摘要：针对农业数字化转型中无人机植保服务所面临的模式单 技术与场景适配不足、 服务闭环缺失诸种痛点，该研究系统、有层次地提出了“技术赋能 - 分层服务 产学研协同 的无人机植保创新服务模式：以农业数字化发展需求为出发点，把精准施药、智能监测、数字平台诸种技术予以有机整合， 再结合农业 需求特点，设计 “基础作业 + 增值服务 + 定制方案”的分层服务体系，配套建设线上线下协同的服务平台， 最后明确产 协同的落地路径。因此该模式突破传统单 作业服务的桎梏，真正形成“技术支撑 -服务落地 - 人才保障”完整闭环的服务链条，也由此为农业数字化背景下无人机植保服务的规模化、规范化发展提供切实可行的框架及路线图，对智慧农业高质量发展有极好的促进作用。

关键词：农业数字化；无人机植保；低空经济；服务模式创新；分层服务

引言

在农业数字化与乡村振兴战略深度融合的背景下，无人机植保作为智慧农业的核心应用场景，已成为破解传统植保劳动力短缺、农药利用率低等难题的关键路径。国家《2024 - 2026 年农机购置与应用补贴实施意见》等政策持续加码，推动我国植保无人机保有量与作业面积连年高速增长，仅在 2024 年末全国植保无人机保有量已达 25.1 万架，作业面积突破 26 .7 亿亩次。但当前市场中的无人机植保服务仍以“单一施药作业”为主，服务模式同质化严重，难以匹配小农户、家庭农场、农业合作社、农业企业等不同主体的差异化需求，且技术应用与服务落地存在脱节，数字技术的赋能价值未得到充分释放 ^⌊1⌋_ζ 。

本文以“农业数字化背景下无人机植保服务模式创新”为基本出发点，从农业生产的实际痛点入手，把现有最新技术及理论成果妥帖地结合起来，因而系统、扎实地建构起既有创新性又可行、有适配性的服务模式蓝图。因此该研究对新模式的设计逻辑、基本架构、落地路径都做了极好的梳理，也补齐了现有服务模式之短板。

1 农业无人机植保技术发展现状与挑战

1.1 国内外技术发展现状

1.1.1 国内技术发展与实践

由于国内农业无人机植保技术已经进入“规模化应用 + 技术迭代”新阶段，故可以自然地把其核心技术归纳为精准化及多场景适配。

极飞科技P150 播撒无人机在精准施药方面有十分成熟、突出的配置：所搭载的智能流量控制系统最大推料速度为280 公斤 / 分钟，故 ¹¹ 秒即可完成一袋肥料播撒，喷药量误差≤5%。与此形成极好补充的是大疆创新T40 植保无人机，其集成激光雷达、双目视觉避障系统，绕障精度达0.5 米，且能昼夜全时域作业，因此复杂农田中障碍物规避问题得以极自然地解决。智能监测方面，海康威视农业无人机配备多光谱传感器，病虫害识别准确率 ⩾90% 。

从区域分布可以十分清楚地看到，2022 年江苏、山东、安徽诸省的植保无人机保有量居全国前列，分别为4855 架、4585 架、4458 架，而黑龙江省因耕地连片、规模化种植的地理条件极优，故其作业面积连续多年居全国之首，水田植保无人机渗透率已超70%，因此基本实现了“播种 - 施药 - 监测”全流程覆盖。更难得的是其技术应用场景从传统病虫害防治向多元化方向作了极好的延伸，水稻直播、液体肥施撒、鱼塘消杀诸种新兴场景占比都在稳步提高，无人机水稻直播亩均作业时间已缩短到8 分钟，比人工效率提高了15 倍。

从产业生态的角度看，我国已有全球唯一完整的农业多旋翼无人机产业链，大疆、极飞两家企业在全球市场的占有率已达 80% 以上，其生产产品技术成本比国外同类产品低 40%-60% 。更难得的是2024 年农业农村部、财政部联合出台农机购置补贴政策，把植保无人机单机补贴额度提高到 30% ，安徽、河南两省又把无人机操作技能正式纳入新型职业农民培育计划，累计培训12 万人次。

