所谓智慧农业是智慧经济在农业上的应用体现,随着5G传输技术、大数据信息处理技术等先进技术普及,物联网技术的现实应用条件开始成熟,传统农业便灵活运用物联网技术,摇身一变成为智慧农业。
智慧农业运用农业生产区域的各个传感节点监测收集数据、无线传输系统传输数据和决策控制系统控制设施,实现了对农业生产的各个条件(空气、土壤温湿度、土壤PH值、水、二氧化碳)的精准感知和控制,并进行决策管理。
智慧农业应用领域广泛,包括粮食耕种、蔬果大棚、花卉大棚,畜牧、家禽养殖、水产养殖等。可以说有农业的地方就能用到智慧农业体系。
智慧农业系统的结构
一个完整的智慧农业系统是由三个部分:监测系统、无线传输系统和决策控制系统组成的。
1 监测系统由各个无线传感节点组成,用光伏供电,监测农业生产环境的水分、土壤温湿度、空气温湿度、光照以及植物的营养等参数,进行信息的收集。此外还有实时图像和视频监控功能,从而达到更高层次的信息收集,有助于工作人员进行更好的管理。
例如智慧农业温室大棚传感器,传感器类型包括无线空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤PH传感器、光合有效辐射传感器等。采集农业大棚内的空气、土壤温湿度、土壤PH值、光照、二氧化碳浓度等数据上传到物联网平台服务器。
2 无线传输系统主要由互联网平台组成,是负责传递监测信息的通道。
传输系统在农业种植区各处安装信息采集节点,并建设立杆摄像头实现视频图像的传输,各个节点通过大功率无线网桥进行无线信息传输,最终将所有信息传输到终端决策控制系统。
3 决策控制系统指的是智能平台通过对监测信息的整理和智能分析,对农业生产区域进行智能灌溉,智能调温,智能施肥、智能喷药。
例如智慧农业温室大棚控制器,当监测系统提供的环境数据达到一定程度时,控制器便会智能开启相对应的设施进行处理,例如调温、灌溉、施肥、喷药、通风。让农业生产所需的各种资源实现最大化利用。
智慧农业系统的优势
1 保护环境,节约资源:智慧农业解决了很多传统农业在生产过程中出现的问题。例如耕地的过度开发影响了当地的环境,造成了大面积的水土流失;大水漫灌使水资源的利用效率不高还造成了水资源的严重浪费。通过发展智慧农业能够有效解决各种资源浪费问题,实现农业生产资源的合理配置,提高农业的生产效率,在保证农产品生产目标实现的同时达到保护环境和节约水资源的效果。
2 保证食品安全,监管溯源:智慧农业实现了农产品从育苗、种植、仓储、销售、物流等各个环节信息的监控,建立了健全的农产品监管体系,实现对农产品全部流程的监管溯源,能有效保证农产品的食品质量安全。
3 智能 *** 控:物联网监测系统收集数据,经过无线传输能实现远程 *** 作,在 *** 控室内中通过控台智能设备自动处理各项问题,控制农业生产的各项条件。
建设智慧农业,撰写可行性报告
建设智慧农业项目,撰写智慧农业可行性报告需要注意
1 我国是一个农业大国,还不足称为农业强国,多种农作物只讲究产量,难以保证质量,难以满足人民日益增长的需求,此外在现实中农业生产有各种各样的问题(耕地、水、气候、灾害)通过发展智慧农业能有效解决这些问题,这是发展智慧农业的必要性。
2 近年来农业行业与多种行业融合发展,智慧农业在这潮流中也是随波逐浪成为引领农业发展的弄潮儿,智慧农业的深度、宽度都会有其他行业的影子,例如智慧农业+旅游业,智慧农业+深加工,智慧农业+康养等等,所以要将智慧农业和其他配套行业整合起来描述,扩大智慧农业项目的盈利渠道。
3 智慧农业比起传统农业技术色彩强烈,需要专家和专业人士参与农业生产各个环节,解答农民遇到的各种问题,也要对当地农民进行培训。随着智慧农业各种领域的发展,智慧农业将更加精准地服务农业、农村、农民。所以报告里需要体现与专业机构、学校的合作关系和针对当农民设立符合项目特点的、完善的培训项目和扶贫措施。
4 发展电子商务,智慧农业能节约劳动力,解放生产力,让农民有精力做更多的事情,帮助农民展开电子商务业务,能帮助农民卖出农产品,帮助农民勤劳致富。
5 发展智慧农业的效益所在,智慧农业项目的建立要立足于当地的农村、农民,必须从多种角度(经济、社会、生态)描述发展智慧农业能帮助该地区和农民获得什么好处,这是发展智慧农业的最大意义所在。
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智慧农业是将物联网等现代技术应用到传统农业中的现代农业技术。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。
目前,我国智慧农业尚处于起步阶段,我国出台了较多的政策支持智慧农业的发展导致有较多的大型农业生产企业和互联网企业进入到智慧农业行业,导致我国智慧农业行业企业较多且企业构成较为复杂。
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。
本文核心数据:智慧农业行业产业链、智慧农业行业全景图谱、智慧农业市场规模、智慧农业上下游行业供给规模、智慧农业行业竞争格局、智慧农业行业发展趋势
中国智慧农业行业产业链全景图
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等工具对动植物、土壤、环境等因素进行从宏观到微观的实时检测,提高对农业动植物生命体本质的认知能力以及农业复杂系统的调控能力和农业突发事件的处理能力,以达到合理使用农业资源,降低生产成本、改善生态环境、提高农产品产量和品质的目的。
智慧农业上游主要原材料为有色金属、单晶硅及电子陶瓷等,上游零部件及系统包括集成电路、卫星导航系统及传感器等。智慧农业中游主要包括数据平台、无人机植保、农机自动机械、智能化养殖等;智慧农业下游主要为农产品生产。
智慧农业上游卫星导航系统代表性企业主要包括北斗星通、华测导航、中海达、华力创通等;集成电路代表企业主要包括中芯国际、台积电、SK海力士等;传感器领域主要代表企业包括海康威视、大立科技、歌尔股份等;从原材料来看,智慧农业上游所需设备及系统原材料有色金属生产企业包括焦作万方、新疆众合等企业;单晶硅生产企业包括隆基、众合股份等;电子陶瓷生产企业包括京瓷、三环集团等企业。
智慧农业中游数据平台领域代表性企业包括海芯华夏、奥科美等;无人机植保领域代表性企业包括大疆创新、极飞科技等;农机自动机械领域代表性企业包括博创联动、司南导航等;智能化养殖领域包括网易等科技企业,以及特驱集团、温氏股份等企业。
