在智慧农业场景中，农机跨区作业的调度长期依赖机手经验与电话协调，常出现地块零散、往返空驶、油料与工时难以核算的问题。本期实验室围绕「农机作业AI调度」开展阶段性验证，目标不是替代机手决策，而是把可量化的约束先算清楚。
方法上，我们以地块矢量边界、作物类型、预计作业窗口与机具参数为输入，构建以「空驶里程最小、作业窗口满足率最高」为目标的双约束调度模型，并加入油料消耗与地块不规则度的修正项。由于农田地块形状差异大，掉头与地头转弯的隐性耗时被单独建模，避免仅按面积估算导致的排期偏差。
进展与数据：在三个乡镇合作社的历史作业数据上回测，调度方案相较人工编排平均减少空驶里程约18%，作业窗口满足率由76%提升至89%；油料核算误差控制在单机单日5%以内。
下一步计划：接入实时机具定位与天气短临预报，验证动态扰动下的重调度能力，并补充小地块与丘陵地形样本。
评论