1 发展现状
1.1 技术应用范围
农业机械智能化应用的技术应用范围广泛，涵盖了农业生产的各个环节。在土地准备方面，智能化机械可以通过激光测距技术实现地面高程测量和平整化处理，提高土地利用效率和作物生长环境的稳定性。在种植过程中，智能化机械可以通过图像识别技术实现作物的定位和定植，提高种植效率和作物品质。在收割阶段，智能化机械可以通过传感器识别作物的成熟度和品质，自动控制收割过程，减少损失和浪费。在加工和储存环节，智能化机械可以通过自动化控制和物联网技术实现作物的分级、包装和储存，提高产品质量和保鲜效果。
1.2 智能化水平
农业机械智能化应用的智能化水平不断提高。起初，智能化机械仅具备单一的智能控制功能，能够实现简单的自动化操作。随着技术的发展，智能化机械逐渐具备多传感器信息融合的能力，可以感知和分析作物生长环境的多个参数，实现对作物生长环境的实时监测和调控。同时，智能化机械的自主决策能力也在不断提高，能够根据作物生长环境和生长状态，自主调整工作参数和工作路径，实现优化的农业生产管理。此外，智能化机械还能够实现协同作业，多台智能化机械之间可以通过无线通信和协同控制，实现对农田的集中管理和协同作业，提高农业生产效率和资源利用率。
1.3 市场规模
农业机械智能化应用的市场规模逐年扩大。随着农业现代化的推进，农业机械智能化应用已成为农业生产的重要手段和手段。根据统计数据，全球农业机械智能化应用市场规模从2016年的1000亿美元增长到2020年的1500亿美元，年均增长率达到10%以上。中国作为全球最大的农业大国，农业机械智能化应用的市场规模也在迅速扩大。根据中国农业机械工业协会的统计数据，2019年，中国农业机械智能化应用市场规模达到500亿元，同比增长20%，预计未来几年市场规模将进一步扩大。
2智能化应用的挑战
2.1技术难题
农业机械智能化应用的核心是将传统的农业机械与先进的信息技术相结合，以实现自动化、智能化的农业生产。然而，要实现这一目标，还存在一些技术难题亟待解决。
首先，农业机械智能化应用需要依赖大数据、人工智能等前沿技术，而这些技术的研究和应用仍然处于不断发展和完善的阶段。例如，在农业机器人领域，目前仍存在识别、定位、导航等方面的技术难题，尤其是在复杂的农田环境中，农业机器人的感知和决策能力仍然有待提高。
其次，农业机械智能化应用需要解决与农业生产相关的特殊问题。例如，农业机械智能化应用需要考虑作物的生长环境、土壤的状况、气候变化等因素，以实现精准的农业生产。这就要求农业机械智能化应用能够准确地获取和分析这些信息，并根据实际情况进行调整和优化。
2.2 政策支持
农业机械智能化应用的发展还需要政策的支持。政府在制定相关政策时应充分考虑到农业机械智能化应用的特点和需求，为其提供有力的政策支持。
首先，政府可以加大对农业机械智能化技术的研发和推广力度，提供资金和人才支持，加快技术的研究和应用进程。同时，政府还可以制定相应的标准和规范，引导和规范农业机械智能化应用的发展。
其次，政府可以加大对农民的培训和教育力度，提高农民对农业机械智能化应用的认识和接受度。政府可以通过开展培训班、推广示范等方式，提高农民的技术水平和操作能力，使他们能够更好地利用农业机械智能化技术，提高农业生产效率。
2.3 农民接受度
农民接受度是农业机械智能化应用发展中的另一个重要问题。农民在接受新技术时往往存在一定的抵触情绪和适应困难。
首先，农民可能对新技术缺乏信任。由于农业机械智能化应用涉及到农业生产的方方面面，农民可能对其效果和可靠性存在疑虑。因此，需要加强对农民的宣传和教育，积极解答他们的疑问和担忧，增强农民对农业机械智能化应用的信任感。
其次，农民可能由于技术操作和维护的困难而对新技术抵触。农业机械智能化应用的操作和维护要求相对较高，需要农民具备一定的技术能力和知识。因此，需要加强对农民的培训和技术支持，提高他们的操作和维护能力。
农业机械智能化应用在发展过程中面临着技术难题、政策支持和农民接受度等多方面的挑战。只有克服这些挑战，才能更好地推动农业机械智能化应用的发展。
3发展趋势
农业机械智能化应用的发展趋势是一个备受关注的话题。随着科技的发展和农业现代化的推进，人们对农业机械智能化应用的期望越来越高。在这一小节中，我们将展望农业机械智能化应用的发展趋势，并对技术创新、数据驱动、农业供应链整合等方面进行预测。
3.1 技术创新
技术创新是推动农业机械智能化应用发展的关键因素之一。随着人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，农业机械智能化应用的技术水平将不断提高。例如，智能传感器和机器视觉技术可以帮助农业机械实现精准作业，提高作业效率和质量。智能控制系统和自主导航技术可以实现农机的自动化和智能化，减轻农民的劳动强度。此外，人工智能算法的应用可以帮助农民提前预测病虫害和天气情况，从而采取相应的防治措施。
3.2 数据驱动
数据驱动是农业机械智能化应用发展的重要方向之一。随着农业信息化的推进，大量的农业数据被收集和存储。这些数据包括土壤质量、气象信息、农作物品种等方面的数据。通过对这些数据的分析和挖掘，可以为农业机械智能化应用提供有力的支持。例如，通过分析土壤质量数据，可以根据不同的土壤类型和作物需求，智能调整农机的作业参数。通过分析气象信息数据，可以预测降雨情况和气温变化，为农机作业提供合理的时间窗口。数据驱动的农业机械智能化应用将极大地提高农业生产效益和资源利用效率。
3.3 农业供应链整合
农业供应链整合是农业机械智能化应用发展的重要方向之一。随着农产品市场的竞争加剧和消费者对食品安全和质量的要求提高，农业供应链的整合和优化成为必然趋势。农业机械智能化应用可以通过提高农产品的生产效率和质量，实现农业供应链的整合和优化。例如，通过智能化的农机作业，可以提高农产品的产量和质量，减少农产品的损耗和污染。通过智能化的农机调度和物流管理，可以实现农产品的快速运输和追溯。农业供应链整合的农业机械智能化应用将推动农产品的市场化和品牌化。
结束语
未来国际国内农机装备行业的竞争将不再是规模化的竞争，而是智能化的竞争和技术应用能力的竞争。我国智能农机的发展对提高农业综合竞争力至关重要，具有广阔的前景和巨大的潜力。然而，还有很长的路要走，而且还有很长一段路要走。智能农机生产企业要牢牢把握我国从农机大国向农机强国转变的重大战略机遇期，把握政策导向，寻求政策支持，实现新突破，为我国农业现代化提供关键助力。
参考文献
[1] 大型农业机械推广的难点与解决途径[J]. 杨艳荣.当代农机,2022(11)
[2] 新形势下农业机械推广的途径[J]. 张丽娜.当代农机,2023(01)
[3] 2022中国—东盟农业机械曁甘蔗机械化博览会圆满闭幕[J]. .广西农业机械化,2022(06)
[4] 我国农业机械应用的制约因素及发展策略探讨[J]. 贺彦玲.当代农机,2023(03)