智慧农业下游主要包括中粮集团、深农智能、新希望集团等企业。
政策推动智慧农业行业的发展
2014年我国提出“智慧农业”概念,2016年“智慧农业”首次被写入“中央一号文件”说明了我国政府对智慧农业的重视。未来随着我国人口红利的消失,以及资源环境的约束,我国会愈加重视智慧农业的发展,同时随着政策的不断加码,我国智慧农业的规模将会不断扩大。
政策支持下吸引了大量的企业进入智慧农业行业
目前在我国政策的支持下,不仅吸引了一批具有一定实力的传统种植和养殖企业,例如大北农、中粮集团、温氏股份等开始进入智慧农业行业,也吸引了一批具有智能技术的现代互联网企业进入智慧农业行业,例如互联网巨头企业网易在2009年开始智慧养猪,利用现代科技对猪的身体状况、进食量以及排泄情况进行远程遥感监控,为猪提供优质、舒适的生活环境使得产出的猪肉美味、安全,网易的这一举措使得网易在智慧农业领域占有一席之地且名声大噪。
我国智慧农业市场规模不断扩大
虽然目前我国的智慧农业应用仍然处于初级阶段,但是得益于社会和技术环境的支持,中国智慧农业行业得以稳定发展。2016年,国务院颁布《关于农村土地所有权承包权经营权分置办法的意见》,将农村土地产权中的土地承包经营权进一步划分为承包权和经营权,实现三权分置并行,保护经营主体的土地经营权,提高其从事农业活动的积极性,为农业的适度规模化经营打造良好基础。
目前未有权威的数据公布我国智慧农业行业市场规模,按照中金的数据,目前我国智慧农业应用渗透率还不到1%,假设按照渗透率逐年递增的情况进行测算,结合我国农业产值,初步估算出2020年我国智慧农业行业的市场规模约为622亿元左右。
上游——智能农业上游原材料:供给较为充足
智慧农业上游原材料主要包括有色金属、单晶硅、电子陶瓷等,这些原材料主要应用于物联网、云计算的承载设备的电子元器件制造。目前我国针对有色金属和单晶硅的供给较为充足,而电子陶瓷因具有一定的技术壁垒导致我国本土具有规模的电子陶瓷生产企业较少,电子陶瓷的供给较依赖于日本、美国等国家。
上游——智慧农业核心零部件及系统:供给较为稳定
智慧农业核心零部件及系统主要包括卫星导航系统、集成电路以及传感器等。其中在卫星导航领域,我国本土自主研发的北斗卫星导航系统(BDS)已基本实现全方位覆盖,可在智慧农业领域投入使用;而集成电路领域供给较为充足,2020年我国集成电路产量为261470亿块,较2019年同比增长2955%;传感器方面,我国的传感器供给企业大多具有一定的技术实力,可突破技术壁垒且在不断扩充产能导致我国传感器供给较为稳定。
——核心零部件及系统之卫星导航系统
卫星导航系统在智慧农业行业的应用主要在于为农机自动驾驶技术提供了有利的技术保障,在卫星导航系统的支持下农民可以实现一遍使用平板电脑刷新闻一遍进行田间作业,农机会按照卫星导航系统预先设定的路线进行施肥、打药等工作。
2018年12月,国务院发布《关于推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》,其中表示“推动智慧农业示范应用”。促进卫星定位等信息技术在农机装备和农机作业上的应用。《意见》的发布对卫星导航在我国农业领域的应用具有一定的促进作用。
目前全球主要的卫星导航系统主要有四种,分别是中国的北斗卫星导航系统(BDS)、美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的格洛纳斯系统(GLONASS)以及欧洲和欧空局联合开发的伽利略系统(Galileo)。
从供给方面来看,全球定位系统(GPS)拥有的卫星数目较多,且分布均匀,保证了地球上任何地方任何时间至少可以同时观测到4颗GPS卫星,能够实现全球全天候连续的导航定位服务,是目前提供服务最广且适应性最强的卫星导航系统;北斗卫星导航系统是我国的第三代北斗导航系统,是真正意义上的全球导航系统。
在全球范围定位精度优于10米、测速精度优于02米/秒、授时精度优于20纳秒、服务可用性优于99%,北斗导航系统的服务在亚太地区性能更优。而格洛纳斯系统是目前抗干扰能力较强的卫星导航系统,伽利略系统在欧洲定位较为精准。
——核心零部件及系统之集成电路
集成电路是应用于物联网、云计算以及人工智能领域的重要电子元件。集成电路在智慧农业领域的应用可以精准的分析在农业种植、牲畜养殖等过程中的天气变化、病虫害以及空气湿度、牲畜健康等因素,有效的减少农业种植、牲畜养殖等面临的非系统性风险。
随着我国集成电路制造技术的提高,我国集成电路的产品也越来越高。根据国家统计局统计数据显示,2011-2020年,我国集成电路制造行业总产量呈逐年上升趋势。2020年,我国集成电路制造行业实现产量累计值为261470亿块,较2019年同比增长2955%。
2021年第一季度,我国集成电路产量实现82050亿块,较2020年第一季度增长6210%,增长率增高较为明显,主要原因在于2020年第一季度我国因新冠疫情停工停产,集成电路行业开工率较低导致的。
——核心零部件及系统之传感器
我国传感器行业主要供给企业有海康威视、化工科技产业股份有限公司、浙江大立科技股份有限公司、上海威尔泰工业自动化股份有限公司等。大多数传感器及传感器元器件生产企业都为上市企业,规模较大,产能较为稳定。其中浙江大立科技股份有限公司以及深圳拓邦股份有限公司均在积极拓宽公司传感器产能。综合来看,智慧农业上游传感器供给情况较好。
中游——智慧农业细分产品供给企业较有保障
智慧农业中游主要包括数据平台服务、智能化养殖、植保无人机以及农机自动驾驶。从智慧农业细分市场的四大产品供应商情况来看,按照企业的数量和企业的应用类型,目前市场供给结构中,主要以数据平台服务提供占主要地位,其次为智能化养殖解决方案。
——中游之数据服务平台服务
数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析,通过可视化展示,对农作物的生长情况进行实时跟踪、病虫害监测,对农作物的产量进行预测等。
农业数据收集主要有卫星、无人机和传感器等“空天地”三种方式,通过卫星遥感技术收集土地、农作物以及天气气候等数据、无人机航拍实时监测农作物长势、病虫害等数据以及传感器采集空气、土壤的温湿度、土壤水分、光照强度和农作物生长数据等,通过对收集到的数据进行分析、处理,并建立可视化模型,实现对作物的精准管理。
