大晓智能助推水稻“种出高产”到“种出优质”的跨越

4小时前

[ 导读 ] 大晓智能凭借人工智能+智慧农业种植全程技术，为农业生产全链条赋能。通过与产业链上下游企业的深度合作，大晓智能致力于构建协同生态，实现技术与产业的融合。

水稻是全球最重要的粮食作物之一，世界近半数人口以稻米为主食。中国是世界第一大稻米生产国与消费国，三分之二人口以稻米为主粮，国内年消费总量约 2 亿吨，其中口粮消费约 1.65 亿吨。随着国民经济快速发展、居民生活水平持续提升以及国际贸易需求不断增长，市场对稻米品质的关注度显著提高，稻米消费需求已从 “数量优先” 逐步转向 “质量优先”。

水稻品质分析是一套多维度、规范化的综合评价体系，主要采用物理检测、化学分析与感官评价等技术手段。其中，外观品质和蒸煮食味品质是决定稻米市场价值与消费者选择的核心指标，加工品质与营养品质则直接关系生产效益和产品营养价值。依据最新国家及行业标准，当前评价体系主要以《NY/T 593-2021 食用稻品种品质》和《GB 1350-2025 稻谷》两大标准为核心依据。前者侧重评价水稻品种的内在遗传品质潜力，主要服务于品种选育、审定及优质稻米定向生产；后者明确了作为流通商品的稻谷应满足的基本质量与安全要求，适用于稻谷收购、仓储、运输及贸易流通。两大标准相互衔接，共同构建起从 “品种基因型” 到 “商品表现型” 的全链条品质管控体系，是指导水稻种植实现优质高效生产、精准对接市场需求的重要技术依据。

上海大晓智能科技有限公司（简称“大晓智能”）是国家级高新技术企业、上海市专精特新企业，作为一家智慧农业企业，凭借人工智能+智慧农业种植全程技术，为农业生产全链条赋能。通过与产业链上下游企业的深度合作，大晓智能致力于构建协同生态，实现技术与产业的融合。

依托这套精确、量化的指标体系，为水稻生产提供了明确的目标导向。大晓智能在水稻智慧栽培实践中，探索通过实时监测与预测调控影响这些指标的关键生长因子（如灌浆期温光条件、氮素运筹、水分管理等），未来希望实现从“种出高产”到“种出优质”的跨越，最终生产出既好看又好吃、既高产高效又符合市场等级标准的水稻产品。

一、稻米的品质评价

作为全球最主要的口粮作物，稻米的品质评价遵循“外观商品性→内在化学构成→加工功能性→最终食用体验→市场分级定价”的逻辑链条。其核心品质指标紧密围绕稻米作为直接食用成品的特性展开，尤其强调最终蒸煮出的米饭感官体验。

（一）物理/外观指标体系

物理外观指标直接关系到稻米的加工效益、商品卖相和市场接受度，是品质评价中最直观的维度。

加工品质指标
加工品质衡量稻谷转化为商品大米的经济效益，核心指标包括：

整精米率：指整精米占净稻谷试样的质量分数，是衡量出米率与碾磨耐受性的关键综合指标。
在NY/T 593-2021中，它是品种品质等级判定的核心指标之一。标准针对不同稻类（籼稻、粳稻、籼糯、粳糯）及不同粒型（籼稻分长、中、短粒）设定了明确的等级要求。例如，一等粳稻要求整精米率≥69.0%。
在GB 1350-2025中，整精米率是商品稻谷质量等级的重要限制性指标，所有等级的商品稻谷都必须满足相应要求。例如，一等粳稻商品谷要求整精米率≥61.0%（标准以出糙率定等）。
出糙率：指净稻谷脱壳后的糙米（不完善粒折半计算）占试样的质量分数。这是GB 1350-2025特有的核心定等指标，直接决定商品稻谷的等级（1至5等及等外），反映了稻谷的初始加工价值。例如，一等粳稻要求出糙率≥81.0%。

