在云南的崇山峻嶺中，傳統(tǒng)的香蕉運(yùn)輸依賴人力或馬馱，效率低下且成本高昂。隨著低空經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶利用無人機(jī)精準(zhǔn)懸停、掛鉤和吊運(yùn)香蕉，不僅提高了工作效率，還大幅降低了成本。然而，要實(shí)現(xiàn)全面自動化和智能化作業(yè)，農(nóng)業(yè)低空經(jīng)濟(jì)仍需解決諸如無人機(jī)控制精度、工作流自動化程度低及目標(biāo)識別困難等問題。通過現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，形成更為系統(tǒng)的解決方案，成為行業(yè)發(fā)展破題的優(yōu)選。

新技術(shù)存在新困境

盡管無人機(jī)在香蕉吊運(yùn)中展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢，但在實(shí)際應(yīng)用過程中也暴露出一系列技術(shù)問題，這些問題限制了其進(jìn)一步推廣。

無人機(jī)控制精度低。由于操作完全依賴手動遙控，缺乏預(yù)設(shè)程序、路線的輔助，操作員需要具備較高的飛行技能才能確保無人機(jī)平穩(wěn)、精準(zhǔn)地完成任務(wù)。特別是在復(fù)雜地形和陣風(fēng)天氣條件下，手動操控?zé)o人機(jī)變得更加困難，容易出現(xiàn)偏差甚至失控的情況。例如，在山區(qū)作業(yè)時，復(fù)雜的地形可能帶來信號干擾或視線受阻，影響無人機(jī)穩(wěn)定飛行；在微風(fēng)或陣風(fēng)條件下，手動調(diào)整無人機(jī)的姿態(tài)和位置變得尤為復(fù)雜，稍有不慎就可能引發(fā)事故。

無人機(jī)工作流自動化程度低。目前的操作模式完全依賴人工干預(yù)，從起飛、懸停、掛鉤、卸貨到無人機(jī)充電的每一個步驟都需要操作員實(shí)時參與和手動操作，這不僅需要一定的技術(shù)人力成本，還限制了作業(yè)效率的提升。特別是在繁忙的收獲季節(jié)，操作員的工作負(fù)荷極大，長時間高強(qiáng)度的手動操作容易導(dǎo)致疲勞和失誤。此外，現(xiàn)有的無人機(jī)管理系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)多架無人機(jī)協(xié)同作業(yè)，多個操作員之間有可能發(fā)生無人機(jī)碰撞事故，這意味著在同一區(qū)域內(nèi)只能部署有限數(shù)量的無人機(jī)，極大限制了規(guī)模化應(yīng)用的可能性。

人眼辨識目標(biāo)存在較大困難。在吊運(yùn)香蕉的過程中，操作員需要通過攝像頭觀察并判斷香蕉串的位置，然后手動控制無人機(jī)進(jìn)行掛鉤操作。然而，這種依靠人眼識別的方式存在諸多弊端：一方面，操作員的視覺疲勞和注意力分散可能導(dǎo)致識別錯誤，進(jìn)而影響掛鉤的準(zhǔn)確性；另一方面，復(fù)雜背景下的香蕉串識別難度較大，尤其是在光線不佳或遮擋較多的情況下，人眼很難快速準(zhǔn)確地鎖定目標(biāo)。此外，傳統(tǒng)的人工識別方式效率低下，難以適應(yīng)大規(guī)模作業(yè)的需求。為了克服這一難題，有必要引入機(jī)器視覺算法，利用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)自動識別香蕉串，并指導(dǎo)無人機(jī)的掛鉤瞄準(zhǔn)，從而提高識別的準(zhǔn)確性和作業(yè)效率。

技術(shù)創(chuàng)新賦能應(yīng)用

為解決農(nóng)業(yè)低空經(jīng)濟(jì)新場景中無人機(jī)存在的技術(shù)問題，須引入一系列創(chuàng)新技術(shù)來提升其控制精度、自動化水平和目標(biāo)識別能力。具體而言，可以采用5G-A 通感一體網(wǎng)絡(luò)提高無人機(jī)的飛行控制精度，利用RPA（機(jī)器人流程自動化）實(shí)現(xiàn)多架無人機(jī)的工作流編排和自動化作業(yè)，并通過機(jī)器視覺算法替代人眼辨識目標(biāo)。