一般而言,农业数据平台服务供应商通过给经销商提供设备解决方案,并构建农户周边土壤的数据,让经销商给农户提供定制化、精准作物配方肥料,从而打造自己的农资品牌。在数据平台服务方面,为规模化的农业种植提供服务,既扩大自身的市场,又积累了配套技术和产品,真正做到为农业服务组织赋能。
目前我国主要的智慧农业数据服务提供商包括海芯华夏、奥科美、佳格天地等。具体的大型农业数据平台服务供应商产品布局如下:
——中游之无人机植保服务
对于无人机植保而言,关键是确保农业无人机植保过程中的农药喷洒效果,而影响无人机植保效果的要素包括农药、无人机以及植保队。
目前我国植保无人机研发和生产企业主要以大疆创新、极飞科技、高科新农以及远牧控股为主,其中大疆创新是植保无人机行业的绝对龙头企业,而极飞科技、高科新农以及远牧控股的植保无人机技术正在慢慢提升。
——中游之农机自动驾驶
农机自动驾驶最主要的技术为农机车辆导航系统,其工作原理为利用卫星导航系统实现农机沿直线作业功能,同时通过摄像头获取周围作物生长数据以及导航卫星实时跟踪车辆信息数据,将三者获取的数据经过无线网络传输到控制端,对数据进行分析后,利用车载计算机显示器实时显示作业情况以及作业进度等。
2020年,中国农业自动导航系统与设备销量呈现爆发式增长,据农业农村部发布的数据,2020年农机已支持安装北斗终端超过23万台套,较2019年接近翻了两番;其中,农机自动驾驶系统销售17万套,同比增长188%。
现阶段国内农机自动驾驶系统售价在5-6万元/套,相比数年前的10-14万元/套的价格已有大幅度下降,目前,中国农机自动驾驶系统可获得约15-25万元/套的农机补贴,减轻了农民的购置负担,推动了农机自动驾驶系统的销量增长。
——中游之智能化养殖
养殖行业主要分为四个核心环节:育种、繁育、饲养和疾病防疫。智能化养殖利用新技术(物联网、人工智能等)、新理念降低畜禽死亡率、提升产品质量,主要应用在繁育、饲养以及疾病防疫等三个阶段。在一整套智能化养殖解决方案中,既包括了数据平台服务等软件设施,也包括智能化养殖设备,例如自动化喂养装置、监控摄像头、传感器、耳标等一系列设备。
目前,大型供应商包括互联网企业以及农业科技型企业大多能够提供一整套的智能化养殖解决方案,客户可结合实际场景需求,对产品和设备进行灵活选择,自由搭配,中小型企业则更多的提供线上的养殖服务平台软件或系统,定位于养殖生产管理服务,实现移动化办公,进行初级的数据处理等。
下游——智慧农业下游应用领域需求较广
植物产品生产包括粮食生产、果蔬生产以及药材生产等。在智慧生产过程中,需要实现无人化生产,在播种过程中需要植保无人机和农业无人车进行播种和农药喷洒,在农作物采摘环节则需要使用自动采摘机器人和自动分拣机器人。而在动物农产品生产过程中则需要自动孵化机、自动饲喂器、自动屠宰机和自动分拣机。
2013-2019年我国谷物农产品人均需求呈逐年下降趋势,2019年我国人均谷物需求量为11794千克,较2018年同比减少142%。从豆类产品来看,2013-2019年我国豆类产品人均需求量呈波动增长趋势。2019年我国豆类人均需求量实现930千克,较2018年同比增长1209%。
从薯类产品来看,2013-2019年我国薯类农产品呈波动变化,2019年我国薯类农产品人均需求量为287千克,较2018年同比增长855%。
注:国家统计局尚未公布2020年数据,暂用2019年数据。
从我国农产品种植企业热力图来看,河南、安徽、四川、贵州是我国农业种植企业分布较多的省份,河北、黑龙江等省份也有较多农产品种植企业分布。
2013-2019年,我国猪肉人均消费量呈波动增长趋势。2019年我国猪肉人均消费量为203千克,较2018年消费量下降的原因在于非洲猪瘟的影响使得人们对猪肉消费量减少。2013-2019年我国牛肉和羊肉人均消费量郡城波动增长趋势。2019年我国牛羊肉人均消费量分别为22千克和12千克。
从我国畜牧养殖企业分布热力图来看,安徽省是我国畜牧养殖企业分布最多的省份,其次是新疆、西藏等畜牧业为主要产业的省份畜牧养殖企业较多。
总结——智慧农业发展前景较好
目前,随着我国经济的发展以及科技的进步,外加我国人口红利正在慢慢的消失导致我国高度重视智慧农业的发展。2020年11月份,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中支出了建设智慧农业的目标,在政策支持智慧农业发展的同时,我国也在技术与资金方面支持智慧农业的发展,因此未来我国智慧农业的发展前景较好。具体智慧农业发展前景分析如下:
更多数据请参考前瞻产业研究院《中国智慧农业行业产业链全景解析与招商策略建议深度研究报告》。
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
物联网的发展前景很不错,具体如下:1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。
1、全球智慧农业发展历经三个阶段
全球智慧农业的发展主要经历了三个阶段,分别为萌芽期、快速发展期和规模应用期。
萌芽期:从20世纪70年代末开始,美国为代表的欧美国家率先开始农业信息化、智能化的应用研究,以农业专家系统(运用新型技术、结合农业知识和专家经验等,为农业生产经营者提供相关咨询服务)为代表的农业信息化应用开始在农业生产领域萌芽。我国在20世纪80年代,也逐步启动了农业专家系统的研制,主要涵盖作物耕种、病虫害防治、生产管理和节水灌溉等方面。
快速发展期:20世纪90年代,农业信息技术快速发展,计算机视觉技术发展迅猛,使农业机器人成为了新的发展方向。“中国863电脑农业”是该项技术应用示范的典型工程,不仅推动了中国农村的发展和农业现代化进程,还为世界范围内各个发展中国家提供了先进经验和典型参考模式。
规模应用期:进入21世纪,各国工业化、城镇化不断发展,农村劳动力短缺,全球面临结构失衡和老龄化等问题,为农业机器人、精准农业等领域快速发展提供空间。在此期间,采摘机器人和计算机视觉技术的结合使水果自动分拣系统得到广泛应用,无人机植保技术也得到发展。新技术的不断应用,推动了智慧农业的发展,形成新的农业发展形态。从社会环境方面来看,农业劳动力不断向其他产业转移,结构性短缺和老龄化趋势已成为全球问题,另外,世界主要国家地区的政府和组织相继推出了数字农业农村发展计划。美国搭建人工智能战略实施框架,提出智慧农业研究计划;欧盟出台《地平线2020》,提出利用对地观测技术为小农户搭建智慧服务平台;欧洲农机协会提出以现代信息技术与先进农机装备应用为特征的农业40;德国发布《有机农业-展望战略》等。全球的宏观环境也展现了全球智慧农业已经步入规模运用期。
