科创中国

（一）国家农机作业北斗大数据平台。通过“北斗精准农业应用”国家重大项目（国拨3.02亿元），建设了国家农机作业大数据平台，首次集成国内主流农机企业的北斗定位数据，首次实现国家级大范围农机数据共享和大数据应用服务。截至目前已接入农机51.5万辆。解决的关键方法与技术包括：农机作业轨迹分割和农机作业统计建模。相比传统的DBSCAN，模型的F1-score提升7.95%，接近98%，达到了田路分割的要求；研发的GCN模型解决了较低频次轨迹的精准分割问题。基于农机作业北斗大数据，创新性地构建了大规模、大范围的农机作业统计与分析模型，并结合小麦跨区机收进行了深度应用示范。

（二）农机无人驾驶与自主作业技术。针对农村“用工难、用工贵用工差”问题，基于北斗/IMU/Camera等多源传感器和无级变速（CVT）拖拉机，通过精确感知、定位、规划、导航与控制，实现了农机无人驾驶和自主作业。操作人员通过移动控制站，即可实现一人多机控制，可有效减少劳动力数量和用工成本。解决的核心关键技术包括：机耕道场景辨识模型，全场景目标检测模型，全局运动规划，全场景多源融合定位、导航与感知技术。

（一）国家农机作业北斗大数据平台。前期，我国并没有跨企业、全国性的农机作业大数据平台，团队首次集成了国内主流小麦收割机制造企业的北斗定位数据，在国际上也是首次实现国家级大范围农机数据共享和大数据应用服务。截至目前已接入农机51.5万辆。解决的关键方法与技术包括：针对海量农机构建了农机作业大数据系统，并发量超过10万台；针对高频轨迹数据提出了DBSCAN田路轨迹分割模型，分割精度F1-score接近98%；针对低频轨迹数据提出了GCN田路轨迹分割模型，分割精度优于85%；针对田内作业轨迹数据提出了高精度作业面积计算方法，计算精度优于96%。

（二）农机无人驾驶与自主作业技术。针对农村“用工难、用工贵用工差”问题，基于北斗/IMU/Camera等多源传感器和无级变速（CVT）拖拉机，通过精确感知、定位、规划、导航与控制，实现了农机无人驾驶和自主作业。操作人员通过移动控制站，即可实现一人多机控制，可有效减少劳动力数量和用工成本。解决的核心关键技术包括：机耕道场景辨识模型，全场景目标检测模型，全局运动规划，全场景多源融合定位、导航与感知技术。以上技术可有效保障无人农机在全场景、全地形、全流程和全天候的作业安全、质量与效率。

（一）国家农机作业北斗大数据平台。（1）国家级媒体如农业农村部官网、CCTV等发布热点图、作业时长、作业里程、作业面积、单机收割面积排行榜等数据产品，可以直观地反映全国各地小麦收割机的空间分布、移动速度，从而整体把握小麦收割机的移动规律；（2）农机制造企业可基于作业大数据提供远程运维服务，可以在作业期间追踪农机的位置和工况，从而根据农机位置、热点图、收割面积、收割时长等信息，围绕作业热点区域配置配件等维修资源，为机手提供更加准确和及时的售后服务，甚至可以重点关注作业效率较高的收割机，随时提供重点服务，保障农机连续作业能力，让机手提高工作效率以赚取更多收入。此外，农机企业也可以结合农机故障信息，及时优化农机的设计制造和零部件选型；（3）农机手可基于作业大数据指导作业转移和管理，以前机手只能通过电话等通讯方式联络，信息不对称现象很常见，跨区转移较为盲目、浪费较大，现在结合热点图，每位机手都可以科学合理地安排农机作业，全国农机作业也将更加科学高效，尾气排放将显著减少；（4）金融、保险等部门可利用作业大数据用于代替“尽调”，这是将来的发展趋势。

（二）农机无人驾驶与自主作业技术。通过精确感知、定位、规划、导航与控制，可以实现农机无人驾驶和自主作业。操作人员通过移动控制站，即可实现一人多机控制，在提高作业精度和作业效率的同时，可有效减少劳动力数量和用工成本，有助于解决农村“用工难、用工贵、用工差”问题。在不久的将来，农机无人驾驶技术可以率先应用于半封闭半结构化的规模化农场。

团队依托农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室，核心团队包括10位教授、12位副教授，近百位研究生，致力于北斗农机应用技术创新和产业推动。团队主要贡献者如下：