外观品质指标
外观品质决定了米粒的视觉美感，是高端市场溢价的重要依据。

垩白度：指米粒胚乳中白色不透明部分（垩白）的投影面积总和占试样米粒投影面积总和的百分比。垩白度越低，米粒外观越晶莹剔透。NY/T 593-2021对籼稻和粳稻的垩白度有严格分级，如一等品要求垩白度≤3.0%（籼稻）或≤1.0%（粳稻）。此指标未在GB 1350-2025中体现。
透明度：指整精米籽粒的透明程度，以“级”表示。透明度越高，外观品质越好。同样是NY/T 593-2021中针对非糯稻（籼稻、粳稻）的重要分级指标。
糯米专用指标：
阴糯米率：指糯米样品中胚乳透明或半透明（即“阴”）的米粒所占百分比。阴糯米率越低越好。
白度：指整精糯米籽粒呈现白色的程度，以“级”或百分比表示。白度越高，糯米外观越佳。
这两项是NY/T 593-2021评价籼糯稻和粳糯稻的关键外观指标。

商品质量与卫生外观指标
此类指标主要由GB 1350-2025规定，保障商品在流通环节的基本质量和安全。

杂质含量：包括筛下物、无机杂质等，所有等级要求≤1.0%。
水分含量：影响储藏安全，籼稻类≤13.5%，粳稻类≤14.5%。
黄粒米含量：指胚乳呈黄色的米粒，影响商品外观和储存状况，要求≤1.0%。
不完善粒（含生芽粒、病斑粒等）：影响出糙率计算和商品质量。
色泽、气味：要求具有本品固有的综合色泽和气味，正常。

（二）化学/营养指标体系

化学指标是决定稻米蒸煮特性和食味品质的内在基础，主要依据NY/T 593-2021进行评价。

核心蒸煮食味理化指标

直链淀粉含量（干基）：这是影响米饭粘性、硬度、光泽和回生速度的最关键化学指标。含量不同，米饭口感差异显著。
籼稻：一等要求13.0%~18.0%，过低或过高都会影响口感。
粳稻：一等要求13.0%~18.0%，中低直链淀粉含量通常与软糯口感关联。
糯稻：所有等级均要求≤2.0%，这是其产生粘糯特性的根本原因。
胶稠度：反映米胶（糊化淀粉）的粘稠和柔软程度，是评价米饭软硬度与回生趋势的重要指标。胶稠度值越大，米饭越柔软，冷后不易变硬。
粳稻要求通常高于籼稻，例如一等粳稻要求胶稠度≥70 mm，一等籼稻要求≥60 mm。
糯稻的胶稠度要求最高，一等要求≥100 mm。

其他化学指标

碱消值：反映大米籽粒的糊化温度，间接指示蒸煮所需时间与米饭质地。
碱消值越高，糊化温度越低，米饭越易煮熟且偏软。
蛋白质含量：虽然蛋白质是重要的营养成分，但在NY/T 593-2021标准中，它并未直接作为判定品种品质等级的核心分级指标。

（三）感官/食味指标体系

稻米在蒸煮和食用过程中表现的理化特性及感官体验，是品质的核心，直接对应消费体验。NY/T 593-2021将大米食用品质感官评价作为等级判定的必备指标（一至三级分别要求评分≥90、≥80、≥70分），但其具体评价细则完全引用国家标准GB/T 15682-2008《粮油检验稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法》。2026年5月1日将实施新的标准：GB/T 15682-2025 《粮油检验稻谷、大米蒸煮食用品质评价方法》。

该体系采用专业品评员在标准条件下进行综合评价，主要包含以下方面：

评价内容与分值构成
感官评价是一个多维度综合评分体系，核心评价内容包括：

气味（满分约20分）：评价米饭的清香浓郁程度、纯正性及有无异味。
外观结构（满分约10分）：评价米饭的颜色、光泽及饭粒结构的完整性。
适口性（含口感，满分约30分）：
黏性：米饭的粘聚程度。
弹性：米饭的韧劲与回弹感。
软硬度：米饭的软硬适中程度。
滋味（满分约25分）：评价米饭咀嚼时的清香、甜味及其纯正性、持久性。
冷饭质地（满分约15分）：评价米饭冷却后的柔软性、黏弹性及是否结块变硬。