2、需求拉动传统农业向智慧农业转型
根据联合国的计算,到2050年,世界上将有97亿人口,比2020年增加约20亿人口。根据联合国粮食及农业组织的说法,2010年至2050年间全球农业产量的增长为69%才能满足所需。由于城市迁移和人口老龄化,农业劳动力变得越来越稀缺。日益加剧的气候变化正在以难以预测的方式改变生长条件,地球的资源和生物多样性正在减少。所以,在接下来的几十年里,农业将变得非常重要,它必须能满足不断增长的人口需求。此外,食品行业目前占世界能源消耗的30%和温室气体排放的22%。因此,挑战不仅在于生产更多的食物,而且在于可持续地生产。这就是农民和农业综合企业转向物联网和智能农业技术以改进分析和提高生产能力的原因。智慧农业正在成为优化和保护人力和自然资源的一种日益必要的方式,全球各国都在加快智慧农业布局,加深人工智能、大数据、云计算等技术在农业领域的应用。
根据联合国粮食及农业组织最新统计数据,2017-2020年全球农业产值呈现增长态势。2020年,全球农业产值达398万亿元,其中亚洲提供了将近一半的农业产值。前瞻根据往年全球农业产量数据,初步统计2021年全球农业产值超过4万亿。
从数字经济农业渗透率来看,中高收入国家大数据、云计算等新一代信息技术运用较广,传统产业数字化转型程度较深。2020年,高收入国家数字经济农业渗透率达125%,中国数字农业经济渗透为89%,离高收入国家还有一定差距。2021年,全球数字经济第一产业渗透率为839%。
3、中国智慧农业相关专利最多
通过智慧芽专利网搜索“智慧农业”、“农业物联网”等关键词,搜索范围包括专利标题、摘要和权利要求,全球共有6514项相关专利。其中,中国是相关专利申请数量最多的国家,申请数量高达4679项,占全球申请数量的718%。其次,申请数量较高的国家为印度,共申请598项,占比92%。
4、智能技术拉动全球智慧农业市场增长
智慧农业已成为当今世界现代农业发展的大趋势,世界主要国家地区的政府和组织相继推出了数字农业农村发展计划。美国搭建人工智能战略实施框架,提出智慧农业研究计划。欧盟出台《地平线2020》,提出利用对地观测技术为小农户搭建智慧服务平台。欧洲农机协会提出以现代信息技术与先进农机装备应用为特征的农业40。德国发布《有机农业-展望战略》,明确基于“工业40”的基本理念发展智慧农业。荷兰《数字化战略》明确数字化技术在开放式耕种、精准农业、温室园艺、畜牧养殖、食品质量安全以及生产链各环节的应用。日本发布“机器人新战略”,启动基于智能机械+IT的“下一代农林水产业创造技术”。
智慧农业市场在过去的几年里出现了显著增长,这主要是由于人工智能、物联网等技术在智慧农业中的进步和实施,以及由于人口的快速增长,粮食供应系统面临的压力不断增加,现代农业技术和养殖监测技术越来越受到重视。根据BIS research发布的研究数据,2020年全球智慧农业市场规模约为124亿美元,2021年增长至147亿美元。预计未来全球智慧农业市场将继续保持高增长趋势,至2027年,全球智慧农业市场规模有望超过400亿美元。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧农业发展前景预测与投资战略规划分析报告》原标题:2019年中国物联网行业市场分析:规模化应用时,融合各行各业推动智能化转型物联网融合各行各业推动智能化转型
物联网作为全新的连接方式,近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示,在中国,物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展,预计2022年,中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示,各行各业的智能化转型如火如荼,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术,应加快推动布局,抓智能化转型机遇。
工业物联:助制造业实现“智能+”
政府工作报告指出,要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。在雷军看来,推动工业物联网的应用,是实现制造业“智能+”的必要途径。
他表示,随着数字经济新引擎5G技术的布局,将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求,因此物联网应用场景十分广泛,尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合,进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域,为各行各业带来新的增长机遇。
据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示,2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿,扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外,物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。
全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%,至1510亿美元。由于物联网的市场加速,这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元,截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元,并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。
2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位:十亿美元)
