物联网和大数据可以给农业带来什么？

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，即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网。可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
前瞻产业研究院指出农业物联网相比传统农业有以下优势：1、科学栽培：经过传感器数据剖析可断定土壤适合栽培的作物种类，经过气候环境传感器能够实时收集作物成长环境数据。2、精准 *** 控：经过布置的各种传感器，体系迅速依照作物成长的请求对栽培基地的温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等进行调控。3、进步功率：与传统农业栽培方法不一样，物联网农业栽培方法根本完成体系主动化智能化和长途化比手工栽培模式更精准更高效。4、绿色农业：传统农业很难将栽培过程中的一切监测数据完好记录下来，而物联网农业可经过各种监控传感器和网路体系将一切监控数据保存，便于农商品的追根溯源，完成农业出产的绿色无公害化。

乐鑫是一家专门从事物联网芯片和模块研发的公司。它的产品包括ESP8266、ESP32等芯片和模块。在使用这些芯片和模块时，有时需要将程序烧录到芯片中，而程序往往是以bin格式的文件存在的。那么，乐鑫如何看懂bin文件呢？
首先，bin文件是一种二进制文件格式，它不像文本文件那样可以直接打开查看。因此，乐鑫需要借助一些工具来解析bin文件。常用的工具包括hexdump、xxd等。这些工具可以将bin文件转换成可读的十六进制格式，其中每两个十六进制数对应一个字节。
其次，对于乐鑫的芯片和模块而言，它们的程序往往是使用C语言编写的。因此，乐鑫需要将十六进制格式的bin文件转换成C语言代码，以便进行修改和调试。这可以通过使用bin2c等工具来实现。
最后，乐鑫还需要了解bin文件的结构和内容。一般来说，bin文件包括代码段、数据段、BSS段等。代码段存放程序的指令，数据段存放程序中的全局变量和静态变量，BSS段存放程序中未初始化的全局变量和静态变量。
综上所述，乐鑫需要借助工具来解析和转换bin文件，并了解bin文件的结构和内容，才能看懂bin文件。

可以。
1、无线串口穿透通信，例如两个PLC用串口RS485进行通信，并成功后，然后将通信线剪断，一侧接一个无线串口穿透模块，就可以实现无线通信了。
2、无线路由通信，PLC带有网口，可以进行网口通信，然后用网线，连接PLC与无线路由器，分配好IP地址，就可以无线通信了。
3、物联网模块，现在有各式各样的物联网模块，可以无线通信，物联网模块与PLC通信，采集数据，然后在无线发送给手机，电脑上。
等等。望采纳。。。。。。

一、什么是农业物联网？
No1：农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营，使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备（如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等），广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息（如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域），建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法，因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道，实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理，通过智能化调控终端实现农业的闭环控制，实现农业的自动化、最优化控制。实际上，物联网是智慧农业的核心。
“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，需要添加氮肥，而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2：农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法，国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层（网络层）、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等，采集各类农业相关信息（包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等），实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上，将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ；同时，将应用层的控制命令传输到感知层，使感知层的相关设备采取相应动作，比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术，实现信息技术与行业的深度结合，完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层，主要包括各类具体的农业生产过程系统，如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用，保证产前正确规划以提高资源利用率，产中精细管理以提高资源利用率，产后高效流通实现安全溯源等多个方面，促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
（转自搜狐科技网）
二、农业物联网未来发展趋势
目前，我国农业正处于传统农业向现代农业转型期，农业物联网将发挥独特而重要的作用，也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状：2013年，农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》，方案中明确提出，实施区试工程，对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径，提高农业物联网理论及应用水平，促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率，提升农产品附加值，实现农业增产与增收。
在发达国家，智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用，渗透到农业各方面。 据介绍，国外采用物联网相关技术，在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等，使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术，在远程支持与服务平台上，建立智慧农业远程托管中心，实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等；将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合，从种植各个环节解决农产品的安全问题；充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术，实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前，这项技术不但达到国际先进水平，而且已推向全国市场，广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等，深受用户的认可，取得了较好的成绩。
农业物联网，即在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph值传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使种植人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的适宜条件，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益。
种植业离不开浇水、施肥、打药，农民种地凭经验、靠感觉，他们面朝黄土背朝天的在田里耕作，并把这些经验与方法一代代相传，然而现在瓜果蔬菜该不该浇水，施肥、打药，怎样才能保持精确的浓度，温度、湿度、光照、CO2浓度，如何实行按需供给？这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题，在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现，已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴，让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全，引领现代农业发展。
（转自搜狐网-鑫芯物联）
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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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。

