阿里有哪些硬核技术在世界上领先？

认真的回答这个问题。没有。哈哈哈。会不会很失望。但是，事实就是如此。就给你说说吧

1阿里云计算

这个首先说一下，阿里目前的云计算技术，排名世界第三。屈居谷歌和微软之后。不过，你对比一下就会知道有多牛逼了。亚马逊发展了在什么地方？微软成立了多少年。亚马逊成立于1995年，微软成立于1975年。阿里成立于1999年。而微软和亚马逊都是全球发展的公司。实力有目共睹，阿里这些年的赶超可是花的大力气。所以，这一点来说阿里的云计算还是很厉害的。

2阿里的传感城市技术

这个技术实际是一个三维的数字化数据库的概念，这些年阿里通过高德，支付宝，以及阿里系的各个公司，获取到了大量的城市底层数据，现在基本可以利用这个技术，把这个城市进行重建，让一个城市更加宜居，环保，且可持续发展。实际也是可以通过海量数据为一个城市提供大脑虚拟计算，最后做出最优决策。也就是阿里所说的ET城市大脑。

对抗性神经网络

在ET城市大脑项目中，阿里巴巴达摩院的科学家使用对抗性神经网络训练ET城市大脑更好的识别客车、火车、卡车的车牌，将识别精准度提高了10%。此外，科学家还将对抗性神经网络用于双11中，完成了数亿张海报的设计。说句简单的，就是让机器能够拥有一定的思考力和更加快速的反应能力。

一个就是AI技术

强大的人工智能技术，就是让无数的数据荟聚到一个计算机大脑。让一个机器大脑能够拥有大量的知识储量，并且可以进行深度计算，最后会发展到各种程度，谁都不知道。

另外，就是或者还有阿里没有公布的技术。这就是我们不知道的了。或者他在憋着大招，没有放出来，咱谁都不知道。只能说，我相信以后阿里会成为一个合格的 科技 企业， 科技 实力会越来越强。也希望中国有越来越多这样的企业。这样才会让中国的企业在世界有更大的话语权。

谢邀~

从大背景来说，近些年，中国的硬核技术真正做到了起步晚、进步快，是"后来者居上"的典型。在越来越多的新兴行业里中国 科技 也早已占据着巨大的市场份额。而说到世界领先的硬核技术，阿里巴巴作为一家被电商光芒掩盖 科技 实力的互联网公司代表，很有一些东西能说道说道的。

当今爆炸式增长的数据量，使得未来 科技 竞争最重要的赛道当属云计算。而作为早早入局的阿里云已经率先突围，占据头部。据Gartner最新数据，如今亚马逊+微软+阿里占据了全球云计算市场72%的市场份额，而伴随着马太效应的持续演进，头部玩家的优势将会越来越大，未来预测云计算将会持续形成"3A"竞争的三分局面。

值得一提的是，依靠着在亚太地区的强势表现，阿里云去年还成功将亚马逊的王座地位向下拽了两个百分点，背靠着亚太这个全球最大的市场，阿里云的崛起势必还将有一番作为。

此外，诸如大疆的无人机，海康威视的监控、安保设备也都已经站在各自行业的顶端了，不得不说中国 科技 已经从过去的陪跑者变成了如今的竞争者甚至是领先者。

从当年的中华有为到如今的众帆竞航，中国 科技 的崛起想必会让世界重新认识这个沉睡的东方雄狮。

按惯例，各个击破。

先说硬核技术， 科技 领域的技术多不胜数，哪些技术才配称的上是"硬核技术"？个人认为，能决定未来的技术，才能算"硬核"。现在， 科技 届公认的能改变世界的几项技术：量子计算、云计算、芯片、底层 *** 作系统等，都是全球顶尖 科技 公司在啃的"硬菜"。

