Искусственный интеллект используется в самых разных сферах бизнеса, и сельское хозяйство не исключение. Здесь наиболее востребованными и развитыми с точки зрения использования ИИ являются два направления.
Первое - системы автономного управления сельхозтехникой: "умные" тракторы, комбайны, а в ближайшей перспективе - опрыскиватели и другая техника. Второе - непрерывный мониторинг состояния растений/животных, то есть решения класса "помощник агронома" (оценивают фазу роста растений, отслеживают появление очагов поражения или вредителей) или "умное животноводство" (анализируют поведение скота в течение дня - насколько животное активно, как часто подходит к кормушке и так далее, позволяя максимально оперативно реагировать на проблемы). Технологии нового поколения позволяют существенно снизить затраты и вывести эффективность сельскохозяйственного бизнеса на качественно новый уровень.
"Умные" автопилоты для уборочной техники уже более двух лет работают в 30 регионах России. Около трети таких устройств используется в Центральном Черноземье. Если комбайн в течение рабочей смены непрерывно движется по полю, а зерно отсыпается в грузовик на ходу, без остановки, то производительность вырастает примерно на 30 процентов. Но данный формат возможен только при наличии очень опытных механизаторов, способных всю смену вести комбайн с высокой точностью удержания кромки и следить за положением шнека, чтобы зерно не летело мимо кузова. А с роботизированной машиной это может делать водитель с любым уровнем подготовки. Три комбайна с ИИ-автопилотом за счет повышенной эффективности фактически дают хозяйству виртуальный четвертый комбайн, а сроки уборки сокращаются на четверть. Это критически важно, поскольку зерновые при созревании начинают осыпаться, теряется до пяти процентов зерна в день, и за пять дней может пропасть четверть урожая.
Такие системы автопилотирования с 2023 года стали массово ставиться и на тракторную технику. На заводе ПТЗ теперь серийно выпускают тракторы "Кировец" с системой компьютерного зрения. Параллельно аграрии комплектуют ИИ-системами сельхозмашины, уже находящиеся в использовании. По опыту благодаря автопилотам рост производительности работ доходит до 25 процентов, а их время сокращается на семь - десять процентов. Экономия удобрений и семян составляет 20 и 40 процентов соответственно.
Потенциал для развития огромен. В России 120 тысяч комбайнов, 420 тысяч тракторов и 15 тысяч самоходных опрыскивателей, а уровень проникновения автопилотов в этом сегменте пока варьируется по регионам от пяти до 20 процентов.
Другим примером использования ИИ является первый в России робот-агроном. В этом году в Воронежской области пройдут его испытания. Устройство будет выполнять экспресс-анализ почвы и составлять карту поля, исходя из кислотности, плотности и иных параметров. Удобрения можно будет вносить там, где это реально нужно, и в требуемой пропорции.
Рынок ИИ-решений для агробизнеса достаточно конкурентный. Официально ушли из России западные компании, чья продукция занимала верхний ценовой сегмент. Она, однако, поступает по параллельному импорту. В то же время активизировались китайские производители, они предлагают более простые и дешевые решения. Потребитель изучает весь ассортимент. Поскольку рентабельность сельхозпроизводства, в частности в растениеводстве, существенно снизилась, финансовые возможности компаний ограничены. Однако аграриям нужно учитывать, что в условиях ограничения на приобретение зарубежной техники и реальных рисков неполучения техподдержки и сервиса надежнее иметь "умную" технику российского производства.
Отечественные поставщики занимают средний сегмент. Скажем, модели, которые поступают по параллельному импорту, стоят от полутора до двух миллионов рублей, отечественные - около миллиона, китайские - от 500 до 800 тысяч.
Одной из ключевых задач российского рынка ИИ-технологий в сельском хозяйстве является преодоление сложностей, связанных с санкциями. Проблема затронула многих производителей. Производство начинки для автопилотов в России есть, но актуален вопрос с поставкой электронных компонентов. Часть можно найти в РФ, остальное закупается в Китае и других дружественных странах. Сейчас это не так трудно, как в период пандемии. У отечественных предприятий микроэлектроники есть четкое понимание, что их продукция будет востребована.
Что касается наиболее перспективных ИИ-разработок в сфере сельского хозяйства, то здесь можно выделить три блока. Первый - движение к полной автономности автопилотируемой техники, благодаря чему один диспетчер, управляющий звеном роботов, сможет производить в четыре-пять раз больше простого механизатора. Это станет и решением проблемы с дефицитом персонала в сельском хозяйстве. Второй блок - системы, которые обеспечивают полный и сплошной контроль качества (проверяют заглубление агрегатов, скоростной режим, комковатость почвы, точность высева...). Третий - разработки в области создания систем наблюдения за растениями и состоянием почв, это стратегический ресурс, от которого напрямую зависит экономика агропредприятий. Материалы и удобрения подорожали, и вопрос их рационального использования встал еще более остро.
Барьером для применения "умных" решений в сельском хозяйстве, к сожалению, остаются прежде всего финансовые возможности предприятий. Из-за падения рентабельности сократились и возможности для инвестирования. Кроме того, аграрии в массе своей довольно консервативны. Возможно, стимулировать их к инновациям могла бы целевая господдержка: частичное субсидирование внедрения новых технологий или процентной/лизинговой ставки на приобретение опытной партии продукции с ИИ-системами. Тогда компании получат возможность опробовать разработки и убедиться в их эффективности. На уровне регионов есть субсидии на покупку или лизинг отечественной техники. Но именно решений на базе ИИ в этом перечне нет, и аграрные предприятия приобретают "умную" продукцию по рыночной стоимости.
