无人机在农业低空经济中的应用与技术创新

在云南的崇山峻岭中，传统的香蕉运输依赖人力或马驮，效率低下且成本高昂。随着低空经济的发展，当地农户利用无人机精准悬停、挂钩和吊运香蕉，不仅提高了工作效率，还大幅降低了成本。然而，要实现全面自动化和智能化作业，农业低空经济仍需解决诸如无人机控制精度、工作流自动化程度低及目标识别困难等问题。通过现有的技术创新应用，形成更为系统的解决方案，成为行业发展破题的优选。

新技术存在新困境

尽管无人机在香蕉吊运中展现了显著优势，但在实际应用过程中也暴露出一系列技术问题，这些问题限制了其进一步推广。

无人机控制精度低。由于操作完全依赖手动遥控，缺乏预设程序、路线的辅助，操作员需要具备较高的飞行技能才能确保无人机平稳、精准地完成任务。特别是在复杂地形和阵风天气条件下，手动操控无人机变得更加困难，容易出现偏差甚至失控的情况。例如，在山区作业时，复杂的地形可能带来信号干扰或视线受阻，影响无人机稳定飞行；在微风或阵风条件下，手动调整无人机的姿态和位置变得尤为复杂，稍有不慎就可能引发事故。

无人机工作流自动化程度低。目前的操作模式完全依赖人工干预，从起飞、悬停、挂钩、卸货到无人机充电的每一个步骤都需要操作员实时参与和手动操作，这不仅需要一定的技术人力成本，还限制了作业效率的提升。特别是在繁忙的收获季节，操作员的工作负荷极大，长时间高强度的手动操作容易导致疲劳和失误。此外，现有的无人机管理系统无法实现多架无人机协同作业，多个操作员之间有可能发生无人机碰撞事故，这意味着在同一区域内只能部署有限数量的无人机，极大限制了规模化应用的可能性。

人眼辨识目标存在较大困难。在吊运香蕉的过程中，操作员需要通过摄像头观察并判断香蕉串的位置，然后手动控制无人机进行挂钩操作。然而，这种依靠人眼识别的方式存在诸多弊端：一方面，操作员的视觉疲劳和注意力分散可能导致识别错误，进而影响挂钩的准确性；另一方面，复杂背景下的香蕉串识别难度较大，尤其是在光线不佳或遮挡较多的情况下，人眼很难快速准确地锁定目标。此外，传统的人工识别方式效率低下，难以适应大规模作业的需求。为了克服这一难题，有必要引入机器视觉算法，利用先进的图像处理技术自动识别香蕉串，并指导无人机的挂钩瞄准，从而提高识别的准确性和作业效率。

技术创新赋能应用

为解决农业低空经济新场景中无人机存在的技术问题，须引入一系列创新技术来提升其控制精度、自动化水平和目标识别能力。具体而言，可以采用5G-A 通感一体网络提高无人机的飞行控制精度，利用RPA（机器人流程自动化）实现多架无人机的工作流编排和自动化作业，并通过机器视觉算法替代人眼辨识目标。

针对无人机控制精度低的问题，5G-A 通感一体网络提供了理想的解决方案。5G-A 技术不仅具备超高速的数据传输能力，还集成了高精度定位和空间感知功能，这使得操作员能够在复杂地形和多变天气条件下实现对无人机更加精准的飞行控制。在实际应用中，5G-A 网络能够实时传输无人机的状态数据和环境信息，确保操作员或自动控制系统能够及时调整飞行姿态和路径。例如，在山区环境中，复杂的地形可能导致信号干扰或视线受阻，而5G-A 网络可以通过增强的信号覆盖和抗干扰能力，确保无人机在这些条件下依然能够稳定飞行。此外，5G-A 网络还可以提供厘米级的定位精度，这对于香蕉串的准确挂钩至关重要。借助高精度定位系统，无人机可以在复杂的三维空间中进行精确定位，避免因位置偏差导致的意外碰撞和损坏。同时，5G-A 网络的低延迟特性也使得无人机能够在实时响应环境变化的同时保持高效运行，进一步提升作业的安全性和效率。

