如何成功的开发一款物联网应用

开发之间的重要问题

这些问题对物联网应用开发人员很重要。哪一种才是最好的方法，来构建一个“物联网应用”，它可以做很多事情，从远程控制家庭应用到对引擎改动机制造商发送通知，而这一需要维护服务的引擎有个能在世界任何一个地方？开发人员要具备怎样的技能？要从哪里先开始？

物联网应用开发的始占在于它本身。这些边缘设备通常没有屏幕(尽管并非总是如此)、处理器功耗低，搭载的是某种嵌入式 *** 作系统，使用一个或多个通信协议进行交流(通常是无线)。这些东西可能直接与网络、相邻事物和网络网关相连，一般外形就是一个盒子带一些闪闪发光的灯。

系统的下一层即集成层是软件和基础设施，运行在企业数据中心或云中，来从各种事物中接收和管理数据流。运行在集成层的软件通常也负责管理这些事物，必要时更新固件。

接下来就分析层，用于管理并处理数据。最后，还有一个终端用户层，这一层上应用程序用于用户之间交流。这些可能是企业应用、可能是网络应用，也可能是移动应用。

如果你正在想办法构建物联网应用，最后两层将会是你接触最多的。作为开发人员，你可能没有工具处理这些边缘设备或网关，或者没有适应集成层的能力。

这也就是为什么说构建应用程序要从已经就绪的“物联网平台”开始是有道理的了。这些平台通常包含集成层，这一层承载着以时间为序列输入的数据，以及分析层、自动精简配置,激活和管理功能，实时消息总线和建立其上的平台和应用之间的通信API。

现在市场上有许多公司都在提供这类平台。这有Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx，他们都有能力与不同的制造商产生的大量“事物”进行沟通。

还有些比较有名的公司，如微软的智能系统服务，和企业软件厂商如SAP的物联网解决方案，这些厂商都在他们的产品中增加了物联网功能。

SOA(Service Oriented Architecture)和云计算以及SaaS一样,也是近年来IT业界的热点,其受关注度甚至超过云计算和SaaS。到2008年,从百度指数可以看出,“物联网”、“传感网”、“M2M”这三个词在中文网站中受关注度猛然升高。

