农业物联网前景如何？

创新技术的不断涌现，从根本上改变了传统农业的发展模式，通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术以及大数据技术等使我国农业从原来看天吃饭的传统农业模式转变为高产、高效、低耗、优质、生态和安全的智慧农业模式，随着物联网技术的不断发展，数据存储，全面感知，数据上云等方式使得智慧农业的传输网络进一步扩大，更进一步的进阶为互联网+智慧农业模式。

创新技术发展迅猛，智慧农业前景广阔

2018年，我国人工智能市场规模约为339亿元，较上年同比增长5629%，增速进一步加快。人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。人工智能技术的发展应用在互联网+智慧农业中，使得模型建立时间更短，预测结果更加准确。

2018年，我国物联网市场规模约为13603亿元，较上年增长1470%。随着国家支持政策的不断出台，国内物联网产业链和产业体系初步形成，产业规模快速增长。目前，中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟，通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平，下游应用不断拓展。

与工业互联网建设类似，互联网+智慧农业也可以应用物联网技术建设“农业互联网”，将物联网在互联网+智慧农业模式中应用程度进一步加深。

随着创新技术和农业科学的不断拓展和深入，互联网+智慧农业的发展也面临进一步的机遇与挑战，并呈现出多维发展态势。其中，创新技术发展及应用将是互联网+智慧农业发展的不竭动力。在支撑智慧农业发展的多项关键技术中，发展较快且具有广阔前景的主要有数据仓库技术、3S技术、模拟模型技术和人工智能技术；较为活跃的关键技术领域有农业资源管理、农情状态检测、农业过程模拟及决策支持系统等。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。

第一部分：智慧农场的定义

智慧农场是一种以物联网为基础，通过物联化、互联化、智能化的方式，综合无线传感技术、自动控制技术、网络技术和数据库技术实现现代化、智能化管理的农场。

第二部分：方案介绍

随着新一代信息技术飞速融入传统产业，农业数字化、网络化、智能化逐步成为农业现代化发展的基石。依托云计算、5G、物联网等技术，部署于农业生产现场的各种传感节点和通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等功能。结合当前乡村振兴战略、大规模农村土地流转等契机，为农业生产提供精准化保障、高质量运营水平、智能化决策支撑。

运用 Hightopo 自主研发的 HT 产品，全程零代码搭建 3D 轻量化 Low Poly 风格的智慧农场可视化解决方案，无缝融合 2D、3D 技术，1：1 还原农场的区域规划，展开对农作物间的网格化管理。业务囊括远程诊断、安全追溯、信息监测、安全预警等全方位需求。可实时感知现场的光、水、温、肥、热等实时生产环境、作业对象及设备状态，远程监测农业园区的生产过程、作业监督、生态环境，实现科学种植和安全生产。

第三部分：方案功能

气象可视化

支持融合天气雷达或气象管理业务系统，场景内可模拟和复现晴天、雷雨、多云等气象，针对气温、风力、降水、相对湿度等多个关键指标进行综合性监控分析。当面临气象灾害时能提前预警告警，及时输出应急措施，实现对气象数据的全面掌握和及时响应。

2伐木场监控可视化

目前森林盗砍盗伐、森林火灾事故及非法建设占用等现象愈加猖狂，单纯依靠林业人员巡逻监管成本巨大，也无法起到对有效区域的巡查目的。

借助无人机的航空影像或视频数据，对设定作业区域进行实时巡视，再由北斗系统高精度定位功能将数据实时回传到监控平台上。针对非法偷盗情况及时告警，精确定位偷盗位置，追踪偷盗踪迹。日伐木量，日栽种量、日运载量多重指标，通过 HT 丰富的可视化图表呈现于界面 2D 面板两侧。实现全方位监管动态感知和信息反演，构造一体化感知体系。

3灌溉/施肥/撒药可视化

根据农田中水稻、玉米、南瓜、西红柿等多种农作物的不同生长方式，可选择自动喷洒器灌溉或无人机灌溉形式，针对特定农作物或旱地作物，进行时长和灌溉量的智能设定。

无人机灌溉可为管理者提供大量田间时空变化信息，全程自主飞行，任何地形都能对农田灌溉、施肥、撒药提供精准作业路径。可根据侦测到的土壤墒情、生长阶段、植被指数，自主预测其种植面积、作物长势、产值预估，同时输出化肥与农药的用量数值预设建议，结合水肥一体化技术提高肥料利用率，达到变量施肥精量播撒，提高农作物生长速度及生长质量。实现时间计划型、模型驱动型、环境驱动型等多种智能管理模式。

