农业物联网应用的功能有哪些方面

农业物联网应用功能主要有一下几个方面：

远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。

农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。

农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。

“互联网+现代农业”互联网农业是指将互联网技术与农业生产、加工、销售等产业链环节结合，实现农业发展科技化、智能化、信息化的农业发展方式。就是依托互联网的信息技术和通信平台，使农业摆脱传统行业中，消息闭塞、流通受限制，农民分散经营，服务体系滞后等难点，使现代农业坐上互联网的快车，实现中国农业集体经济规模经营。
1、“互联网+”促进智能农业升级行动
加快实施“互联网+”促进智能农业升级行动，实现农业生产过程的精准智能管理，有效提高劳动生产率和资源利用率，促进农业可持续发展，保障国家粮食安全。
重点突破农业传感器、北斗卫星农业应用、农业精准作业、农业智能机器人、全自动智能化植物工厂等前沿和重大关键技术;建立农业物联网智慧系统，在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖等领域广泛应用;开展面向作物主产区域、主要粮食作物的长势监测、遥感测产与估产、重大灾害监测预警等农业生产智能决策支持服务。
2、“互联网+”助力“六次产业”发展行动
加快实施“互联网+”助力“六次产业”发展行动，助力农业延伸产业链、打造供应链、形成全产业链，实现一、二、三产业融合，增加农民收入，促进农业和农村的可持续发展。
集中打造基于“互联网+”的农业产业链，积极推动农产品生产、流通、加工、储运、销售、服务等环节的互联网化;构建“六次产业”综合信息服务平台，助力休闲农业和一村一品快速发展，提升农业的生态价值、休闲价值和文化价值。
3、“互联网+”助力农村“双创”行动
加快实施“互联网+”助力农村“双创”行动，加速农业科技成果转化，激发农村经济活力，推动“大众创业、万众创新”蓬勃发展。
积极落实科技特派员和农技推广员农村科技创业行动，创新信息化条件下的农村科技创业环境;加快推动国家农业科技服务云平台建设，构建基于“互联网+”的农业科技成果转化通道，提高农业科技成果转化率;搭建农村科技创业综合信息服务平台，引导科技人才、科技成果、科技资源、科技知识等现代科技要素向农村流动。
4、“互联网+”助力农业走出去行动
加快实施“互联网+”助力农业走出去行动，加强农业国家合作与交流，不断提升我国农业的国际地位和影响力，落实“一带一路”国家发展战略。
进一步推动“大湄公河次区域农业信息网络”项目，建立GMS各国农业信息交流的平台;充分利用中国-东盟、中国-新西兰等自贸区优势，发挥我与美国、加拿大、澳大利亚、日本和欧盟有关国家双边农业磋商机制，积极建设跨境农产品电子商务平台，打造具有国际品牌的特色优质农产品;面向在亚洲、非洲、南美洲有关国家建设农业技术交流服务平台，推动我国先进适用的农业生产技术和装备等“走出去”;构建农业投资综合信息服务平台，为农业对外投资企业提供市场、渠道、标准、制度等各种信息资料。
5、“互联网+”助力农业科技创新行动
加快实施“互联网+”助力农业科技创新行动，促进农业科研大联合、大协作，提高农业科技自主创新能力，支撑我国现代农业发展。
积极推动农业科研信息化建设，助力中国农业科学院科技创新工程，加快建设世界一流农业科研院所;与美国、日本、澳大利亚、英国、欧盟等国家和地区的农业部门、科研院所及比尔·盖茨基金会等跨国私营部门建立稳定的合作关系，构建基于“互联网+”的跨国农业科研虚拟协作网络，实现农业科技创新的大联盟、大协作，提高农业科技创新能力;加快国家农业科技创新联盟建设，构建农业科技资源共享服务平台，提高重大农业科研基础设施、农业科研数据、农业科研人才等科研资源共享水平;构建农业科研大数据智能分析平台，推动农业科技创新资源共建共享。
6、“互联网+”助力农产品电子商务建设行动
加快实施“互联网+”助力农产品电子商务建设行动，破解“小农户与大市场”对接难题，提高农产品流通效率，实现农产品增值，促进农民增收。
鼓励阿里巴巴、京东、腾讯等互联网公司积极参与农产品电子商务建设，构建基于“互联网+”的农产品冷链物流、信息流、资金流的网络化运营体系;积极推动中粮、中化等大型农业企业自建电子商务平台，推动农产品网上期货交易、大宗农产品电子交易、粮食网上交易等;加快推进美丽乡村、“一村一品”项目建设，实现优质、特色农产品网上交易以及农产品网络零售等。
7、“互联网+”助力新型职业农民培育行动
加快实施“互联网+”助力新型职业农民培育行动，培养造就有文化、懂技术、会经营的新型职业农民，为加快现代农业建设提供人才支撑。
加强新型职业农民培育教育培训体系建设，构建基于“互联网+”的新型职业农民培训虚拟网络教学环境，大力培育生产经营型、职业技能型、社会服务型的新型职业农民;积极推动智慧农民云平台建设，研发基于智能终端的在线课堂、互动课堂、认证考试的新型职业农民培训教育平台，实现新型职业农民培育的移动化、智能化。
8、“互联网+”助力农产品质量安全保障行动
加快实施“互联网+”助力农产品质量安全保障行动，全面强化农产品质量安全网络化监管，提高农产品质量安全水平，切实保障食品安全和消费安全。
积极落实《农业部关于加强农产品质量安全全程监管的意见》，推进农产品质量安全管控全程信息化，提高农产品监管水平;构建基于“互联网+”的产品认证、产地准出等信息化管理平台，推动农业生产标准化建设;积极推动农产品风险评估预警，加强农产品质量安全应急处理能力建设。
9、“互联网+”助力农业生态建设行动
加快实施“互联网+”助力农业生态建设行动，实现农业资源生态本底实时跟踪与分析、智能决策与管理，实现“一控、两减、三基本”的目标，治理农村污染，提高农业资源生态保护水平，促进农业可持续发展。
建立全国农业用水节水数据平台，智能控制农业用水的总量;建立全国农资产销及施用跟踪监测平台，智能控制化肥、农药施用量;建立全国农业环境承载量评估系统、农业废弃物监测系统，为农业循环经济提供信息支撑和管理协同，有效解决农业农村畜禽污染处理问题、地膜回收问题、秸秆焚烧问题;建立农村生产生活生态环境监测服务系统，提高农村生态环境质量。
10、“互联网+”助力智慧农村信息服务行动
加快实施“互联网+”助力智慧农村信息服务行动，实现文化、教育、卫生等公共稀缺资源的城乡均等化，破解城乡数字鸿沟难题。
积极落实国家农村信息化示范省建设项目，完善农村综合信息服务云平台;构建农村文化教育信息服务系统，开展面向基层农民的科技和文化知识远程教育服务;建设农村劳动力转移与就业信息服务系统，实现农村劳动力培训转移就业服务的全程信息化;建立农村土地流转信息服务系统，逐步实现农村土地承包经营权动态化管理;统筹城乡社会保障信息服务系统，实现农村最低生活保障信息和农村养老保险、医疗保险、失业、工伤、生育保险等信息的快速查询和服务;建设农村医疗卫生信息服务系统，逐步形成农村医疗、预防、保健、公卫、疾控的一体化管理与服务。

