物联网用在哪些领域？

1物联网主要应用领域

物联网的应用领域广泛，简单介绍几个应用场景：物流与仓储、健康与医疗、智能环境、社交智能交通、智能建筑、文物保护、古迹的实时监测、智能家居、定位导航、物流管理、视频监控、数字医疗等产业都有广泛的应用。

物联网应用范围

2 简单介绍几个应用例子

1）智慧城市

一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。

智慧城市下智慧园区

智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面组成。

2）智能农业

智能农业基于物联网技术，通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的光照、温度、湿度等参数及农产品生长状况等信息而进行远程监控生产环境。将采集的参数个信息进行数字化和转化后，实时传输网络进行汇总整合，利用农业专家智能系统进行定时、定量、定位云计算处理，及时精确的遥控指定农业设备自动开启或是关闭。

智能农业

3）智能交通

智能交通系统是将先进的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、控制技术、计算技术以及物联网技术等有效地集成运用于整个交通管理的一个体系，建立起一种能在大范围、全方面发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。

车联网

3 个人经历

我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。本科毕业工作几年，发现工业物联网行业是未来的风口。就辞职考研了，研究生期间主要研究的是机电一体化与物联网控制。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。

童鞋你好！

浙江大学很不错，但专业也很不错。

物联网是以计算机科学为基础，包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等）接入网络世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。

科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。

人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。

下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。

目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。

好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！

请特别关注：
1、智能家居 2、智能交通 3、智能医疗 4、智能电网5、
智能物流 6、智能农业 7、智能电力 8、智能工业

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来自:广州溯源—物联网、云计算、人工智能---构建绿色未来

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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自古以来我国就是农业大国，农业在我国有着举足轻重的地位，但是近年来我国正在逐步失去人口红利的优势，面临农业劳动力不足问题，对于我国的经济发展和政治稳定性具有较大的不利影响。因此，在劳动力不足的情况下，我国有必要发展智慧农业，利用现代技术进行科学化耕作。

对于我国而言，智慧农业是我国智慧经济发展的重要组成部分。而智慧农业通过物联网等现代技术能够有效的解放人力，解决我国农业方面劳动力不足的问题。

智慧农业行业主要上市公司：目前国内智慧农业行业的上市公司有中牧股份(600195)、隆平高科(000998)、海大集团(002311)、牧原股份(002714)、温氏股份(300498)、大北农(002385)、大华农(300186)、吉峰农机(300022)、华英农业(002321)、雏鹰农牧(002477)、新都化工(002539)、赛为智能(300044)、新希望(000876)、红太阳(000525)、四川美丰(000731)、辉丰股份(002496)等。

本文核心观点：在我国逐渐失去劳动力红利的背景下，我国大力发展智慧农业以解决我国农业劳动力不足的问题，而智慧农业也成功凭借现代物联网等技术解放了劳动力，减轻了农民的劳作压力。

1、我国农林牧渔总产值逐年增加

2014-2019年，我国农林牧渔总产值呈逐年增长趋势。2019年我国农林牧渔总产值实现1240万亿，较2018年同比增长915%。

粮食是我国最基本的生存资料，而肉类和鱼类的供给是我国人民补充营养的主要食物，自古以来我国就有“民以食为天”的俗语足以说明农业在我国的重要性。但随着我国人口出生率的减少，未来我国面临着农业领域劳动力不足的问题，将对我国的经济发展和政治稳定造成一定的不利影响。

2、我国人口出生率屡创新低，农村人口流失严重

从我国人口出生率来看，2018年我国出生人口为1523万人，人口出生率为1094%，据国家统计局在公布2018年数据时显示，2018年人口出生率为1952年以来的新低。但随着时间推移，2018-2020年我国出生人口和人口出生率屡创新低。2020年我国出生人口仅为1200万人，人口出生率为850%，较2019年下降198个百分点。

同时根据国家统计局数据显示，2019年末我国60岁及以上的老年人口达到254亿人，占我国总人口比例的181%，65岁及以上的老年人口达到176亿人，占我国总人口的126%，我国人口已进入中度老龄化阶段。

综合来看，近年来我国人口出生率屡创新低，我国正在失去人口红利优势，未来或面来在农业方面劳动力不足的问题。

对于我国农村而言，生育率本身较低外加青壮年和部分以务农为生的中年人不得不选择机会更多，制度更为完善的城市打工，造成了农村人口越来越少。农村人口变少使得务农人员减少，对我国农业发展造成一定的不利影响。

3、智慧农业利用现代技术解放人力

近年来，智慧农业的发展在一定程度上缓解了我国劳动力不足的问题。智慧农业是物联网、云计算等现代化智能技术在农业领域的运用，是我国智慧经济的重要组成部分。智慧农业能够促进农业生产精细化、高效化以及农业可持续发展，且可以帮助农业生产者建立溯源系统，有利于保障我国的农业食品安全。