数据来源:公开资料、前瞻产业研究院整理
雷军表示,目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势,将能够较好满足工业控制需求,同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具,以便更高效智能地管理大量的设备,并通过无线网络对这些设备进行软件更新。
雷军建议,我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度,引导中央、地方产业投资基金和社会资本,围绕大型制造企业上下游进行垂直改造,加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化,打造虚拟的产业闭环,提高产业的生产效率和整体国际竞争力。
农业物联万物生长数字化:物联网+农业会迎来怎样的“春天”
雷军表示,乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略,就是推进农业农村的现代化,以创新驱动乡村振兴发展。
他认为,随着物联网在农业领域的应用越来越广泛,5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础,带动农业实现发展变革。
什么是智慧农业呢
按照业界的说法,智慧农业以智慧生产为核心,智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景:数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。
雷军建议,国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策,并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与,因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区,并在经验成熟后进行全国推广,全面提升农业领域的高新科技应用程度。
例如在养殖业,通过无线传感器网络技术,进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理,发展智慧养殖,实现数字化养殖。
在植保方面,借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息,并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生,从而通过无人机喷洒农药,精准高效解决农业生产的植保问题。
交通物联:无人驾驶或将最早“引爆”
“在5G众多的应用场景中,无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示,智慧交通对通信网络有着极高的要求,而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖,这些都是5G技术的核心优势。
在雷军看来,智慧交通最可能爆发,一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力,在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远,并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。
另一方面,全球车联网产业进入快速发展阶段,信息化、智能化引领,全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用,智能交通领域将快速进入发展上行区间。
了解到,在重庆,长安、小康、力帆等汽车企业,均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作,包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。
雷军建议,国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标,制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判,通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。
医疗物联:智能化就诊为“健康中国”加速
“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说,服务患者方面,可以采用LBS技术实现智能导诊,优化就诊流程,还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。
在保障设备质量方面,可以采用各类专用传感器,跟踪设备使用情况,借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题,完善设备运维体系。
环境监测方面,可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时,基于医疗护理全流程的健康大数据,在安全保护前提下的数据标准细化、完善,以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。
在业界看来,在推进智慧医疗体系建设的大背景下,有多个方面的需要关注。比如,互联网医疗相关服务体系,包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。
雷军表示,要推动医疗实现智慧化,国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用,加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准,制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。
同时,出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策,使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用,满足人民日益增长的健康医疗新需求。
