源，实现农业生产的高效低耗、优质环保，例如托普云农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。
智慧农业区别于传统农业的一个显著特点是产业链大大延伸，形成了农业产前、产中、产后相结合的产业体系，成为一个相对复杂的经济体系。其中，智慧农业监控系统等先进技术、仪器和物联网为智慧农业带来了新的挑战和机遇。
智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、大数据、人工智能和智能装备等现代信息技术与农业跨界融合，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。
智慧农业
智慧农业突破了传统农业知识或主要从事初级农产品原料生产的局限，实现了种植、养殖、生产、供销、贸易、工农一体化生产，使农业的内涵不断拓宽和延伸，农业的链条通过延伸变得更加完整，农业的领域不断拓宽，使农业、工业和商业的结合更加紧密。特别是食品供应的链条越来越长，环节越来越多。一种食品从农田到餐桌要经过生产、加工、流通等多个环节，食品供应体系趋于复杂化、国际化。各国根据比较优势原则调整重组国内农业资源，在全球范围内优化配置，实现资源和产品在国内和国际市场的双向流动，参与国际经济循环，形成国际农业产业链，整体推动智慧农业发展。
物联网是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，应用在网络与实物的融合中。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。那么，什么是人工智能物联网（AloT）？
AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
简而言之，就是人工智能技术与物联网在实际应用中的合理融合实现效益最大化。
那么，人工智能和物联网又有什么区别呢？
人工智能和物联网两者的区别，大可不必去研究谁占据主导地位。与其说两者有什么区别，不如说是两者其实是相辅相成，相互联系的“共同体”。只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网最大优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。
人工智能和物联网的是怎么结合在一起应用在现实生活中的？
1、无人机交通监控
我们的城市道路随着不断发展的同时，交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量，可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设，在每个路段监测流量并且及时调整交通号志，或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择，并且可以监测更大范围的地区，利用智慧实时搜集信息，然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力，但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设，则可以有效地解决资料传输延迟问题，大幅提升实时分析，以满足智慧物联网工作负载的要求。
2、特斯拉智能汽车
特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是，所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外，它还有助于提高每个单元的性能。
3、智能家居
智能家居行业，作为AIoT人机交互最重要的落地场景，正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代，就像以前的手机按键式的，帮你把温度降下来，帮你实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想，未来的AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此，每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力，即上面提到的边缘计算。
有相关言论称，在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度，我们仍然觉得这是一部机器，是一个机器人，它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来，所以有些科学家会猜测，人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展，也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之，无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。
智慧农业区别于传统农业的一个显著特点，就是产业链大大延长，形成了农业产前、产中、产后紧密结合的产业体系，成为一个比较复杂的经济系统。
其中先进的技术、仪器、物联网如智慧农业监测系统等，都给智慧农业带来了新的挑战与机遇。
智慧农业突破了传统农业主要是从事初级农产品原料生产的局限性，实现种养加、产供销、贸工农一体化生产，使农业的内涵不断得到拓宽和延伸。
农业的链条通过延伸更加完整，农业的领域通过拓宽，使得农工商的结合更加紧密
尤其是食品供给的链条越来越长，环节越来越多。
