農業在世界文明的發展中占據著舉足輕重的作用，對中華文明來說更是如此。

比如各朝代生產工具的演變、水利灌溉工程的興修、耕作和管理技術的進步、地區的擴大。我們很早就能從歷史課本中了解到“重農抑商”，體會歷朝統治者對農業的重視。

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但時至今日，隨著社會生產力的提高、糧食產量的增長，商品的種類越來越豐富，對農業來說，賣方市場逐漸轉變為買方市場，農產品滯銷的情況時有發生，農業的創新發展面臨著巨大考驗。

• 糧食需求增長：隨著全球人口的增加和質量需求的提升，糧食需求也跟著水漲船高。
• 專家人數減少：盈利能力和產業吸引力都很低，導致產業能夠依賴的專家人數不斷減少。
• 低效率：傳統谷物、蔬菜、水果等的種植，以及畜牧業的養殖，都面臨效率低下、市場不流通、信息開放程度不足的問題。
• 高收益風險：播種與收成，出生與屠宰，像這樣的時間周期，還有日益加劇的氣候變化，都在給農產品未來的利潤帶來很大的不確定性。

如今農民不再是身份的象征，而是一種平等的職業。并且這個文明發展史上最古老的行業，正在與科技結合，爆發更強大的生命力。

精準農業是物聯網在農業著名的應用之一，適用于大面積作物種植。我們今天就先通過它來了解物聯網在農業中的應用。

拋棄一些拗口的概念，從本質上講，精準農業的概念可以歸納為三個層面：數據的采集、分析與應用。所有的物聯網應用皆是如此。

美國《國家地理》雜志曾發文分析精準農業受歡迎的三項技術。

• 土壤與產量制圖(Soil and yield mapping)
• 指導系統(Guidance systems)
• 可變速率技術--VRT技術(Variable-rate tech)

1. “土壤與產量制圖”與“農業數據的采集”

常見的，農民按照一定形狀大小將農田網格化，采集每個格子的土壤樣本，通過分析土壤結構和含氮量等化學性質來繪制地圖，就可以從地圖中知道哪一格要多澆水，哪一格要多施肥。

傳感器采集數據是我們很容易想到的另一種方式。將大量傳感器部署在農田中，讓其自動、實時地獲取環境參數。但作物種植需要檢測的參數種類著實不少，傳感器所獲得的單點數據，很難呈現農田的整體樣貌效果。

因此還可以談談無人機。無人機在飛行過程中收集多光譜、熱和視覺圖像，這些圖像信息經過處理，可以表現出作物監測、田間分析、土地的成像、測繪等結果。

產量制圖也是如此。用于收割作物的智能化機械設備，配備了GPS系統和產量監測儀，在收割作物的同時收集地理位置信息，用數據揭示農田每個區域的產量變化。

將這些新的舊的方法結合起來，農民就能獲得當下農田的各項參數，分析數據采取對應措施。

2. “指導系統”與“3S技術”

3S，指的是RS、GPS、GIS。

• RS是遙感，不接觸物體本身，用傳感器收集目標物的電磁波信息，經處理分析后識別目標物。作用是提供圖像基礎信息。
• GPS是全球定位系統，作用是確定圖像位置信息。
• GIS是地理信息系統。處理好的圖像錄入GIS，可以用來進行后續的數據管理和應用分析。

目前，3S已成為現代測繪廣泛應用的技術。

在農業場景里，智能化農業機械中導入了GIS系統，在運行時，GPS系統會將機械實時運行的狀態與GIS信息對應，這樣就可以大大提升效率，實現更高效的運行路徑、更精準的播種灌溉。這也是農業使用頻率非常高的一項技術。

3. 可變速率技術--VRT技術

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可變速率技術(VRT)允許農民優化田間每一部分的投入，在需要的地方和時間種植不同類型、不同數量的種子，放置適量的化肥和農藥。

這種技術需要部署在機械設備中，應用的時候與GIS相協同。但目前來看，VRT的成本很高，采用率也相對減少。

以上我們談的精準農業，適用于大面積的作物種植，且系統相對復雜，一套體系的成本相對較高。不過，后續的效益將會大于投入成本。種植面積越大，收回成本的速度也就越快。

物聯網在農業中的其他應用

比如家禽家畜的養殖，可分成三個層次。

• 通過傳感器監測動物生命體征，確保無疾病產生;
• 在一些廣域放牧的情況下，用位置傳感器或GPS輔助跟蹤牛、羊等動物的位置，減少走失，提升管理效率;
• 通過傳感器數據監測，更準確地預測和調度擠奶時間和屠宰日期，最大限度地提高產量。

還有一波神奇操作是，去年，荷蘭著名的高等學府瓦赫寧根大學面向全球人工智能團隊，發起了一場國際人工智能溫室種植大賽——種黃瓜。

瓦赫寧根大學提供黃瓜生長數據，參賽團隊利用原始數據創建模型，一方面通過傳感器、攝像頭等工具收集實時數據，另一方面人工智能算法根據數據作出決策，控制溫室內的“操作參數”，比如光照、溫濕度、通風、澆水灌溉等等，完全減少人的干預。

最后，我們看到了騰訊AI黃瓜的成果圖。

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企業加入“農業物聯網”

有哪些企業參加上面這類“AI+農業”的比賽呢?微軟、騰訊、英特爾等等……

可以說，關注農業的企業單位從來不止“少數幾家”。

2018年，阿里推出人工智能養豬項目——200公里豬，強調豬肉的肉質口感。當時還任阿里云總裁的胡曉明表示，豬運動的公里數將成為判斷豬肉品質的新標準。

在這個項目里，攝像頭圖像識別技術可以自動采集豬的體形數據，記錄每頭豬的運動距離、時間和頻率;聲學特征和紅外測溫技術可以識別豬的體溫、叫聲，判斷是否患病，預警疫情;采集到的數據將匯集到云平臺，形成每一頭豬的資料檔案，進行數據分析及措施應對。

京東也在更早前推出“跑步雞”項目，強調跑足100萬步的足月安全雞。

在這個項目，最關鍵的設備是給每只雞綁的腳環(這個腳環要確保記錄步數精確，步數實時可見，并且不會有任何養殖期間的物理損壞)。腳環內部植入傳感器，應用了符合禽類生物學特征的仿生計步算法;以及運用LoRa/ NB-IoT低功耗物聯網通信技術進行信號傳輸，確保腳環不會中途沒電;最后數據經由網關到達云平臺，在平臺上對各項數據進行分析處理。

華為也有和合作伙伴一起推出基于NB-IoT的牛聯網項目，主要解決奶牛發情監測效率過低，影響牛場產奶量的難題。做的就是實現奶牛的及時配種，準確監測奶牛發情期。

農業物聯網的未來發展

發展的關鍵是效益。

回到最關鍵的效益問題，我們可以從兩個方面看。

1.提高農業生產效率和使生產多樣化，將農產品與低利潤率商品作出區分;

2.必要時還可以加上“品牌化打造、溢價提升、精細化操作、互聯網服務化”等現代化發展思維方式。

用科技提升效率，用渠道打造市場，農業作為一項重要產業，將繼續發展前進。