据海关统计，2025年一季度，我国货物贸易进出口10.3万亿元人民币，同比增长1.3%。其中，出口6.13万亿元，增长6.9%；进口4.17万亿元，下降6%。据北京海关近期发布的北京地区进出口主要商品量值表(2025年1-3月)，其中农业机械相关数据如下： 出口情况 3月北京地区农业机械出口数量13797台(套)，同比下降42.65%；出口金额8448.9691万元，同比下降35.47%。1-3月，北京地区农业机械累计出口数量1965830台(套)，同比增长3703.26%；累计出口金额14234.4015万元，同比下降51.64%； 其中，拖拉机3月出口数量240辆，同比增长2566.66%；3月出口金额2591.0784万元，同比增长1529.71%。1-3累计出口数量658辆，同比增长250%；累计出口金额5964.5837万元，同比增长268.44%。 进口情况 3月北京地区农业机械进口数量30311台(套)，同比增长53.55%；进口金额4141.0797万元，同比下降0.79%。1-3月，北京地区农业机械累计进口数量67538台(套)，同比增长8.91%；累计进口金额达13791.4190万元，同比增长2.19%。 其中，收获机械3月进口数量8辆，同比下降52.94%；当月进口金额1142.7199万元，同比下降48.11%；1-3月累计进口数量38辆，同比下降24%；1-3月累计进口金额3480.7002万元，同比下降41.68%。 其中，拖拉机1-3月累计进口数量4辆,累计进口金额790.7984万元，同比增长181.56%。 注：本文由农机网(www.nongjx.com)整理发布，资料来源：北京日报、北京海关。

Jensen Seeds A/S 是丹麦的长期合作伙伴，也是 SEA 的先驱采用者。配备 BRAIN? AI 技术的 IQ PLUS 色选机最近向北欧生产商敞开了大门，参加了由 Cimbria 主办的独家演示活动。本案例历史研究了 SEA 的实施和影响。IQ PLUS，在现场生产环境中展示其先进的功能。该活动提供了 BRAIN? AI 技术集成如何实现快速配方创建并显著提高种子加工效率的第一手资料。与会者见证了 SEA。IQ PLUS 在行动中，观察其在各种种子（包括菠菜、豌豆、圆麦和苜蓿种子）中的卓越精度和性能，强调了其改变种子生产工作流程的潜力。SEA IQ PLUS 光学色选机Sea IQ plus 采用高分拣技术BRAIN 将 AI 光学分选选择精度提升到新高度BRAIN 软件是一种 AI，可以立即识别要排序的元素Sea IQ Plus 色选机每组相机都集成了 RGB、NIR 和 SWIR 或 UV，可识别超过 1600 万种颜色和红外光谱。SEA IQ PLUS 光学色选机Sea IQ plus 采用高分拣技术BRAIN? AI 软件：彻底改变光学分选 BRAIN? AI 软件是光学分选行业的游戏规则改变者。它自主设置参数，更精确地识别元素，从而产生更纯净、污染物更少的最终产品。通过消除手动调整，BRAIN? 节省了时间并降低了成本，从而实现了更高效的流程和更高质量的产品。这种先进的技术简化了作，使其对作员的解释的依赖程度更低，并且更精确、更快速、更简单。BRAIN? AI 软件：彻底改变光学分选 BRAIN? AI 软件是光学分选行业的游戏规则改变者。它自主设置参数，更精确地识别元素，从而产生更纯净、污染物更少的最终产品。通过消除手动调整，BRAIN? 节省了时间并降低了成本，从而实现了更高效的流程和更高质量的产品。这种先进的技术简化了作，使其对作员的解释的依赖程度更低，并且更精确、更快速、更简单。 SEA 的运营商 Christian Hansen.IQ PLUS 色选机表示，他可以清楚地看到必须花费数天时间来配置色选机以正确配置配方，与现在能够每天切换到许多不同的产品之间的区别，因为机器的配置非常简单。“这是事实，在 SEA 之后。IQ PLUS 使用 BRAIN? 