自5G网络出现以来，网络速度一直被用作销售点和宣传点之一。如今，通信技术实际上更加发达，我们都在使用4G网络，只要它指向更好的地方，那么它就可以达到很好的速度。从这个角度来看，5G网络似乎有一些鸡排。那么，5G网络能让全球所有科技公司认真研究的实际作用是什么？
在5G网络的帮助下，互联网技术的发展是可能的
与4G相比，5G网络可以在本地网络中容纳更多设备，并且速度可以提高到最大传输速度，这无疑将重新定义当前的互联网环境。借助5G网络的这一功能，我们可以将更多的工业资源集成到互联网中，使互联网技术更加发达。这不仅会推动这些传统公司转向互联网/高科技领域，还可以创造巨大的空间价值，从而形成新的发展模式，衟 对于我国工业的未来，科学技术的发展奠定了坚实的基础。
5G网络可以支持更多不同的设备，加速进入智能时代
如今，我们都在使用4G网络，事实上，连接设备仍然有很多限制，在大多数小型游戏中，许多朝着科技方向前进实际上是不可能的。网络使用顺畅。5G网络现在可以完全覆盖我们许多人，我们将使用各种智能可穿戴设备，例如智能家居眼镜、设备等。有了广泛的5G网络，我相信越来越多的消费者将更倾向于购买这些智能产品，这无意中促进了智能时代的到来。同时，这些制造商可以从消费者那里获得更多反馈，使产品更加先进。
现状：我国已形成基本齐全的物联网产业体系，部分领域已形成一定市场规模，网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小，传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模，但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。
我国已形成了较完整的敏感元件与传感器产业，产业规模稳步增长。我国形成了RFID低频和高频的完整产业链以及以京、沪、粤为主的空间布局，2009年市场规模达到85亿元并成为全球第3大市场。我国仪器仪表产业连续多年实现20%以上的增长，2009年产值超过5000亿元，企业数量为5000多个，小型企业数量占比达到90%。
在物联网网络通信服务业领域，我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头，目前M2M终端数已超过1000万，年均增长率超过80%，应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域，未来几年仍将保持快速发展，预计“十二五”期间将突破亿级。三大电信企业在资源配置方面积极筹备，加紧建设M2M管理平台并推出终端通信协议标准，以推进M2M业务发展。国内通信模块厂商发展较为成熟，正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小，处于起步阶段。尽管我国在物联网相关通信服务领域取得了不错的进展，但应在M2M通信网络技术、认知无线电和环境感知技术、传感器与通信集成终端、RFID与通信集成终端、物联网网关等方面提升服务能力和服务水平。
在物联网应用基础设施服务业领域，虽然不是所有云计算产业都可纳入物联网产业范畴，但云计算是物联网应用基础设施服务业中的重要组成部分，物联网的大规模应用也将大大推动云计算服务发展。国内云计算商业服务尚在起步，SaaS已形成一定规模，而真正具有云计算意义的IaaS和PaaS商业服务还未开展。目前，我国在云计算服务的基础设施（IDC中心）建设、云计算软硬件产业支持和超大规模云计算服务的核心技术方面与发达国家存在差距。云安全方面，我国企业具有一定的特点和优势。随着物联网应用的规模推进、互联网快速发展和国家信息化进程的不断深入，我国云计算服务将形成巨大的市场需求空间，“十二五”期间将呈现快速发展态势。
在物联网相关信息处理与数据服务业领域，信息处理与数据分析的关键技术主要是数据库与商业智能。我国数据库产业非常薄弱，知名企业只有三四家，只占国内市场10%左右的份额。商业智能（BI）领域我国虽然技术相对落后，但已形成了一定规模，国内现有BI厂商有近500家，但高端市场仍由国际厂商垄断。整体而言，我国拥有自主知识产权的数据库产品、BI产品和掌握关键技术的软件企业少，产业链不完整，缺乏产品线完整、软硬结合、竞争力强的国际企业。
一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网 NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
