摘要：在对番茄种植全程机械化与农艺融合的技术架构进行系统分析的基础上，对农机农艺协同优化、智能作业系统集成、环境适应性调控、作业质量监测与智能决策协同等关键技术体系进行了阐述。结合“AI+5G”番茄种植系统的实践案例，验证了该技术体系在提高种植标准化程度、优化生产效率和提升产品品质方面的显著成效，证实了机械化与农艺深度融合在现代农业发展中具有的实践价值与推广意义。

       关键词：番茄种植；全程机械化；农艺融合；智能作业；应用效果

       农业机械化是现代农业发展的主要动力，农业机械化水平和集成应用效果直接影响农业生产效率、质量和经济效益。番茄种植全程机械化与农艺融合是提升产业竞争力的重要途径，其技术体系的完善程度直接影响番茄产量、品质以及资源利用率 [1] 。智能农机和精准农艺深度融合后，机械化作业不再只是单个环节的操作，而是发展成为整地、育苗、移栽、管理、采收、采后处理的全过程协同，实现了番茄生产高效化、标准化、可持续化。但是目前实现番茄生产全流程协同还存在农机适应性差、作业环节衔接不畅、智能化决策水平低等问题。作物生产全程机械化技术体系已经推广到设施农业、露地规模化种植、智慧农场等众多生产场景中，并且与环境传感、物联网、AI 决策等系统高度集成，使番茄种植向数字化、智能化方向转变。

       1. 番茄种植全程机械化与农艺融合关键技术

       1.1 农机农艺协同优化技术

       农机农艺协同优化为番茄种植全程机械化打下了基础。该技术注重机械作业要求与作物生长规律的深度融合，在设计、作业、管理等各个环节实现农艺标准、机械参数、生态条件的系统统一，防止环节脱节造成作业质量下降或者产量损失。根据番茄株型特征、生育周期和环境适应性，制定出农艺设计方案，机械参数要与植株行距、株高、果实质地等农艺性状相配合，再结合温光水气等环境因子做动态调整，形成一个完整的一体化生产技术方案。

       具体的作业方式有宽窄行种植与机械适配、高架栽培与采收机具匹配、水肥一体化与精准灌溉联动等。宽窄行种植优化植株的空间分布，既满足机械化通行又利于光能利用；高架栽培配合可调式采收平台，可以适应不同果序高度的机械化采摘；水肥一体化系统依据植株生育阶段、土壤状况进行精准供给。协同精度控制要求机械作业误差小于农艺允许范围的 1/3 至1/5，关键部件移栽爪、采收末端执行器要具备高耐磨、自适应能力，通过田间试验和模型仿真来评价作业一致性。生产过程中要定期校验机具参数与植株长势的契合度，及时调整或者更换部件， 保证系统的稳定 [2]。

       1.2 智能作业系统集成技术

       智能作业系统集成技术，就是解决番茄种植复杂农艺环节、多变环境条件的科学技术。依靠多传感器融合、机器视觉和决策算法三者相互配合，从而达到对植株定位、生长监测、果实识别、作业执行全流程精准控制的目的，提高系统的作业精度和效率。

       系统按照番茄植株形态、果实分布、田间环境特点来布置视觉传感器、光谱设备和定位模块。自动移栽时， 机器视觉识别苗盘孔位和栽植点，控制机械臂完成取苗和栽植；智能采收中，多光谱成像判断果实成熟度并规划机械手避障路径，实现无损采摘。系统集成重视兼容性和鲁棒性，用数字孪生技术搭建起感知、决策、执行的闭环仿真平台，找出作业冲突和控制盲区，依靠参数优化和算法迭代来提高可靠性 [3] 。决策支持环节把多源数据转化成可以执行的农机指令，按照作业目标和设备性能来定制决策模型，统筹路径优化、多机协同、能耗管理，提高系统的综合效能。

