物联网应用案例有哪些方面呢?

物联网应用案例

用途范围

物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。

具体应用案例

下面列举了集中具体的应用案例，以供参考

1．  教育物联网

应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。

物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。

2工程机械物联网

“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、 *** 作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。

工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。

信息管理：

区域作业密集度管理

故障预警及远程诊断

车辆运维主动式服务

金融按揭安全性服务

行为管理：

作业人员统计管理

作业工时效率性分析

行为与工效油耗分析

*** 作规范与工效分析

价值管理：

产品全寿命周期成本管理

行为与员工绩效管理

量本利敏感要素判断

多维大数据决策支持

以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等 *** 作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。

3建筑行业物联网应用——塔机监控

塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。

4建筑行业应用——商用混凝土搅拌站

对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一个服务工程师到现场解决，既增加工程师的工作负荷，又花费时间。而且费用也相应增加。为了缩短故障的诊断与恢复时间，提高有经验的高级工程师的工作效率，那么远程诊断和编程就是必备的部分。例如：“商用混凝土搅拌站产品远程售后服务系统”，可以在远程实现对PLC站进行编程和调试。可是实现混凝土搅拌站的远程控制和数据监控。

值得一提的是三维虚拟仿真技术在物联网的应用，给商用混凝土搅拌站的物联网应用开创了新的时代。系统实现搅拌站与车辆实时运行状态模拟功能。以动画形式呈现搅拌站实时动态信息，其中可包括：工程名称、施工配比、搅拌站配料情况及其他原材料配料情况，搅拌站场景如下图所示。

5石油

石油行业物联网系统主要是使用监控设备和信息系统采集运输油轮数据、码头设备和环境数据、油库数据、原油管道数据等，对这些数据进行整理和分析，将原油运输各个环节的数据进行关联和分析，合理安排船期、实现计算机排罐，提高整个原油运输的效率，同时通过对相关设备和环境的监测，及时掌握设备运行情况，保证整个运输过程的安全可靠。

石油行业物联网系统的总体解决方案包括：油库监测系统、原油管道监测系统、原油管道无人机巡线系统等。

6水利

物联网在水利方面的应用主要是对闸门的液压启闭机的状态检测、远程控制、故障预警等，利用水下机器人对大坝、水库等水下状态进行状态监控、信息回传等工作。

例如：“远程信息服务系统”能够通过智能信息采集终端，将液压启闭机PLC控制器的控制信息通过物理端口（串口）采集到终端，然后通过GPRS通讯模块，利用2G/3G网络或者互联网络将信息传递到远程WEB服务器，使得远端管理人员能够实现远程感知闸门启闭的运行信息。

7城市物联网

城市物联网利用互联网的信息管理平台、二维码扫描、GPS定位等技术，是更贴近人们生活的一种应用，现在变得更加的直观。比如儿童和老人的行踪掌控、公路巡检、贵重货物跟踪，追踪与勤务派遣、个人财务跟踪、宠物跟踪、货运业、各类车辆的防盗等GPS定位、解锁车、报警提示应用。

针对环卫车辆可以对车辆进行实时进行的GPS定位、状态监控、车辆信息查询、运行状态等工作，例如：需要知道目前城市的某区有多少环卫车辆，处于什么哪个街道， *** 作员，工作情况，计划任务等，同时又可以根据实际情况进行工作调度，对故障做提前的预警，对突发情况应急处理，对重要的问题着重处理等。

8．农业物联网

农业物联网的应用比较广泛的是对农作物的使用环境进行检测和调整。例如：大棚（温室）自动控制系统实现了对影响农作物生长的环境传感数据实时监测，同时根据环境参数门限值设置实现自动化控制现场电气设备，如：风扇、加湿器、除湿器、空调、照明设备、灌溉设备等，亦支持远程控制。常用环境监测传感器包括：空气温度，空气湿度，环境光照，土壤湿度，土壤温度，土壤水分含量等传感器。亦可支持无缝扩展无线传感器节点，如：大气压力、加速度、水位监测、CO、CO2、可燃气体、烟雾、红外人体感应等传感器。

9智能家居

这方面的应用就更加的贴近人们的生活，这是关系到人们生活起居、与生命安全息息相关的应用，我们可以通过智能家居的物联网络，进行室内到室外的电控、声控、感应控制、健康预警、危险预警等，比如声控电灯、窗帘按时间自动挂起、感应器感应到煤气泄漏、空气污染指数过高、室内的光线被家具遮挡严重、室内家居摆放设计、马桶漏水、电量煤气不足报警、车库检测、室外摄像检测、未来天气预测、提醒带雨伞、生活备忘录电子智能提醒等多方面的功能应用。

