物联网产业园区有哪些

随着5G的商业化逐步落地，越来越多的领域加入了数字化转型之路，利用物联网技术实施智能化升级。特别是题主所列举的工业领域，就是谋求数字化转型的先锋。

特别是2020年新冠疫情爆发以来，由于供应链断裂和防疫管理不善所导致企业停工甚至是破产的例子不在少数。而对那些熬过艰难时刻的企业而言，想要在疫情常态化的背景下重塑核心竞争力，数字化转型成为了不可或缺的手段。

与传统的经营模式相比，实施数字化转型能够给企业带来巨大的价值，包括提高生产效率、减少人力成本、加速产品迭代、优化管理流程、加强制造自动化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，数字化程度的提高，也大大提高了企业在生产经营中各种风险的监测能力，避免造成相关损失。

当然，以上只是物联网对于某一个领域所创造的价值，同理，在面对智慧农业、智慧交通、智能家居等行业时，一样可以利用物联网技术来实现更智能和更便捷的功能，例如气候传感器和温湿度传感器可自行检测分析当前数据是否符合农作物生长需求，并联动灌溉或保温系统进行干预，确保作物最佳生长环境。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）

不知道大家有没有细心发现，其实现在很多物联网的应用已经深入到我们生活各个部分。比如说共享单车，自助扫码骑行，骑完以后锁车付费走人，这个能很好地解决大家短途出行效率。还有就是应用在汽车上，专业术语叫车联网，现在很多10几万的车都具备远程监控的功能。比如说通过app远程启动车子，通过app查看车子的状态，当前在什么位置，还能根据你的行驶里程和机油寿命提醒你去保养等等。类似的例子还有很多，比如说智能家居产品，小家电产品。有些应用虽然感觉是鸡肋，这些都是他们跑马圈地的结果，先把市场占下来，再慢慢更新迭代产品。但不可否认的事，大家确实能感觉到物联网潜在的巨大价值，生怕自己错过一个亿。

从种种迹象也反映了物联网一定是个发展的趋势。总的来说，其实物联网可以和任何一个行业进行融合，让传统的产品更加智能高效。而我们汉玛智慧也在一直努力研发，争取为大家提供更多更优质的智慧解决方案，让我们的生活更加的便捷，让科技未来更指日可待！

2020年国家会议召开，加快推动新基建建设，各产业进行数字化的转型，进行智能产业化的升级，以5G为核心的物联网蓬勃发展。互联网时代已经进入到了“物联网”时代。

01

嵌入式应用的发展前景

“物联网”让所有的物品都具有计算机的智能但不以计算机的形式出现，并把这些物品与网络连接在一起，这就需要嵌入式技术的支持。
嵌入式是一个低调的领域，但是又无处不在。它功能很强大，领域很广阔。所有带有数字接口的设备，如手表、 汽车 等，都会使用到嵌入式系统。

嵌入式系统在IoT的应用随着市场的发展，可以说是是越来越广。编程不单单是在IT行业广泛应用，在当代 社会 中，各个行业间相互影响，相互渗透早已不是什么稀奇事了，而嵌入式系统也应时代的需求在各个行业中充当着重要的角色。

嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，就业前景广阔很多行业都可以用到它。随着行业的发展，市场对嵌入式方向的人员需求逐渐增多，薪资也是水涨船高，尤其是尤其是中高端开发岗位数量明显增多。

据统计：目前全国嵌入式工程师平均薪资可达近10K，其中薪资在15k-20k之间的占比有246%。而一线城市，如北京、上海、深圳等地，嵌入式工程师平均薪资更是高达20000元/月以上。由此可见，不管是现在还是未来，嵌入式工程师或将成为企业发展不可或缺的一部分。

02

嵌入式开发在哪里可以运用？

工业物联网

机器、设备和人的连接需要在工业互联网内完成，工业物联网不断发展需要嵌入式系统的更新。AI+IoT将成为未来产业成长的动能，因此嵌入式硬件系统平台作为发展工业物联网第二、三阶段的基石，必须能以融合人工智能及物联网的解决方案来应对市场需求。

农业物联网

嵌入式系统现在广泛运用于农业当中，通过分析设备的工作情况，通过传感器和仪器的使用，实现高效运作。

我国是农业大国，物联网技术的成熟带动农业物联网终端产品发展，养殖物联网系统、智能大棚、自动水肥一体化等日益成熟，大大促进了农业生产智能化。现在各种以嵌入式为特征智能终端产品屡见不鲜。嵌入式系统不断被应用于生活之中，改变着人们的生活，推动着工农业的发展。