农业物联网，即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网。可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH 值传感器、光照度传感器、CO2 传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH 值、光照强度、土壤养分、CO2 浓度等物理量参数，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件。
农业物联网一般应用是将大量的传感器节点构成监控网络， 通过各种传感器采集信息， 以帮助农民及时发现问题， 并且准确地确定发生问题的位置， 这样农业将逐渐地从以人力为中心、依赖于孤立机械的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式，从而大量使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备。
在计算机互联网的基础上，利用 RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

通过对大数据更深层准确的分析及应用,AI正在一些方面改变着管理者的决策方式。一方面,在不确定时代中,管理者需要面对更多随时改变的数据,以往经验在面对新挑战时难以作为足够依据。同时,企业的数字化转型不再局限于基层运营,AI对于大数据的分析与利用也许可以让决策者看到更清晰的参考答案,并提升数字领导力。

发挥数据价值

受限于以往技术与物联网发展水平,企业的数字化转型起点主要集中在数字化运营。过去几年,市场对企业的反应速度,以及制定个性化服务的能力提出了更高要求,对管理者的决策能力也形成了挑战。随着数据快速变化与积累,今天的管理者在关键节点上的决策过程中看到的可参考数据更加复杂。回看数据价值链,在信息、洞察、预测及决策上,数据的价值越来越大,相较于其他环节的数据,用于决策的数据可以提供出更高的产出比,决策中对数据的价值利用也更加直接明显。

企业的数字化转型过程可以包括产品的生命周期、研发、生产、销售及售后,其中每个步骤都可以做数字化转型工作,也都有决策产生作用的空间。例如在研发过程中,通过对目标产品大数据的分析,管理者可以准确定位出产品需要具备的性能,以及相应的竞争力。与传统SWOT分析法做决策的方式相比,大数据可以提供全局下的指导。

通过大数据,AI的能力有了大幅度提高。技术的发展推动了人工智能在更多领域的应用,包括其在数字化转型中的角色。AI正在帮助数据以更快速清晰的方式呈现出来。在谷歌的AlphaGo与围棋世界冠军比赛的过程中,面对不断变化的棋局,每步棋背后的决策都影响着最后结果。AlphaGo快速处理关键数据的表现令人印象深刻。AlphaGo最后的胜利让管理者看到了人工智能找到最优路径的能力,也显示了大数据帮助决策优化的可能性。

通常,管理者的管理难点主要集中在“供产销”的经营铁三角的动态平衡上,每个部门的优化与协同都可以提升企业的经营效益,但“部门墙”的存在使得这种优化存在局限性,难以以企业效益最大化为整体目标。基于这点,傲林 科技 以企业级数字孪生实现AI辅助决策系统,用人工智能软件满足客户的动态需求。

傲林 科技 首创“事件网”技术作为建模工具基础,为不同行业建造企业级的数字孪生,通过利用企业不同的数据从不同维度建立模型,将物理世界中的企业运营同步映射到赛博世界。模型可以通过控制全域数据变量,做出沙盘推演,监测未来,从而快物理世界一步做出全局优化的预测建议。另一方面,模型可以节约决策时间成本,降低人工管理错误,提高决策效率。

