第91章 深度融合（2 / 2）

收割机器人部署后，会上传实时作物成熟度数据到云端平台，而专业人才可以在全国范围内随时查看这些信息。系统还能预测田块的最佳收割时间，并发出提醒，让管理人员能够及时调整采摘计划。

大数据分析为作物养护提供精准指导。在光照、温度、降水等多维度数据的基础上，系统可以自动生成作物生长规划方案。例如，在高温年景，会建议通过增加云覆盖来延缓作物成熟速度；在干旱季节，则会优化灌溉用水量。

最令人兴奋的是，这种模式的形成激发了新的农业生产思维。在实践中，农场发现不同品种作物对环境条件有显着差异。通过田间试验平台，他们建立了各品种作物的“数字化特征图谱”，为精准播种、施肥和病虫害防治提供了科学依据。

现代农业正面临着环境承载力下降、资源竞争加剧等重大挑战。李强深知，科技创新不是仅仅为了追求效率，它应该为农业可持续发展服务。他的农场在引入机器人和自动化设备的同时，也注重生态系统保护。

通过减少化肥使用、优化水资源管理、降低能源消耗，农场实现了生产力的提升且环境负荷明显下降。同时，他们还将传统畜牧业模式进行绿色改造，推广循环养殖技术，将粪便制成有机肥料，减少尾气排放。

李强表示：“农业现代化不是和科技竞争，而是要与科技协同发展。”他倡导建立田间实验平台，作为农业科技研发的试验场。农场专家深入研究新型作物培育技术、优质品种选育方法，以及低碳农业管理模式。