等级判定
将上述各项得分加总，得到综合评分，依据评分划定食味等级：

90分及以上：优
80-89分：良好
70-79分：一般
70分以下：属于较差水平。

与理化指标的关系
感官评价并非孤立进行。标准蒸煮米饭时，加水量需要根据被测大米的直链淀粉含量进行精确调节，以确保评价条件的一致性，这体现了化学指标对最终食味的决定性影响。

综上所述，采收后水稻的全维度品质指标体系，以NY/T 593-2021的品种内在品质评价为核心，以GB 1350-2025的商品流通质量要求为基础，涵盖了从加工效益、外观品相、化学特性到终极食味的完整链条。一个优质的食用稻品种，必须在整精米率、垩白度、直链淀粉含量、胶稠度及感官评分等多方面同时达到高标准；而其所产出的商品稻谷，还必须满足相应的出糙率、杂质、水分等流通质量要求。

二、水稻品质智慧栽培优化

构建一个能够系统性优化水稻品质（符合NY/T 593-2021与GB 1350-2025双重标准）的智慧栽培体系，其核心在于建立一个以机理模型为“大脑”、多源遥感为“感官”、智能装备为“四肢”的“感知-诊断-决策-执行”闭环管理框架。该框架旨在实现对影响水稻关键品质指标（整精米率、垩白度、直链淀粉含量、蛋白质含量等）的环境因子（光、温、水、氮）进行实时监测、动态预测与精准调控。

（一）感知层：空天地一体化的“感官”网络

这是框架的数据输入源头，负责全生育期、多尺度的农情信息获取。

“天”：采用哨兵（Sentinel-1/2）、Landsat等卫星，提供周期性、大范围的水稻种植区分布、植被指数（如NDVI）等基线信息。Sentinel-1 SAR数据通过独特的后向散射“V”形时序特征，可实现水稻面积精准制图，并为后续水分监测奠定基础。
“空”：无人机是关键生育期核心监测平台，搭载多光谱、高光谱、热红外传感器。
多/高光谱相机：在分蘖、孕穗、抽穗期，反演叶面积指数（LAI）、叶片氮含量/积累量（LNC/LNA），为氮肥精准管理提供直接依据。例如，基于770nm与700nm构建的植被指数模型，对氮素精准监测。
热红外相机：在灌浆期，监测冠层温度并计算作物水分胁迫指数（CWSI），是诊断水分状况、指导灌溉以降低垩白、提高整精米率的关键。
“地”：由田间自动气象站、土壤墒情/水热盐一体化传感器网络、以及用于模型校准的地面采样点（测量SPAD、LAI、植株氮等）构成，提供连续、定点的环境与验证数据。
“人”：智慧农业农艺师在水稻生长生育期进行关键指标的监测，例如叶面积指数（LAI）、叶片氮含量/积累量（LNC/LNA）等。

（二）诊断与决策层：模型-遥感融合的“智慧大脑”

这是框架的核心，其功能是将感知数据转化为可执行的决策知识。

作物生长模型库：集成如DSSAT-CERES-Rice、APSIM-Rice、ORYZA等机理模型。这些模型能够模拟水稻的碳氮代谢、干物质分配及籽粒灌浆过程，从而机理化地预测不同环境与管理措施下的最终产量与品质潜力。例如模型可以量化灌浆期高温通过“累计高温度日（HDD）”对灌浆期缩短和结实率的影响，这是预测和调控垩白度的理论基础。
数据同化引擎：采用集合卡尔曼滤波（EnKF）等算法，是连接遥感“感知”与模型“诊断”的桥梁。它将遥感实时反演的LAI、LNA、CWSI等空间化数据，动态地输入并修正作物模型的内部状态变量。研究表明，同化LAI和LNA两个变量，能显著提升模型对籽粒蛋白质含量等品质指标的预测精度。这实现了从“观测过去”到“预测未来”的质变。
多目标优化与决策支持系统：基于同化优化后的模型，系统在产量、品质（如垩白度≤1.0%）、资源利用效率（水、肥）等多重目标下进行模拟寻优。系统诊断当前作物氮素盈缺、水分胁迫及病虫害风险，并生成空间差异化的变量管理处方图，包括变量追肥、变量灌溉、变量施药和变量收获处方。