技术进行了升级，我觉得我在作弊，因为 BRAIN? 技术比任何人都更擅长配置机器，“Christian Hansen 说。“作为一家非常小的公司，就像我们在 Jensen Seeds 一样，我们确实受益于 BRAIN? 为我们提供的专业知识。我们可以每天在不同产品之间调整配方，这一点非常重要，这就是 BRAIN? 允许我们做的事情。现在，借助 BRAIN? 的专业知识，我们可以轻松地更换产品并对配方进行小幅调整。我们现在能够加工所有产品，满足客户的所有要求和最高质量标准。这些不是我们在 BRAIN? 之前可以自己创造的食谱。我们可以自己决定所有的质量标准，机器将通过这种 AI 技术提供我们想要的。 Jensen Seeds 经理 Jakob Elnegaard 补充道：“我们永远无法像 BRAIN? 那样配置色选机。BRAIN? 可以记住所有以前的配方、所做的小调整以及产品的任何细节，以优化排序。海。IQ PLUS：不仅仅是一个色选机 东南亚。IQ PLUS 色选机配备了最先进的技术，将实色和多频 SWIR 结合在同一检测系统中。它提供卓越的视觉性能，以更高效、更精确的方式识别多达 16 类缺陷。光学分拣机将 RGB、NIR 和 SWIR 或 UV 集成到每组相机中，以多频率工作，以匹配在每秒数万次扫描中收集的多个数据。这允许 SEA.IQ PLUS 用于检测人眼不可见的微小异物和缺陷。 东南亚。IQ PLUS 提供 1 至 6 个溜槽，以满足任何生产能力要求和多次通过。其先进的技术确保了最终产品的最高安全性和纯度，使其成为谷物、种子、食品和工业加工的理想解决方案。可定制的主屏幕和简化的用户界面使作员可以轻松设置专用程序并远程检索数据以优化性能。Optical Sorting Day 亮点 Cimbria 的光学分选销售经理 Zhanna Zhehet 对 Jensen Seeds A/S 的积极体验以及让行业参与者能够见证 SEA 表示感谢。IQ PLUS 色选机提供更高水平的结果。Jensen Seeds A/S 在安装 SEA 后实现了最高的产品质量、集中的废品率和高产量。IQ PLUS 由 BRAIN? 提供支持。最新一代 RGB 采用集成 NIR 技术，即使在白色阴影中也能确保准确分离，捕捉合格产品和异物之间最细微的光谱差异。 Zhanna Zhehet 强调了这项先进技术在种子加工行业中的重要性，特别是对于挑战激烈且市场标准高的小种子。借助 BRAIN，?流程和用户体验得到简化，提供 AI 生成的配方，从而提高精度和效率。Cimbria 的董事总经理 Thomas Mohr 和 Cimbria 的丹麦区域销售经理 Jacob Byde Kragh 也在现场，他们非常高兴地欢迎我们的众多丹麦客户体验 BRAIN? on the SEA。IQ PLUS 第一手资料。Cimbria 色选机高级技术专家 Pasquale Valente 介绍了该机器的真实现场功能。 我们将共同推动食品质量和安全。

Paul 和 Karin Cluver 兄妹团队来自西开普省埃尔金附近的 De Rust Estate，他们不仅以顶级水果和葡萄酒而闻名，还以新颖的生产方法而闻名。董事总经理 Paul 和生产经理 Karin 在他们的农场中使用了一系列最新的技术创新，该农场包括 140 公顷的苹果和梨以及 80 公顷的葡萄园。 天空之眼 Paul 最喜欢的小工具是他的 DJI Phantom 2 无人机。虽然该型号没有配备红外成像功能，因此可以实现监控植物生长等高级功能，但它确实允许 Paul 调查农场中无法进入的区域。 最近，他用它沿着电线的长度飞行，以识别损坏的电缆。今年早些时候，他使用无人机监控 Elgin 地区发生火灾的进展情况，并评估了 De Rust Estate 的损失。Paul 还使用无人机来确定正在清除入侵的外来植物的植被密度，并监控农场的山地自行车道。 “过去，农民必须支付数千兰特才能让飞机飞越他们的农场。