1、物联网的定义：
物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
2、物联网的组成：
物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：
（1）、感知识别层。
感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。
（2）、网络构建层。
网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。
（3）、平台管理层。
平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。
（4）、综合应用层。
物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。
扩展资料：
物联网的功能主要有以下几点：
1、获取信息的功能。
信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能。
传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能。
处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能。
施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
-物联网
感知层：底层数据采集职能，包括芯片、连接芯片和应用设备的模组、传感器、各类识别技术等1、芯片：低功耗、高可靠性的半导体芯片应用广泛，MCU/SoC逐渐渗透物联网领域。MCU芯片复杂度较低，适用于智能设备的短距离信息运输，主要应用于智能家居、消费电子、医疗保健和工业电子等领域；SoC芯片系统复杂度较高，集成功能更丰富，支持运行多任务复杂系统，可应用于功能较复杂的嵌入式电子设备，应用于无人机、自动驾驶和工业互联网等领域
2、无线模组：为物联网提供网联能力的基础硬件，将芯片、存储器和功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口，在物联网产业中处于承上启下的中间环节，向上连接芯片行业，向下连接各类终端设备，终端设备借助无线模组实现通信或定位的功能。
3、传感器：作为物体的“五官”，传感器承担采集数据、感知世界的重任，不断向智能化、高精度、微型化的方向发展，市场空间广阔。传感器与MEMS结合是当下技术的新趋势，MEMS传感器集成通信、CPU、电池等组件及多种传感器，具有体积小、功耗低、成本低、集成度高、智能化特点，广泛应用于消费电子、医疗和车联网等领域。
涉及企业：
芯片
翱捷科技：具备全球稀缺的全制式蜂窝基带芯片研发能力的平台型芯片设计企业。2015年成立以来一直专注于无线通信芯片的研发和技术创新。公司各类芯片产品可应用于手机、智能穿戴设备为代表的消费电子市场和以智慧安防、智能家居、自动驾驶为代表的智能物联市场。
先科电子：领先的高质量模拟和混合信号半导体产品供应商。成立于1960年，主要为客户提供电源管理、保护、高级通信。人机界面、测试与测量以及无线和感应产品方的专有解决方案。
广芯微电子：成立于2017年，一家为客户提供创新解决方案的集成电路设计企业，公司开发包括面向工业物联网（IIoT）并支持边缘计算的专用处理器芯片、面向LPWA的IoT连接专用芯片、IoT基带处理器芯片、以及应用于传感器信号调理的专用芯片。
华为海思：全球领先的Fabless半导体与器件设计公司，前身为华为集成电路设计中心，2004年注册成立实体公司，提供海思芯片的对外销售及服务。
联发科：全球第四大无晶圆半导体公司，联发科技的核心业务包括移动通信、智能家居与车用电子，着重研发适用于跨平台的芯片组核心技术，联发科的芯片经过优化，能在极低散热量且极度节能的模式下运行，以延长电池续航力，时时刻刻达到高效能、高电源效率与连网能力的完美平衡。
紫光展锐：我国集成电路设计产业的龙头企业。公司于2013年成立，致力于移动通信和物联网领域核心芯片的研发及设计，产品包括移动通信中央处理器、基带芯片、AI芯片、射频前端芯片、射频芯片等各类通信、计算及控制芯片，其物联网解决方案支持众多智能电子产品，包括智能手机、平板电脑、Wi-Fi调制解调器、家用设备、可穿戴设备、互联汽车产品等。