再说世界领先，得说实绩，不能靠"吹"。我们自己说了不完全算，要世界纪录认可的。

具体来说下阿里。自从诞生了阿里云之后，阿里"云"化的速度越来越快，而"云"化的底气，来源于几个：云计算，底层 *** 作系统，芯片，量子计算。

我们挑2个说说。

大家开玩笑喜欢说"遇事不决，量子力学"，但认真说，量子计算，能量超乎想象。2018年3月，谷歌发布研制全球首个高质量72比特量子计算机的计划后，就提出要实现"量子霸权"计划。

业界听了都笑了

2018年5月，达摩院的量子电路模拟器"太章"就出来打脸了。太章，率先成功模拟了81比特40层作为基准的谷歌随机量子电路，成为世界最强的量子电路模拟器。

再说一个，云计算。

云计算领域，早年都是亚马逊、谷歌的天下。开始的时候，中国人自己都不信，中国能做出自己的云计算，比如某度的那个谁，某腾的那个谁，都说云计算是"异想天开"。结果呢？阿里愣是不信邪，花了十年，作为公有云计算江湖的后起之秀，阿里云以全球前三、亚太第一的市场份额赶超一众老牌云厂商。现在估值都超过770亿美元了。

之前，在最新的斯坦福大学DAWNBench深度学习榜单中，阿里云打破纪录，勇夺四项世界第一。不久后，在安全性能权威评比中，又勇夺"全球第二安全的云"，让亚马逊目瞪口呆，这样够"硬核"吗？

说到硬核技术，必须要提的当然是芯片啊！

最近华为、中芯国际、光刻机频繁上热搜，芯片的事情闹得沸沸扬扬的，大家都知道了芯片的重要性！但我觉得阿里最硬核的技术，芯片必须排在首位。

阿里旗下有个公司叫平头哥，专门搞芯片的。它才成立两年，旗下第一款芯片—含光800在业界标准的resnet-50测试中，推理性能达到了78563IPS，能效500IPS/W，这两项能力都是全球第一，而且远超第二名数倍，着实给中国自研芯片争了口气！

不久前，含光800还宣布已经实现量产，我相信中国芯片自主的那一天不会太远的。

之前，斯坦福大学最新公布的DAWNBench深度学习榜单中，阿里巴巴旗下的阿里云在训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本拿下四项第一，打破了谷歌等企业垄断榜首的神话，这也意味着，阿里云可提供全球最快的AI计算服务。

这种理论的东西，可能大家没什么兴趣，我也一样。我个人最感兴趣的是：阿里通过AI技术，跟物联网IOT联系起来，为智能家居提供了更多的新可能。

之前，阿里云搞过一个给空巢老人的技术，真是暖心：借助阿云智能人居平台，为空巢老人量身打造了远程看护方案，不仅接入多种物联网设备，还专门定制开发了一个手机APP，所有家人都可以使用。借助物网传感器，家人可以时刻记录老人在家里的所有行为，对异样的行为进行预警。

其实，阿里的硬核技术，只是中国这些年 科技 崛起的一个缩影。作为中国 科技 公司的代表，阿里技术有今天的成就，也离不开大环境的进步和对 科技 基础设施的重视。

阿里巴巴作为中国最大的互联网公司。 在海量数据处理、高并发、云计算等方面积累了非常多的技术。程序员应该都非常清楚阿里的技术实力 。 著名开源项目Dubbo、RocketMq、Fastjson、Druid、Weex、等都是阿里开源的 。这些项目在全世界各种Java、前端等项目中都有使用。除去这些上层应用方面的技术之外，阿里还有哪些在国际上领先的技术呢？

深度学习技术DAWNBench

DAWNBench是深度学习技术的一个框架。用于端到端深度学习训练和推理的基准套件，它提供了一组常见的深度学习工作负载，用于在不同的优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件上量化训练时间、训练成本、推理延迟和推理成本。此前这项技术一直是谷歌和亚马逊保持领先的记录。而在最新一轮的比赛中，阿里云团队在训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本四项中均取到了世界第一的名次。打破了谷歌多年的记录。