农业机械化及其自动化专业的就业方向主要包括以下几个方面：

1 农业机械与设备制造企业：主要从事农业机械和设备的设计、制造、销售和售后服务等工作。

2 农业科研机构：主要从事农业机械化和自动化技术的研究、开发和推广等工作。

3 农业技术推广部门：主要从事农业机械化和自动化技术的推广、应用和培训等工作，帮助农民提高生产效率和经济效益。

4 农业生产企业：主要从事农业生产和管理工作，如大型农场、农业合作社等，需要农业机械化及自动化专业人才来协助生产流程的优化和提升。

5 农业信息化企业：主要从事农业信息化技术的开发和推广，如农业智能化、农业物联网等，需要农业机械化及自动化专业人才来协助开发和维护相关技术。

总之，农业机械化及其自动化专业的就业方向比较广泛，涵盖了农业机械制造、科研、推广、生产管理和信息化等领域，未来就业前景较为广阔。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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微信交流服务群

为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。

入群方法： 加我微信 331760296 ， 备注： 姓名、单位、研究方向 ，我拉您进群，机构营销广告人员勿扰。

信息发布

科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

打好智能农业智能化基本。再次加速信息化管理基础建设，提高农村地域互联网布置水准，综合遥感卫星等网络资源，搭建农牧业天基互联网，产生基本检测与快速响应的农业遥感观察工作能力；加速推进农牧业农村互联网大数据基本建设运用，以第三次全国各地国土调查成效为基本，大力发展全国各地农牧业农村基本数据库查询，搭建全国各地农牧业农村数据资料“一张图”。

加速智能农业创新技术。关键提升智能农业行业基本技术性、通用技术和核心技术，超前的合理布局前沿科技，紧紧围绕农牧业专用型感应器、动物与植物成长发育管控实体模型、精密机械制造等行业积极开展资金投入和创新性科学研究。加强专用型感应器、动物与植物生长发育信息内容获得及生产制造管控原理实体模型等核心关联性技术攻关，关键推动应用各种各样工作条件的智能化农机车武器装备产品研发，促进农机车农业和信息科技集成化科学研究与系统软件示范性，加强农机车武器装备创新技术。进行集中化科技攻关与试点运用，完成技术性自主可控，占领农业科技主阵地。

加强智能农业落地式实践活动。基本建设一批智慧农场、聪慧农场、聪慧鱼场，促进智能化认知、数据分析系统、智能化控制系统与武器装备在农业中的融合运用，推动没有人大农场示范点。大力开展单种类产业链互联网大数据基本建设，提高数据统计分析运用工作能力，根据远程 *** 作、全自动 *** 纵或独立 *** 纵，完成大农场工作整个过程的智能化系统、智能化，探寻创建追朔管理方法与风险预警、紧急招回工作机制，加强大数据采集、传送、储存、共享资源、安全性等规范服务体系，推动农产品质量安全性信息化管理管控。

大力开展农业科技数据服务。健全农业科技信息内容保障体系，不断完善关键农产品市场检测警告管理体系，为政府部门和工商企业给予云计算平台服务项目，适用培养一批面对新型农业经营主体和小农民的信息内容综合服务公司，正确引导社会发展行为主体进行以统计数据为重要因素的农业社会服务，建立和完善科技特派员信息管理服务平台，适用科技特派员进行线上具体指导答疑解惑和沟通交流工作经历。

智能农业是农业现代化的主要反映，也是现代化农业的发展趋势之一，是现代化农业的一个非常庞大的检测、剖析、管理决策和保障体系。智能农业便是将物联网应用到传统农业中，运用感应器和手机软件根据移动应用平台或是计算机网站对农业开展 *** 纵，使传统农业更具备“聪慧”。从普遍的意义上讲，智能农业还包含农业电子商务、食品安全追溯防伪标识、农牧业数据服务等领域的具体内容。

智能农业是农业种植的普及化，是集新起的互联网技术、移动互联、云计算技术和物联网为一体，借助布署在农业当场的各种各样传感器连接点（自然环境温湿度记录、土壤含水量、二氧化碳、图象等）和无线通信网络完成农业自然环境的智能化认知、智能化预警信息、智能化管理决策、数据分析系统、权威专家线上具体指导，为农业给予精确化栽种、可视化管理、智能化系统管理决策。

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》。

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