这就导致业界缺少复合型的既能熟练掌握电气自动化的理论，又能熟练地运用于农作物生产的高精尖人才。另外，电气自动化与农业电气化是新生的交叉型行业，相关的教材以及教师队伍的建设还有待进一步提高，目前的教辅书籍的内容多滞后于理论研究成果和实践需求，缺乏总体框架，在师资的方面也极度缺乏，优秀的跨界教师群体仍然奇缺，他们同时兼顾理论课与实践课两个重大责任的履行仍然困难重重。另外，目前对于该行业普及的认知也不甚普遍，社会大众以及学生对于该行业的趋势并不是十分明朗，职业规划上也存有歧义。

1.3 农业生产规模小

中国的农业主要以小规模零散形式进行，大型机械化程度低、自动化能力较弱，从而在一定程度上影响着一些高端电器自动化、智能科技的广泛应用。由于这种小型、零散的形式，使得农业现代化水平一般，可能造成投入产出比太低，达不到应有的经济效益。此外，要使农业生产达到自动化、智能化，需要一些高精尖的设备、系统，其设备、系统的前期投入很大，且需要很长时期的“回本”期。这对于大部分的小型生产者而言是一个沉重的负担，难以承受其巨额的投资。同时由于这种小规模、零散化的农业经营模式下存在着标准性、规则性的一系列不完善之处，由于各个农产生产思路、生产管理技能差距很大，从而对于将先进技术应用于实践时，将面临着许多挑战，影响它的推广普及程度。故想要使这些先进技术充分发挥优点，需要有一定的集中化规模组织，对生产过程、生产管理达到一定的标准性要求。

3 人工智能背景下电气自动化与农业电气化的应用

3.1 温室大棚

在现代化农业设施中，人工智能与电气自动化技术的协同运用展现出显著优势。以智能温室调控系统为例，该技术平台整合了先进的人工智能运算模块，可对温室内部温度、空气湿度、光照强度及二氧化碳含量等多项环境指标进行持续监测，并依据植物生长算法实现自主调控，致力于营造最优栽培条件。相较传统温室依赖人工经验的管理方式，常出现调节过度或响应延迟等问题，造成资源利用率低下。新型智能调控系统则能够综合实时采集数据与气象预测等外部信息，运用深度学习技术构建作物生长预测模型，实现前瞻性的精准调控策略，全面提升农业生产效能。

3.2 农业灌溉

在温室种植系统中，人工智能技术同样在水分管理领域展现出显著优势。基于视觉识别系统的多角度监测装置能够持续捕捉作物生长状态，通过图像解析算法对植株需水特征进行量化评估。这种智能监测机制不仅实现了对灌溉时机的精准判断，还能结合土壤湿度传感器数据，构建动态灌溉决策模型。借助 5G 网络的高速传输特性，各类环境感知设备与中央控制系统形成闭环反馈，使水肥供给方案能够根据作物实际需求进行实时调整。这种融合了机器视觉与物联网技术的智能灌溉体系，显著提升了水资源利用效率，为现代农业的可持续发展提供了技术支撑。农业用水管理的关键环节在于农田灌溉，科学规划灌溉周期与用水规模对水资源节约和农业生产效率提升具有决定性作用。现代智能技术在农业精细化灌溉领域展现出巨大潜力。依托海量数据分析的智能灌溉调控平台，运用机器学习算法与建模技术，能够整合处理气象参数、墒情指标、作物生育阶段等多元异构信息，精确计算出最优灌溉方案，涵盖灌溉时段、用水标准、输水方式等要素，最终达成农田灌溉的精准化与高效化目标。

与此同时，电气自动化技术为精准灌溉系统的运行提供了技术保障。智能灌溉控制系统依据人工智能算法输出的调控信号，自主控制水阀的启闭状态，精确调整喷灌或滴灌的持续时长与水流强度，使农作物获得恰到好处的水分补给。这种智能化灌溉方式不仅显著提升了水资源利用效率，同时有效降低了农民的劳动强度。农户仅需在控制终端输入作物品种与种植规模等基础参数，整套系统便能实现无人值守的智能化精准灌溉。由此可见，人工智能与电气自动化技术在农业灌溉中的协同应用，既能有效缓解水资源紧张状况，又能促进农业生产向精细化、智能化方向转型升级，为现代农业发展注入强劲动力。

3.3 农业机械

智能化农业装备作为现代科技与传统农具的结合体，标志着农业生产工具演进的新高度。自主耕作设备、自动化采收装置、精准施肥系统等创新农机具的应用，显著提升了田间作业效能并减轻了人力负担。以自动驾驶耕作设备为例，该设备整合了图像识别技术与全球定位系统等智能模块，可独立完成整地、播种、养分施加及作物收获等全流程作业，完全摆脱了人工操控。其配备的高精度视觉导引装置能准确辨识田埂轮廓与作物行列，自动生成最佳行进路径；内置的智能调控单元则可实时调整作业深度、行进速率及机械角度等关键参数，确保各项农事操作达到最优效果。

智能采摘设备融合了计算机视觉、动力学调控及末端执行器等前沿技术。这类设备能够精准判定农作物成熟状态与空间坐标，自主导航至作业点位，以恰当的力度完成果蔬采收作业，并实现自动分拣装箱。

结论

在人工智能技术驱动下，电气自动化与农业电气化的深度融合孕育了数字农业新业态。这种新型农业模式正逐步成为我国农业转型升级的核心路径，通过将信息技术与自动化装备有机结合，不仅显著提升了单位面积产量与作业效率，同时大幅减少了人工投入与资源消耗，使传统农民转变为现代农业管理者，最终实现以最优人力配置获取最大经济效益的发展目标。

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