为克服无人机工作流自动化程度低的问题，可以引入RPA 技术对多个无人机进行工作流自动编排。RPA 是一种通过软件机器人模拟人类操作流程的技术，它可以自动执行重复性任务并优化资源分配。在无人机管理中，RPA 可以负责规划多架无人机的飞行路径、班次安排以及充电管理等任务，从而实现无人机的自动化作业。具体来说，RPA 可以根据不同的作业需求自动生成最优飞行路线，并将任务分配给多架无人机协同完成。这样不仅可以减少人工干预，还能显著提高作业效率和资源利用率。例如，在繁忙的收获季节，RPA 系统可以根据实时数据动态调整无人机的任务分配，确保每架无人机都能在作业时间内完成更多运输任务。此外，RPA 还可以优化无人机的充电管理，通过智能调度系统安排无人机轮流充电，避免因电量不足而导致的任务中断。这种自动化管理模式不仅减轻了操作员的工作负担，还提高了整体作业的连续性和可靠性。

为替代人眼辨识目标的局限性，可以采用机器视觉算法实现自动识别和挂钩瞄准。机器视觉算法通过图像处理技术和深度学习模型，能够快速准确地识别目标物体，并指导无人机进行精确操作。在吊运香蕉的过程中，机器视觉算法可以实时分析摄像头传回的图像数据，自动检测香蕉串的位置和状态，并计算最佳挂钩点。相比传统的人工识别方式，机器视觉算法具有更高的准确性和可靠性，尤其是在光线不佳或遮挡较多的情况下，依然能够保持较高的识别率。此外，机器视觉算法还可以结合其他传感器数据（如激光雷达、超声波传感器等），进一步提高目标识别的精度和鲁棒性。例如，在复杂的背景环境中，机器视觉算法可以通过多模态融合技术综合分析不同传感器提供的信息，确保无人机能够准确锁定香蕉串并顺利完成挂钩操作。这种自动化识别和瞄准机制不仅提高了作业效率，还减少了因人为原因导致的操作错误。这些技术的集成应用不仅为现代农业生产带来了新机遇，也为未来智能化农业发展奠定了坚实基础。

未来展望

5G-A 通感一体网络、RPA 技术和机器视觉算法等多种先进技术的整合应用，可以形成一个完整的智能化系统，实现稳定飞行、自动化作业流程、提升准确性等目标，集成大模型智能体，实现无人机在农业低空经济中的高效应用。这种集成方案不仅能够解决当前无人机面临的技术问题，还有望在未来实现完全自动化作业，进一步提高生产效率和降低成本，为未来农业生产提供更强大助力。

大模型智能体具备强大的数据处理能力和自学习能力，能够根据环境变化实时自主调整作业策略，逐步优化自身决策过程，提升整体作业效率。

智能体的应用使得无人机可以在没有人工干预的情况下完成从起飞到卸货的全部操作流程，真正实现无人化操作。例如，在繁忙的收获季节，智能体可以根据实时数据动态调整任务分配，确保每架无人机都能在更短时间内明确工作任务，并智能调度系统安排为无人机轮流充电，确保作业连续性。这种智能调度和规范流程，可以最大限度地减少因人为介入导致的操作错误或因人工调度产生的机器闲置，显著降低人力成本，并提高作业的安全性和可靠性。经过持续的发展，智能体或将逐步取代传统人工操作，实现完全自动化作业，推动农业生产的全面智能化发展。

为了持续推动农业低空经济发展，还需进一步提升大模型智能体的数据处理能力和自学习能力，使其能够处理更加复杂的任务，并根据实际需求不断优化自身性能。未来的研究和技术发展还可以聚焦多个潜在方向：通过不断积累和分析大量数据，智能体可以更好地预测和应对各种环境变化，从而实现决策系统的不断升级；结合物联网技术和大数据分析，不断延伸智能体的覆盖链条，如在生产环节可以实现对整个农场的精细化管理，从土壤湿度监测到病虫害预警，全面提升农业生产的科学化水平；结合人工智能技术处理更加复杂的任务，如自主识别和应对突发事件，确保农业生产的安全性和可靠性；探索更多应用场景，如物流配送、紧急物资运送等，扩展无人机在低空经济中的应用范围；实现跨学科合作与创新，促进不同领域的技术融合，共同推动农业生产和管理的智能化进程。

在2025 年中央一号文件中，“农业新质生产力”首次被写入，与“低空经济”的组合拳直接点燃市场热情。随着无人经济的持续发展和相关技术的提升，无人机成为新农具，数据成为新资产，大模型智能体也将随之成为新生产工具，在行业中发挥更大作用，为现代农业发展带来新机遇。(作者：韩喆、卢薇青、王安可)