在云南的崇山峻嶺中，傳統的香蕉運輸依賴人力或馬馱，效率低下且成本高昂。隨著低空經濟的發展，當地農戶利用無人機精準懸停、掛鉤和吊運香蕉，不僅提高了工作效率，還大幅降低了成本。然而，要實現全面自動化和智能化作業，農業低空經濟仍需解決諸如無人機控制精度、工作流自動化程度低及目標識別困難等問題。通過現有的技術創新應用，形成更為系統的解決方案，成為行業發展破題的優選。

新技術存在新困境

盡管無人機在香蕉吊運中展現了顯著優勢，但在實際應用過程中也暴露出一系列技術問題，這些問題限制了其進一步推廣。

無人機控制精度低。由于操作完全依賴手動遙控，缺乏預設程序、路線的輔助，操作員需要具備較高的飛行技能才能確保無人機平穩、精準地完成任務。特別是在復雜地形和陣風天氣條件下，手動操控無人機變得更加困難，容易出現偏差甚至失控的情況。例如，在山區作業時，復雜的地形可能帶來信號干擾或視線受阻，影響無人機穩定飛行；在微風或陣風條件下，手動調整無人機的姿態和位置變得尤為復雜，稍有不慎就可能引發事故。

無人機工作流自動化程度低。目前的操作模式完全依賴人工干預，從起飛、懸停、掛鉤、卸貨到無人機充電的每一個步驟都需要操作員實時參與和手動操作，這不僅需要一定的技術人力成本，還限制了作業效率的提升。特別是在繁忙的收獲季節，操作員的工作負荷極大，長時間高強度的手動操作容易導致疲勞和失誤。此外，現有的無人機管理系統無法實現多架無人機協同作業，多個操作員之間有可能發生無人機碰撞事故，這意味著在同一區域內只能部署有限數量的無人機，極大限制了規模化應用的可能性。

人眼辨識目標存在較大困難。在吊運香蕉的過程中，操作員需要通過攝像頭觀察并判斷香蕉串的位置，然后手動控制無人機進行掛鉤操作。然而，這種依靠人眼識別的方式存在諸多弊端：一方面，操作員的視覺疲勞和注意力分散可能導致識別錯誤，進而影響掛鉤的準確性；另一方面，復雜背景下的香蕉串識別難度較大，尤其是在光線不佳或遮擋較多的情況下，人眼很難快速準確地鎖定目標。此外，傳統的人工識別方式效率低下，難以適應大規模作業的需求。為了克服這一難題，有必要引入機器視覺算法，利用先進的圖像處理技術自動識別香蕉串，并指導無人機的掛鉤瞄準，從而提高識別的準確性和作業效率。

技術創新賦能應用

為解決農業低空經濟新場景中無人機存在的技術問題，須引入一系列創新技術來提升其控制精度、自動化水平和目標識別能力。具體而言，可以采用5G-A 通感一體網絡提高無人機的飛行控制精度，利用RPA（機器人流程自動化）實現多架無人機的工作流編排和自動化作業，并通過機器視覺算法替代人眼辨識目標。

針對無人機控制精度低的問題，5G-A 通感一體網絡提供了理想的解決方案。5G-A 技術不僅具備超高速的數據傳輸能力，還集成了高精度定位和空間感知功能，這使得操作員能夠在復雜地形和多變天氣條件下實現對無人機更加精準的飛行控制。在實際應用中，5G-A 網絡能夠實時傳輸無人機的狀態數據和環境信息，確保操作員或自動控制系統能夠及時調整飛行姿態和路徑。例如，在山區環境中，復雜的地形可能導致信號干擾或視線受阻，而5G-A 網絡可以通過增強的信號覆蓋和抗干擾能力，確保無人機在這些條件下依然能夠穩定飛行。此外，5G-A 網絡還可以提供厘米級的定位精度，這對于香蕉串的準確掛鉤至關重要。借助高精度定位系統，無人機可以在復雜的三維空間中進行精確定位，避免因位置偏差導致的意外碰撞和損壞。同時，5G-A 網絡的低延遲特性也使得無人機能夠在實時響應環境變化的同時保持高效運行，進一步提升作業的安全性和效率。