移芯通信：为中国自主研发的超低功耗NB-IoT和Cat-M物联网芯片供应商。公司于2017 年成立，2020年12月完成B轮融资。主要业务为蜂窝物联网芯片的研发和销售，致力于设计全球极致性价比的蜂窝物联网基带芯片。
高通：是全球领先的无线科技创新者，也是5G研发、商用与实现规模化的推动力量。成立于1985年，1991年在纳斯达克上市。Qualcomm主要研发无线芯片平台和其它产品解决方案，凭借行业领先的技术解决方案以及在标准组织中的积极贡献，Qualcomm成为赋能无线生态系统不可或缺的一部分。
诺领科技成立于2018年9月，是探索满足IoT需求的全集成、低功耗无线SoC解决方案的先行者。诺领科技作为一家广域无线物联网芯片设计公司，拥有射频模拟、基带通信系统、GNSS、SoC系统和软件方面的顶尖人才，致力于发布最佳SoC解决方案。公司目前推出的产品包括物联网系统级芯片NB-IoT和Cat-M SoCs，服务于广泛的市场，其中包括智慧城市、可穿戴设备、资产追踪等等。
芯翼信息是5G物联网端侧SoC创新领导者。成立于2017年3月，公司专注于物联网通讯芯片（NB-IoT）的研发和销售。其产品XY1100是全球首颗single die集成CMOS PA的量产NB-IoT SoC，具有超低功耗、超小体积模块设计和开发灵活等优势，可应用于智慧气表、智慧水表、烟感、电动车、物流跟踪、智慧穿戴等应用场景。
智联安科技是一家专业从事芯片设计的国家高新技术企业。成立于2013年9月，公司总部位于中国北京，在硅谷、武汉、合肥等多地设有子公司和技术研发中心。公司致力于无线通信芯片的技术研发，目前已于2019年8月成功完成NB-IoT终端通信芯片MK8010量产流片，并在多个行业中实现落地应用。
中兴微电子为中国领先的通信IC设计公司。成立于2003年，中兴微电子专注于通信网络、智能家庭和行业应用等通信芯片开发，自主研发并成功商用的芯片达到100多种，覆盖通信网络“承载、接入、终端”领域，服务全球160多个国家和地区，连续多年被评为“中国十大集成电路设计企业”。
Nordic Semiconductor北欧半导体是专注研究物联网无线技术无晶圆厂半导体公司。公司专注于低功耗无线技术产品，包括短距离蓝牙，2020年从Imagination Technologies收购的Wi-Fi技术和LTE-M / NB-IoT蜂窝物联网解决方案。
Marvell美满是高性能数据基础架构产品的全球半导体解决方案提供商。成立于1995年，Marvell专注模拟，混合信号，计算，数字信号处理，网络，安全性和存储领域，提供产品和解决方案来满足汽车，运营商，数据中心和企业数据基础架构市场日益增长的计算，网络，安全性和存储需求。公司当前的产品主要包括两大类：网络和存储。
Broadcom博通是全球领先的有线和无线通信半导体公司。拥有50年来的创新，协作和卓越工程经验，公司设计提供高性能并提供关键任务功能的产品和软件，包括半导体解决方案和基础设施软件解决方案，半导体解决方案主要包括明星级的有线基础设施业务（以太网交换芯片/数据包处理器/ASCI等）和无线芯片业务（Wi-Fi 芯片/蓝牙/GPS 芯片等）。基础设施软件部门主要包括主机、企业软件解决方案和光纤通道存储区域网络业务。
NXP恩智浦半导体公司是嵌入式应用安全连接解决方案的全球领导者。公司于2006年在荷兰成立，前身为荷兰飞利浦公司于1953年成立的半导体事业部，致力于为客户提供广泛的半导体产品组合，包括微控制器，应用处理器，通信处理器，连接芯片组，模拟和接口设备，RF功率放大器，安全控制器和传感器等
乐鑫科技是一家专业的物联网整体解决方案供应商。公司在2008年4月成立于上海，是一家主要从事智能物联网Wi-Fi MCU通信芯片与模组研发设计与销售的公司。公司采用Fabless的经营模式，将晶圆制造、封装和测试环节委托于专业代工厂商。近年来，公司牢牢把握智能物联网行业的机遇，主要产品Wi-Fi MCU通信芯片目前主要运用于智能家居、智能照明、智能支付终端、智能可穿戴设备、传感设备及工业控制等物联网领域
晶晨股份是全球布局、国内领先的集成电路设计商。成立于2003年，公司专注于为多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售，芯片产品主要应用于智能机顶盒、智能电视和AI音视频系统终端等科技前沿领域。公司属于典型的Fabless模式IC设计公司，将晶圆制造、芯片封装和芯片测试环节分别委托给专业的晶圆制造企业和封装测试企业代工完成，自身则长期专注于多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售，已成为智能机顶盒芯片的领导者、智能电视芯片的引领者和AI音视频系统终端芯片的开拓者。
