



Китай и Индия входят в список пяти крупнейших экономик планеты, а население каждой из стран достигло 1, 4 млрд человек. Накормить такое огромное количество людей непросто: площадь пашни в Индии самая большая в мире и половина её населения связана с сельским хозяйством, а Китай потребляет больше всего зерна. Поскольку всего 10% китайской территории пригодно для земледелия, то интенсивное развитие отрасли имеет огромное значение для страны.
Производители спецтехники для почвообработки из Китая и Индии в соответствии со стоящими перед ними задачами постоянно усовершенствуют сельхозтехнику с помощью передовых технологий, использующих искусственный интеллект (ИИ).
Инновационные технологии в спецтехнике Китая и Индии
· Применение системы машинного (компьютерного) зрения для анализа почвы, изучения рельефа местности и определения процента влаги в земле. Для этого используются специальные камеры и датчики, регистрирующие и анализирующие собранную информацию в режиме реального времени. Китайская компания Lovol Heavy Industry с помощью этой системы создала линейку тракторов, проводящих почвообработку без участия человека.
· Внедрение автономных систем управления спецтехникой. Например, спутниковые навигационные системы производства китайской компании BeiDou (Бэйдоу) обеспечивают определение точного местоположения агрегата с погрешностью в несколько сантиметров.
· Предиктивное (прогнозное) обслуживание – анализ полученных с помощью ИИ данных о состоянии техники, предсказание вероятных неисправностей, определение требуемых сроков техобслуживания для снижения рисков внезапных поломок и минимизации времени простоя.
· Разработка и внедрение программного обеспечения на базе ИИ для оптимизации эксплуатации спецтехники: подбора режима работы агрегатов в соответствии с условиями окружающей среды (влажности почвы, наличии сорной растительности и т. д.). В результате почвообработка становится эффективнее и уменьшается расход горючего и других ресурсов. Пример – специализированное программное обеспечение для управления данными DJI Agriculture.
· Интегрирование технологических решений с облачными платформами и Big Data. Используя мобильные панели управления, предоставленные облачными приложениями, фермер может удаленно контролировать местоположении техники, этапы ее работы, потребляемые ресурсы и прогнозировать размеры урожая. ИИ предоставляет аналитические отчеты и дает рекомендации по оптимизации почвообработки и других видов работ.
· Самообучение управляющих спецтехникой нейронных сетей. Анализ громадного массива данных, полученных с тысяч полей, помогает ИИ в спецтехнике приобрести «цифровой опыт» и выдавать всё более точные рекомендации для тех или иных почв и погодных условий. Так, китайская компания DJI разработала систему «умного земледелия» для обработки почвы, включающую дроны, использующие алгоритмы машинного обучения.
Китайские компании разрабатывают автономные роботизированные комплексы, которые могут выполнять несколько агротехнических операций: вспашку, боронование и внесение удобрений.
Крупнейший китайский производитель сельхозтехники, Yto Group Corporation, выпускает, в том числе тракторы, снабженные системами машинного зрения и GPS-навигаторами с ИИ. Компания активно продает свою продукцию в России.
Ещё один производитель из Китая, Zoomlion Agricultural Machinery, специализируется на проектировании и выпуске автономной спецтехники с использованием нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения.
Крупнейший в Индии мультинациональный концерн «Mahindra Gruppe» на дочернем предприятии «Mahindra & Mahindra» (M&M) производит сельхозтехнику, в том числе тракторы и агрегаты для обработки почвы, активно использующие модули ИИ, поставляемые из Китая.
Между китайскими и индийскими производителями сельхозтехники существуют тесные связи – индийские производители не только пользуются китайскими ИИ-решениями, но и предоставляют информацию о своих природных особенностях для машинного обучения. Поставщики ИИ-оборудования из Китая благодаря его установке на индийскую сельхозтехнику, продаваемую в большое количество стран, получают новые рынки сбыта.