農業面臨的最大挑戰是利潤率偏低和行業吸引力較差。物聯網正在改變這種狀況。

食物供應鏈的可持續發展

世界上最古老的行業正在利用物聯網技術進行改造。

智慧農業是精準農業的延伸，增產幅度可達百分之五，利潤總額可達百分之二十。

在精準農業中，物聯網設備使用全球定位和其他新技術。它們的工作是對目標進行監測并做出適當反應。

有了這些，我們或許能夠應對未來挑戰——提高我們生產和管理食物的方式。

我們正在關注：

▲谷物，蔬菜和水果的種植和收獲

▲牲畜，如牛、羊、豬和雞

智慧農業的挑戰：

日益增長的糧食需求

隨著全球人口的增加，糧食需求總量也隨之增加，到2050年，預計農業增長將達到70％。

主要驅動因素是人口增長和平均卡路里攝入量的增加。平均卡路里消耗量將增加10％（2010 - 2050年）。

專家數量減少

農業目前面臨的最大挑戰是利潤率偏低和行業吸引力較差，這導致傳統農業所依賴的專家數量大幅減少。

效率低下

谷物和蔬菜的種植受到農業效率低下影響。其中一個重要原因是信息和可預測性的缺失。這將導致農作物減產和灌溉、施肥、病蟲害防治的浪費。由于該領域專家數量的減少，農業經營者越來越依賴于傳統經驗判斷。

飼養牲畜的目的是實現牛奶、羊毛、雞蛋和肉類的生產。具體挑戰是對牲畜健康狀況的全面了解，否則，可能導致疾病傳播和生育力下降。此外，牲畜的“生活”壓力也需要最小化，以獲得最佳產量和最低死亡率。

收益風險

一般風險是播種與收獲或出生與屠宰之間周期時間長，在此期間，產品價格可能會出現波動，由此產生的不確定性使未來的支出和利潤受到風險影響。

如果在銷售時，牛的價格低于預期，則農民利潤就會降低。計劃的準確性受到信息不完整和不確定性影響。

解決方案

精準農業是使用物聯網設備和新技術的結果。好處包括：

▲提高效率

▲提高產量

▲提高計劃準確度

這為農業創造更高的盈利能力，增加行業吸引力，并提供了更好應對未來挑戰的工具。

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1、谷物，水果和蔬菜

監測

監測土壤是農業成功的重要因素。例如，農民考慮選種作物種類、如何輪耕、何時播種和收獲。在生長季節，監測有助于協調施肥、灌溉、除草和病蟲害防治。

數據源

衛星、飛機或無人機的成像技術使用視覺掃描，衛星成像可提供0.5-10米的圖像分辨率。 無人飛機或遙感控制飛行系統（RPAS）可提供高達2-10厘米的圖像分辨率。

這些攝像機可以提供熱、紅外和可見光的成像。高達1000英畝/小時的高掃描速度使遙感控制飛行系統適用于大規模農業，它們可以收集有關植物水分、雜草和葉綠素含量數據。

地面傳感器可以安裝在固定位置，也可以安裝在車輛上。典型的車輛包括智能拖拉機或“農用機器人”（地面無人駕駛車輛）。 土壤傳感器可以監測電導率、濕度、輻射度和pH數據。固定傳感器裝置還利用聲學技術來監測較大型害蟲。

數據庫包括更多來源數據，例如天氣預報和氣候數據。一個額外好處是可以訪問相互連網的數據庫，比如，相鄰農場和農業設備提供商之間。

播種

在播種過程中，種子的有效性可以通過精確投放來提高。必要的田間和土壤分析，可以由自動或遙控農業機器人完成。

種植

在種植過程中，遠程控制和自動化設備可以減少人工勞動。現代農場設備還具有預測性維護功能，以減少設備檢測工作量。

GPS控制轉向和優化路線規劃推薦穿過田地的最短路線，同時確保所有農場交通遵循相同的路線，最大限度地減少土壤侵蝕和壓實，同時降低燃料成本。

考慮到耕地投入的90%能源是修復拖拉機造成的損害，這對農民來說是一個重要的節省。

收集按區域劃分的濕度水平和天氣預報信息，對減少水、農藥和化肥消費支出有著直接影響。首先是盈利能力，其次是環境壓力。

果園受益于適量化肥和農藥投放，機器視覺識別單個樹的大小并控制藥量分配。隨著農業機器人的使用，精準肥料投放成為可能，這使得化肥消耗量大幅減少達99.9％。

此外，農業機器人還可以監測雜草，并通過“外科手術”將它們從地里清除，這將減少有害農藥的使用。

收獲

農業機器人和拖拉機上的機器視覺使我們能夠對食品質量和安全進行分級。在收獲前的運營管理中，可以對產量和收獲時間進行預測。在收割期間，如果機器識別到感染，它可以發出質量警報，這減少了分揀過程中的浪費和污染可能擴散到其他地區。

2、牲畜

生命特征

牲畜健康的核心標志是它們的生命特征。類似于“智能健康”產品的傳感器可以監測多個或單個牲畜。

個別牲畜監測案例如下：

▲為豬配備聲學傳感器。這些傳感器能識別咳嗽，并能識別牲畜的呼吸道疾病。

▲在牛尾巴上配備加速度傳感器?？梢粤私馑鼈兊纳芰徒慌浠蚍置涞臏蚀_時間。在特定使用情況下，傳感器向農民發送短信。這大大降低牲畜死亡率。

▲在牛體內放置傳感器。溫度傳感器保留在牛的一個胃里，只有監測到溫度或pH值異常時，傳感器才被激活，這可以讓農民立即識別疾病。

▲監測雞活動。這些數據能夠顯示疾病可能蔓延或需要重新平衡雞舍內雞的密度。

這些技術試驗表明，牲畜產量提高了60 %，產奶量提高了10 %。

放牧

在大面積牧場散養牲畜，跟蹤牛羊的位置很重要。位置傳感器和GPS輔助跟蹤減少了人工檢查的工作量。

雖然有些試驗用無人機放牧羊群，但這種應用尚未獲益。然而，在某些情況下，它可以支持跟蹤和定位丟失的牲畜，大大減少了搜索時間。

處置

利用牲畜數據，可以更準確預測和安排擠奶時間和屠宰日期。這樣可以最大限度地提高產量并減輕牲畜壓力。

另一種以較少壓力帶來更高產量的技術應用是自動擠奶機，它們允許奶牛自行安排時間擠奶。在某些情況下，奶牛產奶量增加了10%，同時預期壽命也延長了。

最后

在智慧農業領域構建和部署解決方案時，需要考慮未來最終用戶的主要顧慮：

1）不具備成本效益或前期投資過高

2）農場規?；蝾愋筒贿m合

3）解決方案過于復雜

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