（1）吴才聪，中国农业大学信息与电气工程学院教授、博士生导师，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室主任，中国农机工业协会精准农业技术装备分会秘书长，是北斗农机自动驾驶系统国产化、规模化、前装化。策划和参与实施了“国家北斗精准农业应用项目”和北京市、科技部无人农机研发项目，建设了中国农机作业大数据平台，研发了基于无级变速拖拉机的无人农机技术与系统。获省部级科技进步一等奖1项，中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项，中国卫星导航定位协会风云人物奖1项。

（2）陈瑛，中国农业大学信息与电气工程学院副教授、博士生导师，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室副主任，获中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项。在团队中具体负责大数据系统构建、田路分割算法研究和农机作业快讯系统研发。

（3）杨丽丽，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室副主任，获中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项。在团队中具体负责大数据系统构建、无人农机的机耕道场景相关的感知技术研发。

（4）杨卫中，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室核心成员，获农业农村部“丰收奖”二等奖1项，中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项。在团队中具体负责无人农机田内场景和机耕道场景的规划与控制技术研发。

（5）翟卫欣，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室秘书，获中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项。在团队中具体负责无人农机的控制系统研发。

（6）马钦，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室核心成员，获中国卫星导航年会“北斗卫星导航应用推进贡献奖”1项。在团队中具体负责无人农机机库场景的定位、规划与控制技术研发。

（一）国家农机作业北斗大数据平台。投入国拨资金3.02亿元，在农机上安装北斗终端51.5万辆，效益体现在：（1）社会效益。农机大数据平台每日通过农业农村部官网和CCTV-17频道发布，为全国各级农业主管部门、农机制造企业、农机经销商和农机手提供了极好的大数据服务，可以降低行业共性成本，为粮食颗粒归仓提供新技术保障。（2）经济效益。据潍柴雷沃等农机企业测算，基于位置开展应急维修服务，可减少约20%的流动服务车和人员配置，参与企业节约约1000万元/年，企业节本增效显著。大幅减少调查费，节约三公支出。基于北斗大数据，各级农业农村部门足不出户即可掌握区域乃至全国的农机分布和作业进度，可取代费时费力、调查范围狭窄且精确性不高的田间实地调查，从而全面节省调查费。以农业农村部10人、省市农业农村厅4人、地市农业农村局3人，每年春耕、夏收夏种与秋收3次，每次3天计，全国每年可减少调查费约1385万元。（3）节省燃油消耗，实现节能环保。相比人工驾驶，无人驾驶更为平顺。据北京市农业机械试验鉴定推广站的初步试验表明，无人驾驶可减少约8%的燃油消耗；规模化推广后，可较明显减少农机作业碳排放。基于北斗大数据农机制造企业可根据农机分布热点和故障农机配置零部件和维修人员；据潍柴雷沃等企业测算，基于位置开展应急服务，可节省约15%移动时间和燃油消耗。相应地，因维修等待时间缩短，也可提高农机手的收益；农机手结合热点图，可更加科学合理安排跨区路线，尾气排放将显著减少

（二）农机无人驾驶与自主作业技术。投入项目资金270万元，自筹资金130万元，主要效益体现在：（1）减少用工成本，缓解用工难问题。农机无人驾驶技术通过“一人多机”可减少1/3~1/2的用工数量，如推广至全国1/5的农机合作社（总数19.48万个），全国合计减少用工成本约27.2-89.6亿元。（2）提高土地利用率，增加种粮收入。经陈学庚院士等专家测算，农机自动导航可提高土地利用率0.5%-2.0%。无人驾驶技术如推广至全国1/5的耕地面积（4亿亩），则可增加耕地面积200-800万亩，可增加种粮收入2080亿元。（3）延长农机作业时间，增加作业收入。农机无人驾驶技术在黄昏与黑夜等视线不佳的环境下仍可正常工作，预计可延长作业时间约20%，可望为农机手增加20%以上的作业收入。（4）节省燃油消耗，实现节能环保。相比人工驾驶，无人驾驶更为平顺。

（一）国家农机作业北斗大数据。（1）可以为企业代管数据，根据车辆数量和服务年限收取代管费用；（2）可以向金融、保险等机构提供农机作业统计数据，收取数据服务费（需征得农机企业和机主同意）。

（二）农机无人驾驶与自主作业技术。（1）可以向企业成套转让感知、规划、导航与控制等方面的技术成果；（2）可以合作研发无人农机和建设无人农场。