無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的發(fā)展，正面臨一場(chǎng)“新人才荒”。
北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心研究員吳華瑞在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，我國(guó)蔬菜無(wú)人農(nóng)場(chǎng)全自動(dòng)移栽機(jī)漏苗率高，仍需人工補(bǔ)苗，而日本同類設(shè)備因技術(shù)封鎖無(wú)法引進(jìn)。“打破國(guó)外技術(shù)壟斷，我們只能自己攻關(guān)，但面臨的困境是，既懂機(jī)械設(shè)計(jì)又懂作物栽培的復(fù)合型人才太缺乏了。”他說(shuō)。
極飛超級(jí)棉田管理者艾海鵬直言：“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的‘無(wú)人’是假象，我們其實(shí)比任何時(shí)候都缺人——缺能研發(fā)、操作和維護(hù)這些‘黑科技’的新農(nóng)人。”
無(wú)人農(nóng)場(chǎng)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的新興領(lǐng)域，其快速發(fā)展離不開(kāi)專業(yè)人才的支撐，尤其是跨領(lǐng)域人才的支撐。
吳華瑞坦言，目前無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域人才匱乏，尤其是既懂人工智能又懂農(nóng)業(yè)的復(fù)合型人才更是稀缺。現(xiàn)實(shí)情況是，大部分從事無(wú)人農(nóng)場(chǎng)研究的人員都來(lái)自信息領(lǐng)域或機(jī)器人領(lǐng)域，他們對(duì)農(nóng)業(yè)的了解相對(duì)有限；而農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的人員則對(duì)人工智能和智能裝備技術(shù)不夠熟悉。
“未來(lái)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)需注重交叉學(xué)科融合，培養(yǎng)既懂人工智能、機(jī)器人技術(shù)，又熟悉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)律的復(fù)合型人才。”吳華瑞建議，高校設(shè)立智能裝備、智能控制、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等細(xì)分專業(yè)方向，強(qiáng)化校企合作，推動(dòng)理論與實(shí)踐結(jié)合。同時(shí)，加強(qiáng)基礎(chǔ)教育階段的科普教育，通過(guò)參觀示范基地、參與科研項(xiàng)目等方式，激發(fā)青少年對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的興趣。此外，完善職業(yè)教育體系，培養(yǎng)一線技術(shù)操作與設(shè)備維護(hù)人才，確保先進(jìn)技術(shù)在田間地頭的落地應(yīng)用。
“現(xiàn)有農(nóng)機(jī)具廠商多為民營(yíng)企業(yè)，研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高，缺乏具備創(chuàng)新能力的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。”在艾海鵬看來(lái)，無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的推廣更需要技術(shù)適應(yīng)型人才。人才的培養(yǎng)應(yīng)聚焦于模塊化技術(shù)應(yīng)用能力和數(shù)字化管理思維。
他建議，企業(yè)與高校聯(lián)合開(kāi)發(fā)課程，通過(guò)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)提升技術(shù)人員對(duì)無(wú)人機(jī)、灌溉系統(tǒng)等智能設(shè)備的操作與維護(hù)能力。同時(shí)，注重場(chǎng)景化教學(xué)，依托示范農(nóng)場(chǎng)開(kāi)展全流程實(shí)踐，幫助技術(shù)人員理解無(wú)人化管理的核心邏輯。此外，需加強(qiáng)新農(nóng)人培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)觀念，掌握遠(yuǎn)程監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化技能，推動(dòng)技術(shù)與生產(chǎn)的深度融合。
華南農(nóng)業(yè)大學(xué)已將“農(nóng)業(yè)機(jī)器人”設(shè)為必修課，學(xué)生們不僅要編程調(diào)試導(dǎo)航算法，也要下田插秧。“現(xiàn)代農(nóng)業(yè)早已不是面朝黃土背朝天了。”該校工程學(xué)院副院長(zhǎng)胡煉指著三維農(nóng)場(chǎng)模型說(shuō)，“未來(lái)的新農(nóng)人，得會(huì)用衛(wèi)星數(shù)據(jù)規(guī)劃耕種，用AI、大數(shù)據(jù)防病蟲(chóng)害、預(yù)測(cè)產(chǎn)量。”
“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)需圍繞數(shù)字化感知、智能化決策、精準(zhǔn)化作業(yè)和智能化管理四大核心技術(shù)開(kāi)展。”胡煉建議，通過(guò)國(guó)家項(xiàng)目牽引，鼓勵(lì)科研團(tuán)隊(duì)與企業(yè)合作，在實(shí)踐中培養(yǎng)科研人員解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，如農(nóng)田環(huán)境感知、智能決策模型、智能農(nóng)機(jī)裝備開(kāi)發(fā)等，為無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的規(guī)模化推廣提供人才儲(chǔ)備。
“當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展比以往任何時(shí)候都更加需要科技的支撐，需要年輕人的力量。”中國(guó)工程院院士羅錫文呼吁，“我想以我的親身經(jīng)歷對(duì)所有選擇農(nóng)業(yè)事業(yè)的年輕人說(shuō)，要深入農(nóng)村、扎根基層，唯有深入田間地頭，親身體驗(yàn)農(nóng)耕的艱辛，方能洞悉農(nóng)民的真實(shí)需求，準(zhǔn)確評(píng)估技術(shù)在田間的實(shí)際效能。”