智慧农业展现出我国现代农业发展方向，通过实现农业可视化、精准化、定制化和信息化助力我国农业精准扶贫和全民小康。
同时，在全世界树立起更多现代农业的民族品牌，让我国农业重新回到世界农业的制高点。
二、地域特征明显
社会生产力发展到一定阶段，智慧农业系统内的某些产业会受到集聚规模效益的驱动。
从而向特定农业资源的地理区域集中，形成具有一定规模、地域特征明显的智慧农业产业集聚区。
智慧农业会按照区域比较优势原则，突破行政区划的界限，形成有特色的作物带和动物饲养带，使分散农户形成区域生产规模化，实现资源的优化配置。
这种依据当地农业资源、产品品种和基础优势，以产业化为基础、创新为动力、国内外竞争优势为目标、持续增收增效为目的，形成一业为主、各业有机协调发展的农业地域，也被称为优势农产品产业带。
日本在农产品加工业方面，特别强调与地域农业和农村发展相结合。
它不仅在发展地区经济和提供就业方面起了重要作用，而且为农村提供了稳定的产品销路。
生产者从事农产品加工， 发挥当地的比较优势，生产具有家乡风味的特产，在全国形成了“一村一品运动”，现在有的已扩大到“一县一品”。
农产品区域布局的优化和优势农产品产业带的形成，又会促进智慧农业的进一步发展。
三、产业链中主导环节后移
不管过去还是现在，无论发达国家还是发展中国家，农业劳动力份额的减少是一个普遍的趋势。
随着技术进步、劳动生产率增长和人均国民收入的提高，劳动力首先从第一产业向第二产业转移。
人均国民收入持续提高时，劳动力便进一步从第一、第二产业流动到第三产业。
智慧农业的产前、产中、产后诸环节产生了专业化分工，随着社会分工的深入引起劳动生产率的提高。
与此同时，传统农业部门自身不断缩小，产后的涉农加工、流通企业开始成为这个链条的主体，大量的利润与产值也逐渐流向产后加工、销售环节。
在发达国家，产后环节尤其是农产品精深加工已成为提高农业竞争力和参与国际分工的重要手段，产后部门的发展规模最大，其产值是产中环节的4倍多。
发达国家的农产品中，大约有80%的动物产品和70%以上的植物产品要通过不同程度的加工才能销售。
智慧农业系统内的龙头企业对这个系统总产值的贡献占据着主导地位
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。
在未来几十年里，农业产业将比以往任何时候都更重要。根据联合国粮食和农业组织的数据， 2050年的粮食产量需要比2006年增加70%才能养活地球日益增长的人口。为了满足这种需求，农民和农业公司正在转向运用物联网的分析和更大的生产能力。
农业技术创新不是什么新鲜事。几百年前，人们用手持工具，工业革命带来了轧棉机，19世纪出现谷物升降机、化肥和第一台天然气动力的拖拉机。到世纪末，农民开始使用卫星来计划自己的工作。物联网将把农业推向新的高度。智能农业已经越来越普遍，因为有了农业机器人和传感器，农民和高科技农业正在标准化。物联网应用在未来几年将帮助农民满足世界粮食需求。
高科技农业：精准农业与智能农业
农民已经开始使用一些高科技的农业技术提高他们的日常工作效率。例如传感器可以让农民获得在地区的详细的地形和资源地图，土壤酸度和温度的变量。他们还可以利用天气预报来预测未来几天和几周的天气模式。
农民可以使用他们的智能手机远程监控他们的设备、农作物和牲畜，统计牲畜饲养和生产。他们甚至可以利用这项技术对农作物和牲畜进行预测。无人机已成为一个重要的工具来调查农民的土地和作物数据。JohnDeere（农业设备生产商）已经开始把拖拉机联网，创造了一个展示作物产量数据的方法。与无人车类似，该公司正在研发自动驾驶的拖拉机，这将释放农民的劳动力并进一步提高效率。
所有这些技术都有助于精确农业或精准农业，利用卫星图像和其他技术（如传感器）来观察和记录数据的目的是提高生产产量，同时最大限度地降低成本和节约资源。
农业的未来：物联网，农业传感器，农业无人机
智能农业和精准农业正在起飞，但它们可能只是农业世界更大规模使用技术的先驱。Business Insider的高级研究服务预测，农业中物联网设备安装将从2015年的3000万增加到2020年的7500万，达到20%的复合年增长率。
美国目前在物联网智能农业方面世界领先，每公顷（25亩）农田可以产生7340公斤的谷物（如小麦、水稻、玉米、大麦等），而全球平均水平是3851公斤谷物每公顷。
在未来几十年里，随着农场变得更加紧密，这种效率应该有更大的提高。OnFarm，一个农业物联网平台预计，农场在2050年平均每天要产生410万个数据点，而2014年只有190000个。
此外， OnFarm多次研究发现，农场的平均产量上升175%，能源成本下降7美元至13美元每英亩，灌溉用水量下降 8%。
鉴于物联网应用在农业中的所有好处，不难理解农民会越来越多地转向使用农业无人机和卫星。
农业物联网是指在相对可控的环境条件下，运用物联网技术、人工智能、大数据技术，对环境温度、湿度、PH值、光照强度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤EC值等参数进行精准监测
通过蜂窝智慧云平台可以是实现对环境对实时在线监测，为农事作业提供数据依据实现科学化管理种植，利用蜂窝智慧云平台大数据分析系统可以实现自动化控制作物生长环境（比如湿度太低自动打开喷淋系统、温度太高启动风机水帘等），确保作物生长处于最佳环境下，达到增产、改善质量、调节成长周期、进步经济效益的目的。
它集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科，以现代化农业设施为依托，科技含量高，产品附加值高，土地产出率高和劳动生产率高，是我国农业新技术革命的跨世纪工程。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）