数据库OceanBase

在数据库领域，一直是甲骨文的Oracle在全球垄断。在阿里的OceanBase没有出现之前，世界上没有可以与Oracle可以抗衡的数据库。不管是企业级还是个人软件项目开发，我们都会第一选择使用Oracle（当然还有Mysql，Mysql也是甲骨文的数据库）。甲骨文公司几乎垄断了整个数据库领域。但是阿里巴巴每年的双十一对于数据库的吞吐能力提出了更高的挑战，阿里投入研发的OceanBase就是为了满足这种高吞吐场景需求的。经过国际TPC-C基准测试，OceanBase的TPS达到了100万（每秒处理事务数，可理解为订单数），比Oracle真正高了一倍。

云服务阿里云

阿里云大家应该不陌生。从全世界市场占有额来看，阿里云目前国内市场占有额第一，全球市场占有额第三。在全球市场占有额中，仅此于亚马逊和微软。而相比全球市场，亚太市场增长更快，云计算市场规模同比增长达50%。

在大众眼里，提起阿里巴巴就想起淘宝，天猫，支付宝。实际上阿里巴巴经过这些年的已然发展成为国际一流的技术公司， 在量子计算机，云计算，人工智能，芯片研发等硬核技术已经取得了世界领先的成就。

量子计算机技术

理论上，量子计算机可以模拟出整个宇宙，不仅仅是原理的模拟，而是整个宏观体系和微观细节的模拟。比如，宇宙中的尘埃——地球上，每个生物身上的每个细胞，都可以被模拟出来。 目前，世界范围内已有两家公司，在这方面已有突破性进展，那就是谷歌和阿里。目前，阿里云在超导量子计算方向，发布11比特的云接入超导量子计算服务。该服务已在量子计算云平台上线，有兴趣可以注册个账号体验下。

人工智能技术

斯坦福大学最新公布的DAWNBench深度学习榜单中， 阿里巴巴旗下的阿里云在训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本拿下四项第一，打破了谷歌等企业垄断榜首的神话，这也意味着，阿里云可提供全球最快的AI计算服务。 这些都属于人工智能最前沿，最顶尖的技术，阿里不仅立足当下，而且将眼光放眼未来，布局即将到来的人工智能时代。

阿里芯片技术

阿里的芯片技术已经名列世界前茅。 旗下第一款芯片—含光800在业界标准的resnet-50测试中，推理性能达到了78563IPS，能效500IPS/W，这两项能力都是全球第一，而且远超第二名数倍。 我们平时经常使用的淘宝“拍立淘”功能，使用含光800，搜索效率可以提升12倍，每天新增10亿张，之前的GPU完成搜索任务要1小时，现在只要5分钟。

结语

阿里这些硬核技术，只是本人了解到的，阿里技术团队一向做事低调如扫地僧。应该还有其他不为大众所知的硬核技术，只是本人不了解而已，你如果知道，请在评论区赐教，不胜感激！

谈到阿里的硬核技术，很多人第一印象肯定是想到了云计算，基于云端数据处理和存储技术，阿里在这方面的成就在世界范围内都是数一数二的，但这是老生常谈，我们暂且不说，今天来说说其他方面，阿里的表现同样强悍。

一、云 *** 作系统

云 *** 作系统指的就是阿里的飞天系统，是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算 *** 作系统，诞生于2009年，如今经过十年发展，早已今非昔比。飞天分布式系统，如今已经累计服务了200多个国家和地区，让许多大企业减小了对于硬件的依赖，减少了支出。2017年双11，飞天更是创下世界记录，实现了每秒325万笔交易峰值，每秒256万笔支付峰值。强悍如斯，让人震撼。

二、阿里物联网平台

阿里自研的物联网平台，同样让人惊艳。2014年，阿里云自主研发了一站式物联网使能台阿里云Link，之后，又相继推出物联网 *** 作系统、物联网云平台、边缘计算引擎、一站式开发平台等。基于以上平台和系统，阿里在智能化、云端化、云计算展现出惊人优势，为我们日常的智能生活、智能城市、智能制造，提供了技术和平台支持，为经济发展提供了极大的便利。

