农产品供应链数字化平台的关键技术及其应用论
摘要：农产品供应链环节多、场景复杂、时效性强。在构建农产品供应链数字化平台过程中，可采用移动互联网技术、物联网技术、AI人工智能技术、区块链技术等关键技术，开发农业云图大数据系统、水肥一体与智能喷灌物联网系统、植物生长态势监测与 AI 分析模型、农产品加工工艺AI品质管控模型等应用系统，打造基于农产品种植园、农产品加工厂、农产品物流与分销等不同场景的数字化供应链平台，提升农产品供应链的效率与效益，助力乡村振兴。
关键词：农产品供应链、数字化平台、农业大数据、农产品追踪追溯
一、构建农产品供应链数字化平台的背景
1.国内传统农业的产业化和数字化水平较低
目前，国内经济进入了高质量发展阶段，农业产业化是国家经济高质量发展的关键领域之一。由于中国是一个农业大国，并不是一个农业强国，尤其是在农业产业化、数字化领域，远远落后于美国等农业强国。我国的农业经营规模较小、农业产业化水平低、农业三产融合度不够、农业产业化和数字化技术应用水平低。因此，国内传统农业供应链数字化面临困难和挑战。如何利用在工业领域的数字化技术来带动农业产业化的发展是现阶段农业发展的关键和有效手段。农产品供应链涵盖了农业生产、农产品加工、农产品物流、销售与消费等环节，涉及的环节多、场景复杂、时效性强，导致了农业生产效率低、成本高，农业龙头企业规模小、品牌度不高等问题。移动互联网技术、以5G为核心的物联网技术、大数据技术、AI人工智能技术、区块链技术等现代数字化技术可以有效地解决农业产业化过程中面临的上述问题。
2.构建农产品数字化平台可以助推乡村振兴战略的实施
近年来，我国提出了实施乡村振兴的战略，出台了农业绿色发展技术导则（2018-2030 年）、国家乡村振兴战略规划（2018-2022 年）、创新驱动乡村振兴发展专项规划（2018—2022 年）、数字乡村发展战略纲要、数字农业农村发展规划（2019-2025 年）、“互联网+”农产品出村进城工程试点工作方案等具体方案。在这些战略、规划和文件中，都提到了关于用数字化技术来实现农业产业化、进而助推乡村振兴战略的实现。因此，构建集成“移动互联网技术、大数据技术、物联网技术、AI人工智能、区块链技术”于一体的农业供应链数字化平台，助推区域性农业龙头企业集群式、高质量发展，不但具有很好的市场前景和经济效益，更重要的是，可以助推国家乡村振兴战略的实施。
3.农产品供应链数字化平台缺乏先进技术应用
在国内外，构建农产品供应链数字化平台中，还存在一些关键性的技术难点。一是如何构建农产品的供应链模型。农业产业链长、供应链相对复杂，不能简单套用工业领域的成熟的供应链模型。二是农业供应链数字化平台开发耗时长、相关使用单位分布比较分散，系统运维成本高、速度慢；三是农业生产大都依靠技术师傅的经验，智能分析和算法技术的应用比较稀缺，先进技术应用比较慢。
二、农产品供应链数字化平台的关键技术
以广州速威智能系统科技有限公司（以下简称“广州速威”）为广东英德茶叶企业实施的供应链数字化平台为例（见图1），农业供应链数字化平台涵盖了农业全程供应链，包括农业种植、农产品加工、农产品流通三个关键供应链环节。农业供应链数字化平台基于“产业链、供应链、价值链、区块链”四链融合理论，抓住“商流、物流、资金流、信息流”四大供应链要素、聚焦“种植、加工、物流、销售”四大业务场景，采用移动互联网、大数据、物联网、AI人工智能和区块链等先进技术，实现了农业供应链的全程数字化管理，助推了乡村振兴。
图1 广州速威农业供应链数字化平台及关键技术规划图
1.农业移动互联网技术
