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当您在作物保护、生物制剂和植物健康市场面临挑战时，AgriBusiness Global DIRECT 可以从行业领导者那里获得您的问题的答案。
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专家在这里回答了来自 AgriBusiness Global 社区。
Darryl Ramoutar博士
全球农业技术总监
gChem
ABG：您是否看到在综合管理系统中使用无毒表面活性剂和生物制剂的趋势？
Darryl Ramoutar： 适合与生物农药一起使用的无毒桶混化合物/制剂包括表面活性剂和助剂。2023年，全球天然表面活性剂市场价值为1420亿美元，预计到2032年将增长至1420亿美元，这反映出各行各业对环保和可生物降解成分的需求日益增长。
同样，农业助剂市场规模在 2023 年达到 $32 亿，预计到 2032 年将达到 $58 亿，这得益于精准农业和可持续作物保护解决方案的日益普及。
两类重要的生物基表面活性剂包括微生物衍生的润湿/铺展剂（如糖脂）以及烷基多苷，其中烷基多苷来源于植物油脂（例如椰子油、玉米油、糖油）。生物基桶混助剂可提高施用覆盖率、渗透性和持留性，其主要类别包括改性种子油、柑橘皮油和卵磷脂混合物。
生物解决方案的增长是由有利的监管框架、对传统化学作用方式的抵抗力不断增强以及全球向更可持续的农业实践转变等因素共同推动的。
生物农药包括生物化学物质（信息素、植物源油、生长调节剂等）、微生物（细菌、真菌、病毒及代谢产物）和生物保护剂（植物基因修饰产品）。生物农药在综合病虫草害管理（IPM）中发挥着至关重要的作用，这种综合方法结合了栽培、物理、生物和化学防治策略，可有效防治病虫草害，同时将环境影响降至最低。在 IPM 的实践中，生物农药有助于在病虫草害种群达到经济阈值前对其进行抑制，减轻病虫草害对常规作用方式的抗性，并强化轮用方案。
生物作物保护产品的商业化面临诸多挑战，其中最关键的挑战之一是配方开发，必须确保产品在不同田间条件下的稳定性、保质期和功效。根据制剂的物理状态和预期用途，制剂通常分为干制剂和液制剂。
值得注意的例子包括微生物生物农药，这类农药通常被制成干燥制剂，以保持其活性并便于处理；还有植物油，这类通常被配制成液体，以促进均匀分散和有效覆盖。植物油类的液体制剂类型包括纳米乳液和微乳液。纳米乳液可能由植物油、表面活性剂和水组成，其中液滴分散在水中（两种不互溶的液体），而表面活性剂可防止颗粒聚集。
微乳液由三种主要成分组成：溶于有机溶剂的植物油、水和表面活性剂/助表面活性剂。微生物液体制剂类型包括水、油（例如植物油、矿物油）和/或聚合物（例如多糖、多元醇衍生物）等载体，以及发酵生物材料和助剂（例如表面活性剂、稳定剂、溶剂等）。
干微生物制剂类型包括可湿性粉剂、干悬浮剂、颗粒剂、水分散性颗粒剂和包衣珠。其中，发酵生物材料与惰性载体（例如泥炭、蛭石、粘土、藻酸盐、聚丙烯酰胺珠）结合；颗粒剂也可能含有粘合剂、分散剂和润湿剂。
Harsh Vardhan Bhagchandka
总裁
IPL 生物制品
ABG：您认为哪些创新将对农民产生最大的影响？
Harsh Vardhan Bhagchandka： 我相信，对农民来说，最大的改变将来自配方创新。例如，我们开发了保质期长达三年的产品，这对于物流和持续使用来说都是一个重大优势。
我们还与多个联盟合作，将两种菌株整合到一种产品中，扩大可防治的病虫害范围。目标是提供一种浓度更高、菌落形成单位 (CFU) 更高的产品，在保持有效性的同时降低用量。
另一项创新是100%水溶性制剂，这在市场上尚属罕见。这些制剂可以通过滴灌系统和标准农机施用，对农民来说非常实用。
我们正在见证从传统配方向高度工程化的输送系统的转变，该系统可增强微生物在该领域的生存能力、精确度和功效。
Michael Strano
化学工程教授
麻省理工学院
ABG：实时、非侵入性植物监测在未来的精准农业中将发挥什么作用？
Michael Strano: 嗯，每个人都梦想着能够直接从植物获得实时反馈。比如，植物是否在积极生长？为了确定这一点，你可以监测一种叫做生长素的激素。植物以梯度的方式表达生长素，这些梯度实际上告诉植物应该朝哪个方向生长。如果我们能够利用这一点，就能立即了解植物是否健康，是否渴望生长。
最终的愿景是将活体作物置于受控环境中，然后“调节旋钮”——例如光照、水分、二氧化碳和土壤养分的数量、颜色和强度。这些都是我们可以优化的变量。我们的想法是利用传感器来指导如何在所谓的控制回路中调整这些输入。
这种方法有很多优势。不仅可以优化生长，而且适用于任何种子或作物类型。想象一下，一个农场的收获周期非常快，每年可以收获多次。
你可以从世界任何地方播撒种子——甚至是不同类型的作物，比如草莓或绿叶蔬菜——环境会自动实时调整以优化生长并应对疾病或压力。
但要让这个梦想成为现实，我们需要一个关键的东西：足够快的数据——足够快到至少可以让农民进行干预，并最终让计算机或人工智能系统自主管理。•
汉森 – stock.adobe.com
Darryl Ramoutar 博士：gChem
Harsh Vardhan Bhagchandka：IPL 生物制品
迈克尔·斯特拉诺：麻省理工学院