1.1.2 国外技术发展与技术互补性

日本作为最早推广植保无人机的国家，1990 年山叶公司推出了首架单旋翼植保无人机，目前日本水稻种植区无人机植保渗透率已达 90% ，其主要技术优势是轻量化设计（机身重量＜20kg）及低噪音作业（运行噪音＜65 分贝），但毋庸讳言，日本的多旋翼无人机集群控制技术尚有提升空间。与之形成极好互补的是美国在“无人机 + 精准农业”深度融合上所作的探索，约翰迪尔公司生产的植保无人机配备多光谱传感器及AI 决策系统，能真正实现“病虫害识别 - 施药方案生成 - 作业执行”的闭环控制，精准施药误差＜5%，不过也应看到其单机售价超过10 万美元，故尚难直接普及到中小农户群体。

国际技术合作呈现互补态势：由于国外在自主导航、长航时续航两方面都具有十分突出的优势，美国Trimble RTK 定位精度已达厘米级，欧洲空客Zephyr 无人机续航时间已达14 天以上，而我国在集群作业（可支持20 架协同）、本土化AI 模型（小麦赤霉病、水稻稻飞虱专用识别算法）、低成本制造诸方面均有独特优势，故为国际技术合作、产业输出都打下了极好的基础[2]。

1.2 技术应用面临的核心挑战

1.2.1 技术层面瓶颈

复杂环境适应性差是目前最突出、最根本的技术问题：高海拔地区（西藏、青海）气压低、气温变化剧烈，故无人机电池动力系统稳定性不佳，茂密林场场景中树枝遮挡严重，GPS 信号极弱，因此避障系统误判率高达 25% ，故两类场景中所涉技术的渗透率都低于5%。更严峻的是，目前缺乏统一的技术标准，喷药量、飞行高度、作业效率诸种指标尚无全国性规范，不同企业设备参数差异极大，跨平台数据共享十分困难。

1.2.2 人才与产业层面问题

由于人才供需矛盾十分突出，故可以把农业无人机领域的主要问题归纳为：基层农技人员缺乏专业的无人机操作、维护技能，专业技术人才又不了解农业生产的实际情况。

由于农业机械化、数字化产业中资金投入存在长期不足、来源单一的问题，故目前多数项目靠政府资金支撑，社会资本介入很少，因此技术研发及服务网络建设都进展缓慢，更严重的是服务模式高度同质化，绝大多数服务主体只提供单一作业服务，没有配套提供技术培训、售后维护、定制化方案设计诸种增值服务，也自然不能很好地满足小农户、合作社、农业企业诸类主体的不同需求 [3]。

2 无人机植保创新服务模式的整体框架设计

研究从“需求导向、技术赋能、生态协同”的基本逻辑出发，提出了“技术支撑层- 分层服务层- 协同保障层”的三维创新服务模式框架，即以农业数字化技术为支撑，以不同农业生产主体的差异化需求为导向，以产学研协同为落地保障，因此能打破传统单一作业服务的桎梏，形成“技术 - 服务 - 保障”的清晰闭环，也由此给出农业数字化背景下无人机植保服务的可借鉴实施的创新蓝图。

技术支撑层是该模式最基本、最核心的关键点，把精准施药、智能监测、数字服务平台诸种成熟技术很好地整合起来，因而能为分层服务提供有力的技术支撑，分层服务层是模式的主要载体，根据不同生产主体的特点设计差异化的服务内容，做到服务与需求的精准匹配，协同保障层是模式落地的具体措施，以产学研协同、人才培养、资源整合诸种方式保证服务模式可持续迭代、规模推广。三者各就其位，互为补充，因此形成了真正有创新、有可行性的无人机植保服务模式。

3 创新服务模式的核心架构与内容规划

3.1 技术支撑层：数字化技术的整合应用规

技术支撑层能将有关技术合理、有层次地加以集成，为分层服务提供可靠、高效的技术保障，故而本模式从农业数字化发展趋势及无人机植保的实际需要出发，系统、有逻辑地整合三大核心技术模块。

