為什么農(nóng)業(yè)是物聯(lián)網(wǎng)顛覆的另一個主要領域——監(jiān)測濕度、溫度、降水量和作物生長的傳感器有望提高傳統(tǒng)技能的效率。

很顯然，在日益受到威脅的地球上，越來越多的人口需要更聰明的糧食生產(chǎn)方式。尤其是當卑微的蜜蜂（一種為三分之一的水果和蔬菜授粉的昆蟲）面臨群體崩潰危險時。

正是在這樣一個需要提高糧食產(chǎn)量和保護昆蟲的背景下，物聯(lián)網(wǎng)有望促進未來的農(nóng)業(yè)發(fā)展。例如，一家愛爾蘭初創(chuàng)公司正在通過連網(wǎng)傳感器來監(jiān)測蜜蜂，以增加蜜蜂數(shù)量。

但這僅僅只是開始——傳感器的多功能性和物聯(lián)網(wǎng)的可用性為未來農(nóng)業(yè)帶來了巨大潛力。接下來，讓我們來探討在技術的幫助下農(nóng)業(yè)的未來會是什么樣子。

為什么是今天

在種植作物和飼養(yǎng)牲畜方面，農(nóng)業(yè)一直在沿用傳統(tǒng)的做法，這并不奇怪。然而，農(nóng)業(yè)方面的浪費實在太多了，隨著地球環(huán)境的惡化，這種情況需要改變。

如果該領域繼續(xù)以目前的方式生產(chǎn)糧食，則將需要更多土地來養(yǎng)活更多的人口。預計到2030年，世界人口將達到85億，到2050年將達到97億，到2100年將超過110億。今天，有10億人主要生活在南亞和撒哈拉以南的非洲地區(qū)，他們依靠牲畜為糧食和生計。從全球來看，牲畜提供了25%的蛋白質攝入量和15%的膳食能量。

在農(nóng)業(yè)方面，浪費太多，效率低下。例如，44%收獲的作物在人類食用之前就損失了。此外，牲畜放牧占據(jù)了地球上26%的土地，同時33%的耕地用于牲畜飼料的生產(chǎn)——牲畜本身占溫室氣體排放總量的7%。這是一個尚未實現(xiàn)現(xiàn)代化的領域。

為什么要智能耕種

物聯(lián)網(wǎng)為農(nóng)業(yè)效率問題提供了解決方案。傳感器比以往任何時候都更便宜，設備也比以往任何時候都好——只需點擊一下按鈕，農(nóng)民就可以監(jiān)控整個操作流程。

大多數(shù)這樣的智慧農(nóng)場都安裝了無線傳感器網(wǎng)絡，以提高效率和效益。這有助于評估農(nóng)田變量，如土壤狀態(tài)、大氣條件，以及作物或牲畜的健康狀況。此外，它們還可用于評估和控制產(chǎn)品運輸過程中的溫度、濕度、振動或沖擊等變量。這僅僅只是開始，智能耕種應用在專業(yè)軟件、機器人、數(shù)據(jù)分析、增強的定位服務和連接方面也顯示出了希望。

農(nóng)業(yè)中物聯(lián)網(wǎng)解決方案的增加預計將帶來兩大變化。首先，精準農(nóng)業(yè)，這將創(chuàng)造一個更加可控和準確的行業(yè)。有了數(shù)據(jù)，農(nóng)民將能夠為他們的農(nóng)作物或牲畜提供精確的處理方法，從而最大限度地利用所有資源。第二，自動化，數(shù)據(jù)將能夠更好地監(jiān)測和創(chuàng)造理想的條件。簡言之，關于農(nóng)業(yè)經(jīng)營各個方面的額外數(shù)據(jù)將使農(nóng)民能夠精確監(jiān)控條件，并根據(jù)需要實現(xiàn)自動化。

而且，該領域似乎正在緩慢地，但肯定地擁抱基于物聯(lián)網(wǎng)技術的應用。BI Intelligence預測，到2020年，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備的安裝數(shù)量將達到7500萬臺，年均增長20%。預計到2025年，全球智慧農(nóng)業(yè)市場規(guī)模將擴大兩倍，達到153億美元。那么，下一步是什么？

到達那里

隨著全球氣候的進一步變化，將會出現(xiàn)不同的農(nóng)業(yè)贏家和輸家。例如，聯(lián)合國的一份報告指出，農(nóng)業(yè)減產(chǎn)預計在西非和印度最為明顯，那里的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量可能會下降多達3%。這些地區(qū)將需要更有效的實踐，而這正是智慧農(nóng)業(yè)的用武之地。

天氣狀況、土壤質量、作物生長或牲畜健康——數(shù)據(jù)可以跟蹤農(nóng)業(yè)經(jīng)營狀況以及員工績效和設備效率。在人口激增和氣候多變的情況下，需要降低生產(chǎn)風險，而這可以通過提高業(yè)務效率和生產(chǎn)控制來實現(xiàn)。

當然，在消除農(nóng)業(yè)浪費和隨之而來的碳足跡方面，更好的耕種流程只是成功的一半。消費者行為必須隨著行業(yè)的發(fā)展而改善。暴飲暴食是造成糧食系統(tǒng)損失的一個重要因素——與消費者浪費造成的損失一樣大。因此，盡管農(nóng)業(yè)確實需要將現(xiàn)代化帶入實踐，但消費者在個人消費方面也需要更加自覺。

迄今為止，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)項目主要涉及濕度、太陽強度、作物產(chǎn)量和其他變量的數(shù)據(jù)收集。但是，農(nóng)業(yè)面臨與汽車、航空航天、鐵路、海運和醫(yī)療保健同樣的挑戰(zhàn)，因為需要考慮的可能環(huán)境情境幾乎是無限的。這需要點對點物聯(lián)網(wǎng)技術的幫助，而不僅是數(shù)據(jù)驅動的技術。

以自動駕駛拖拉機或收割機為例。面臨的挑戰(zhàn)是，這些車輛可能會遇到它們無法識別或規(guī)避的障礙。（來源物聯(lián)之家網(wǎng)）為了解決此類事件，自動駕駛汽車可以“呼叫”遠程操作員，該操作員可以通過攝像頭遠程連接，目視檢查現(xiàn)場，并引導車輛再次上路。除了基于數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)之外，這種系統(tǒng)還需要其他技術。

數(shù)據(jù)收集和聚合有助于了解現(xiàn)場情況，但是點對點物聯(lián)網(wǎng)及其低延遲控制將釋放完全自動化的潛力。盡管如此，各種物聯(lián)網(wǎng)解決方案都有望實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。隨著氣候條件的不斷變化，保持一致的灌溉、施肥或病蟲害防治將是不可或缺的——這對于明天及以后的糧食供應是必要的。

責任編輯：Ct