农业物联网前景如何？

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》。

在未来的农业生产中，农业物联网系统的应用将更加广泛，农民看到了运用先进技术带来的效益，将主动选择适合自己农业生产的智能化系统，以提高农产品产量，增加收益。
数据处理系统更加精准化、智能化在未来的农业数据处理中，随着云计算技术的不断成熟，农业数据更加精准、安全、智能。农业数据处理系统会主动分析出最适合当地种植的品种，及各种品种的优略势，以供农民选择。

一、物联网系统的组成

1、首先我们的智能温室需要配置种类齐全的传感器（温度、湿度、光照、Co2浓度、基质温度、基质湿度）。

2、每个温室安装一套物联网温室控制器，对温室设备进行自动控制和长期的数据记录功能。

3、《气象站系统》：用于采集室外环境参数（室外温度、室外湿度、室外光照、风速、风向、雨雪信号）

4、《温室控制器与室内环境传感器》：包括：室内温度、室内湿度、室内光照、Co2浓度、基质温度、基质湿度等。

二、物联网系统的工作

1、室控制器内部嵌入的“温室控制逻辑软件系统”是温室控制系统最为关键的技术，它直接决定着“温室自控系统”是否能达到“无人值守的全自动控制水平”，是评估一套“温室控制系统”先进性的核心指标。

2、高档连栋温室作业过程中，作物的抗高温和低温的能力较弱，因此，必须配置温室温度、湿度、光照、CO2数据短信主动告知系统，配电柜或者温室设备出现故障，造成温室温度过高、过低时，能自动形成一条“温室温度、湿度、光照、CO2数据的短信“，发给工作人员，人工干预。同时，通过中国移动的手机GPRS无线通讯网，将温室的环境数据发送到网上，通过上网可以随时查询温室环境、历史数据报表、历史数据曲线。

数字农业让以前简单的对天和作物的了解，跨越到通过数据、气象、卫星遥感更好地感知农作物的生长条件，及时预知天气与各类风险，减少农药、化肥的施用，打通农业的各环节，从而产生更高效、更抗风险的农业整体解决方案。

那么，你知道所谓的数字农业到底是指什么吗？

数字农业是信息技术在农业领域的综合和全面的应用，它是一个集合概念，主要包含以下4个主要部分。

农业物联网

农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和 *** 作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和 *** 作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

农业物联网能够通过对相关数据的采集、分析和系统控制，实现作物生产的实时监测功能、远程控制功能、查询功能和警告功能。

农业大数据

农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产 *** 作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和 *** 作。

因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的 *** 作和经营。

结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据四类，基本囊括从产到销全过程。

从农业生产环节来看，农业大数据可以用于指导农事生产、辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标，拉动农业产业整体内需，大幅提高农业整条产业链的效率。

精准农业

精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和 *** 作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制软件，以实现精准 *** 作，变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷药等)，无人驾驶，以及最佳的工作环境和场景适配。

精准农业强调的是(单体)设备和设施 *** 作的精准和智能化控制，是硬件+软件。

精准农业是由信息技术支持的定位、定时、定量地实施一整套现代化农事 *** 作技术与管理的系统，它根据土壤性状和作物生长状况的空间差异，调节对作物的投入，即一方面查清田块内部的土壤性状与生产力空间变异，另一方面确定农作物的生产目标，实施定位、定量的精准田间管理。显然，实施精准农业不但可以最大限度提高农业现实生产力，而且是实现优质、高产、低耗和环保的可持续发展的有效途径。

智慧农业

智慧农业是农业生产的高级阶段，集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。

智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。

依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。

智慧农业阶段，专家系统和信息化终端成为农业生产者的大脑，指导农业生产经营，改变单纯依靠经验进行农业生产经营的模式。另外，农业生产经营规模越来越大，生产效益越来越高，必将催生以大规模农业协会为主体的农业组织体系。

---