第一，精准施药技术模块把GPS/RTK 厘米级定位技术、自适应施药算法及可控粒径喷头技术十分自然、合理地结合起来，因而能很好地实现“按需施药、精准覆盖”：用RTK 定位技术保证无人机精准导航，用GIS 地理信息系统对农田地块做精确建模，再让自适应施药算法根据所飞地块作物的种类、生长阶段、地块形状自动调节飞行高度、喷幅、喷药量，同时可控粒径离心喷头可将药滴粒径精确控制在 10-150μm 范围内，完全适应不同作物的施药要求。因此该模块实质上把传统“粗放施药”升级为“数字化精准施药”，农药利用率极大提高，也极好地契合农业绿色发展的需要[4]。

第二，智能监测技术模块把多光谱传感器、AI 图像识别技术、大数据分析技术三者自然、合理地结合起来，由此很自然地建立起“作物健康监测 - 病虫害预警 - 作业效果评估”的数字化监测体系：无人机携带多光谱传感器采集作物生长数据，再用基于YOLOv8 框架设计的 AI 识别算法准确、可靠地识别病虫害及营养缺乏诸种生长异常现象，然后由大数据分析平台对各类监测数据加以汇总分析，自动生成作物生长报告及病虫害预警信息，作为施药作业的直接决策依据，最后据此做作业效果的客观评价。

第三，从数字服务平台技术模块的角度作了层次说明：以云计算、移动互联网技术为基础，建设集“订单管理、作业调度、数据查询、技术咨询”诸种功能于一身的线上服务平台，又与线下服务网络做到数据互通，因此能为农户提供24 小时在线下单、作业进度查询、作物生长数据查询等各类服务，为服务主体提供作业调度、设备管理、订单统计等功能，更主要的的是能够嵌入AI 智慧大模型，用AI 智能咨询模块解答无人机植保应用中常见问题。

3.2 分层服务层：差异化需求的精准适配设计

分层服务层是本创新模式最突出、最明确的创新点，突破了传统单一作业服务的限制，从农业生产主体规模及需求的差异出发，设计“基础作业服务 - 增值集成服务 - 定制化解决方案”三层服务体系。

第一，基础作业服务是以小农户、零散种植户为服务对象，以无人机病虫害防治、肥料播撒、水稻直播诸种基础植保作业为主要内容，因而体现出“低成本、灵活化、便捷化”的特点。服务采用“按亩计费、随叫随到”的模式：线上下单后由就近的服务点调度无人机及时作业，又配套提供免费的简易技术指导，让小农户轻松掌握无人机植保的基本常识及注意事项，真正降低技术使用门槛。

第二，增值集成服务是面向家庭农场、农业合作社而设计的，以“智能监测- 精准作业 - 效果评估 - 技术培训”多环节为一体的一体化服务体系，因此可以充分地覆盖作物全生育期。具体而言，在基础作业基础上增加作物健康智能监测、病虫害预警、作业效果数字化评估等增值服务，又定时、有计划地组织无人机操作及维护、作物植保技术的免费培训，切实让服务对象掌握基础无人机操作技能及常用植保技术，同时提供作业数据存档服务，直接服务于农产品质量追溯。

第三，定制化解决方案是以农业企业及规模化种植基地为目标客户群，以企业生产需求全链条定制化服务为基本载体，系统推进“数字化植保+ 产业赋能”的落地：先根据企业所种作物的种类、种植规模、生产目标，定制无人机植保方案，明确精准施药计划、智能监测方案、绿色防控措施，再将无人机植保作业数据及时地接入农产品质量追溯平台，切实提高农产品附加值。对于企业特殊需求，诸如特色作物植保、高海拔地块作业，联合技术合作方优化技术应用方案，真正做到“技术 - 服务 - 产业”三者深度融合。

3.3 协同保障层：模式落地的可持续支撑规划

协同保障层是本创新服务模式可持续落地、顺利迭代的根本支撑，能有意识、有计划地建设“产学研协同、人才培养、资源整合”三位一体的保障体系，让服务模式跟上农业数字化发展的步伐。

