专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

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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中国养殖类上市公司的生产模式多种多样，主要分为以下几种：
1 全链条自营生产模式：这种模式公司拥有从育种、饲料加工、养殖到出栏和销售的全过程控制权。典型案例是新希望集团。
2 集约化生产模式：这种模式主要是以合作社、合作社加农户等形式组织一批农户或者养殖户来共同投入、共同收益，公司通过提供技术、培训、通路等服务来推动整个养殖产业链的升级。典型案例是永辉生活。
3 内外部承包生产模式：这种模式是企业委托其他企业或者农户负责某些环节的生产，企业主要负责产品销售和品牌推广，通过获得相应的管理费和利润来获取资本回报。典型案例是华英农业和大北农。
4 租赁和收购生产模式：这种模式是企业通过租赁或者收购其他企业来扩大自身的养殖规模，从而实现规模经济效益的提高。典型案例是正邦科技和天邦股份。
需要注意的是，不同的公司有不同的生产模式，也会因地区而异。此外，在生产过程中需要遵守国家相关的法律法规和标准，保证产品的质量和安全性。

在对智慧农业解决方案和农业物联网解决方案进行区分之前，首先需要对智慧农业和农业物联网的了解。智慧农业是一个非常广的概念，涉及种植业和养殖业等，其中包括对数据的采集、传输和监测，根据数据的监测情况采取相应的措施等等。而农业物联网是比较具体的说法，纯粹的技术概念提法。总而言之，智慧农业离不开物联网技术的应用。
从某种意义上来说，智慧农业解决方案和农业物联网解决方案基本一致，主要包括深圳信立智能大棚环境监控系统、视频监控系统、农业智能控制系统（自动喷洒系统、自动换气系统）和监测预警系统等四大系统解决方案

物联网(The Internet of Things，简称IOT)的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。

国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道，家用电器等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。

具体的说就是在农业、物流、能源、环保、医疗等重要领域都将推进物联网规模化应用。物联网将加速向各领域渗透应用，催生出无人零售、精准医疗、智能制造等大量新模式新业态，生产生活的“痛点”“难点”正在破题，一系列“独角兽”企业有望诞生。

扩展资料：

物联网在农业、工业、服务业、公共事业中均有很好的应用前景：

一、物联网在农业中的应用

1、农业标准化生产监测：是将农业生产中最关键的温度、湿度、二氧化碳含量、土壤温度、土壤含水率等数据信息实时采集，实时撑握农业生产的各种数据。

2、动物标识溯源：实现各环节一体化全程监控、达到动物养殖、防疫、检疫、和监督的有效结合，对动物疫情和动物产品的安全事件进行快速、准确的溯源和处理。

3、水文监测：包括传统近岸污染监控、地面在线检测、卫星遥感和人工测量为一体，为水质监控提供统一的数据采集、数据传输、数据分析、数据发布平台，为湖泊观测和成灾机理的研究提供实验与验证途径。

二、物联网在工业中的应用

1、电梯安防管理系统：该系统通过安装在电梯外围的传感器采集电梯正常运行、冲顶、蹲底、停电、关人等数据，并经无线传输模块将数据传送到物联网的业务平台。

2、输配电设备监控、远程抄表：基于移动通信网络，实现所有供电点及受电点的电力电量信息、电流电压信息、供电质量信息及现场计量装置状态信息实时采集，以及用电负荷远程控制。

3、企业一卡通：基于RFID—SIM卡，大中小型企事业单位的门禁、考勤及消费管理系统；校园一卡通及学生信息管理系统等。

三、物联网在服务产业中的应用

1、个人保健：人身上可以安装不同的传感器，对人的健康参数进行监控，并且实时传送到相关的医疗保健中心，如果有异常，保健中心通过手机提醒体检。

2、智能家居：以计算机技术和网络技术为基础，包括各类消费电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等，完成家电控制和家庭安防功能。

3、智能物流：通过GPRS／3G网络提供的数据传输通路，实现物流车载终端与物流公司调度中心的通信，实现远程车辆调度，实现自动化货仓管理。

4、移动电子商务：实现手机支付、移动票务、自动售货等功能。

5、机场防入侵：铺设传感节，覆盖地面、栅栏和低空探测，防止人员的翻越、偷渡、恐 袭击等攻击性入侵。

四、物联网在公共事业中的应用

1、智能交通：通过cPs定位系统，监控系统，可以查看车辆运行状态，关注车辆预计到达时间及车辆的拥挤状态。

2、平安城市：利用监控探头，实现图像敏感性智能分析并与110、l19、l12等交互，从而构建和谐安全的城市生活环境。

3、 城市管理：运用地理编码技术，实现城市部件的分类、分项管理，可实现对城市管理问题的精确定位。

4、环保监测：将传统传感器所采集的各种环境监测信息，通过无线传输设备传输到监控中心，进行实时监控和快速反应。

5、医疗卫生：远程医疗、药品查询、卫生监督、急救及探视视频监控。

参考资料来源：百度百科——物联网

参考资料来源：人民网——我国在物联网前沿领域实现领跑

中国有全球最大的水产养殖市场，根据智研咨询数据，2019年中国水产品市场成交额达42582亿元，较2018年增加了5202亿元，同比增长率为139%，而且值得注意的是，水产品市场的集中度在逐步提升。