Источник: RG.RU
Первое - системы автономного управления сельхозтехникой: "умные" тракторы, комбайны, а в ближайшей перспективе - опрыскиватели и другая техника. Второе - непрерывный мониторинг состояния растений/животных, то есть решения класса "помощник агронома" (оценивают фазу роста растений, отслеживают появление очагов поражения или вредителей) или "умное животноводство" (анализируют поведение скота в течение дня - насколько животное активно, как часто подходит к кормушке и так далее, позволяя максимально оперативно реагировать на проблемы). Технологии нового поколения позволяют существенно снизить затраты и вывести эффективность сельскохозяйственного бизнеса на качественно новый уровень.
"Умные" автопилоты для уборочной техники уже более двух лет работают в 30 регионах России. Около трети таких устройств используется в Центральном Черноземье. Если комбайн в течение рабочей смены непрерывно движется по полю, а зерно отсыпается в грузовик на ходу, без остановки, то производительность вырастает примерно на 30 процентов. Но данный формат возможен только при наличии очень опытных механизаторов, способных всю смену вести комбайн с высокой точностью удержания кромки и следить за положением шнека, чтобы зерно не летело мимо кузова. А с роботизированной машиной это может делать водитель с любым уровнем подготовки. Три комбайна с ИИ-автопилотом за счет повышенной эффективности фактически дают хозяйству виртуальный четвертый комбайн, а сроки уборки сокращаются на четверть. Это критически важно, поскольку зерновые при созревании начинают осыпаться, теряется до пяти процентов зерна в день, и за пять дней может пропасть четверть урожая.
Такие системы автопилотирования с 2023 года стали массово ставиться и на тракторную технику. На заводе ПТЗ теперь серийно выпускают тракторы "Кировец" с системой компьютерного зрения. Параллельно аграрии комплектуют ИИ-системами сельхозмашины, уже находящиеся в использовании. По опыту благодаря автопилотам рост производительности работ доходит до 25 процентов, а их время сокращается на семь - десять процентов. Экономия удобрений и семян составляет 20 и 40 процентов соответственно.
Потенциал для развития огромен. В России 120 тысяч комбайнов, 420 тысяч тракторов и 15 тысяч самоходных опрыскивателей, а уровень проникновения автопилотов в этом сегменте пока варьируется по регионам от пяти до 20 процентов.
Другим примером использования ИИ является первый в России робот-агроном. В этом году в Воронежской области пройдут его испытания. Устройство будет выполнять экспресс-анализ почвы и составлять карту поля, исходя из кислотности, плотности и иных параметров. Удобрения можно будет вносить там, где это реально нужно, и в требуемой пропорции.
Рынок ИИ-решений для агробизнеса достаточно конкурентный. Официально ушли из России западные компании, чья продукция занимала верхний ценовой сегмент. Она, однако, поступает по параллельному импорту. В то же время активизировались китайские производители, они предлагают более простые и дешевые решения. Потребитель изучает весь ассортимент. Поскольку рентабельность сельхозпроизводства, в частности в растениеводстве, существенно снизилась, финансовые возможности компаний ограничены. Однако аграриям нужно учитывать, что в условиях ограничения на приобретение зарубежной техники и реальных рисков неполучения техподдержки и сервиса надежнее иметь "умную" технику российского производства.
Отечественные поставщики занимают средний сегмент. Скажем, модели, которые поступают по параллельному импорту, стоят от полутора до двух миллионов рублей, отечественные - около миллиона, китайские - от 500 до 800 тысяч.
Одной из ключевых задач российского рынка ИИ-технологий в сельском хозяйстве является преодоление сложностей, связанных с санкциями. Проблема затронула многих производителей. Производство начинки для автопилотов в России есть, но актуален вопрос с поставкой электронных компонентов. Часть можно найти в РФ, остальное закупается в Китае и других дружественных странах. Сейчас это не так трудно, как в период пандемии. У отечественных предприятий микроэлектроники есть четкое понимание, что их продукция будет востребована.
Что касается наиболее перспективных ИИ-разработок в сфере сельского хозяйства, то здесь можно выделить три блока. Первый - движение к полной автономности автопилотируемой техники, благодаря чему один диспетчер, управляющий звеном роботов, сможет производить в четыре-пять раз больше простого механизатора. Это станет и решением проблемы с дефицитом персонала в сельском хозяйстве. Второй блок - системы, которые обеспечивают полный и сплошной контроль качества (проверяют заглубление агрегатов, скоростной режим, комковатость почвы, точность высева...). Третий - разработки в области создания систем наблюдения за растениями и состоянием почв, это стратегический ресурс, от которого напрямую зависит экономика агропредприятий. Материалы и удобрения подорожали, и вопрос их рационального использования встал еще более остро.
Барьером для применения "умных" решений в сельском хозяйстве, к сожалению, остаются прежде всего финансовые возможности предприятий. Из-за падения рентабельности сократились и возможности для инвестирования. Кроме того, аграрии в массе своей довольно консервативны. Возможно, стимулировать их к инновациям могла бы целевая господдержка: частичное субсидирование внедрения новых технологий или процентной/лизинговой ставки на приобретение опытной партии продукции с ИИ-системами. Тогда компании получат возможность опробовать разработки и убедиться в их эффективности. На уровне регионов есть субсидии на покупку или лизинг отечественной техники. Но именно решений на базе ИИ в этом перечне нет, и аграрные предприятия приобретают "умную" продукцию по рыночной стоимости.
Источник: RG.RU