农业供应链数字化平台可采用工业互联的思维和全套技术，针对供应、生产、流通与消费全供应链流程，采用微服务架构及容器技术、大数据高性能工业计算等技术，以实现对农业全产业链的综合管理。平台还必须要包括移动互联网，模型驱动的工业App，实现模块化、可视化、快速化编程开发和远程化维护，是移动互联网的低层技术平台。通过移动互联网技术，农产品供应链上的所有成员可以随时随地了解整条供应链的信息，包括农产品的价格、市场情况、种植技术等。这些信息可以通过农产品供应链数字化平台进行发布和查询，使得各成员可以更好地掌握自己的生产、加工和销售情况，提高农产品的生产效率和质量。移动互联网技术也为数字农业信息服务提供了更加高效的服务方式。通过移动互联网技术，数字农业信息服务平台可以实现信息的实时更新和交互，还可以为数字农业信息服务提供更加便捷的支付方式，使得企业和农民可以更加方便地完成信息查询和支付操作。
2.农业大数据技术
农业供应链数字化平台中涉及的农业大数据技术包括农业云图大数据系统、种植园气象土壤地理大数据系统、AI农作物生长监测大数据系统、农产品全生命周期管理大数据等农业大数据系统，并且可以通过“农情大数据中控系统”，对以上数据统一集中管理、应用和调度。
3.农业物联网技术
农业供应链数字化平台可集成基于5G通讯技术的水肥一体和自动喷（滴）灌物联网系统、农产品加工（厂）关键设备物联网技术、种（养）植园自动化监测物联网系统，实现了对农业种植和加工生产关键设备数据的传感、采集、传输和自动化控制。
4.农业 AI 人工智能技术
农业供应链数字化平台在虫情监测、农作物生长模型、农残分析、农产品分级、农产品加工控制等关键环节上可采用AI人工智能技术和先进算法模型，实现对相关环节和场景的 AI智能分析，取代完全依靠工人、师傅和农业技术员的经验判断模式。
5.农业区块链技术
农业供应链数字化平台采用现代密码学防伪、云计算等区块链技术，从种（养）植端开始建立“一品一码”农产品溯源系统，构建起农产品安全追溯体系，实现区块链技术在农业和农产品领域的技术应用。
三、基于农业供应链数字化平台的关键技术应用
农业供应链数字化平台是一个涵盖农产品从种植、加工、流通到消费的全程供应链数字化平台，涉及移动互联网技术、物联网技术、AI人工智能技术以及区块链技术。这些关键技术通过开发出相应的信息化系统，并集成到农业供应链数字化平台得到具体应用。
图2 广州速威农业供应链数字化平台总体技术架构示意图
以广州速威开发的农业供应链数字化平台为例（见图2），该平台主要应用在茶叶种植、茶叶加工、茶叶销售与物流等茶叶的全过程中。应用该平台和一些关键技术后，茶叶企业的信息化水平得到了巨大的提升，茶叶的种植管理、加工生产管理、销售物流管理等许多环节都有了相应的智能化，降本增效明显，农业产业化水平明显提升。
1.农业云图大数据系统
通过大数据技术，集成种植园所在地的“土地资源、气象资料、水土资料、光照情况、病虫情况、种植园（茶园、果园等）地图、植物品种、农机调度”等相关数据信息（见图3）。通过农业云图大数据系统，公司和农户可以实时查看每一块种植园、甚至每一颗植物的生长情况。
图3 农业企业云图大数据系统—“我的茶园”
2.水肥一体与智能喷灌物联网系统
以果树或茶叶种植为例（见图4），在果树种植和种植园管理环节，水肥管理是重中之重。采用物联网与信息化技术，把种植园的喷灌设施（水龙头、水泵、水肥一体机等）采用物联网技术接入公司开发的数据平台，实现施水、施肥的自动化控制。平台可以根据种植园实时温度、土壤湿度、农作物生长周期、水肥作业要求等关键数据，实现种植园统一或分时段的水肥自动化作业；加盟农户也可以通过手机APP进行水肥作业。所有的水肥作业都可以实现自动化控制，大大降低了劳作强度、提高了作业效率，而且所有的水肥作业数据都并入农业供应链数字化平台，为之后的种植管理、生长态势分析、产品溯源提供第一手准确的数据。
图4 茶园水肥一体与智能喷灌物联网系统示意图
3.虫情监测与控制系统
自动虫情测报灯（可视化）利用现代光、电、数控技术，实现在无人监管的情况下，能自动完成诱虫、杀虫、收集、分装、排水等系统作业，通过5G移动无线网络，定时拍照采集接虫盒内收集的虫体图片，自动上传到远程物联网监控平台，平台每天自动记录采集数据，形成虫害数据库，可以通过数据列表和图表的形式展现，工作人员可随时远程了解虫体的情况和变化，制定防控措施。
4.植物生长态势监测与AI分析模型
