如何做好农业物联网后期管理和维护

我国农业发展面临着资源与环境等约束，迫切需要加强农业物联网的应用——物联网如何和农业更好结合
农业物联网作为一项新型信息化集成技术，正改变着我国传统农业的面貌。当前，蓬勃发展的农业物联网存在哪些瓶颈，如何推动其更好发展，记者进行了深入采访。
智慧农业啥样
在北京夏黎城设施农业专业合作社，物联网智能控制系统不间断监测室外温度、湿度、风速、风向等气象指标，实时采集温室内环境和生物信息参数。工作人员介绍，这里的网络型灌溉管理系统能节水69%，智能施药系统可节省农药15%至20%，整个系统可使得菊花分化到现蕾的时间缩短5至7天，商品化率提高15个百分点。
北京夏黎城设施农业专业合作社是北京市设施农业物联网示范工程的一个核心基地。该示范工程初步建设了5000亩核心示范区、2万亩直接带动区和5万亩辐射带动区。据测算，通过物联网技术，核心区蔬菜产量平均提高约10%，基地每年增收1600万元以上。北京市农委信息中心主任刘军萍告诉记者，由于前期示范的良好效果，今年又有6个农业企业和一些农户主动提出安装传感器，通过农业物联网节本增效。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用。”中国农科院信息所所长许世卫解释，农业物联网不仅能感知水、肥、热、气、光等外部环境变量，还能感知生物本体，比如，对水稻叶片中的各种营养元素的感知。“如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，就要添加氮肥。如果等到肉眼看到叶片发黄再追肥，就晚了。”
我国农业发展面临着资源与环境等约束，迫切需要加强农业物联网的应用，提高农业精细化管理水平。农业部市场与经济信息司司长张合成说，通过物联网技术改造传统农业，提升农业各环节智能化程度，目标是实现“环境可测、生产可控、质量可溯”。
2011年，农业部发布了《全国农业农村信息化发展“十二五”规划》，并与发改委、财政部组织实施了北京市设施农业、江苏无锡养殖业等三大国家级物联网应用示范工程，我国农业物联网发展驶入快车道。今年，农业部启动了天津、上海、安徽等三个农业物联网区域试点，并认定了40家农业农村信息化示范基地。在示范区外，各地农业物联网发展也方兴未艾。
制约瓶颈在哪
“当前最大的问题是，没有把物联网技术在农业上的应用量化在经济指标上。不计成本的示范对农业物联网的推广并没有实际价值，要解决谁为应用买单的问题。”2013年中国物联网大会上，物联网产业协会副理事长柏斯维认为，试点示范并不代表真正实现产业化，大规模商业化应用还需要时间。农业是弱势产业，生产条件可控性差，这决定了物联网在我国农业领域的应用明显不同于在工业等领域，导致了其发展初期受资金制约严重。
资金投入是发展农业物联网的首要问题。记者采访发现，农业物联网基础设施建设具有一次性投入大、回报周期长的特点。在农业整体比较效益低、以小农户分散经营为主的情况下，很多物联网设备因价格偏高很难大面积推广。据了解，一套物联网设备，因其核心传感器的不同，价格从一万元到几十万元不等。如果不是从事规模经营或者高效种养殖业，普通种植大田的农民是无力承担的。
“农业专用传感器的缺乏是我国农业物联网发展的瓶颈。目前我国农用传感器种类不到世界的10%，国产化率低、缺乏市场规模效应。在覆盖面、适用性等方面还有很大提升空间。”农业部信息中心主任李昌健说，我国传感器主要集中在对温度、湿度的监测，对其他环境因子关注较少，尤其对生物本体的感知还很少。国产传感器性能不够稳定，使得监测数据不够准确，经常需要校正，而且器材寿命短。
同时，物联网设备还不够接“地气”，在满足农民使用需求方面还要继续探索。目前，我国农业物联网设备主要产自高校院所的实验室，概念性产品多，实际产业化率不高，且实验室理论研究与农业实际应用差异较大。
“物联网设备要力求方便实用和‘傻瓜化’。”中国农业大学宜兴农业物联网研究中心负责人李道亮教授告诉记者，宜兴水产养殖物联网从实验室概念型产品到最终成熟的应用系统，一共研发了3代产品，对电路、通信、模型三大模块总计改进了上百次，大部分都是为适应当地环境特点和农民 *** 作简便进行的改进。
发展途径何在
“农业物联网项目要以‘测得出、传得快、算得灵、用得好’为建设标准，重点在功能设计、核心技术、推进机制等方面寻求突破。”张合成对记者说。
据介绍，农业部正在积极谋划，争取在财政部的支持下启动“益（e）农计划”，系统推进全国农业生产经营信息化与信息服务体系建设。同时，正在研究建立农业信息补贴制度，加快推动将农业物联网相关产品和装备纳入农机购置补贴目录，以此鼓励电信运营商、IT涉农企业、科研院校等社会力量的积极性，逐步形成政府引导下的投资主体多元化、运行维护市场化，合力推进农业物联网发展。
“农业物联网是个复杂的工程，总体处于试验阶段，既要重视它，又不能盲目夸大其作用，要与现有信息化工作结合。”国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江表示，物联网发展应用应突出重点，要优先从基础好、规模化程度高的行业入手。他认为，应在水土资源开发利用、生产过程精细管理、农产品与食品安全监控系统等领域优先发展。
面对国内传感器的发展现状，有关专家表示，要坚持自主研发与引进吸收并重。提升农业物联网的自主创新能力，难度大的技术要加快引进吸收，短平快的技术要自主研发，把传感器转换成低成本、便携式的仪器设备，通过单项技术突破与集成应用并举，加快技术研发应用步伐。

1、数字化：
是指将许多复杂的、难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码，形成计算机里的数字孪生。
如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。
物理世界正在被重构，并一一搬到数字化世界当中，这个过程，是技术实现的过程，更是思维模式转变的过程。2、数据化：
数字化带来了数据化。数据代表着对某一件事物的描述，通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。
数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。
如果说信息化和数字化更偏向于系统性概念，那么，数据化则更多地是涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。

如今，移动技术的应用和增长创造了一个快节奏的社会，人们对即时信息和即时反馈已经习以为常。对于制造行业和物流行业的公司来说，通过更多地利用工业物联网，可以更好地满足新时代的新需求。工业物联网涉及物联网技术在制造工艺和供应链中的应用。除了来自设备和传感器的数据外，工业物联网战略还应该结合机器学习和大数据技术，利用现有传感器、机器对机器(M2M)通信、自动化技术的组合，可以为企业提供更多见解。新兴技术潜力是巨大的，正在不断发展并以极快的速度发展。因此，企业必须考虑如何最好地采用工业物联网作为有利于业务的计划的一部分。反过来，这种洞察力水平可以有助于未来的商业决策和成功。

制造行业的企业往往拥有并运行大量的工业设备，所有这些设备都需要监控和维护。对于现有的部署，工业物联网使得基于更精确数据的制造过程中决策的改进成为可能。它还可以用来提高生产质量和正常运行时间，因为从网络上的设备和传感器收集的数据可以实现对生产设备的实时和预测性维护。工业物联网背后的主要思想是使机器在制定决策时比人类更智能、更高效。这依赖于准确、一致地捕获和传递数据。现在很多公司正在开发高精度测量的前沿传感器。这些数据可以与实时分析耦合，可以解析机器运行情况。

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