创新技术的不断涌现，从根本上改变了传统农业的发展模式，通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术以及大数据技术等使我国农业从原来看天吃饭的传统农业模式转变为高产、高效、低耗、优质、生态和安全的智慧农业模式，随着物联网技术的不断发展，数据存储，全面感知，数据上云等方式使得智慧农业的传输网络进一步扩大，更进一步的进阶为互联网+智慧农业模式。

创新技术发展迅猛，智慧农业前景广阔

2018年，我国人工智能市场规模约为339亿元，较上年同比增长5629%，增速进一步加快。人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。人工智能技术的发展应用在互联网+智慧农业中，使得模型建立时间更短，预测结果更加准确。

2018年，我国物联网市场规模约为13603亿元，较上年增长1470%。随着国家支持政策的不断出台，国内物联网产业链和产业体系初步形成，产业规模快速增长。目前，中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟，通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平，下游应用不断拓展。

与工业互联网建设类似，互联网+智慧农业也可以应用物联网技术建设“农业互联网”，将物联网在互联网+智慧农业模式中应用程度进一步加深。

随着创新技术和农业科学的不断拓展和深入，互联网+智慧农业的发展也面临进一步的机遇与挑战，并呈现出多维发展态势。其中，创新技术发展及应用将是互联网+智慧农业发展的不竭动力。在支撑智慧农业发展的多项关键技术中，发展较快且具有广阔前景的主要有数据仓库技术、3S技术、模拟模型技术和人工智能技术；较为活跃的关键技术领域有农业资源管理、农情状态检测、农业过程模拟及决策支持系统等。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

物联网下现代农业发展的重点 随着科技的迅速发展，物联网在农业上的应用会越来越广泛，一批关键农业信息感知技术和新兴产业培育问题也期待科技突破。物联网在农业上的应用会朝着微小型、可靠性、节能型、环境适应性、低成本、智能化方向发展。一是以农业专用传感器、网络互联和智能信息处理等农业物联网共性关键技术研究为重点，突出自主知识产权，强化自主创新。二是以利用物联网技术探测农业资源和环境变化，感知动植物生命活动，农业机械装备作业调度与远程监控，农产品与食品质量安全可追溯系统等为重点，强化集成应用。三是以农用传感器和移动信息装备制产业、农业信息网络服务产业、农业自动识别技术与设备产业、农业精细作业机具产业、农产品物流产业等为重点，培育新兴产业。此外，农业资源的发展重点是对土地、水源、生产资料等的管理；农业生态环境的发展重点是对土壤、大气、水质、气象、灾害的监测；在生产过程管理的发展上，重点是农田精耕细作、设施农业、健康养殖等；在农产品质量安全管理的发展上，重点将是产地环境、产后、贮藏加工、物流运输、供应链可追溯系统；在农业装备与设施的发展上，重点是工况监测、远程诊断、服务调度等方面

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