通过场景交互调取相应农作物的监控视频，同步获取植被长势状态/成熟周期、病虫害百分比、往年收成比对等关键数据，点击场景中的农作物可显示其属性信息。针对关键数值的变化情况，系统将启动自检诊断功能，对预警地块进行迅速定位诊断，输出防治措施，避免延误病情，造成损失。

4农机管理可视化

搭载北斗导航定位系统、5G 通信系统、机具状态检测传感技术，可对“无人收割机”、“无人拖拉机”、“无人采摘机”等多类型农机，进行高精准地理定位、路径自动规划、故障自动检测。结合 HT 引擎强大的渲染技术，精准复现农机在各地块的作业动态。远程 *** 作农机的启停，根据事先规划好的路径，进行瓜果粮蔬自动采摘收割工程。设有车辆抓拍、移动侦测、入侵报警等智能分析功能，对作业现场、农机轨迹动态监控预警。2D 面板图表则呈现各农机的重要运行参数、收割数据详情、历史数据曲线对比等信息。

5蔬菜大棚可视化

模拟温室大棚场景，通过远程控制系统遥控大棚中喷灌机、电磁阀、排风扇、卷帘机等设备的启停。系统可根据大棚内定义的种植预设条件，自动控制增温、降温、通风、灌溉、施肥等设备的运行，当超出设定阈值时立即触发告警，通知管理者及时发现及时处理。不仅满足严苛的农作物种植条件，还能节约用电降低生产成本。整合各地块农事 *** 作详情、生产环境数据、全生长周期高清，实现数据共享，让生产环节可追溯，资源配置得以优化。

6农畜管理可视化

匹配智能传感器，即可满足鱼塘、奶牛场、养鸡场、养猪场等水产养殖场景进行线上查看。联动自动饲养、环境感知、综合诊断、溯源等功能，对获取养殖场环境信息（氨气、二氧化碳、硫化氢、空气温湿度等）进行设备自主调控。点击养殖品种，可显示相应畜禽的规模、产量、存活率等多层面信息。随时随地掌控畜禽养殖投入品和产出品数量、实时诊断动物疫病疫情、预警和防控。加强养殖场舍内环境的数据闭环，对潜在危机急速响应及时止损，减少补救成本，达到养殖场高效分析预警与宏观管理的目的。

7有机化肥厂生产可视化

为减少动畜禽粪污对环境的影响，国家大力推进畜禽养殖废弃物资源化利用，通过建设有机肥厂、大小型沼气池、固液分离机、储粪房等粪污资源化利用处理设施，粪污经堆沤发酵处理后变成有机肥，用于农田林地果园，不仅节约肥料成本，还有助于推进生态环境保护。

HT 3D 可视化监测畜禽粪污资源化利用情况，可规模化的避免发酵堆肥时氧气浓度、温度以及生物菌群种类之间产生的差异，对化肥生产设备进行集中运行管理、数据查询、化肥转化量统计等支撑服务，缩短发酵周期，节省人工成本，从根本上解决了生产上的短板。可广泛应用于规模养殖场、养殖小区、有机肥厂、粪污处理中心，形成畜禽粪污收集、贮存、运输、处理的综合性利用全产业链。

8仓储可视化

集成仓储系统应用物联网、输送和分拣技术、RFID 托盘等技术，可对仓库产品进行数据采集整理，及时反馈出仓内饲料量、化肥量以及瓜果蔬菜的存量和出入库时间。设有智能搜索功能，即使面对海量数据也能迅速检索出相应的物品信息。3D 可视化仓储管高度提升仓库现场的运转秩序和管理效率，让数据共通联动。

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。

无人农场是在人不进入农场的情况下，采用物联网、大数据、人工智能、5G、机器人等新一代信息技术，通过对农场设施、装备、机械等远程控制或智能装备与机器人的自主决策、自主作业，完成所有农场生产、管理任务的一种全天候、全过程、全空间的无人化生产作业模式，无人农场的本质是实现机器换人。