為克服無人機工作流自動化程度低的問題，可以引入RPA 技術對多個無人機進行工作流自動編排。RPA 是一種通過軟件機器人模擬人類操作流程的技術，它可以自動執行重復性任務并優化資源分配。在無人機管理中，RPA 可以負責規劃多架無人機的飛行路徑、班次安排以及充電管理等任務，從而實現無人機的自動化作業。具體來說，RPA 可以根據不同的作業需求自動生成最優飛行路線，并將任務分配給多架無人機協同完成。這樣不僅可以減少人工干預，還能顯著提高作業效率和資源利用率。例如，在繁忙的收獲季節，RPA 系統可以根據實時數據動態調整無人機的任務分配，確保每架無人機都能在作業時間內完成更多運輸任務。此外，RPA 還可以優化無人機的充電管理，通過智能調度系統安排無人機輪流充電，避免因電量不足而導致的任務中斷。這種自動化管理模式不僅減輕了操作員的工作負擔，還提高了整體作業的連續性和可靠性。

為替代人眼辨識目標的局限性，可以采用機器視覺算法實現自動識別和掛鉤瞄準。機器視覺算法通過圖像處理技術和深度學習模型，能夠快速準確地識別目標物體，并指導無人機進行精確操作。在吊運香蕉的過程中，機器視覺算法可以實時分析攝像頭傳回的圖像數據，自動檢測香蕉串的位置和狀態，并計算最佳掛鉤點。相比傳統的人工識別方式，機器視覺算法具有更高的準確性和可靠性，尤其是在光線不佳或遮擋較多的情況下，依然能夠保持較高的識別率。此外，機器視覺算法還可以結合其他傳感器數據（如激光雷達、超聲波傳感器等），進一步提高目標識別的精度和魯棒性。例如，在復雜的背景環境中，機器視覺算法可以通過多模態融合技術綜合分析不同傳感器提供的信息，確保無人機能夠準確鎖定香蕉串并順利完成掛鉤操作。這種自動化識別和瞄準機制不僅提高了作業效率，還減少了因人為原因導致的操作錯誤。這些技術的集成應用不僅為現代農業生產帶來了新機遇，也為未來智能化農業發展奠定了堅實基礎。

未來展望

5G-A 通感一體網絡、RPA 技術和機器視覺算法等多種先進技術的整合應用，可以形成一個完整的智能化系統，實現穩定飛行、自動化作業流程、提升準確性等目標，集成大模型智能體，實現無人機在農業低空經濟中的高效應用。這種集成方案不僅能夠解決當前無人機面臨的技術問題，還有望在未來實現完全自動化作業，進一步提高生產效率和降低成本，為未來農業生產提供更強大助力。

大模型智能體具備強大的數據處理能力和自學習能力，能夠根據環境變化實時自主調整作業策略，逐步優化自身決策過程，提升整體作業效率。

智能體的應用使得無人機可以在沒有人工干預的情況下完成從起飛到卸貨的全部操作流程，真正實現無人化操作。例如，在繁忙的收獲季節，智能體可以根據實時數據動態調整任務分配，確保每架無人機都能在更短時間內明確工作任務，并智能調度系統安排為無人機輪流充電，確保作業連續性。這種智能調度和規范流程，可以最大限度地減少因人為介入導致的操作錯誤或因人工調度產生的機器閑置，顯著降低人力成本，并提高作業的安全性和可靠性。經過持續的發展，智能體或將逐步取代傳統人工操作，實現完全自動化作業，推動農業生產的全面智能化發展。

為了持續推動農業低空經濟發展，還需進一步提升大模型智能體的數據處理能力和自學習能力，使其能夠處理更加復雜的任務，并根據實際需求不斷優化自身性能。未來的研究和技術發展還可以聚焦多個潛在方向：通過不斷積累和分析大量數據，智能體可以更好地預測和應對各種環境變化，從而實現決策系統的不斷升級；結合物聯網技術和大數據分析，不斷延伸智能體的覆蓋鏈條，如在生產環節可以實現對整個農場的精細化管理，從土壤濕度監測到病蟲害預警，全面提升農業生產的科學化水平；結合人工智能技術處理更加復雜的任務，如自主識別和應對突發事件，確保農業生產的安全性和可靠性；探索更多應用場景，如物流配送、緊急物資運送等，擴展無人機在低空經濟中的應用范圍；實現跨學科合作與創新，促進不同領域的技術融合，共同推動農業生產和管理的智能化進程。

在2025 年中央一號文件中，“農業新質生產力”首次被寫入，與“低空經濟”的組合拳直接點燃市場熱情。隨著無人經濟的持續發展和相關技術的提升，無人機成為新農具，數據成為新資產，大模型智能體也將隨之成為新生產工具，在行業中發揮更大作用，為現代農業發展帶來新機遇。(作者：韓喆、盧薇青、王安可)