       1.3 环境适应性调控技术

       环境适应性调控技术是保证番茄机械化种植系统稳定运行的重要支撑。设施内或大田作业时，温度、湿度、光照等环境参数动态变化会直接影响机械化作业效果以及植株生长。该技术依靠实时监测和动态调节，减小环境波动给作业品质带来的影响。

       环境扰动主要是由于昼夜温差、光照波动、湿度变化、土壤温湿度差异所引起的，这些变化会改变植株的生长状况，从而影响作业精度。环境适应性调控依靠多源感知和智能响应，首先用传感器网络实时采集环境数据，然后根据作物生长模型和环境响应机制预测影响程度，最后通过中央控制系统动态调节作业参数或者启动调控设备，实现作业系统与生长环境的协同优化。在现代连栋温室里，集成环境调控系统按照实时气象数据自动调节遮阳、通风、补光设备，给机械化作业创造稳定的环境 [4]。

       1.4 作业质量监测与评价技术

       作业质量监测与评价技术对番茄种植全程机械化作业精度、农艺一致性起着决定性的作用。通过科学的监测和系统的评价可以及时发现作业偏差，保证各个环节符合农艺标准和产量要求。

实时监测是质量控制的重要手段   量移栽质量的主要指标，可以用无人机航测快速获取株高、冠幅、行株距数据，也可以用地面移动平台搭载激光雷达和视觉传感器做精细监测。果实损伤率、采收完整性是评价采收性能的参数，前者一般用力学传感器、图像分析系统来评价机械作用对果实品质的影响，后者通过产量统计、漏采识别算法保证    在移栽机、采收机等设备上集成视觉或者光谱传感系统，实时获取植株定位、果实成熟度等关键参数，反馈给控制系统实现策略调整。植株空间分布一致性是衡采收覆盖率和经济收益。优化采收末端执行器的结构和控制策略，可以减少损伤率，提高采收效率。

       1.5 智能决策与协同管控技术

       智能决策与协同管控技术是推动番茄种植全程机械化向智能化、系统化方向发展的重要支撑，利用大数据分析、人工智能算法、物联网架构等技术手段可以显著提高种植系统的作业自主性、决策准确性、资源利用率，减少对人工经验的依赖和管理成本。在机械化作业系统中，对各个作业单元布置各种传感器，如视觉传感器、力学传感器、环境监测器等，采集植株生长、机械状态、田间环境数据，利用深度学习、强化学习等智能算法进行多模态数据分析，动态制定作业策略，实时调整执行参数。以植保作业为例，系统识别出局部病虫害特征的时候，就会自动调节施药量并精准地定位喷施区域，从而达到减药防控和精准作业的目的。系统协同管控与单机作业指令生成决策支持的不同之处在于重视多设备、多环节的整体调度与资源优化。系统协同管控依靠作业机器人集群同中央调度平台的无缝对接，实现整地、移栽、管理、采收等环节的自动衔接及资源调配，从而明显提升系统作业效率和稳定性。番茄采收环节中多台自主移动机器人根据任务分配系统协同作业，一部分机器人负责果实识别与采摘，另一部分机器人负责果实运输和品质初筛，形成高效有序的采收流水线。机器人集群可以与水肥系统、环境调控设备、物流输送线等设备集成，形成智慧种植单元或者无人化生产系统，以适应不同的生产规模、不同的市场需求的动态变化。依靠云边端协同的种植全过程数据融合与分析技术，为番茄种植的智能化决策、自适应管理赋予了底层架构和算法支撑。

       2. 实例分析

       为了对番茄种植全程机械化、农艺融合关键技术的应用效果进行系统评价，选取昌乐自然邦生态农业科技有限公司的“AI+ 5 G”番茄智能种植系统为典型案例进行分析。该种植系统作为现代农业科技集成应用的典范，在实现机械化作业和农艺策略深度协同的过程中，曾存在环境调控精准度不足、作业质量稳定性差、多环节协同效率低等问题。通过环境传感网络、智能决策算法、全流程机械化装备融合创新，最终突破技术瓶颈，显著提升番茄种植的标准化程度和经济效益 [5]。