提高创新能力大力发展商业航天产业
关注物联网发展的同时,雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。
在雷军看来,航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一,为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。
近年,在运载、卫星和空间应用等领域,涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司,被认为是最为活跃的创业领域之一。
雷军说,商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元,将迎来空前的发展机遇,可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划,正在逐渐成真,彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。
雷军建议,首先,我国应加快推动航天立法,确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制,构建较为完善的商业航天法律体系。
雷军表示,商业航天属于快速发展的新兴行业,门槛高、投资大、战略意义显著,比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。
雷军建议,可由政府统筹,国企、民企多方聚力,布局商业航天产品智能制造,鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目,加速颠覆性航天技术创新与应用。
同时,制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则,加大航天智能制造技术共享和转化力度,开放国家航天制造基础设施,颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。
在此基础上,雷军建议,应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制,开放商业航天公司的行业准入,拓展商业服务与应用领域。
例如,可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序,引导鼓励民营企业战略性空间资源布局,承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场,新增发射工位,满足高频次商业发射服务需求等。
人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础,是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的,先用电子元件制成神经元模型,然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型),以完成某种功能,模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”;1975年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络)。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑,来模拟人脑的相应功能。这五个部件是:(1)输入设备,模拟人的感受器(眼、耳、鼻等),用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机,并经输入设备把这些存放到存贮器中。
(2)存贮器,模拟人脑的记忆功能,将输入的信息存储起来,供随时提取使用,是电子计算机的记忆装置。
(3)运算器,模拟人脑的计算、判断和选择功能,能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。
(4)控制器,人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能,根据存贮器内的程序,控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。
(5)输出设备,模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映,把计算的结果报告给 *** 作人员或与外部设备联系,指挥别的机器动作。以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分,称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能,还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。人工智能的产生是人类科学技术进步的结果,是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境,如江河湖海、山脉森林等),创造第二自然(即人化自然,如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾,生产更多的财富,就要使其生产工具不断向前发展。人工智能,是随着科学技术的发展,在人们创造了各种复杂的机器设备,大大延伸了自己的手脚功能之后,为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。从哲学上看,物质世界不仅在本原上是统一的,而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人,都存在着共同的信息与控制规律,都是信息转换系统,其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系,改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之,一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节,以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此,可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。