现在，他们可以以极低的成本使用无人机并获得即时反馈。随着技术的进步和价格的提高，越来越多的农民将开始使用它，“他说。 遥感 虽然无人机可用于快速扫描农场活动，但另一种技术——遥感——更适合监测植物生长和发现问题。为此，Cluvers 夫妇使用了西开普省农业部的 Fruitlook 技术。 “Fruitlook 使用卫星图像，每周为生产者提供各种参数的最新信息，例如每公顷的用水量和植物压力，”Karin 说。 她解释说，这些数据使农民能够识别问题区域，并将区块相互比较，并与其他农场的区块进行比较，使他们能够确定可以提高产量的领域。Karin 认为，Fruitlook 在未来几年将变得更加重要，因为从今年 6 月开始，作为 GlobalGap 认证的一部分，农民将被要求申报他们的用水量。 “Fruitlook 帮助农民准确记录他们在每个区块中使用了多少水。随着消费者越来越关注环境，这将是一个有用的工具，可以证明一个人正在负责任地使用水，“她解释说。 根据 Karin 的说法，Fruitlook 的唯一缺点是它在年轻的果园中无法有效工作，因为那里的树木树冠很小，而且有大量的地面覆盖物。 “Fruitlook 无法区分地被植物和树木。根据 Fruitlook 的数据，我们有几个年轻的果园，树木没有表现出缺水或缺水，但当我们挖剖面洞时，很明显树木受到了压力，“她说。 Agrimotion 使用无人机进行了一项试点研究，以查明出了什么问题。“无人机的遥感分辨率比卫星高得多，”Karin 解释说。“因此，它更清楚地了解了农场上发生的事情，尤其是在年轻的果园中，每棵树在地图上都由一个点表示。使用无人机证实了我们对树木受到水胁迫的怀疑，并显示了哪些树木受到影响。 灌溉问题 农业团队出去调查问题区域，发现灌溉系统工作不正常。新果园安装了悬挂式微型喷头，而不是传统的立式微型喷头种植在地下。这使得果园能够机械除草，而不会损坏灌溉系统。 然而，问题在于灌溉面积比直立洒水器小。事实上，其中一位生产经理意识到，直立时覆盖面积最大的洒水器在倒挂时灌溉面积最小。因此，洒水器被直立安装。 Cluvers 夫妇还使用无人机来识别因营养缺乏而生长不良的树木。仔细检查后发现，施肥机一直将肥料浇在树周围的山脊上，而不是树的顶部。Cluvers 没有向整个果园添加均匀数量的肥料，而是使用遥感技术，通过手动施用缓释氮来仅处理受影响的树木。 灌溉 遥感和土壤评估也被用于确定最适合放置水探头的区域。必须正确放置水探针，以提供土壤水分含量的代表性读数，以便农民可以相应地调整灌溉。遥感为农民提供特定时间的树木和土壤数据，使他们能够监控灌溉决策的效率并确定可以改进的区域。 Karin 使用 IRRICON 的灌溉调度系统来管理灌溉。该程序使用 G100 连续测井探头在土壤的 5 个深度进行水分测量。读数每小时在线更新一次。 “我可以在果园里通过手机获取信息，并在任何地方通过计算机或手机调整灌溉计划。数据也采用颜色编码。因此，如果我在探头底部看到蓝色读数，我知道我们一直在过度灌溉和浪费水，“她解释说。 移动跟踪 最近在 De Rust 上购买的数字设备是超宽带跟踪设备 Farmtrack，它可以监控拖拉机和其他农用车辆。18 台拖拉机仅用于对果园和葡萄园进行喷洒。 “[该系统] 可以准确地向我们显示每辆拖拉机的行驶位置，让我们能够看到拖拉机何时偏离路线。例如，您可以查看在农药施用过程中是否跳过了特定行，“Karin 解释道。此外，该程序还指示拖拉机是否以正确的速度行驶。 在过去的一个季节中使用该程序揭示了农场系统的效率。例如，Paul 和 Karin 了解到，某些区块的转弯圈并不总是足够宽，而且土地和柴油加油站之间的距离有时相距太远。 激励员工 该设备背后的想法不是“监管”员工，而是为他们提供自我监控的工具。目前正在测试对该系统的调整，这将允许工人自己监控他们的驾驶速度。红灯表示拖拉机何时开得太快，而黄灯表示它以正确的速度行驶。 使用 Farmtrack 也使司机对错过一行格外小心;他们经常亲自检查每行是否都能看到拖拉机履带。