无人农场是机器换人所要展现的最终形态，物联网替换了人类的感知器官 ; 大数据和人工智能组成智慧云大脑，替换了人类的大脑 ; 无人驾驶的农业机械(简称无人驾驶农机，泛指用于农业生产的所有机器人、无人机、机械装备等)替换了需要人类四肢参与执行的有人驾驶农机。

无人农场的关键技术主要包括物联网技术、大数据技术、人工智能技术和无人智能农业装备技术等。无人农场的关键技术按照模块一般可以划分为感知数据融合技术模块、规划决策技术模块和控制执行技术模块等。感知数据融合技术模块主要包括物联网技术，规划决策技术模块主要包括大数据技术和人工智能技术，控制执行技术模块主要包括无人智能农业装备技术。无人农场的关键技术主要包括以下几个：

（一）物联网技术

近年来，传统互联网技术的不断发展，衍生出了物联网技术。物联网技术主要包括传感器、数据传输等技术。物联网技术将环境、作物和智能农业装备等信息实时连接，构建无人农场的“神经网络”，为无人农场提供精准的数据支持。物联网技术是无人农场智能化的基础，有助于农业生产科学、准确地进行。

传感器广泛应用于各种农业装备中，使得无人农场的各个生产过程可视可控。如，耕整地机械利用超声波传感器、红外传感器和压力传感器等实时感知机具的耕作深度和耕作阻力等信息。

数据传输技术包括有线数据传输技术和无线数据传输技术。5G技术作为一种新型无线数据传输技术，具有传输速度快、延时低等优点，5G技术在无人农场中的应用将成为智慧农业的重要发展方向。

（二）大数据技术

大数据技术，主要包括大数据采集、处理、存储和分析等技术。农业大数据技术能够科学合理地分析农业数据，发现数据之间的潜在关系，进而指导农业生产。农业大数据现在已经成为农业发展的新型资源。农业大数据技术可以建立并不断完善无人农场经验库，形成更加科学、准确的方法论来指导农业生产。

（三）人工智能技术

人工智能技术，主要包括智能识别、智能学习、智能推理和智能决策等技术。人工智能技术让无人农场拥有智慧的大脑，让机器具有类似人类的思考能力。无人农场在农业生产过程中，通过人工智能技术，自主学习训练并增长智慧，从而能够做出更加科学合理的规划决策。人工智能技术在农业上主要有农作物识别与检测、农作物病虫害与缺素诊断、农作物生产精准管控、农产品质量分拣和溯源、土地与种植资源管理等应用场景。

（四）无人智能农业装备技术

无人智能农业装备技术，主要包括状态数字化监测、智能信息感知、自动导航控制、智能动力驱动和装备智能作业等技术。无人智能农业装备，主要包括无人驾驶农业机械、农业机器人和农业无人机等。农业机械无人驾驶是无人农场的重要表现形式。无人驾驶农业机械主要包括无人驾驶精量播种机械、无人驾驶耕整地机械、无人驾驶植保机械和无人驾驶收获机械等。在农田作业时，无人驾驶农业机械需要进行合理路径规划、准确姿态控制、灵敏自动避障和自主停止。

无人驾驶农业机械在实际运行时需要进行行为决策和合理路径规划。科学合理的决策和规划可以确保无人驾驶农业机械安全工作。规划决策技术模块是无人驾驶农业机械的大脑，主要由计算单元组成。各种传感器采集的数据统一传输到计算单元进行计算、规划和决策。无人驾驶农业机械控制执行技术模块接收由规划决策技术模块形成的控制命令，并将这些指令输送给转向、制动等系统，完成自主转向、制动等 *** 作，实现准确姿态控制、灵敏自主避障和自主停止。

农业机器人可以分为除草机器人、施肥机器人和收获机器人等类型。面对复杂工况和恶劣环境，农业机器人也能正常完成农业生产作业。当农业机器人收到工作指令后，农业机器人能自主移动到作业位置并进行作业。

无人驾驶农业机械，与农业机器人和农业无人机等无人智能农业装备共同组成了无人农场地空协同作业体系。无人智能农业装备，是前端物联网技术、大数据技术和人工智能技术的重要载体，在前端无人智能感知与规划决策的基础上，完成无人农场的具体作业。

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