       该种植系统技术实施的难点主要有三个，一是需要实现对温、光、气、水、肥等多参数的高精度动态监控，环境参数波动容限控制在 ± 5 % 以内；二是机械化作业要适应不同生育期番茄植株的形态特征和空间分布，例如果实定位误差小于 2 毫米，采摘机械避障响应时间小于 0 . 1 秒；三是要建立种植全流程的数据驱动闭环，实现从生长感知到作业执行的无人化干预。针对上述需求，企业部署了物联网传感器集群，实时采集番茄植株生长数据和环境参数，建立番茄生长数字化模型， 利用 5 G 网络将多源数据同步到云端决策平台，用深度学习算法动态生成整地、移栽、采收等环节的机械化作业参数，用数字孪生系统对作业路径进行虚拟验证，避免机械结构与植株群体的空间干涉。相比传统的依靠人工巡检、经验判断的方式，该系统可以实现依靠实时数据的准确决策和自动控制。在质量控制上，系统高光谱视觉模块同力学传感器融合起来，对果实的可溶固形物含量以及机械损伤率实施实时监测，把监测到的结果反馈给控制系统，从而改善采收策略，采用统计过程控制的方法对机械化作业的合格率、能耗效率等指标进行持续的监督，保证系统的稳定运行 [6]。

       机械化和农艺深度融合之后，该案例的实施效果良好，番茄的可溶固形物含量提高到 7% 以上，果实品质一致性明显提高，机械化系统使水、肥、药利用率提高 30% 以上，产量和优果率分别提高 20% 和15%，全流程机械化作业减少人工依赖 70%。通过电商和直播渠道实现产品溢价，带动 150 户农户年均增收 3 万余元。该实践很好地说明了番茄种植全程机械化、农艺融合技术可以解决生产环节的精准控制问题，也可以推动农业生产高效、智能、可持续发展。

       3. 结论与展望

       对番茄种植全程机械化和农艺融合关键技术体系进行了系统的阐述，分析了农机农艺协同优化、智能作业系统集成、环境适应性调控、作业质量监测评价、智能决策协同管控等核心技术的理论内涵和实践途径。经过“AI+ 5 G”番茄种植系统的实证分析，证明了该技术体系可以显著提高作业精度，改善资源利用效率，保证产品质量一致。实践证明，机械化装备同农艺标准深度结合之后，可以冲破传统种植模式的技术瓶颈，为现代农业转型升级赋予关键的技术支撑。但是该技术的广泛应用还受到初期投资成本高、复合型技术人才短缺和缺少标准化的管理体系等限制因素的制约。因此需要加强低成本智能化装备的研发，建立产学研推一体化的人才培养模式，完善相关技术标准和规范，促进番茄种植全程机械化与农艺融合技术的规模化推广和可持续发展。

 参考文献：

[1] 邹莉丽 . 半夏山地机械化生产中农机与农艺技术融合策略探讨 [J].数字农业与智能农机 ,2025(02):23-26.

[2] 吴飓 . 促进信息技术与农艺农机融合应用 [J]. 中国农业资源与区划 ,2023,44(11):14+64.

[3] 余忠义 , 全春夏 , 方舟 , 等 . 数智农田构建关键技术装备及展望 [J].农业工程学报 ,2024,40(23):1-14.

[4] 周美容 , 莫乙帆 . 智能化技术在农业机械自动化中的应用 [J]. 南方农机 ,2025,56(12):185-187.

[5] 张日红 , 陈德照 , 张瑞华 , 等 . 多机械臂协同采摘技术研究综述 [J].科学技术与工程 ,2025,25(15):6155-6168.

[6] 胡雅杰 , 张海鹏 , 郭保卫 , 等 . 中国水稻机械化精简化栽培技术发展历程与展望 [J]. 农业工程学报 ,2025,41(16):13-24.