首先，以产学研协同机制为载体，充分利用高校的科研及人才优势，联合农业科技企业、基层农业技术推广部门，共同建设产学研协同创新平台：高校从事服务模式的理论优化、技术整合、人才培养，农业科技企业提供无人机设备、技术支撑及市场渠道，基层农业技术推广部门承担服务模式的落地推广、农户需求收集、政策衔接诸种职能，故而三方能协调围绕农业生产实际需求优化服务模式，又让技术成果在服务中得到切实应用，真正形成“模式创新 -技术应用 - 需求反馈”的闭环迭代[5]。

其次，从复合型人才培养体系的角度出发，有效弥补了无人机植保服务中所面临的“农业技术 + 无人机操作 + 数字平台应用”复合型人才缺口，故而进一步提出了“高校培育+ 企业实训+ 基层实践”的三级培养模式：高校开设农业无人机应用、农业数字化技术等课程，打下理论基础，再联合企业建设实训基地进行无人机操作、数字平台运营诸种实操培训，最后组织学生到基层农业生产一线实地调研，了解农户需求、生产实际，由此真正培养出知理论、会操作、能服务的复合型人才，也据此为服务模式的落地提供可靠的人才保障。

最后，从多方资源整合的角度进行科学规划，把政策资源、市场资源、社会资源都很好地统筹起来，先主动对接国家及地方的农机补贴、创新创业扶持诸类政策，切实降低服务模式推广的成本，再整合无人机生产企业、农资企业等市场资源，形成“设备供应 -植保服务 - 农资配套”的产业链协同，最后联动乡村集体经济组织、农业协会等社会资源，由此切实有力地扩大服务推广的覆盖度和影响力。

结论

本研究就“农业数字化背景下无人机植保服务模式创新”的时代需求作了有层次、有逻辑的论述，系统科学地提出了“技术支撑- 分层服务 - 协同保障”的三维创新服务模式框架，先以现有先进数字化技术为支撑，再以农业生产主体不同需求为出发点，继而用分层服务设计结合产学研协同保障予以实现，因而很好地解决了传统无人机植保服务单一化、碎片化的老问题，也由此别出心裁地给出创新路径。

未来，可从三个方面继续推进深化：第一，先进行小范围试点推广，选取不同类型的农业生产主体对所选模式做适配性验证，由此自然、合理地优化服务内容及流程，其次主动、系统地整合农业数字化最新成果，把边缘计算、6G 通讯等新技术真正融合进去，切实提高服务的智能化水平，第三制定完备的商业运营计划，设计

“基础服务收费 + 增值服务溢价 + 定制方案盈利”的多元化盈利模式，吸引社会资本参与，实现服务模式的规模化扩张与可持续发展。

参考文献

[1] 林智参 ， 李雅文 ， 陈明萱 ， 等 . 我国农业无人机的发展情况分析 [J]. 中国信息界 ，2025，（12）：63-65.

[2] 杜佳信 ， 钟超 ， 郜亮亮 . 低空经济推动农业现代化的路径探索——国际经验与中国实践 [J]. 资源科学 ，2025，47（08）：1718-1731.

[3] 胡倩 . 对推动农业机械化助力农业经济发展的思考 [J].市场周刊 ， 2025， 38 （36）： 59-62.

[4] 陈梅楠. 无人机精准施药技术在山东泰安市玉米大斑病防治中的应用 [J]. 农业工程技术 ， 2025， 45 （29）： 61-62.

[5] 付涛 ， 杨逸佳 ， 杨凯洪 . 产学研深度融合下高技能物流人才培养的探索与实践——以成航大低空物流无人机配送项目为例[J]. 中国高校科技 ， 2025， （07）： 7-12.

基金项目：2025 年度国家级大学生创新创业训练计划项目“现代化农业无人机植保技术的应用设计与研究”（项目编号：202512810006）。

作者简介：项勇，本科，研究方向：数字媒体技术；植保无人机。