摘要：本文梳理了农业装备自动驾驶技术的概况、应用场景、应用优势、现存问题及解决方案和未来发展趋势，以期为相关研究与应用提供参考。介绍了农业装备自动驾驶技术的背景、内涵和关键技术组成，归纳了农业装备自动驾驶技术的应用场景。农业装备自动驾驶技术的应用优势，即提高作业精度与效率、提高资源利用率、减轻劳动强度和保护生态环境等。农业装备自动驾驶技术的现存主要问题，即关键核心技术和政策支持等。在分析了应用场景、应用优势、现存问题的基础上得出结论，即应当加强关键核心技术的优化与创新，建立完善的标准体系，加大补贴力度，加强宣传与培训，推动我国自动驾驶农业装备向无人化作业、集群协同作业和适应复杂环境作业等方向高质量发展。

　　关键词：自动驾驶；农业装备；应用；推广

　　1农业装备自动驾驶技术的概况

　　中国地大物博，素有农业大国之称，耕地面积19余亿亩。中国基层技能型农机人才严重短缺达44万人，农业生产劳动力短缺，当下平均年龄又较大，自动驾驶技术正逐渐成为农业装备发展的必然趋势，农业农村部印发《“十四五”全国农业机械化发展规划》明确将智能农机研发、应用与推广列为重点，目前在我国新疆、黑龙江等规模化种植区渗透率约20%左右，主要应用于小麦、玉米等主粮作物，发展空间巨大。

　　农业装备自动驾驶技术是现代农业机械与人工智能、物联网、高精度导航等技术的深度融合,能够通过自身的各种传感器实现对外部环境的感知和对自身空间位置的测量，自主规划行走路线并主动避让障碍物的技术，具有定位、路径规划、决策控制、作业监测等功能，使农机（如拖拉机、收割机、播种机等）在无须人工持续干预的情况下，完成规划路径内的耕作、播种、施肥、喷药、收获等全流程作业，旨在实现农业装备自主化、精准化作业，推动农业生产向高效、智能、可持续方向转型，是精准农业的重要支撑技术之一，是实现农业由机械化向自动化、信息化、智能化转变的重要途径，具有广阔前景和巨大潜力。

　　2自动驾驶技术的应用场景

　　农业装备自动驾驶系统是由液晶显示器、GPS接收机、控制器、各类传感器、GPRS网络等部分组成，具备智能感知、自主决策、精准控制3种能力，基于高精度导航技术的支撑，自动驾驶技术导航作业模式有AB直线导航、AB曲线导航、自由导航作业模式等几种。基于自动驾驶的作业模式，具体应用场景主要如下。

　　2.1大田作物管理

　　2.1.1精准播种

　　大田作物管理主要基于自动驾驶拖拉机或收割机的应用，是较早配备自动驾驶系统的农业装备，配套相应的农机具，根据设定参数和导航系统牵引其他农业装备，按照预设的路线和密度实现精准播种、施肥或收获等作业，能够确保作业均匀，减少化肥过量使用。大田作物的精准播种能实现行距误差≤2cm，亩均省种5%~10%（如玉米播种密度控制），有效提高了土地利用效率。

　　2.1.2作物智能收获

　　农业装备自动驾驶技术通过与环境感知技术相结合，能够实现对作物状态和环境条件的实时感知，并据此制定出最佳收获策略[1]。自动驾驶智能作物收获机械可以通过卫星导航技术、执行器控制与自适应调整、物联网架构与远程管理等技术，实现作物收获适应性和经济性，大田作物的智能收获能实现24h连续作业，效率较人工提升40%以上。

　　2.1.3变量施肥

　　变量施肥技术能够极大提高化肥和有机肥的利用效率，该技术的推广应用还能够帮助农户节本增效，同时降低环境污染，对推进农业绿色可持续发展具有深远战略意义。大田作物的变量施肥能实现氮肥利用率提升至50%~60%，减少污染。

　　2.2果园与设施农业

　　一是避障型自动驾驶：适应狭窄垄道，通过视觉识别果树位置，避免碰撞。

　　二是环境自适应自动驾驶：根据温室内光照、湿度调整作业速度与机械臂动作。可以实现作物生长监测与管理，利用自动驾驶技术，农业装备可以实时获取作物的生长数据，如株高、叶面积、产量等，为农业生产提供科学依据，指导农民进行精准管理，比如可用于病虫害监测与防治，农业装备搭载高清摄像头、光谱仪等设备，对农田实时监测，可以发现病虫害问题并及时进行防治，减少农药使用量，提高农产品品质。