错过一行可能会导致害虫或疾病蔓延到整个农场，Karin 强调说。 Farmtrack 会指示已喷洒和未喷洒的果园，并提供数据，例如每位驾驶员喷洒的果园数量以及喷洒所需的时间。结果用于激励工人，前三名拖拉机司机每个月都会得到认可。 收割管理 Karin 最喜欢的工具是 Keyphase 收割程序，该程序为农场采摘和包装的每种水果创建一个代码，并实时提供有关每批水果质量的数据。 “过去，我们通常需要大约一天的时间才能记录水果的质量和疾病状况，”她解释说。“现在，我们可以跟踪每个果园采摘的水果量，并及早发现问题。如果水果因处理不当而瘀伤，我们可以在采摘员仍在工作时与他们交谈，以防止任何进一步的损坏。如果我们遇到某些疾病的很多问题，我们会记下下个赛季采取额外的预防措施。 管理人员可以在果园工作时通过手机访问数据。对于 Karin 来说，新的数字技术具有许多优势，但其中有三个突出：用户友好、提供实时解决方案以及显著减少文书工作。

Source.ag 是为蔬菜种植者提供 AI 解决方案的提供商，今天宣布与 Axia Vegetable Seeds 建立合作伙伴关系，Axia Vegetable Seeds 是一家专门从事高产蔬菜杂交的创新种子育种公司。作为此次合作的一部分，Axia 会将 Source.ag 的解决方案集成到其 Demo Greenhouse 中，以提高其运营效率。凭借持续创新的共同愿景，这种合作伙伴关系通过实现高质量的数据分析来支持 Axia Vegetable Seeds 的内部演示。通过数字化和可视化关键数据，Source.ag 帮助 Axia Vegetable Seeds 支持和建议种植者最大限度地提高我们品种的产量。Demo Greenhouse 的种植协调员 Cees Maan 说。Axia 正在突破蔬菜育种的界限，我们很高兴欢迎这样一位创新者的加入。通过将我们的先进技术与 Axia 世界一流的育种专业知识相结合，我们将通过高精度和数据驱动的洞察力，使种植者能够实现前所未有的产量。Source.ag 首席执行官兼联合创始人 Rien Kamman 说。 Source.ag 处于 AI 驱动型园艺的前沿，重新定义了温室决策的方式。Source.ag 使用尖端的 AI 模型，通过预测植物在各种条件下的生长，帮助商业温室种植者优化资源并最大限度地提高产量。借助 Source.ag 的解决方案，种植者可以创建其运营的精确虚拟副本，以使用 AI 模拟数千个潜在季节中的数千种潜在策略。这将传统上与温室种植相关的风险转移到虚拟世界，使种植者能够确定最佳行动方案。 在全球范围内，19 个国家/地区的 300 多个商业温室占地超过 1800 公顷，依靠 Source.ag 的人工智能解决方案，共同为全球超过 6000 万人生产新鲜蔬菜——这个数字还在继续增长。

摘要:针对棉田机收膜杂圆捆料相较散料体积较大、缠绕紧实、力学特性相差较大难以整捆有效破碎进而影响残膜资源化利用的问题，该研究设计了一种基于滑切原理的单辊方刀式棉田机收膜杂圆捆料破碎装置。结合机收膜杂圆捆料物料特性，对装置破碎过程进行分析，确定了关键部件结构及工作参数，并搭建试验台验证装置工作性能。以残膜破碎合格率为评价指标，以动刀与下刀片间隙、动刀排布方式、动刀辊转速为试验因素开展三因素三水平响应曲面试验，分析各试验因素对装置性能的影响，建立残膜破碎合格率回归模型，利用Design-Expert软件的参数优化功能获取装置的最优参数组合。试验结果表明：影响残膜破碎合格率的主次因素分别为动刀辊转速、动刀与下刀片间隙、动刀排布方式，在动刀与下刀片间隙为14 mm、动刀排布方式为交错排布、动刀辊转速165 r/min时残膜破碎合格率达到最大值69.51%。验证试验获得的平均残膜破碎合格率为70.78%，与模型预测结果误差在2%以内，装置能实现膜杂圆捆料的整捆破碎，破碎质量满足膜杂资源化利用要求。研究结果可为棉田机收膜杂圆捆料破碎装置研发提供一定的参考。