焦点是集成

SOA、EAI(Enterprise Application Integration)、M2M乃至物联网等技术的焦点都是信息集成,目标是消除信息孤岛,实现泛在的互联互通。物联网技术的要点是要消除“物-物相联的信息孤岛”,而SOA的目标是要消除所有的IT信息孤岛。
SOA和EAI作为重要的应用集成中间件技术,必然是物联网所依赖的重要技术之一。
计算机应用系统的发展经历了“独立应用系统”(Packaged Applications)和“集成应用系统”(Integrated Applications)两个主要阶段,随着无处不在的网络技术的发展,早年普遍存在的“独立应用系统”越来越少,或“被集成”为“集成应用系统”的一部分。集成应用系统和技术的发展和演变主要围绕EAI和SOA两个理念,SOA是对更早出现的EAI技术和理念的演变和提升。SaaS技术也和SOA密切相关,都强调“服务”,可以说,SaaS是SOA技术和理念的一种扩展和特有的存在形式。
EAI是一种将使用各种不同技术和平台(CORBA、NET、JavaEE、LAMP等)构建的各种异构应用集成的一种技术和方法。国外往往习惯加Enterprise(企业级)这个词,说成是“企业应用集成”,但EAI不只是面向“企业”应用。可以毫不夸张地说,IBM、Oracle、微软、SAP等软件巨头都是EAI公司,早期的EAI公司还有很多,如BEA、WebMethods、SeeBeyond、TIBCO、VITRIA等等。
从架构上看,EAI主要有两种方式:Hub/Spoke和BUS。Hub/Spoke方式好比“中心城市和卫星城市”的构架,所有外延(Spoke)的系统都通过适配器(Adaptor)与中心枢纽(Hub)系统实现多点对一点(非P2P)连接和集成。BUS方式是一种更开放和通用的架构,使用一个统一总线,一般是MQ(Message Queue)或ESB(Enterprise Serice Bus),子系统把消息发送给总线,总线负责消息的路由,可实现P2P服务或总体应用集成。
SOA将各种应用或子系统看成一个个独立的、自包含并良好定义的服务或组件(Service Component Architecture),通过把这些服务进行组装,统一注册,并在网络系统中发布,让(泛在)网络上的别的应用能够查询、发现和调用这些服务,实现应用集成或构成新的应用。SOA(包括相关的Web Service、SOAP、SCA等理念)的出现,一统了CORBA、NET、JavaEE乃至LAMP(Linux、Apache、MySQL、Perl/PHP/Python)等几大技术阵营多年来“水火不相容”的“不妥协”竞争局面, 这也是物联网技术和产业发展值得借鉴的宝贵经验。SOA的愿景同样是实现“无处不在”的泛在计算和服务。
业界一般认为SOA这个理念和技术比EAI晚出现,其实也不尽然,笔者记得SOA的理念早在1996年就在BEA公司内部实现TUXEDO系统的升级开发时就提出来了。从SOA概念诞生之日起,围绕SOA与EAI的重合、关联及差异所展开的争论一直没有平息。顾名思义,EAI以集成应用为己任,通过接口标准化整合应用,而这恰恰也是SOA的核心任务。SOA将一些EAI功能模块进行封装,并使之标准化,以满足应用的整合、拼装和复用的需要。在Intranet(内网)、Extranet(专网)和Internet(互联网)部署环境中,独立应用一般运行在内网,EAI一般运行在专网, SOA一般运行在专网和互联网上。
SOA和EAI是一种相辅相成、共同发展的关系,EAI理念近几年提得较少,笔者在这里再重提EAI,是希望其在物联网、M2M应用中能够得以广大发扬,以MAI(M2M Application Integration)的方式实现物联网的互联互通和大集成,进一步发展到以M2M as a Service(MaaS)或TaaS(Things as a Service)的基于云计算的营运方式提供大规模IOT服务。

SODA:将设备“统领”起来

笔者在《物联网:技术、应用、标准和商业模式》一书中提出并强调“统一的数据交换标准”是物联网技术的核心,中间件是物联网产业发展的关键,也指出了面向于RFID应用的RFID中间件EPCIS、Savant和Edgeware(边缘件),以及ONS、PML等标准对总体物联网技术发展的重要借鉴意义。而基于SOA技术和理念的SODA(Service Oriented Device Architecture,面向服务的设备架构)的提出,包括类似的基于OSGi技术框架的ECF(Eclipse Communication Framework)等,对物联网数据标准和中间件的发展也具有重要的代表意义,值得深入研究。
SODA是一个由IBM和美国Florida大学发起的倡议(Initiative)和联盟(Alliance),通过引入基于服务(SOA)的编程模型,以规范和简化智能设备(Devices)与企业应用的集成。SODA致力于充分利用嵌入式系统和IT领域已有的标准,为智能设备与SOA技术的融合提供一个标准平台。 SODA的目标是让软件开发者能够像用SOA技术实现IT业务集成那样在诸如远程医疗、军事以及RFID等物联网系统中实现与传感器和执行器的集成。
具体来说,SODA提供标准接口,把硬件设备功能转换成与硬件无关的可调用的软件服务,实现如下目标:
1 将应用集成商与设备和传感器制造商无缝对接;
2 Integrate once, Deploy everywhere, 使用户专注于整体应用方案而不是陷于设备连接工作;
3 在应用和众多(泛在)设备协议之间建立一个通用接口和DDL(设备描述语言),形成统一数据交换标准;
4 作为一个中间件平台,为众多行业应用提供应用支持。
在SODA的系统架构中,设备集成接口定义是关键,也就是所谓的API(Application Programming Interface)和设备描述语言(Device Description Language)的定义。由于末端设备对实时性以及footprint大小要求较高,一般用REST而不是用SOAP来定义和实现Web Services接口。
目前SODA的工作基本上还处在研究阶段,中间件和数据接口标准作为物联网的关键和核心,在世界范围内还没有统一标准。SODA属于美国在开展的几个类似项目之一,欧盟已经有了基于SOA的HYDRA物联网中间件项目和EPoSS项目。中国急需参与或自己成立一个联盟,开展类似SODA这样的工作,提出自己的数据标准和中间件参考实现,这是占领物联网产业制高点的关键之一!