对于变量条件,软件可以从原因、影响等方面给出症状诊断。近期由于澳大利亚铁矿石的涨价,钢铁企业采购受到影响。模型在应用过程中用数据治理和数据分析代替了计算过程,通过沙盘推演给出优化方案,在客户端快速提供出可行备选方案,保证调配出最优化的产品结构。方案产生后,会回到数字孪生模型进行推演,产生预测结果,最终由决策者结合自身的经验做出最优选择。

找到决策点

在市场对数字化的热衷与相关政策不断出台的背景下,泛制造业、媒体、金融等越来越多领域正在利用AI辅助的方式做出决策。傲林 科技 认为,2021年会是中国市场的数智化元年。

AI对于决策的影响并不受行业或企业数字化水平限制。重要的是,一个企业级的大脑可以参与日常管理,用数据支撑运营、财务中常规且高频的决策问题,并在业务决策方向上提供清晰的参考依据。

不同企业即便是使用同一个分析模型,软件进行分析的数据源也不尽相同。

人工智能对全域数据分析后,可以帮助有一定数字化基础的工业企业定位到经营中能够创造最大价值的环节,实现明显的降本增效;对于处于自动化初级水平的中小型企业而言,则可以利用推演预测,对采购或占资金流大部分的库存等重要业务进行优化,快速降低费效比。随着数据源及模型的完善,数据利用能力会随之提升。

整体而言,模型在帮助企业将自身数据用得更好的同时,可以参考行业与外部市场的整体数据,进行全局量化优化。利用这套辅助决策系统,白酒企业小糊涂仙分析了渠道的经营状况,在提升经销商质量的同时开拓了新市场,实现年营收及利润持续双位数增长。

在企业经营中,“做决策的终究还是人,而不是机器”,管理者的经验及判断在涉及文化等问题时仍然非常重要。例如现阶段等自动驾驶可以在特定环境下提供安全辅助,仍无法取代人类驾驶。AI在复杂决策场景中提供的强大支撑能力更像一个趁手而又智能的工具。

与咨询公司合作

尽管同为企业发展的助力,现阶段的AI分析不会取代咨询公司,这是因为辅助决策系统与传统咨询公司的服务有所不同。对于寻求长期发展规划及战略相关咨询的公司而言,熟悉市场发展规律的咨询师,与有丰富经验的咨询公司不可或缺;在咨询方案完成后,陪伴企业完成从产品产生到使用,及最后的优化转型,重塑管理文化的成长过程,则是AI与大数据更擅长的领域。

对于咨询公司而言,传统企业领导者面临的数字化转型挑战也是他们面临的问题。为此,德勤、埃森哲等咨询公司先后设立了独立数字部门,并加大了数字化人才的吸收与培养,以为客户提供更符合数字化转型背景下的战略规划。

为提供更全面的服务,埃森哲等咨询公司选择了与 科技 公司合作。在为威马 汽车 提供服务时,埃森哲与SAP合作,提供出一款智能企业管理平台项目,帮助威马 汽车 实现了系统的数据标准化,以及流程自动化,大幅减少人工错误和相关成本,完成业务数字化过程。

在推进企业数字化转型的实践中,傲林 科技 扮演了另一个维度“咨询公司”的角色,以“软件”的形式呈现——掌握行业Know-How的同时,拥有人工智能和大数据产品。企业如何提高竞争力、如何规划数字化转型及落地,得到“一站式”解决。

今天,5G降低了数据的获取和应用成本,数据效能的提升也为B端数据的应用提供了承载与舞台。随着大环境下工业互联网数据逐步完善,企业内部不断推动数据打通,AI辅助决策系统可以更好地运用数据,为管理者服务。

数据驱动的智能时代中, 科技 进入的一个结果就是传统企业的边界被逐渐打破,咨询与 科技 之间的界限逐渐模糊。未来,传统企业会逐步转化为以数据为核心的企业,管理者面对的经营问题通过数据呈现,也通过数据得以更好解决。

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