以茶叶种植为例，茶叶的生长具有周期性、时间短等特性，尤其是到了每年的春季，茶叶采摘的时间，不同品种、不同树龄的茶叶生长情况有很大的差别，如何快速、准确判断茶叶的采摘时机是一项非常重要的工作。平台可以通过遍布整个茶园的高清摄像设备，抓拍茶叶的生长态势，并把这些视频实时推送给茶园技术师傅或农户，作为他们施肥、采摘的第一手资料。此外，采用AI人工智能技术通过对视频的抓取、分析，建立基于“树种、树龄、季节、叶型”等关键参数的“茶叶生长态势模型”，作为整个茶园种植、水肥、施药、采摘的重要参考依据，实现茶园的智能化种植管理。
5.农产品智能加工厂MES系统
农产品智能加工厂MES系统主要功能包括生产管理、品质管理、设备管理、配方管理、条码管理、包装管理、异常管理、可视化管理等。基于工业互联网和软件技术，对农产品加工原料、加工人员、生产过程参数等数据进行采集、分析。具体包括加工厂工艺规范化、质量标准化；收集所有数据，实现跨地区数据整合，包括实验室数据、现场产线数据、中控室数据互联互通；对接多类多种机器/多类温湿度氧气传感器，监控整个生产过程；提供手机短信，实时预警系统；实现多张管理看板（可同步到中控），监控整个生产过程（见图5）。
图5 农产品智能加工厂MES 系统构建示意图
6.农产品加工工艺的AI品质管控模型
农产品供应链数字化平台采集到的农产品生产各个环节质量数据，同步实验室与品控部。以茶叶加工为例，采集的数据包括含水率、叶片破碎率、茶多酚、茶黄素等，通过各种传感器把生产过程的相关品质数据同步到实验室和品控部，并且根据茶工艺标准，建立了“AI智能品控模型”，供制茶师傅、工程师、品控人员实时掌控，以达到对农产品生产加工过程的品质控制（见图6）。
图6 农产品（以茶叶为例）加工工艺的 AI 品质管控模型
7.基于“区块链+物联网”的农产品追溯系统
基于“区块链+物联网”农产品质量追溯体系，通过遍布种植园、加工厂的各类传感器和关键生产环节的数据收集系统，把农产品从农户种植端开始到产品加工，再到仓储、物流、销售等分布在不同供应链的信息集成到服务器、并采用“一物一码”技术实现农产品的全程、实时可查可追溯。在农产品追溯体系中，以“数据中心”为核心，以“溯源标签”为载体，以“生产档案、产品档案”为重点，实施农产品的全程追溯（见图7），完整记录每份产品的品种、产地、种植、收割、加工、仓储、质检等全部信息，消费者只要扫描产品二维码，就能快速地查看自己所买农产品的详细信息。同时，基于此系统，给每一位代理商、销售商和VIP客户的手机里，都安装 APP，从种植的第一天起，这些代理商、消费者就可以随时随地跟踪生产过程。通过农场视频、实时采集的种植环境数据，了解土地的土壤温度、空气湿度、光照情况、植物的长势，亲历生产全过程，真正做到全程掌控，大幅提升客户粘性，立体展示产品的绿色、有机和安全的良好品牌形象。
图7 基于“区块链+物联网”的农产品（以茶叶为例）追溯系统示意图
8.农产品全渠道物流与销售一体化系统
在农产品流通环节，构建起能够支持农产品“多渠道、多支付、多配送”的全渠道云销售（店铺、订单、会员、微营销、社区电商、直播等）、云物流（库存、包装、发货、调拨、补货、退货、配送等）、云财务（支付、结算、金融、预存、转账等），能满足农产品全渠道物流、销售与财务系统，最终实现农产品供应链全程数字化管理的目标（见图8）。
图8 农产品全渠道物流与销售一体化系统示意图
四、结语
农产品供应链比较长、涉及的企业和部门比较多，如何基于某个具体农产品构建起完整的供应链非常关键。目前，移动互联网技术、物联网技术、AI人工智能技术和区块链技术等广泛用于工业领域的这些先进技术，如何应用到农产品供应链数字化平台中，还没有非常成功的案例。本文所研究的这些关键技术及其应用，来源于多个（多家）农业企业的成功实践。如何把这些技术集成到某一条农产品供应链数字化平台中，仍然需要广大农业企业、信息化企业的努力。
基金项目：2022年度广东省普通高校重点研究项目（ZDZX4095）
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