世界上许多发达国家拥有着高度发达的养殖业。这些发达国家的养殖业，均有着高技术、低人工，高产能，低消耗等特点。这其中，高技术的 科技 力量已经成为现代化养殖场一个关键性的指标。我国的养殖业以前只是“后院养殖”的副业，经过40年的发展，从后院养殖的副业到独立的产业，从传统养殖到机械化设备养殖、加工、包装的现代化养殖，形成规模化养殖，成为我国农业的主要组成，带动农业经济快速发展。

所谓智能化养殖，利用物联网技术，围绕设施化畜禽养殖场生产和管理环节，通过智能传感器在线采集养殖场环境信息（二氧化碳、氨气、硫化氢、空气温湿度等），同时集成改造现有的养殖场环境控制设备，实现畜禽养殖的智能生产与科学管理。

医疗物联网

现在先进的医疗技术都逐步实现AI技术化，而在医疗技术进步中，嵌入式系统扮演者不可替代的角色。嵌入系统为医疗信息化提供便捷的 *** 作系统，提高医护人员的技术水平，减轻医疗工作者的负担。　

在医院临床上，物联网应用在移动护理条码扫描系统、移动门诊输液管理系统、婴儿防盗系统、患者生命体征动态监测系统等；在医院运营管理体系上，物联网应用于消毒供应中心质量追溯系统、科室物资管理系统、医疗废物管理系统、手术器械清点系统等。

03

嵌入式系统的安全性

自嵌入式系统诞生以来，关于什么是嵌入式系统一直存在争议。早期的定义是：“嵌入式系统是一个您甚至都不知道的系统，直到它停止工作为止。”

在物联网，工业物联网和人工智能的当今时代，其中所有事物都直接或通过云连接到其他事物，术语“嵌入式系统”是与大部分等同于“物联网设备，”没有什么可以被认为是安全的，而且一切都必须保证安全。

每年连接到Internet的设备数量呈指数增长。预计到2035年将有超过1万亿个连接的设备，而这些设备中每一个都需要的一件事就是安全性。幸运的是，可以使用解决方案，使开发人员可以使用商业和开源工具保护其嵌入式和物联网设备从端点到云的安全。

如今，随着行业的发展，人才资源的稀缺是必然的结果，有越来越多的学生选择嵌入式开发等专业。而这些高素质人才也将出现在各行各业中，让IT不再是一个独立的行业，而是作为各行各业沟通以及联系的桥梁，让各个行业工作效率更高效，联系更紧密。

小米一直在推生态链，是个先行者。但是他那个生态链一点技术含量都没有。华为想要打造是一个开放性的平台，所有的第三方都可以接入平台。BTA介乎于两者之间，未来走向不好说，从资金实力来讲小米最差，华为最强，技术上也是这样，不要小看BTA，从资金和技术上看小米比他们差的太远了，更不要说华为了所以将来智能生态链中小米肯定会边缘化！

人们经常提到的产业链，通常是以各个企业之间基于一定的技术经济关联， 并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联形态，用于描述具有某种内在联系的企业群结构，是一种纵向的价值传递路径。

企业在梳理产业链时，也通常站在自身的角度，是以企业为中心的“捆绑”，而产业生态链是在产业链的基础上，加以客户为中心的“连接”。

那企业该怎样根据自身实际，从战略上去把握产业生态链呢

( 1)企业在战略的制定过程中，需要梳理出在产业链中所处的位置，理清上下左右的合作伴关系，以在产业更新迭代中跟进步伐、占得先机，提高企业自身的核心竞争力。

宁德时代新能源科技有限公司成立于2011年，是一家集动力电池研发、设计，开发、认证和测试于一体的企业。众所周知，动力电池是新能源汽车的动力源，是最为关键的一个核“芯”部件，在众多动力电池企业还在研究二代磷酸铁锂电池时，宁德时代紧抓新能源汽车之势和国家扶持政策之力，发力于三元锂电池的研发。

企业的成功仅靠趋势的把握和技术上的优势显然是不够的。宁德时代还擅长站在整个产业链的高度，积极布局与上下游企业的合作与联姻。如与上游供应商格林美公司合作，构建了“电池回收一材料再造一电池包再造一-汽车再装配”的新能源全生命周期价值链。

在下游整车厂商的合作上，与华晨宝马进行订单与权绑定的深度合作:与北汽集团合资建立普莱德，锁定北汽新能源、北汽福田两大整车厂的订单;与上汽集团合资新设时代上汽与上汽时代，时代上汽负责电芯生产，上汽时代负责Pack生产;与广州汽车集团合资设立了广汽动力电池有限公司、广汽时代动力电池系统有限公司等。

宁德时代在2015年和2016年连续两年在全球动力电池企业中排名前三位，仅次于松下电器和比亚迪。在2017年成为超越比亚迪、松下电器的电池供应商，全球市场占有率达到17%，排名第一。宁德时代用不到7年的时间实现了从0到1300亿元的成长奇迹。