在我国智慧农业生产过程中利用植保无人机、农业无人车、自动采摘机器人、自动分拣机器人等现代设备对农作物进行播种、采摘使得老人和小孩在经过培训后也可以轻松的完成农作物生产，大大解放了人力。

更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国智慧农业行业发展前景与投资战略规划分析报告》

智慧农业解读
解读一
智慧农业就是利用信息技术对农业生产进行定时定量管理，根据农产品(含粮食、水果和肉类等)的生长情况合理分配资源，实现农业生产的高效低耗、优质环保，例如奥科美的义田帮手。
解读二
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。
解读三
“智慧农业”是集互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体的农业生产方式，它与科学的管理制度相结合，让多种信息技术在农业中实现综合、全面的应用。在上海、山东、浙江等省市，“智慧农业”目前已进入知识处理、自动控制开发以及网络技术应用等阶段，渗透到农业各个方面。
解读四
智慧农业，说到底就是让你的农业生产、加工、营销等更加“智慧”，简单通俗一点来说就是聪明点种地、聪明点做养殖。
智慧农业的十大趋势
趋势一：低成本
一套智慧农业设备至少几十万或者上百万。一个农民能全年的收入或许也就这么点钱。因此，低成本的智慧农业设备将会成为更多农民伯伯的喜爱——换而言之，低成本将是智慧农业的趋势之一。
趋势二：简易 *** 作
从事传统农业的农人朋友们一听到互联网、计算机就觉得头晕，甚至会心想：我初中还没毕业，让我去 *** 作电脑、计算机，你这不是折腾人么？
众所周知，智慧农业的根本是服务农业、服务农民，而不是让农人觉得折腾人，所以易 *** 作、易学、不用动脑子的智能设备将会在农村走俏——这是智慧农业发展的必然趋势不是吗？
趋势三：专家们会参与生产
专家们会参与生产，这是智慧农业为传统农业带来的一大改变。不管专家们是否在办公室，他们知识和智慧还是值得参考的。
农人朋友们可以把不懂的问题和种植、养殖过程中遇到的问题度用直播的方式发给专家们看，让专家们来帮我们分析分析。但是结果还是要靠自己，不能全信专家的。
趋势四：协作加强
智慧农业将会让分工更加明确。农民干好自己的事情，把其他的事情交给专家们就行了——当然，这里的协作、反馈将会更加频繁。
趋势五：可视化占主流
如今，消费者们都想要买放心的农产品，这种“放心”包括了解这些蔬菜是不是打了农药、打了多少农药，乃至通过视频的方式去了解这个农产品的“身世”。所以，未来农业或者说智慧农业将少不了可视化这一趋势。
趋势六：垂直智慧农业成为发展方向
什么都讲究细分，智慧农业也一样。随着发展，未来会有更多智慧农业的垂直行业分出来。智慧农业将会更加精准地服务农业、农村、农民。
趋势七：整合性的智慧农业
这个时代都在讲究整合、跨界，貌似不把对方整合了就活不下去了似的，不玩个跨界都不好意思活在世上——这听上去像是“无稽之谈”，但其实有它的道理。因为不可否认的是智慧农业的深度、宽度都会有其他行业的影子，比如都市智慧农业、旅游农业，所以智慧农业的发展少不了“整合性”三个字。
趋势八：营销类的智慧农业
能帮助卖产品的智能设备是最受欢迎的设备。智慧农业就是要为解放生产力、提高效率，让产品卖的更快、农民更快的致富。这才是智慧农业的发展之根本。
趋势九：门外汉越来越多
智慧农业本来就是个高科技、高智能的行业。不读几年书，是很难高效利用智慧农业。现在我国从事智慧农业的都是科技公司、IT精英。这些“精英新农人们”——离开农村已经很多年了，但恰恰是这些人能设计出符合农民伯伯的智能设备。
趋势十：智慧农业终究会被超越
超越是智慧农业的未来。传统农业、机械化农业、智慧农业，下一个是什么农业呢？随着土地资源等资源变得越来越紧俏，种植、养殖将不仅仅只在地球上展开，人们将会向太空、其他星球上开展农业生产。或许，以后智慧农业将会被太空农业、生物农业等等先进的技术代替。
农业从传统到现代，最终会发展到运用物联网、云计算、精准技术的智慧农业阶段，实现最佳的资源利用和最少的成本投入，达到农作物生产、运输和销售的智能化管理——这需要很长一段时间。现在我们要做的是利用智慧农业做好当前的事情，保护好环境、杜绝污染，让智慧农业点亮城市与生活，让我们的子子孙孙们还能依靠这个地球生活。

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