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烟草物联网全国布局

9月16日,全国烟草行业物联网建设规划研讨会在无锡召开。中烟电子商务有限责任公司总经理秦前浩、江苏省烟草专卖局(公司)局长、总经理尉彭城等领导出席会议。
会议围绕国家局局长姜成康对行业物联网提出的“全面覆盖、全面感知、全程控制、全面提升”的总体目标要求,对行业物联网建设规划进行了全面的探讨和研究。与会代表着重就《烟草行业物联网总体框架与卷烟物流物联网规划》(讨论稿)的六个方面内容进行了认真的讨论交流,并对《规划》提出了改进完善的建议。
秦前浩在总结讲话中阐述了打造烟草行业物联网的意义,提出了深化行业物联网建设规划工作的具体思路,要求成立烟叶工商各物流环节的专业化工作小组,明确了先行试点单位、试点内容以及试点完成时间,确定了《规划》分步实施、全面实现的步骤和措施。他要求各单位强化组织领导,调动和发挥力量,汇聚资源,共同推动行业物联网建设工程。
尉彭城在讲话中指出,打造中国烟草物联网,是实现“卷烟上水平”的重要内容,是提升企业核心竞争实力的重要支撑。要多听取各方面的好经验、好建议,用创新的思路做好烟草物联网的规划工作,努力实现低成本、高效率。江苏烟草将在物联网规划与实施上作进一步的探索,为打造中国烟草物联网做出自己的贡献。
与会代表还参观了无锡物联网产业研究院以及无锡市烟草专卖局(公司)物流中心。

中移动“宜居通”亮相通信展

物联网应用“宜居通”是中移动在“2010中国国际信息通信展”上展出的、中移动首个基于TD的典型物联网应用。据了解,该业务已于今年5月17日在重庆试商用,随后在北京的一些小区进行了试推广。“宜居通”作为中移动的全国一类业务,在移动内部深受重视。一方面,它是首个基于TD的物联网产品,此前中移动的物联网业务很多用的是GPRS网络;另一方面,它将TD 3G网络以及家庭内部的小型传感网络融合在了一起;再有,此前中移动的物联网业务大多都是政企行业应用,而“宜居通”则是首个面向大众的物联网产品,能将中移动的用户资源与TD业务很好地结合在一起。
“宜居通”整合了家庭安防、智能家居和通信等各种功能。未来,用户可通过家中的TD家庭多功能信息终端和TD手机来 *** 控“宜居通”,如远程控制空调等家电,预警温度、烟雾等危险,使家中的各种设备通过传感器连成了一个小型传感网,并与TD网络进行信息交互。
据了解,“宜居通”最晚将在明年1月在全国大规模试商用,明年6月将正式商用。
为了这一产品的顺利推广,中移动专门制定了家庭场景下的传感网通信标准,目前产业链内上下游厂商针对此标准已经开发了相应的产品。
(作者系同方泰德国际科技公司CTO)周洪波

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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科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。

在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。

2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”

智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。

近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。

2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。

2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业40（Farming40）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。

2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。

根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到97%。

目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。

我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。

我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。

2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。

近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。

2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。

目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。

比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。

其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。

随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期

当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。

参考资料

百度百科——智慧农业

《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》

《 农业经济  2021/10 —— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》

《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析 》

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