針對無人機(jī)控制精度低的問題，5G-A 通感一體網(wǎng)絡(luò)提供了理想的解決方案。5G-A 技術(shù)不僅具備超高速的數(shù)據(jù)傳輸能力，還集成了高精度定位和空間感知功能，這使得操作員能夠在復(fù)雜地形和多變天氣條件下實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)更加精準(zhǔn)的飛行控制。在實(shí)際應(yīng)用中，5G-A 網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r傳輸無人機(jī)的狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，確保操作員或自動控制系統(tǒng)能夠及時調(diào)整飛行姿態(tài)和路徑。例如，在山區(qū)環(huán)境中，復(fù)雜的地形可能導(dǎo)致信號干擾或視線受阻，而5G-A 網(wǎng)絡(luò)可以通過增強(qiáng)的信號覆蓋和抗干擾能力，確保無人機(jī)在這些條件下依然能夠穩(wěn)定飛行。此外，5G-A 網(wǎng)絡(luò)還可以提供厘米級的定位精度，這對于香蕉串的準(zhǔn)確掛鉤至關(guān)重要。借助高精度定位系統(tǒng)，無人機(jī)可以在復(fù)雜的三維空間中進(jìn)行精確定位，避免因位置偏差導(dǎo)致的意外碰撞和損壞。同時，5G-A 網(wǎng)絡(luò)的低延遲特性也使得無人機(jī)能夠在實(shí)時響應(yīng)環(huán)境變化的同時保持高效運(yùn)行，進(jìn)一步提升作業(yè)的安全性和效率。

為克服無人機(jī)工作流自動化程度低的問題，可以引入RPA 技術(shù)對多個無人機(jī)進(jìn)行工作流自動編排。RPA 是一種通過軟件機(jī)器人模擬人類操作流程的技術(shù)，它可以自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)并優(yōu)化資源分配。在無人機(jī)管理中，RPA 可以負(fù)責(zé)規(guī)劃多架無人機(jī)的飛行路徑、班次安排以及充電管理等任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自動化作業(yè)。具體來說，RPA 可以根據(jù)不同的作業(yè)需求自動生成最優(yōu)飛行路線，并將任務(wù)分配給多架無人機(jī)協(xié)同完成。這樣不僅可以減少人工干預(yù)，還能顯著提高作業(yè)效率和資源利用率。例如，在繁忙的收獲季節(jié)，RPA 系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整無人機(jī)的任務(wù)分配，確保每架無人機(jī)都能在作業(yè)時間內(nèi)完成更多運(yùn)輸任務(wù)。此外，RPA 還可以優(yōu)化無人機(jī)的充電管理，通過智能調(diào)度系統(tǒng)安排無人機(jī)輪流充電，避免因電量不足而導(dǎo)致的任務(wù)中斷。這種自動化管理模式不僅減輕了操作員的工作負(fù)擔(dān)，還提高了整體作業(yè)的連續(xù)性和可靠性。

為替代人眼辨識目標(biāo)的局限性，可以采用機(jī)器視覺算法實(shí)現(xiàn)自動識別和掛鉤瞄準(zhǔn)。機(jī)器視覺算法通過圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，能夠快速準(zhǔn)確地識別目標(biāo)物體，并指導(dǎo)無人機(jī)進(jìn)行精確操作。在吊運(yùn)香蕉的過程中，機(jī)器視覺算法可以實(shí)時分析攝像頭傳回的圖像數(shù)據(jù)，自動檢測香蕉串的位置和狀態(tài)，并計(jì)算最佳掛鉤點(diǎn)。相比傳統(tǒng)的人工識別方式，機(jī)器視覺算法具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性，尤其是在光線不佳或遮擋較多的情況下，依然能夠保持較高的識別率。此外，機(jī)器視覺算法還可以結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達(dá)、超聲波傳感器等），進(jìn)一步提高目標(biāo)識別的精度和魯棒性。例如，在復(fù)雜的背景環(huán)境中，機(jī)器視覺算法可以通過多模態(tài)融合技術(shù)綜合分析不同傳感器提供的信息，確保無人機(jī)能夠準(zhǔn)確鎖定香蕉串并順利完成掛鉤操作。這種自動化識別和瞄準(zhǔn)機(jī)制不僅提高了作業(yè)效率，還減少了因人為原因?qū)е碌牟僮麇e誤。這些技術(shù)的集成應(yīng)用不僅為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了新機(jī)遇，也為未來智能化農(nóng)業(yè)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