　　2.3丘陵与山地作业

　　此类自动驾驶主要通过惯性导航与坡度补偿技术，通过液压悬挂调整农机姿态，能在15°以上丘陵、坡地等复杂地形中保持作业精度减少传统农机因颠簸导致的作业不均匀问题。

　　3自动驾驶技术的应用优势

　　农业装备自动驾驶技术可以显著提高作业精度与效率、提高资源利用率、减轻劳动强度、保护生态环境等，已成为农业装备发展的重要方向，具体如下：

　　3.1提高作业精度与效率

　　利用自动驾驶技术，农业装备可以实现农业生产的自动化和智能化，基于高精度导航实现厘米级定位，采用RTK（实时动态差分定位）或北斗高精度定位系统，定位误差可控制在2~5cm以内，远超人工操作的精度（通常为10~20cm）。基于算法自动生成直线、曲线或地形自适应路径，实现最优路径规划，避免传统农机因人为操作导致的“蛇形弯”或重复覆盖。例如，播种时路径偏差减少后，每公顷可节省5%~10%的种子和肥料。配备红外、雷达等传感器的自动驾驶农机可在夜间、雾天等低能见度条件下工作，延长有效作业时间，提高机组作业效率和机械利用率。

　　3.2提高资源利用率

　　自动驾驶农业装备具备自动纠偏功能，实时监测农机位置并动态调整方向，作业直线度好，减少人工干预，降低了作业误差，作业不重不漏，作业质量一致，作业标准化程度高，减少土地资源损失，提高土地资源利用率[6]。通过精准路径控制，农机作业重叠率从人工的10%~15%降至2%以下，以喷洒农药为例，每年每千公顷可减少约500L药剂浪费，减少了资源损失。结合土壤传感器与地图数据，自动驾驶农业装备可实时调整播种量、施肥量，实现“按需分配”，在贫瘠区域增加肥料投放，肥沃区域减少用量，提升资源利用率20%~30%，实现资源利用效率最大化。

　　3.3减轻劳动强度

　　人工驾驶受体力、注意力限制，连续作业效率下降。而自动驾驶可24h不间断工作，尤其在抢收抢种季节效率提升显著，有效减轻驾驶员劳动强度，降低对驾驶员技术水平的要求，减少人力、物力和财力的投入，降低农业生产成本。

　　3.4保护生态环境

　　利用自动驾驶技术，农业装备可以实现精准施肥、智能灌溉等功能，配合视觉技术进行智能病虫害识别和精准喷洒，减少农药过量使用等，从源头降低农业对生态系统的负面影响，推动农业生产与自然保护的平衡，这不仅契合绿色农业发展的号召，也为应对气候变化、保护生物多样性提供了技术支撑。

　　3.4.1减少化肥与农药过量使用

　　一是实现精准变量施药。结合土壤传感器和农田地图数据，自动驾驶农业装备可动态调整化肥、农药喷洒量，仅在需要区域按需投放。例如，根据土壤肥力差异，氮肥用量可减少15%~25%，避免过度施肥导致的水体富营养化。二是减少药剂漂移。自动驾驶农机可高精度控制路径(±2cm），与智能喷洒系统结合，降低农药随风漂移至非目标区域的风险，保护周边生物多样性。

　　3.4.2降低燃料消耗与碳排放

　　自动驾驶农业装备可实现最优路径规划，消除人工驾驶中的重复路径和无效转弯，减少农机空驶率。一般自动驾驶可降低燃油消耗10%~20%，每千公顷作业减少约500L柴油使用，间接减少二氧化碳排放。同时能减少土壤压实，通过固定作业路线和精准控制，避免农机在同一区域反复碾压，减轻土壤板结，改善土壤透气性和保水能力，促进根系生长。

　　3.4.3保护土壤健康与水资源

　　自动驾驶农机可严格按预设深度耕作，避免过度翻耕破坏土壤结构，减少土壤扰动，保留作物残茬覆盖地表，降低风蚀和水蚀风险，减少水土流失。基于高精度地形数据生成灌溉路径，确保水分均匀分布，避免低洼处积水或高处干旱，节水效率提升20%~30%，缓解地下水超采问题。

　　3.5降低零件磨损

　　为保证播种时相邻行距的距离相等，农机装备如播种机上安装有划印器，作为机组行进的依据，农业装备安装自动驾驶设备以后，可不用划印器，能有效降低农业装备零部件的磨损，同时降低动力输出和油耗，且操作使用方便。

　　3.6数据驱动的优化闭环

　　自动驾驶技术具备作业数据记录与分析功能，系统自动记录作业轨迹、速度、深度等数据，生成数字农田地图，为后续农事决策（如灌溉、病虫害防治）提供依据。长期数据积累后，系统可学习不同地块的最优作业模式，例如根据土壤湿度动态调整耕作深度，进一步提升效率。

