到2050年，全球農(nóng)業(yè)必須供應近70%的糧食，然而農(nóng)民面臨著水資源減少、天氣反復無常以及投入成本上升的壓力。物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 技術(shù)提供精準的實時信息，使作物和牲畜的科學管理成為可能。傳感器、低功耗網(wǎng)絡和云分析技術(shù)將農(nóng)業(yè)從日歷驅(qū)動的實踐轉(zhuǎn)變?yōu)榛谧C據(jù)的實踐，同時提高了生產(chǎn)力和可持續(xù)性。
精準的數(shù)據(jù)收集與分析
土壤探測器、微型氣象站和光學作物傳感器定期收集溫度、濕度、土壤水分、養(yǎng)分濃度、葉片濕度和冠層生長數(shù)據(jù)。連續(xù)測量消除了猜測。機器學習模型將當前讀數(shù)與歷史產(chǎn)量圖和衛(wèi)星圖像相結(jié)合，以預測作物的生長階段和養(yǎng)分需求。因此，農(nóng)學家可以針對具體田塊開出具體的藥方，而不是根據(jù)農(nóng)場的平均值開藥，從而提高作物的均勻度并減少浪費。
更佳的水肥管理
水泵和施肥器直接連接到土壤和植物傳感器。只有當土壤體積含水量低于設定的閾值時才開始灌溉，肥料濃度會根據(jù)根區(qū)的實時硝酸鹽讀數(shù)進行調(diào)整。試點研究報告顯示，由于水泵運行時間減少，節(jié)水量達到15%至25%，節(jié)電量也呈現(xiàn)出同樣的趨勢。變量施肥還能降低硝酸鹽和磷酸鹽的徑流，在保護地表水質(zhì)量的同時，控制投入成本。
增強氣候適應力
密集的田間傳感器網(wǎng)絡可以探測到霜凍、熱應激或真菌感染前溫度、露點和太陽輻射的細微變化。預測模型利用這些數(shù)據(jù)計算出未來幾天不良事件發(fā)生的概率和時間。農(nóng)民可以據(jù)此安排灌溉時間、啟動防霜風扇或在最佳時機噴灑保護性噴霧。早期干預措施可以最大限度地減少作物損失并穩(wěn)定品質(zhì)，這對水果、堅果和釀酒葡萄等高價值農(nóng)產(chǎn)品至關(guān)重要。
透明高效的供應鏈
新鮮農(nóng)產(chǎn)品托盤上貼有物聯(lián)網(wǎng)標簽，可測量從農(nóng)場大門到配送中心的溫度、相對濕度和位置。冷鏈中斷會觸發(fā)自動警報，從而快速采取糾正措施或在產(chǎn)品變質(zhì)前將其轉(zhuǎn)運至更近的市場。準確的可追溯性還能簡化出口法規(guī)和食品安全審核的合規(guī)流程。零售商可以獲得可驗證的保質(zhì)期數(shù)據(jù)，消費者可以獲得詳細的原產(chǎn)地信息，從而增強對供應鏈的信任。
自動化與勞動效率
機器人噴霧器和收割助手使用激光雷達和多光譜圖像導航行進，識別目標植物，并以毫米級精度進行施藥。在畜牧系統(tǒng)中，耳標傳感器可追蹤體溫和活動情況。及早發(fā)現(xiàn)發(fā)燒或跛行可降低獸醫(yī)成本和死亡率。自動化將人力轉(zhuǎn)移到監(jiān)督和更高價值的任務上。引入傳感器引導自動化的農(nóng)場通常報告稱，每公頃的勞動時間減少了兩位數(shù)，且產(chǎn)量沒有下降。
安全可靠的連接
傳感器、邊緣網(wǎng)關(guān)和云平臺之間的持續(xù)數(shù)據(jù)流需要在偏遠地區(qū)保持穩(wěn)定的穩(wěn)健連接。私有APN可將農(nóng)業(yè)流量與公共移動網(wǎng)絡隔離，保障數(shù)據(jù)完整性，并簡化數(shù)百臺設備的SIM卡管理。安全連接還支持遠程固件更新和傳感器校準，從而延長硬件壽命并減少現(xiàn)場訪問次數(shù)。
環(huán)境與經(jīng)濟回報
產(chǎn)量研究表明，在同等氣候條件下，整合土壤濕度探頭、變量灌溉和養(yǎng)分傳感器可使產(chǎn)量提高10%至20%。更高的均勻度可使更多農(nóng)產(chǎn)品符合優(yōu)質(zhì)規(guī)格，從而提高每噸產(chǎn)量的收益。同時減少水、電和農(nóng)用化學品的使用，可降低直接成本并減少環(huán)境足跡。這些共同的收益使得物聯(lián)網(wǎng)投資即使對小農(nóng)戶也具有吸引力，尤其是在服務以訂閱方式或通過合作社提供的情況下。
在發(fā)展中地區(qū)的可擴展應用
新興市場證明，成功的物聯(lián)網(wǎng)部署無需大量的資本支出。配備遠程無線電的太陽能傳感器節(jié)點可將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘壘W(wǎng)關(guān)，并在預定的連接窗口期間與云服務器同步。模塊化硬件使農(nóng)民能夠從幾個傳感器開始，驗證性能并逐步擴展。共享的分析儀表板將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為通俗易懂的建議，在降低技能門檻的同時保持科學的準確性。
邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動、資源智能型農(nóng)業(yè)
物聯(lián)網(wǎng)推動農(nóng)業(yè)走向精準的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，從而提高產(chǎn)量、減少投入，并增強抵御氣候壓力的能力。傳感器網(wǎng)絡和邊緣分析提供精細的田間智能。最終形成的農(nóng)業(yè)模式既能滿足日益增長的糧食需求，又能保護自然資源，造福生產(chǎn)者、消費者和環(huán)境。