未來展望

5G-A 通感一體網(wǎng)絡(luò)、RPA 技術(shù)和機(jī)器視覺算法等多種先進(jìn)技術(shù)的整合應(yīng)用，可以形成一個完整的智能化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定飛行、自動化作業(yè)流程、提升準(zhǔn)確性等目標(biāo)，集成大模型智能體，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)在農(nóng)業(yè)低空經(jīng)濟(jì)中的高效應(yīng)用。這種集成方案不僅能夠解決當(dāng)前無人機(jī)面臨的技術(shù)問題，還有望在未來實(shí)現(xiàn)完全自動化作業(yè)，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和降低成本，為未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更強(qiáng)大助力。

大模型智能體具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)環(huán)境變化實(shí)時自主調(diào)整作業(yè)策略，逐步優(yōu)化自身決策過程，提升整體作業(yè)效率。

智能體的應(yīng)用使得無人機(jī)可以在沒有人工干預(yù)的情況下完成從起飛到卸貨的全部操作流程，真正實(shí)現(xiàn)無人化操作。例如，在繁忙的收獲季節(jié)，智能體可以根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配，確保每架無人機(jī)都能在更短時間內(nèi)明確工作任務(wù)，并智能調(diào)度系統(tǒng)安排為無人機(jī)輪流充電，確保作業(yè)連續(xù)性。這種智能調(diào)度和規(guī)范流程，可以最大限度地減少因人為介入導(dǎo)致的操作錯誤或因人工調(diào)度產(chǎn)生的機(jī)器閑置，顯著降低人力成本，并提高作業(yè)的安全性和可靠性。經(jīng)過持續(xù)的發(fā)展，智能體或?qū)⒅鸩饺〈鷤鹘y(tǒng)人工操作，實(shí)現(xiàn)完全自動化作業(yè)，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全面智能化發(fā)展。

為了持續(xù)推動農(nóng)業(yè)低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還需進(jìn)一步提升大模型智能體的數(shù)據(jù)處理能力和自學(xué)習(xí)能力，使其能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)，并根據(jù)實(shí)際需求不斷優(yōu)化自身性能。未來的研究和技術(shù)發(fā)展還可以聚焦多個潛在方向：通過不斷積累和分析大量數(shù)據(jù)，智能體可以更好地預(yù)測和應(yīng)對各種環(huán)境變化，從而實(shí)現(xiàn)決策系統(tǒng)的不斷升級；結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，不斷延伸智能體的覆蓋鏈條，如在生產(chǎn)環(huán)節(jié)可以實(shí)現(xiàn)對整個農(nóng)場的精細(xì)化管理，從土壤濕度監(jiān)測到病蟲害預(yù)警，全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)化水平；結(jié)合人工智能技術(shù)處理更加復(fù)雜的任務(wù)，如自主識別和應(yīng)對突發(fā)事件，確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的安全性和可靠性；探索更多應(yīng)用場景，如物流配送、緊急物資運(yùn)送等，擴(kuò)展無人機(jī)在低空經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用范圍；實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科合作與創(chuàng)新，促進(jìn)不同領(lǐng)域的技術(shù)融合，共同推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理的智能化進(jìn)程。

在2025 年中央一號文件中，“農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”首次被寫入，與“低空經(jīng)濟(jì)”的組合拳直接點(diǎn)燃市場熱情。隨著無人經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和相關(guān)技術(shù)的提升，無人機(jī)成為新農(nóng)具，數(shù)據(jù)成為新資產(chǎn)，大模型智能體也將隨之成為新生產(chǎn)工具，在行業(yè)中發(fā)揮更大作用，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來新機(jī)遇。(作者：韓喆、盧薇青、王安可)