蜂窝模组企业
移远通信：全球领先的物联网模组龙头。公司成立于2010年，从事物联网领域无线通信模组及其解决方案的设计、生产、研发与销售服务，可提供包括无线通信模组、物联网应用解决方案及云平台管理在内的一站式服务。
广和通：作为首家上市的无线通讯模组企业，近十年为公司业务的快速发展期。成立于1999年，并于2017年在深圳证券交易所创业板上市，成为中国无线通讯模组产业中第一家上市企业。公司主要从事无线通信模块及其应用行业的通信解决方案的设计、研发与销售服务。
美格智能：全球领先的无线通信模组及解决方案提供商。成立于2007年，美格智能专注于为全球客户提供以MeiGLink品牌为核心的标准M2M/智能安卓无线通信模组、物联网解决方案、技术开发服务及云平台系统化解决方案。
日海智能：通信行业连接设备龙头，成立于2003年，2017年相继收购了龙尚科技与芯讯通，入股美国艾拉，在国内率先实现了“云+端”的物联网战略布局，卡位物联网发展关键环节；在2018年重新确立了AIoT人工智能物联网发展战略，
高新兴：全球领先的智慧城市物联网产品与服务提供商。成立于1997年，公司长期致力于研发基于物联网架构的感知、连接、平台层相关产品和技术，从下游物联网行业应用出发，以通用无线通信技术和超高频RFID技术为基础，融合大数据和人工智能等技术，实现物联网“终端+应用”纵向一体化战略布局，构筑物联网大数据应用产业集群，并成为物联网大数据应用多个细分行业领先者，服务于全球逾千家客户。目前公司正处于战略和资源进一步聚焦阶段，重点聚焦车联网和执法规范化两大垂直应用领域。
有方科技：物联网接入通信产品和服务提供商。成立于2006年，公司致力于为物联网行业提供稳定可靠的接入通信产品和服务。公司的主营业务为物联网无线通信模块、物联网无线通信终端和物联网无线通信解决方案的研发、生产（外协加工方式实现）及销售。
合宙通信：一家专业提供物联网无线通信解决方案技术产品和服务的高科技企业。成立于2014年，公司致力于提供基于通信模块的智能硬件、软件平台、云平台等综合解决方案
鼎桥通信：行业无线解决方案的领导者。成立于2005年，公司专注于无线通信技术与产品的创新，布局三大业务板块：行业无线、物联网&5G、行业定制终端。
锐明技术：全球商用车载监控龙头。成立于2002年，公司聚焦商用车视频监控和车联网18年，细分行业龙头公司，产品覆盖商用车全系车型。公司外销“商用车通用监控产品”，内销“商用车行业信息化产品”，全球累计超过120万辆商用车安装有公司的产品
传感器
奥比中光：一家全球领先的AI 3D 感知技术方案提供商。公司成立于2013年，在2020年12月进行上市辅导备案。公司拥有从芯片、算法，到系统、框架、上层应用支持的全栈技术能力，主要产品包括3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备技术产品，其AI 3D 感知技术广泛应用于移动终端、智慧零售、智能服务、智能制造、智能安防、数字家庭等领域。
歌尔股份：一家电子元器件制造商，成立于2001年，属于消费电子行业，主营业务可分为精密零组件业务、智能声学整机业务和智能硬件业务。
汉威科技：气体传感器龙头企业，成立于1998年，并于2009年10月作为创业板首批上市公司在深交所创业板上市。公司致力于气体传感器和仪表的制造、并提供物联网解决方案
联创电子：成立于1998年，公司主营业务为研发、生产和销售触控显示类产品和光学元件产品。公司现已形成光学镜头和触控显示两大业务板块，主要产品包括高清广角镜头、平面保护镜片、手机触摸屏、中大尺寸触摸屏、显示模组、触控显示一体化模组等
瑞声科技：全球领先的智能设备解决方案提供商，在声学、光学、电磁传动、精密结构件、射频天线等领域提供专有技术解决方案。公司成立于1993年，公司是电磁器件、射频天线、精密结构件等多个细分领域的行业冠军，也是5G天线产品的重要供应商
睿创微纳公司是一家专业从事专用集成电路、红外热像芯片及MEMS传感器设计与制造，成立于2009年。公司具有完全自主的知识产权，为全球客户提供性能卓越的红外成像MEMS芯片、红外探测器、ASIC 处理器芯片、红外热成像与测温机芯、红外热像仪、激光产品光电系统。
