Research Progress on Intelligent Seeding Technology and Equipment: The Development of Seeders from Multi-Functional Integration to Agricultural Intelligent Agents
Yuting Dong · Yapeng Wu · Shiguo Wang 等 6 人
综述智能播种技术装备从多功能集成到农业智能体的四阶段演进及瓶颈。
文献综述，梳理精量播种、多源感知与智能决策的集成设计。
智能播种在开阔农田表现良好，但复杂环境下适应性、数据融合与成本仍受限。
GNSS拒止的冠层与温室环境下低成本高可靠感知与自主决策播种装备是研究空白。
系统梳理智能播种装备从机械化到智能体四阶段演进，指出GNSS受限环境与多源数据融合瓶颈，对智慧农业装备研发有参考价值。
播种是决定种子空间分布、作物群体结构和潜在产量形成的关键作物生产环节，也是精准、高效、绿色农业的基础。然而，田间土壤特性、区域气候和作物农艺要求具有强烈的时空异质性。基于人工经验和固定预设参数的传统播种作业无法满足大规模精准农业的需求。在精准农业、智能感知、人工智能和自主机械等领域的进步推动下，现代智能播种系统集成了精密排种、高精度环境感知和闭环动态自适应调节。此类系统可在标准露地条件下提高株距均匀性并实现精量播种深度控制，但在全球导航卫星系统（GNSS）拒止的复杂环境中，包括密植作物冠层和温室，仍面临明显的性能局限。本文综述了播种机械的演进轨迹，总结了精量播种、多功能装备集成、多源信息感知和智能决策方面的研究进展。阐述了涵盖机械优化、电子控制和感知驱动决策系统的集成设计原则。识别出播种装备的四个发展阶段：机械精量作业、电子智能调控、多功能模块集成和智能认知集成。当前智能播种技术受限于对复杂农田条件的适应性不足、多源数据融合不稳定、长期运行可靠性不够以及多场景部署成本高昂，制约了其在田间的广泛规模化应用。未来研究应将农艺知识与人工智能相结合，提升环境感知和自主决策能力，开发低成本、高可靠性的集成播种装备，支撑智能农机体系建设。