水产养殖业周期长、产业链长，涉及育苗、养殖、生产加工、流通、零售等环节，同时与劳动力供给、农业政策密切关联。我国地大物博，水产养殖从地域来说也很分散，长期以来，设备落后，只能靠养殖户的经验判断“投了多少苗，现在有多少鱼，需要喂多少饲料”。

36氪了解到一家位于广州做智慧渔业的创业公司，优鱼（广州）技术有限公司（以下简称“优鱼”），在其基于大数据的水产全产业链解决方案中，已经稳定可靠的实现了集信息互联、可视化监测、智能管控、全产业链服务于一体。产品涵盖水质监测、自动化控制、自动投喂及水处理系统，平台提供ERP记账系统、生产管理到交易商城、供应链金融、全程保险等。

据优鱼CEO林锦江介绍，团队早期从集装箱工厂化养殖项目开始搭建信息化管理平台，并重新认识了水产养殖行业。对于这个行业的现状，林锦江给出了通俗的解释：互联网大厂为什么会养猪，而不养鱼？因为传感器，在岸上能用两三年，在水里面可能一两个月就挂了，而且完全找不出原因。水里面养了多少鱼不能数，只能靠老养殖户的经验判断，价值无法量化，所以金融不敢进，保险也不敢进，产业就无法形成规模。

优鱼在2017年研发出U鱼10版，其核心是可视化水质监测系统，通过数据直观反映出水质、溶解氧、pH值、温度等。之后随着天使轮融资的注入，优鱼一方面在硬件方面迭代升级，提高物联网设备在水下运行的可靠性，另一方面在2020年，U鱼推出了U鱼APP20，不仅能记录养殖情况、计算成本和利润，还可以追溯产品来源。更重要的是，U鱼APP能与U鱼水质监测、智能控制器、投料机等智能化设备进行一体化联动。

其业务流程是，通过U鱼的智能硬件设备监测鱼塘，产生数据，数据上传到U鱼平台，养殖户再通过终端设备接收经过处理、简单明了的信息，进而实时了解鱼塘情况、合理调控和设置各物联设备的数值，实现智能化养殖。

林锦江向36氪表示：U鱼平台的开发到现在已经换了三次架构，现在所采用的微服务架构，是为了未来做开放服务，相当于在做一个水产养殖的“安卓”系统，每个U鱼用户都可以根据自身的需求，在U鱼平台搭建自己的UI，做自己的业务流程。

优鱼也在 探索 将服务延伸至终端消费者，以“吃安心”为例，通过U鱼App二维码，消费者能追溯到产品的来源。在传统的模式中，农产品流通链条长，不易获知产品的产地信息和流通信息，现在，通过一物一码的方式可以建立溯源体系，帮助提升农产品流通系统的透明度，增加消费者信任度，有助于打造农产品品牌，提升优质农产品的附加值。

目前优鱼的商业模式中，营收分为如下几大部分：1）近年来政府加大在对农业领域的投入，由此所产生的大型项目定制管理平台费用；2）项目实施以及水产物联网设备销售；3）平台用户服务费及物联网费用的收取；4）商城交易服务费。

优鱼作为一家技术驱动型的公司，U鱼平台的主控设备都是自主设计开发，拥有自主知识产权。通过将农机应用于互联网、大数据结合，使平台的边际成本逐渐下降，预计未来使用成本会大幅走低，所以价格也是U鱼相比同业的一大优势。

近年来国家加强对农业的政策扶持力度，如《关于调整完善农业三项补贴政策的指导意见》和《关于调整和完善农业综合开发扶持农业产业化发展相关政策的通知》等。2020年“十四五”会议中讲到，我国将全面推进乡村振兴战略，进一步激发农村市场的增长潜力。中央农村工作会议提出，扩大内需“农村有巨大空间，可以大有作为”；各主要部委的政策，均向农村倾斜。

据林锦江介绍：在乡村振兴的大背景下，2021年上半年1~6月份，优鱼的业绩已经是2020年的一倍，2020年又是2019年的一倍。2021年全年的营收预计将达3000-5000万，下一年度叠加商城交易，预计可达亿元。

优鱼在获客方面现阶段一方面注重标杆型客户，承接和实施的各地政府性质的超大、大中型智慧渔业项目，现已达10+个，在行业内处于先行位置；另一方面通过行来展会，各地农业厅技术推广站，媒体的宣传报导及养殖户的口口相传直接触达终端用户，目前服务于3000多个养殖场，10000多个用户。

到今年为止，U鱼成功申请了近30个软件著作权、六个产品的专利，并且跟包括华南农业大学、华南师范大学等在内的高校对接和达成了产学研一体化的战略联盟。U鱼的技术研发团队占到员工总数的60%。

据悉，优鱼希望在2022年度引入A轮资本，以快速覆盖市场，树立智慧渔业标杆。

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