从其它科学上来说,控制论与信息论就是运用系统方法,从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化,即为现象和行为建立一个数学模型;把求解问题的方式机械化,即根据数学模型,制定某种算法和规则,以便机械地执行;把解决问题的过程自动化,即用符号语言把算法和规则编成程序,交给知识智能机器执行某种任务,使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以,控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据,“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:1、人工智能是机械的物理过程,不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,使人形成一个主观世界。因此,电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处,但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看,同一件事,对于两个智能机具有相同的信息量,而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道,外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看,两台机器输出的同一信息,其信息量相等。而同一句话,对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童,所说的意义却大不相同。3、电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论,只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题,创造性地解决问题,在遇到没有列入程序的“意外”情况时,就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上,提出新概念,作出新判断,创造新表象,具有丰富的想象力和创造性。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的,是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此,作为人脑功能的思维能力,是通过社会的教育和训练,通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采,是由于人的社会联系是丰富的和多方面的,人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来,就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展,思维模拟范围的不断扩大,电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看,它们之间只能是一条渐近线,它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。人工智能与人脑在功能上是局部超过,整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的,因此,人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫,……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为,它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能,物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟,表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西,不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂,也不是人脑分泌出来的特殊物质形态,而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现,意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来,物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官,也说明意识能反过来创造"人脑"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用,意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。人工智能引起了意识结构的变化,扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动,而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑,记忆和动作的准确性不如电脑。因此,在现代科学认识活动中,没有人工智能,就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人,人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟,也把思维形式在思维中的作用问题突出出来,为意识论的研究提出了一个重要课题。
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