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告别“看天吃饭”解析物联网在农业中的应用

发布时间: 2019-04-20 14:21  
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  精准农业是物联网在农业最著名的应用之一,适用于大面积作物种植。我们今天就先通过它来了解物联网在农业中的应用。

  比如各朝代生产工具的演变、水利灌溉工程的兴修、耕作和管理技术的进步、地区的扩大。我们很早就能从历史课本中了解到“重农抑商”,体会历朝统治者对农业的重视。

  但时至今日,随着社会生产力的提高、粮食产量的增长,商品的种类越来越丰富,对农业来说,卖方市场逐渐转变为买方市场,农产品滞销的情况时有发生,农业的创新发展面临着巨大考验。

  粮食需求增长:随着全球人口的增加和质量需求的提升,粮食需求也跟着水涨船高。

  专家人数减少:盈利能力和产业吸引力都很低,导致产业能够依赖的专家人数不断减少。

  低效率:传统谷物、蔬菜、水果等的种植,以及畜牧业的养殖,都面临效率低下、市场不流通、信息开放程度不足的问题。

  高收益风险:播种与收成,出生与屠宰,像这样的时间周期,还有日益加剧的气候变化,都在给农产品未来的利润带来很大的不确定性。

  如今农民不再是身份的象征,而是一种平等的职业。并且这个文明发展史上最古老的行业,正在与科技结合,爆发更强大的生命力。

  精准农业是物联网在农业最著名的应用之一,适用于大面积作物种植。我们今天就先通过它来了解物联网在农业中的应用。

  抛弃一些拗口的概念,从本质上讲,精准农业的概念可以归纳为三个层面:数据的采集、分析与应用。所有的物联网应用皆是如此。

  常见的,农民按照一定形状大小将农田网格化,采集每个格子的土壤样本,通过分析土壤结构和含氮量等化学性质来绘制地图,就可以从地图中知道哪一格要多浇水,哪一格要多施肥。

  传感器采集数据是我们很容易想到的另一种方式。将大量传感器部署在农田中,让其自动、实时地获取环境参数。但作物种植需要检测的参数种类着实不少,传感器所获得的单点数据,很难呈现农田的整体样貌效果。

  因此还可以谈谈无人机。无人机在飞行过程中收集多光谱、热和视觉图像,这些图像信息经过处理,可以表现出作物监测、田间分析、土地的成像、测绘等结果。

  产量制图也是如此。用于收割作物的智能化机械设备,配备了GPS系统和产量监测仪,在收割作物的同时收集地理位置信息,用数据揭示农田每个区域的产量变化。

  将这些新的旧的方法结合起来,农民就能获得当下农田的各项参数,分析数据采取对应措施。

  RS是遥感,不接触物体本身,用传感器收集目标物的电磁波信息,经处理分析后识别目标物。作用是提供图像基础信息。

  GIS是地理信息系统。处理好的图像录入GIS,可以用来进行后续的数据管理和应用分析。

  在农业场景里,智能化农业机械中导入了GIS系统,在运行时,GPS系统会将机械实时运行的状态与GIS信息对应,这样就可以大大提升效率,实现更高效的运行路径、更精准的播种灌溉。这也是农业使用频率非常高的一项技术。

  可变速率技术(VRT)允许农民优化田间每一部分的投入,在需要的地方和时间种植不同类型、不同数量的种子,放置适量的化肥和农药。

  这种技术需要部署在机械设备中,应用的时候与GIS相协同。但目前来看,VRT的成本很高,采用率也相对减少。

  以上我们谈的精准农业,适用于大面积的作物种植,且系统相对复杂,一套体系的成本相对较高。不过,后续的效益将会大于投入成本。种植面积越大,收回成本的速度也就越快。

  在一些广域放牧的情况下,用位置传感器或GPS辅助跟踪牛、羊等动物的位置,减少走失,提升管理效率;

  通过传感器数据监测,更准确地预测和调度挤奶时间和屠宰日期,最大限度地提高产量。

  还有一波神奇操作是,去年,荷兰著名的高等学府瓦赫宁根大学面向全球人工智能团队,发起了一场国际人工智能温室种植大赛——种黄瓜。

  瓦赫宁根大学提供黄瓜生长数据,参赛团队利用原始数据创建模型,一方面通过传感器、摄像头等工具收集实时数据,另一方面人工智能算法根据数据作出决策,控制温室内的“操作参数”,比如光照、温湿度、通风、浇水灌溉等等,完全减少人的干预。

  有哪些企业参加上面这类“AI+农业”的比赛呢?微软、腾讯、英特尔等等……

  2018年,阿里推出人工智能养猪项目——200公里猪,强调猪肉的肉质口感。当时还任阿里云总裁的胡晓明表示,猪运动的公里数将成为判断猪肉品质的新标准。

  在这个项目里,摄像头图像识别技术可以自动采集猪的体形数据,记录每头猪的运动距离、时间和频率;声学特征和红外测温技术可以识别猪的体温、叫声,判断是否患病,预警疫情;采集到的数据将汇集到云平台,形成每一头猪的资料档案,进行数据分析及措施应对。

  在这个项目,最关键的设备是给每只鸡绑的脚环(这个脚环要确保记录步数精确,步数实时可见,并且不会有任何养殖期间的物理损坏)。脚环内部植入传感器,应用了符合禽类生物学特征的仿生计步算法;以及运用LoRa/ NB-IoT低功耗物联网通信技术进行信号传输,确保脚环不会中途没电;最后数据经由网关到达云平台,在平台上对各项数据进行分析处理。

  华为也有和合作伙伴一起推出基于NB-IoT的牛联网项目,主要解决奶牛发情监测效率过低,影响牛场产奶量的难题。做的就是实现奶牛的及时配种,准确监测奶牛发情期。

  2.必要时还可以加上“品牌化打造、溢价提升、精细化操作、互联网服务化”等现代化发展思维方式。

  数字化、智能化、可视化是很多品牌连锁企业关注的方向。如何有效的提高门店的坪效,如何让实体门店的经营更加智能、高效,这些都是线下门店在做智慧化改造急需解决的问题。此次新零售视界采访到了专注于“人、客、场”研究的每人店联合创始人及CMO殷雄舟,在实体门店的智能化改造方面,每人店通过自己多年的经验跟新零售视界讲解了如何更好的助力线下门店的升级。

  2017年,是无人零售最疯狂的一年,随着2018年试水无人零售的企业纷纷折戟,无人零售再次成为探讨的焦点。新零售视界开展了无人零售探讨的系列采访,此次采访的是深圳友朋智能商业科技有限公司合伙人邱俊波,让我们了解一下友朋智能对无人零售的看法。

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