远望谷：我国物联网产业的代表企业，成立于1999年，公司主营业务集中在物联网感知层和应用层，为多个行业提供基于RFID技术的系统解决方案、产品和服务。
金溢科技：一家智慧交通与物联网核心设备及解决方案提供商。公司创立于2004年，公司产品主要包括高速公路ETC产品、停车场ETC产品、多车道自由流ETC产品和基于射频技术的路径识别产品。
杭州士兰微电子：一家专业从事集成电路芯片设计以及半导体微电子相关产品生产的企业。公司成立于1997年，并于2003年3月在上交所主板上市。公司主要产品是集成电路以及相关的应用系统和方案，主要产品包括集成电路、半导体分立器件、LED（发光二极管）产品等三大类。
水晶光电：专业从事光学光电子行业的设计、研发与制造,专注于为行业领先客户提供全方位光学光电子相关产品及服务的公司。公司创建于2002年8月
敏芯股份：成立于2007年，是一家专业从事微电子机械系统传感器研发设计和销售的的高新技术企业，也是国内唯一掌握多品类MEMS芯片设计和制造工艺能力的半导体芯片上市公司，主营产品包括MEMS麦克风、MEMS压力传感器和MEMS惯性传感器
必创科技：成立于2005年，无线传感器网络系统解决方案及MEMS传感器芯片提供商
固锝电子：成立于1990年，2006年在深交所主板上市，是国内半导体分立器件二极管行业完善、齐全的设计、制造、封装、销售的厂商。
感知交互企业
出门问问：以语音交互和软硬结合为核心的AI公司。公司成立于2012年，作为入选“新基建产业独角兽TOP100”的人工智能企业，出门问问拥有完整的“端到端”语音交互相关技术栈，包括声音信号处理、热词唤醒、语音识别、自然语言识别、自然语言理解、语音合成等尖端技术。
汉王科技：国内人工智能产业的先行者，成立于1998年，在人工智能领域深耕二十多年，是一家模式识别领域的软件开发商与供应商，主营业务包括“人脸及生物特征识别”、“大数据与服务”、“智能终端”、“笔触控与轨迹”等
科大讯飞：亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业，公司成立于1999年，公司主营业务包括语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究、人工智能产品研发和行业应用落地。科大讯飞作为中国人工智能产业的先行者,在人工智能领域深耕二十年，公司致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界,在发展过程中形成了显著的竞争优势。
声智科技：融合声学和人工智能技术的平台服务商，也是全球人工智能 *** 作系统领域的开拓者。公司成立于2016年4月，拥有声学与振动、语音与语义、图像与视频等远场声光融合算法，以及开源开放的壹元人工智能交互系统(SoundAI Azero)，具有声光融合感知、人机智能交互、内容服务聚合、数据智能分析、IoT控制和即时通讯等能力。
云知声：致力于AI产业的高新技术企业，成立于2012年6月，总部位于北京。公司以AI语音技术起家，经过多年经验和技术的积累，逐渐构筑起一个涵盖机器学习平台、AI芯片、语音语言、图像及知识图谱等技术的技术城池，成为了具有世界顶尖智能语音技术的独角兽
生物识别企业
商汤科技：全球领先的人工智能平台公司，也是中国科技部指定的首个“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。
神州泰岳：致力于将人工智能/大数据技术、物联网通讯技术、ICT技术进行融合，大力提升行业/企业组织信息化、智能化的质量与效率的高新技术企业。公司成立于2001年
端侧BIoT
比特大陆：是一家全球领先的科技公司，成立于2013年。公司立足中国，以全球视野整合前沿研发资源，专注于高速、低功耗定制芯片设计研发，其产品包括算力芯片、算力服务器、算力云，主要应用于区块链和人工智能领域。
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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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。
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