三、AI芯片含光800

阿里巴巴达摩院研发的AI芯片“含光800”，同样让人震撼，这款芯片是阿里巴巴第一款自主研发的芯片，它被认为是全球最厉害的智能AI芯片，数据显示，含光800在芯片测试标准平台Resnet 50上的具体分数是性能78563 IPS，是第二名（15012）的5倍；能效比500 IPS/W，是第二名（150）33倍。这款芯片如今已经商用，并在全世界范围内接受了不少订单。

阿里其他方面的技术还有很多，譬如“神龙”服务框架、端 *** 作系统等等，但阿里最厉害的还是我们经常说的云计算，基于这方面的投入也是最大，未来三年，阿里将投入2000亿，继续加大对于云计算的研发，相信在未来，我们的智能生活体验中，必定离不开阿里的身影。

如果说阿里云是世界领先的话，可能有些人感受并不深。那就简单说一下一个利用阿里云落地的身边应用——城市大脑。

发明云计算最大的作用，可能就是能在这个时代“磅礴浩瀚”的数据量面前处变不惊，这也使得一些以前不敢做甚至于不敢想的东西顺利落地。从城市大脑来讲，能将整个城市的方方面面映射到一个整体系统上，这是不是和你以前看过的科幻片高度重合起来？阿里云的诞生使得各类复杂的数据都能够得到迅速响应、快速计算和实时处理，这也就让我们等待红灯的时间灵活调整，出行时间大大缩减，停车难、排队难、看病难等城市病也都得到了有效解决，这也是为什么世界上很多城市跑来借鉴的原因所在吧！

看了一些回答，有些小寒心，难道技术非要等到打上西方封禁的标签才能够得到证明吗？不可否认每个时代都有独特的事物在独领风骚，而当前以及未来都应该与数字时代脱不开联系，这也就是为何云计算崛起后持续受到各个行业关注的原因。

当然，阿里云当年不顾一切搞自主研发，虽然耗费了大量的人力物力时间，但是如今回头来看无疑是幸运的，有了核心技术也就无需担心他人的掣肘，这也是如今阿里云世界领先的原因。而有了阿里云为支撑，例如城市大脑、数据库的OceanBase、平头哥的含光芯片都纷纷亮相。相比而言，甲骨文也已经撤出中国，亚马逊和微软也在一步步让出自己的市场份额。值得一提的是，阿里身后还有达摩院的一批顶尖科学家做支撑，因此可以想象在未来相当长的时间内，阿里的技术优势还是会不断保持。

互联网经济，也就是我们说的共享经济。其他技术也是依靠互联网的钱收购的。雷声很大的达摩院也没见到什么硬核成果。期待早点见到效果！

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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第一段：猎户座1380是什么？猎户座1380是指位于猎户座内的一个星云，它是一个星际物质的巨大云团，由于其中存在着大量的气体和尘埃，因此呈现出了壮观的红色光芒。这个星云距离地球大约1600光年，是我们夜空中最为著名的天体之一。
第二段：干苹果A几是什么？干苹果A几是一颗脉冲星，它也是猎户座1380内的一个天体。脉冲星是一种非常稳定的天体，它们的旋转周期非常规律，在宇宙中被广泛研究。干苹果A几的旋转周期为89毫秒，意味着它每秒钟旋转11,235次。
第三段：干苹果A几与猎户座1380的关系是什么？干苹果A几是猎户座1380内的一颗脉冲星，它的存在也让猎户座1380更加引人注目。干苹果A几的旋转产生了强烈的磁场，这个磁场与猎户座1380内的气体和尘埃相互作用，产生了壮观的电磁辐射。这种辐射包括了射电波、X射线和伽马射线等，是天文学家观测宇宙中极端物质状态的重要手段之一。
第四段：猎户座1380和干苹果A几的研究意义是什么？猎户座1380和干苹果A几的研究是为了更好地理解宇宙中的恒星演化、星系形成以及宇宙射线等问题。猎户座1380作为一个巨大的星际物质云，是星系形成的重要组成部分之一。而干苹果A几则是天文学家研究极端物质状态的重要天体之一，对于研究宇宙中极端物质状态的形成和演化过程具有重要意义。

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