农业工程农业科技农业技术实习生报告

农业工程农业科技农业技术实习生报告一、摘要

2023年7月10日至9月5日，我在XX农业科技企业担任农业工程技术实习生。核心工作围绕智能温室环境调控系统优化展开，通过为期8周的数据采集与分析，累计收集温室温度、湿度、光照等环境参数12,500组，基于传感器数据建立数学模型，使温控系统响应时间缩短18%，节水效率提升22%。应用Python进行数据处理，调用MATLAB进行算法验证，完成3份技术优化报告，提出5项可落地的技术改进方案。掌握将传感器网络数据转化为生产决策依据的方法论，验证了农业物联网技术对传统温室管理的降本增效潜力。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把课堂上学到的农业工程知识跟实际项目挂上钩，看看智能农业技术到底咋落地。我在的实习单位是做智慧农业解决方案的，主要帮客户设计搭建自动化的种植环境。我负责的是温室环境调控系统的数据分析和优化部分。

单位简介的话，就是一家挺专注物联网在农业里应用的公司，客户有蔬菜大棚、花卉基地，还有水果种植园。他们用的是一套自研的物联网平台，传感器种类挺全，什么温湿度、光照、二氧化碳浓度、土壤墒情，数据都传到云上。

实习期间，我跟着师傅跑了两个客户现场，一个是南方的蔬菜基地，一个是北方的花卉公司。南边那个基地主要是冬天保温，夏天遮阳，我花了两周时间，把他们的传感器数据导出来，用Python写了个脚本，画了120多张趋势图，发现他们现用的控制策略在光照和温度上耦合得不太好，有时候会导致能耗飙高。北边花卉公司的问题是夜温降不下来，影响开花。我参与测试了他们的加热系统PID参数，发现比例带设得太松，调了好几次都不灵敏。

我遇到的第一个挑战是南边基地的传感器数据噪声太大，时序图跟心电图似的，直接分析出来的曲线根本没法看。后来我学了滤波处理，用了中值滤波加移动平均的方法，效果明显好多了，曲线平滑了，分析结果也准了。第二个是北边花卉公司的环境模型建立，花友经验多，但量化不出来。我花了整整一周，把不同阶段的花的适宜温湿度范围查了好多资料，最后结合传感器数据做了个分段函数模型，师傅看了说还挺实用。

最终成果的话，南边基地的温控系统优化后，夏天空调耗电降低了22%，冬天加湿能耗也少了15%，一年算下来能省不少电。北边花卉公司夜温控制稳定了，花期提前了大概一周。我最后整理了两个优化方案报告，都让客户采纳了。

这段经历让我明白，农业物联网不光是装传感器就行，后头的算法优化、模型建立才是关键。以前在学校做项目，数据都是模拟的，现在真数据真场景，挑战大，但也学到了不少东西，像数据处理、PID参数整定这些，手摸手教会我了。感觉自己的思维转变挺大的，以前觉得理论学得挺好，真到实践中发现差距挺多。职业规划上，我可能以后更想往农业智能化这块发展，毕竟技术落地才有价值。

实习中也发现点问题，比如单位管理上有点乱，项目文档都是各做各的，最后整合起来费劲。培训机制也不咋地，新来的就让你自己摸索，手把手教的不多。岗位匹配度上，我学的更多是数据分析，但单位有时候也让我做点跟编程无关的活儿，感觉有点牵强。

改进建议的话，建议单位搞个统一的文档管理系统，项目资料上传下载方便点。新来的实习生最好有个月左右的专项培训，比如Python数据分析、物联网平台操作这些，别全靠自觉。岗位分配上，能不能让人更专注于自己擅长的领域，实在不行配个临时师傅带一带，效率高也让人学得快。

三、总结与体会

这8周实习，感觉就像把课本里的农业工程理论掰开了揉碎了，真真切切地放进生产实践中检验。从7月10号到9月5号，每天对着传感器数据和控制系统界面，从一开始的手足无措，到后来能独立跑完数据分析、模型调试、方案汇报整个流程，每一步都挺扎扎实实的。

最让我觉得值的是，当初在学校学那些公式和算法，好像挺虚的，现在看到自己写的Python脚本真能把温室里的温湿度曲线跑得顺顺当当，那种成就感真不一样。比如在南边那个蔬菜基地，通过分析12,500组连续采集的环境数据，我发现他们原来的控制逻辑在光照响应上滞后严重，优化后的系统响应速度加快了18%，这种数据能说话的感觉，就是实习最大的价值。北边花卉公司那个夜温控制案例，花了我整整一周时间，把不同生长阶段对温度的敏感度数据都整理成表，最后建立的分段控制模型，师傅说比他们之前的经验法准多了。这些活儿干下来，才明白什么叫“知行合一”。

对我职业规划的影响挺直接的。以前可能觉得农业工程就是画图纸搞设计，现在看来，智能化、数据化才是未来的大方向。农业物联网这行，技术迭代快，不持续学习肯定跟不上。这趟经历让我下定决心，接下来要把Python数据分析这块儿深挖下去，考虑再考个相关的证书，比如那个物联网工程师认证。另外，也认识到跨学科的重要性，农业问题光靠工程不行，还得懂生物、懂管理。以后要是真想干这个，得把知识面拓宽。

说说行业趋势吧。我感觉现在农业智能化不光是硬件堆砌，更重要的是上层应用和数据分析能力。怎么把海量的传感器数据变成实实在在的生产力提升，怎么用算法优化资源利用效率，这块儿还有huge的空间。比如AI在病虫害识别上的应用越来越成熟，还有精准灌溉、无土栽培这些模式，数据驱动是绕不开的关键。这8周看到的项目，都印证了这一点，感觉未来农业工程师不光要懂技术，还得懂数据、懂市场。

心态上变化挺大的。以前做实验，数据不对就重跑，现在不一样了，客户现场的环境复杂得多，传感器偶尔出点小毛病，系统偶尔不稳定，都得在限定时间内找到症结。跟师傅、同事沟通时也得注意方式方法，以前可能直来直去，现在知道得先听懂需求，再组织语言。这种责任感和抗压能力，绝对是学校里学不到的。从学生到职场人的感觉，就是每天得对自己的工作负责，得考虑成本和效果，这种约束其实也挺锻炼人的。

总之，这段实习没白费。把理论跟实践连了起来，也看清了自己未来要努力的方向。接下来就是好好消化这些经验，把学到的东西转化成自己的核心竞争力。农业科技这行，前景挺大的，能参与其中，