無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的發(fā)展，正面臨一場(chǎng)“新人才荒”。
北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心研究員吳華瑞在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，我國(guó)蔬菜無(wú)人農(nóng)場(chǎng)全自動(dòng)移栽機(jī)漏苗率高，仍需人工補(bǔ)苗，而日本同類設(shè)備因技術(shù)封鎖無(wú)法引進(jìn)。“打破國(guó)外技術(shù)壟斷，我們只能自己攻關(guān)，但面臨的困境是，既懂機(jī)械設(shè)計(jì)又懂作物栽培的復(fù)合型人才太缺乏了。”他說(shuō)。
極飛超級(jí)棉田管理者艾海鵬直言：“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的‘無(wú)人’是假象，我們其實(shí)比任何時(shí)候都缺人——缺能研發(fā)、操作和維護(hù)這些‘黑科技’的新農(nóng)人。”
無(wú)人農(nóng)場(chǎng)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的新興領(lǐng)域，其快速發(fā)展離不開(kāi)專業(yè)人才的支撐，尤其是跨領(lǐng)域人才的支撐。
吳華瑞坦言，目前無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域人才匱乏，尤其是既懂人工智能又懂農(nóng)業(yè)的復(fù)合型人才更是稀缺。現(xiàn)實(shí)情況是，大部分從事無(wú)人農(nóng)場(chǎng)研究的人員都來(lái)自信息領(lǐng)域或機(jī)器人領(lǐng)域，他們對(duì)農(nóng)業(yè)的了解相對(duì)有限；而農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的人員則對(duì)人工智能和智能裝備技術(shù)不夠熟悉。
“未來(lái)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)需注重交叉學(xué)科融合，培養(yǎng)既懂人工智能、機(jī)器人技術(shù)，又熟悉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)律的復(fù)合型人才。”吳華瑞建議，高校設(shè)立智能裝備、智能控制、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等細(xì)分專業(yè)方向，強(qiáng)化校企合作，推動(dòng)理論與實(shí)踐結(jié)合。同時(shí)，加強(qiáng)基礎(chǔ)教育階段的科普教育，通過(guò)參觀示范基地、參與科研項(xiàng)目等方式，激發(fā)青少年對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的興趣。此外，完善職業(yè)教育體系，培養(yǎng)一線技術(shù)操作與設(shè)備維護(hù)人才，確保先進(jìn)技術(shù)在田間地頭的落地應(yīng)用。
“現(xiàn)有農(nóng)機(jī)具廠商多為民營(yíng)企業(yè)，研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高，缺乏具備創(chuàng)新能力的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。”在艾海鵬看來(lái)，無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的推廣更需要技術(shù)適應(yīng)型人才。人才的培養(yǎng)應(yīng)聚焦于模塊化技術(shù)應(yīng)用能力和數(shù)字化管理思維。
他建議，企業(yè)與高校聯(lián)合開(kāi)發(fā)課程，通過(guò)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)提升技術(shù)人員對(duì)無(wú)人機(jī)、灌溉系統(tǒng)等智能設(shè)備的操作與維護(hù)能力。同時(shí)，注重場(chǎng)景化教學(xué)，依托示范農(nóng)場(chǎng)開(kāi)展全流程實(shí)踐，幫助技術(shù)人員理解無(wú)人化管理的核心邏輯。此外，需加強(qiáng)新農(nóng)人培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)觀念，掌握遠(yuǎn)程監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化技能，推動(dòng)技術(shù)與生產(chǎn)的深度融合。
華南農(nóng)業(yè)大學(xué)已將“農(nóng)業(yè)機(jī)器人”設(shè)為必修課，學(xué)生們不僅要編程調(diào)試導(dǎo)航算法，也要下田插秧。“現(xiàn)代農(nóng)業(yè)早已不是面朝黃土背朝天了。”該校工程學(xué)院副院長(zhǎng)胡煉指著三維農(nóng)場(chǎng)模型說(shuō)，“未來(lái)的新農(nóng)人，得會(huì)用衛(wèi)星數(shù)據(jù)規(guī)劃耕種，用AI、大數(shù)據(jù)防病蟲(chóng)害、預(yù)測(cè)產(chǎn)量。”
“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)需圍繞數(shù)字化感知、智能化決策、精準(zhǔn)化作業(yè)和智能化管理四大核心技術(shù)開(kāi)展。”胡煉建議，通過(guò)國(guó)家項(xiàng)目牽引，鼓勵(lì)科研團(tuán)隊(duì)與企業(yè)合作，在實(shí)踐中培養(yǎng)科研人員解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，如農(nóng)田環(huán)境感知、智能決策模型、智能農(nóng)機(jī)裝備開(kāi)發(fā)等，為無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的規(guī)模化推廣提供人才儲(chǔ)備。
“當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展比以往任何時(shí)候都更加需要科技的支撐，需要年輕人的力量。”中國(guó)工程院院士羅錫文呼吁，“我想以我的親身經(jīng)歷對(duì)所有選擇農(nóng)業(yè)事業(yè)的年輕人說(shuō)，要深入農(nóng)村、扎根基層，唯有深入田間地頭，親身體驗(yàn)農(nóng)耕的艱辛，方能洞悉農(nóng)民的真實(shí)需求，準(zhǔn)確評(píng)估技術(shù)在田間的實(shí)際效能。”
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