(2)企业在制定战略时，要从产业链的各方角度来思考自身战略的可行性，任何一个环节的缺失都有可能导致战略计划的失败。

曾经优于亚马逊Kindle的索尼电子阅读器、未能普及的辉瑞吸入式胰岛素、米其林公司的PAX系统防爆胎等，都有过因为忽视产业链相关环节而败走麦城的经历。

这里以米其林公司著名的PAX系统的失败为例，以体会产业链上任何一环节对战略成败的决定性作用。

米其林公司曾推出一款具有全新理念的轮胎PAX轮胎，这款轮胎在被戳破完全漏气的情况下能继续正常运转200公里，而且还能极大地提升胎面寿命和燃油效率，对汽车制造商来说，安装PAX轮胎可以大大地增强其汽车的竞争力。

至此，米其林公司将PAX轮胎视为战略性产品，从原来对单个部件的制造导向转变为系统整合导向，经过5年的努力，终于成功转型，也克服了重重障碍，与奔驰、奥迪、宝马等公司签下合作合同，并说服了另一家大型汽车轮胎制造商——固特异也制造PAX轮胎，应该是万事俱备了。

可出乎意料的是，“东风” 却迟迟没有吹来，这时期PAX轮胎的销量始终萎靡，经反复查找，原因竟然出在轮胎维修上。当PAX轮胎出现问题需要维修时，几乎所有的修理站都不愿意提供维修，因为原本的轮胎修理器都用不上，需要购买整套全新设备，维修商认为花费太大，并不划算。

正是对轮胎维修这一环节的忽视，米其林的PAX轮胎在长达12年的挣扎后，停止了向民用市场的供应，带来了难以估计的损失。

(3)企业可根据发展战略需要，在理清产业生态链的基础上，进行产业链整合。产业链的整合可划分为横向整合、纵向整合以及混合整合三种类型。

①横向整合是通过对产业链上相同类型企业的约束来提高企业的集中度，扩大市场势力。

②纵向整合是产业链上的企业通过对上下游企业施加纵向约束，使之接受一体化或一体化的合约， 通过产量或价格控制实现纵向的产业利润最大化。

③混合整合则是横向和纵向的结合。许多企业发展到一定的规模都会进行产业整合。

如中粮集团的全产业链模式将种植与采购、养殖屠宰、食品加工、分销及物流、品牌推广等环节都纳入了运营体系中；大锦农业“良田”到“餐桌"的全产业链模式已形成集种植、养殖、食品深加工为一体的生产经营模式; 芬欧汇川公司的全产业链模式将森林经营、木材加工、纸张生产等业务进行统筹经营。

也有互联网电商企业在创立之初便定位于产业平台，如找钢网实现了钢厂、流通与客户的一体化连接，起点中文网建立了集创作、培养、销售为一体的电子在线出版机制。

(4)整合不仅来自产业生态链，也来自跨界。

随着新经济、新技术、新模式的出现，各行业在积极寻求跨界整合，借助自身优势，与其他资源进行搭配融合，通过跨行业、跨产业的合作，构建一个具有竞争壁垒的生态圈。亚马逊、阿里巴巴、腾讯、小米等公司便是生态圈建设的典范。

小米公司在2010年强势崛起后，在2013年6月，提出了“生态链”模式，致力于形成以小米品牌为中心的物联网生态体系圈。在生态圈的布局中，小米自己掌控核心智能产品，如手机、电视、路由器、平板、音箱等，周边产品则交给生态链中的其他企业来拓展，形成从中心点不断向外扩散的同心圆结构。

小米为生态圈内的企业提供包括品牌、供应链、销售渠道、投融资、产品企划、品质管控等全方位的支持，生态圈内的公司借助小米的孵化和赋能，快速占领细分市场。

在小米的生态链模式中，可以看到企业之间打开了产业边界，利用股权和交易的纽带、资源的共享和战略的协同等机制，将圈内的企业拧在了一起，通过“竹林效应”的成长逻辑，以“精确制导、精准打击”的作战逻辑，在成就别人的同时也成就了自己。

20世纪90年代，企业之间的竞争是产品的竞争; 21 世纪初，以国美、苏宁的崛起为开端，演绎了产业之间的精彩纷争;如今随着互联网的普及和物联网的推进，产业的竞争已上升到产业生态链的竞争。

所以，不管企业是构建自己的生态圈，或是在主导产业生态链，抑或只是“圈里”“链上”的某一个具体企业，对于产业生态链的清晰梳理、良好把控都极具战略意义。

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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不怎么赚钱，
我就是养鸡的，有三千柴鸡，
一斤鸡蛋要是经市场卖利润为一毛，自己卖利润五毛，
这还是顺利的情况下，
鸡蛋每天的价格都有波动，饲料确实没变化，
管理也麻烦，
也许我的规模小吧，反正感觉还不如当普工挣钱。

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