国外智慧农业案例分享-凯时网站-首页

　　司南导航：为了养活到2050年将增至9.6亿的全球人口(粮农组织预测)，农业部门将面临巨大的挑战。尽管可用耕地有限，对淡水的需求不断增加(农业消耗掉了全球淡水供给的70%)，并且还有其他不可预测的因素，例如气候变化的影响(联合国最近的一份报告指出，气候变化可能会导致植物和动物生命周期中季节性事件的变化)，但这一目标必须实现。

　　解决这些问题并提高农产品的质量与数量的方法之一就是“”，让农业更智能、更有连接性。

　　你可能并不认为农民是信息技术的密集使用者。但是，从有最早的纪年开始，农民就已经借助历史数据来提高产量了。现在，有各种各样、不同周转率的结构化和非结构化数据可以用来帮助农业企业创造更合理的图景，从用于收集土壤和天气信息的传感器、公告、社交媒体网站到全球定位系统信号等。新技术，例如预测分析和商品价格优化等，还能帮助农民预测和调整市场盈利、天气条件以及其他一些条件。可以说，智慧农业已经在发生。

　　本文将首先阐述农业部门的目标，随后具体给出两个智慧农业的应用案例，让读者能够对智慧农业有个全方位的认识。最后，本文还将简要指出智慧农业推广所面临的若干问题。

　　农业部门的目标

　　农业像往常一样的运作显然不是一个应对食品安全、全球变暖、资源稀缺(尤其是淡水供应)的好选项。农业必须变得更具有资源智慧性和气候智慧性。以淡水为例，在世界上的一些地区，目前它已经成为了一种挑战。由于粮食供应量必须增加，而降水模式变得更不稳定，因此这一问题的规模正在不断扩大。在接下来的几十年，如果按正常情况发展，农业中的总淡水供给将变得不可持续，因此农业必须要适应水资源紧缺这一现状，让每一滴水都能生长更多的作物。

　　因此，农业部门最重要的目标应该是优化资源的加工和使用，以及有效利用现有耕地。而物联网可以让所有这些实现。它可以增加产量，也可以提高农业的质量。值得注意的是，农业部门的目标不应当是“工业化”农业，而应该是让农业更有效、更可持续发展和具有更高的质量。因此，不应当寻求革命，而是应该通过使用以数据为中心的技术重新诠释耕作方法，并且这一重新诠释应当放在农村地区的新愿景中。智慧农业这一理念驱动了像ibm公司的深雷这样的项目。在该项目中，天气和土壤的测量数据包括来自传感器的农场各点数据，卫星或飞机拍摄的多光谱田地图像，灌溉系统的特征，和施肥和杀虫的需求等，再加上精准的天气预报，所有的这些都可以帮助农民在关于种什么作物，何时浇水，何时施肥以及何时收获等方面，做出优化决策。

　　另外，农业部门有巨大的减少温室气体(greenhouse gas，ghg)排放的潜力。因此，减少农业中与土地使用变化相关的温室气体排放也必然是农业部门的第一目标。要实现这一目标，可持续的强化值得推广。可持续的强化是指帮助种植者在同样的土地上生产更多的作物，对环境产生更小的影响。我们需要改进农业技术、方法和知识。例如，传感器技术可以测量作物的营养状况，从而让农民精确地对田地施以适量的肥料。欧洲农民还使用硝酸盐类肥料，它们对环境的影响较小，同时也对气候较好。

　　智慧农业的应用案例

　　年复一年，农民都在经受各种变数和风险的折磨，而不可预知的天气和多变的土壤条件是最大的挑战，它们使农业变得更象是一场赌博。现在，农业已经发生了永久性的改变，技术可以帮助农民使用更少的资源生产更多的产品。这一行业的下一波大的转变将会来自数字科学，也就是将我们在世界上拥有的新信息应用到农业中，帮助农民通过使用它们来充分利用农场中的每一英亩的土地。如同在金融服务、医疗保健、交通运输、制造业和其他行业中一样，将正确的数据带到管理农业运作的决策过程中的能力同样也至关重要。

　　26岁的jesse vollmar曾经是美国密歇根的一名农民，成长在一个五代从事农业的家庭。2012年，他成为数据分析公司farmlogs的共同创始人。仅仅三年的时间，到2015年，有超过20%的美国农场都在使用farmlogs。vollmar表示，今天的数据中心技术能够让他做到在短短几年前，不访问超级计算资源就根本不可能做到的事情。农民现在可以看到农场中的每一英亩土地，并且判定如何管理它，特别是管理存在于任何特定位置的土壤和作物健康问题。

　　farmlogs使用由高端计算技术推动的软件算法，分析来自公开可用数据和放置在农业设备上的传感器中的信息，能够将实时的土地数据上传到互联网上。这使得农民可以知道田地的实时表现，而在过去永远无法做到这一点。他们可以实时看到农场中发生的所有的事情，例如收获数据、种植条件和植物健康等。根据土壤条件、降水量级别和其他一些田间现场测量数据，在计算机、平板电脑或智能手机上进行分析，可以帮助农民在任何给定的日期或时间调整资源。