　　4农业装备自动驾驶现存问题

　　虽然农业装备自动驾驶技术在一些方面具有显著应用优势，但是在实际应用中仍面临关键核心技术、标准体系建设、设备成本较高和农民接受度较低等现存问题[2]。

　　4.1关键核心技术

　　总体上表现为系统可靠性较差，亟待突破关键共性技术以提高系统适应性与可靠性，特别是应对复杂情况（雨雪天、雾霾天等）能力有限、高速场景适应性较差。关键核心技术如高精度定位、环境感知、路径规划等在实际农田作业中仍有待优化，高精度地图及定位技术是农业装备自动驾驶技术的基础和关键技术，特别是在地头转向、自动避障和多机协同作业等应用场景需要进一步提高。

　　4.2政策支持

　　农业机械化人才总量不足、结构不优,农机维修难、维修贵等问题有待改善,专业技能亟须提升。支持农机研发创新、丘陵山区农业机械化发展等方面的政策举措不够丰富[3]，行业尚未完整建立农业装备自动驾驶技术标准体系，且现行标准总体数量较少，耕作标准、检测要求尚未规范统一，管理服务信息化水平亟待提升，农机安全监管能力需要进一步提高[4]。此外，在应用推广上也存在一定障碍，自动驾驶系统加装费用较高，中小农户接受度低，农村地区5G/RTK基站覆盖不足，影响高精度定位稳定性，致使智能农机推广使用缓慢。

　　5自动驾驶技术存在问题的解决方案

　　为推动农业装备自动驾驶技术的进一步发展，需要加强关键核心技术的优化与创新、建立完善的标准体系、加大补贴力度、加强宣传与培训、加强市场推广和国际合作，进一步推动自动驾驶农业装备普及应用。

　　5.1加强关键核心技术攻关

　　科研机构和生产企业应加大投入和研发力度，推动农业装备自动驾驶技术取得更大的突破和成果，大幅提升我国自动驾驶农业装备创新能力和产业化程度，打破国外技术垄断，提高国际竞争力。

　　5.2政策支持

　　农业装备自动驾驶技术需要遵守相关标准体系和法律法规，如数据安全、隐私保护等，需要政府和企业共同制定和完善相关标准体系和法律法规。政府可以协同行业主管部门、生产企业和农机合作社等单位联合制定农业装备自动驾驶技术相关标准，从性能要求、检测要求、安全性与可靠性等方面制定科学规范的体系标准。

　　6自动驾驶技术的未来发展趋势

　　6.1无人化作业

　　自动驾驶并非真正意义上的无人驾驶，无人驾驶是自动驾驶发展的高级阶段，也是未来无人农场的核心技术之一通过研发制造高效、安全和实用的自动驾驶农业装备，从而实现从辅助驾驶农业装备初级阶段迈向无人驾驶农业装备高级阶段。

　　6.2集群协同作业

　　集群协同作业是农业装备自动驾驶技术未来发展的一个重要趋势，其通过分布式智能决策和集中式分层控制的技术分别实现平行协同和主从协同，进而提高作业效率和资源利用率，能够加强各农业装备之间的协同互联，整体提高农业生产效率。

　　6.3适应复杂环境作业

　　部分农业装备在复杂地形、恶劣气候条件下表现出定位精度下降、行驶路线偏移等问题，无法稳定实现高效作业，面对复杂环境，应充分考虑自动驾驶农业装备精准作业的需求，针对性开展技术攻关和产品研发。

　　6.4生态化与可持续

　　一是实现碳足迹管理，自动驾驶系统记录能耗、排放数据，支持农业碳交易。二是探索再生农业实践，精准执行免耕、覆盖种植等模式，提升土壤固碳能力[5]。

　　7结语

　　农业装备自动驾驶技术是实现农业由机械化向自动化、信息化、智能化转变的重要途径[5-6]，具有广阔前景和巨大潜力，农业装备自动驾驶技术正从单机智能化向集群协同化、全产业链数字化演进，成为全球农业的核心驱动力。本文通过对农业装备自动驾驶技术的分析，探讨了其应用场景、应用优势、现存问题及解决办法，建议应当加强关键核心技术的优化与创新，建立完善的标准体系，积极推广农业装备自动驾驶技术在无人化作业、集群协同作业等场景的应用。

　参考文献：

　　[1]陆吕靖.农机自动驾驶技术在现代农业生产中的应用[J].南方农机,2024,55(21):83-85.

　　[2]王萍,杨玉娟.农业机械自动驾驶技术发展现状与未来趋势[J].农机使用与维修,2024,(11):64-67.

　　[3]“十四五”全国农业机械化发展规划[N].中国农机化导报,2022-01-10(002).

　　[4]李发军,尹作营.农业机械管理中存在的问题及对策[J].农业知识,2024(03):46-48.

　　[5]李子钵,苏佳熙,刘书昌,等.自动驾驶技术在农业机械方面的应用[J].河北农机,2024,(05):7-9.

　　[6]冯汝广,胡建平,王梦娇,等.智能农机自动驾驶关键技术及应用分析[J].农业装备与车辆工程,2024,62(07):15-18.