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农业将告别“靠天”吃饭,进入智慧农业时代

原创
作者:帮尼菌
 |   来源:中安信联安防帮   |
2021-01-07 09:37:00
2020年是不平凡的一年,经历疫情的洗礼,许多行业重启向上而生的螺旋,但疫情并未阻挡科技前进的脚步,量子计算、基础材料、生物医疗等领域的一系列重大科技突破纷至沓来。

近期,阿里巴巴达摩院发布2021十大科技趋势,其中一大趋势是农业迈入数据智能时代。



古语有云,民以食为天,我国作为一个传统的农业大国,农业的发展一直关系着我国社会经济命脉。


传统农业产业发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。以物联网、人工智能 、云计算等为代表的数字技术正在与农业产业深度融合,打通农业产业的全链路流程。


结合新一代传感器技术,农田地面数据信息得以实时获取和感知,并依靠大数据分析与人工智能技术快速处理海量领域农业数据,实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配。


同时,通过5G、物联网、人工智能等技术的应用,确保农产品物流运输中的可控和可追溯,保障农产品整体供应链流程的安全可靠。农业将告别“靠天”吃饭,进入智慧农业时代。


智慧农业包含哪些特征?


智慧农业最核心特征就是拥有一个以智能数据为中心的服务平台。通过云计算、传感网等多种技术在农业生产中的综合应用,可使信息收集更完备、信息感知更透彻、数据资源更集中,从而使农业信息更广泛地互通和达到更智能化的控制,使农业生产更具有智慧性。比如,在前端可以为农产品种植、管理和采摘等提供数据采集、可视化管理和智能决策,在终端可以为农产品提供食品溯源、农业信息展示,也可以衍生出农业生态旅游服务等内容。

 
智慧农业可以让农业生产环境具有智能感知、智能决策、在线专家指导等作用,可以提高农业生产效益、解决农产品供需矛盾,消除农村地区贫困等重要价值。
 
进入21世纪,我国智慧农业进入高速发展期。随着农业劳动力向二三产业转移,人口老龄化加速,农业劳动力出现结构性短缺。以自动化机械、智能机器人为代表的新技术在农业领域的应用,标志着智慧农业进入大规模应用期。

 

支撑智慧农业的技术底座

5G技术


5G技术,对于农业的信息化来说是全局式的创新推动。


5G技术,首先将直接推动农业传感器的联接种类和数据的技术升级,种植、畜牧、果蔬、水产养殖等领域的物联网设备将成熟落地。其次,实时网络联接保证农业机械、无人机等植保作业的精准控制和数据实时传输、分析。再次,5G网络保证智能化技术在种植、养殖过程中的广泛应用。最后,5G和AI的共同作用可以使得农产品销售变得更加智能和便捷。


物联网

利用多种不同类型的传感器、自动化控制设备、多功能采集节点,以及无线组网系列设备等组建农业智能化生产与监测专用的无线传感网,实时采集农业生产现场的空气温湿度、光照度、二氧化碳浓度、土壤温湿度等信息并建立数据库,为农户提供生产管理依据。同时,物联网系统还将利用视频监控设备,远程监控农业生产环境,参照农作物的各项生长指标,精确远程遥控灌溉、增氧、光照等多种设备的开启和关闭,实现农业的智能化生产。

 

大数据


大数据是农业实现智慧服务、生产、经营、管理、物流、销售的基础和保障。随着农业领域不断的发展进步,农业数据的重要性也逐渐的被显露出来。利用大数据平台,地方农业局可获取到不同地块的周边环境因素、土地利用类型、农作物长势等农业生产大数据,在往后农户的生产中,为农户提供种植、管理、加工、营销等全方位的服务,保障农业生产。
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人工智能


例如,在近两年非常火热的AI养猪案例中,养猪场可以通过人工智能对生猪的生长情况和疾病预防、种猪繁殖等进行不间断的监测和预防。比如引入猪脸识别,及时发现母猪的发情和生病情况,实时监控,智能发现挤压猪仔等情况,从而有效提高生猪存活率,出栏率。人工智能的引入,实现了整个养猪过程的少人化和经营过程的智能化、科学化管理。

一套生猪精准饲喂系统,需要实现对生猪的数量盘点、体重估测、运动轨迹跟踪、转圈出栏监控及异常情况预警等,因此需要应用到以下智能监测技术,包括视频监控的智能身份识别,监测每头猪的身份、运动轨迹、发情期和健康状况,整体环境检测还要包括猪舍异常监测、存栏出栏数量盘点、饲养人员行为监控等。而生猪精准饲喂系统通过上述功能,可对生猪进行科学化的饲养和全面严格的管理,确保生猪的品质。
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AI算法


目前市面上推出的5G智慧养猪平台,就通过在养殖场的边端部署,建立了智能影像识别的系统,通过专门优化的AI算法,可以快速高效准确地实现对生猪各项生理特征的识别。另外,以机器视觉分析技术为基础,结合5G高带宽能力将图像数据上传至MEC(移动边缘计算)侧,并通过部署在MEC的AI平台实现生猪盘点、测重、测膘、体温等功能。

面临的挑战


从现状来看,许多地区存在基础设施薄弱、地区发展不均衡、农村技术、管理人才短缺等现实问题;在新技术应用上,还存在着投入建设成本高、专用设备特别是专用芯片匮乏、配套设施不完善等问题,而在农业大数据的准确性收集、信息共享和信息利用上面存在效率不高、应用质量差等问题。
 

这些问题有赖于国家、地方政府、科技企业以及农业相关产业的高度重视和投入,比如政府应加强智慧农业的基础设施建设,在网络、交通、电力等方面实现配套。农业研发机构加强智能农业技术研发和相关成果的落地转化。相关技术企业加强适应智慧农业的技术人才的培养,提高一线农业生产者运用智能设备的能力。


 尽管在落地应用中,智慧农业仍存在着使用成本高、普及率低、操作水平不够成熟等多种问题,但凭借着物联网、大数据、人工智能等多种高新技术的发展和提高,智慧农业解决方案将进一步为乡村振兴战略贡献出力量。

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