　　在作物生长进程中，水是个巨大的影响因素。farmlogs中具有特定的功能，能够帮助全国的农民监测田间降水量，获得更好、更高分辨率的田间数据。拥有更好的技术，就能帮助农民做出更明智的决策，来决定在何时灌溉，何时推后。不需要驱车外出检测雨量计，农民就可以看到每块地累积了多少降雨。农民可以更有效地控制运营和物流，甚至可以基于过去10年的降水历史评估新农场生产率如何。

　　farmlogs分析几乎整个美国的极高分辨率的多光谱图像，从而可以精确到5×5米的大小，测量在过去五个收获季中植物成长的健康情况。这就为农民了解和量化可变性创建了基准，帮助其基于farmlog的建议做出决策。这些数据不仅能够让农民根据农场中各块地的实际需求配给不同的资源从而获得收成最大化，同时也能在每一季都监控到田间的实际变化与基准之间的平衡，从而帮助农民通过比以往任何时候都迅速的应对问题速度来消除产量损失。

　　除了基于数据分析提供决策建议，farmlogs还可以在农民收获时自动帮助完成日常任务。例如，farmlogs可以给拖拉机编程，告诉它如何根据土壤状况在其工作时调整播种，这能帮助农民对田间发生的状况迅速及时地做出响应。

　　cityfarm

　　找到让食品可持续成长的新方法至关重要，这也正是麻省理工学院城市农场项目(cityfarm)的使命。该项目致力于使用前沿的工程、大数据和网络连接来创造未来的农业。项目组成立于2013年，专注于开发在城市中心区域种植生长食品的新方法，其成员包括工程师、建筑师、城市规划师、经济学家和植物学家。他们的目标是：重新思考在那里生长在这里吃的理念，将其替换成在这里生长，在这里吃。

　　在城市农场的实验室，研究人员正在探索如何以可扩展的方式，将具有食品成长新系统的农场带到城市中，系统中包括水培法(让植物在水中，而不是在土壤中生长)、复合养殖(让植物与水生动物共同成长，例如鱼、虾等)和雾培法(让植物在空气或雾中生长)。该团队认为，他们的技术有潜力将农业用水量减少98%，消除化肥和农药。

　　因为在城市地区空间相当昂贵，cityfarm中的一个小组正在进行灯光和空间动力学的建筑研究，期望能够找到富有创意的办法来将食品生产纳入城市地区。他们的初步研究表明，能够捕获自然光的“立面集成”食品生产系统与传统的土基农场相比，化肥消耗可以减少60%，水消费减少90%，产生的二氧化碳量减少90%。

　　而在cityfarm中，最重要的或许就是开放农业项目(open agriculture project)。这是一个在线平台，它能让全世界的食品研究人员共享数据，进行理念合作。该平台被描述成“食品中的linux”。

　　智慧农业面临的问题

　　虽然智慧农业很有用处，但要更广泛地推广还需要克服许多障碍。其中之一就是农业部门的利润极低，因此，投资于创新很难。另外，还有一个，我们可以称之为“形象问题”，正是它导致了农业劳动力的流失，因为农民给人的形象就是“当农民不够酷，农业是属于历史的东西，是属于爷爷们的东西”。

　　另外，像杜邦(dupont)、约翰迪尔(john deere)和孟山都(monsanto)这样的大公司，也对智慧农业提出了问题，例如数据所有权。能够获得关于收获、种植和收成的实时信息还可能有助于公司比任何人都更好地预测农场资产的价值，并对商品市场有无与伦比的洞察力。那么，谁是土壤传感数据的所有者?是孟山都还是农民自己?如果是孟山都(或其他家公司)，那么它会对数据做什么?答案之一可能是价格歧视：关于土壤或水的数据可能会被生物技术巨头用来针对同样的产品或服务，却向农民收取不同的价格。

　　智慧农业推广的另一问题是与农民的交流沟通问题，因为农民往往不能理解技术性问题。如果告诉他们可以使用物联网做这做那，他们可能无法理解。因而，必须要对农业中使用的物联网语言进行大改。而这，需要的是一场革命。

　　要解决这些问题将需要一段时间，因为就性质而言，农业与其他部门的速度就不一样。但是，智慧农业一定会到来，因为人们需要它，也因为农业要回归“酷”的形象。智慧农业的一切都开始于数据。与以往任何时候相比，现在农民都更加必须减少对直觉和本能的依赖，而应该是更多地依赖数据来对农场做出明智的决策。

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