李道亮，楊 昊

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083；2.北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心，北京 100083）

引言

作為人口大國，以小規(guī)模粗放勞作為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)依然是我國農(nóng)業(yè)的主要生產(chǎn)、經(jīng)營模式。由于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小、組織化程度低，導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率低下，作為已實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)達(dá)國家，美國、法國、德國的人均勞動(dòng)力所負(fù)擔(dān)耕地面積分別是我國的145倍、55倍、45倍。同時(shí)，伴隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力老齡化問題，勞動(dòng)力成本大幅提升，農(nóng)產(chǎn)品的勞動(dòng)力成本高達(dá)70%，導(dǎo)致我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格全面超過國際水平。在資源利用率方面，發(fā)達(dá)國家主要糧食作物的水分生產(chǎn)效率、廢料利用率、農(nóng)藥利用率分別為2kg/m3、65%、50%～60%，相比之下，我國主要糧食作物的水分生產(chǎn)效率、廢料利用率、農(nóng)藥利用率分別僅有1kg/m3、35%、25%。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)低下的資源利用效率進(jìn)一步加劇了生態(tài)環(huán)境惡化、人均農(nóng)業(yè)資源短缺，并由此帶來更為嚴(yán)峻的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題。發(fā)展高效、精準(zhǔn)、環(huán)保的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營模式是解決當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)諸多難題的主要出路。

我國提出“感知中國”的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略，“設(shè)施農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”是其中至關(guān)重要的應(yīng)用。我國農(nóng)業(yè)正處于從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迅速推進(jìn)的過程中，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要技術(shù)支撐。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理和服務(wù)中的具體應(yīng)用，就是運(yùn)用各類傳感器、RFID、視覺采集終端等感知設(shè)備，廣泛采集大田種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品物流等領(lǐng)域的現(xiàn)場信息；按照約定的協(xié)議，通過建立數(shù)據(jù)傳輸和格式轉(zhuǎn)換方法，充分利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、電信網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)等多種現(xiàn)代信息傳輸通道，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的多尺度的可靠傳輸；最后將獲取的海量農(nóng)業(yè)信息進(jìn)行融合、處理，并通過智能化操作終端實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)、最優(yōu)化控制、智能化管理、系統(tǒng)化物流、電子化交易，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)和安全的目標(biāo)。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及電子、通訊、計(jì)算機(jī)、農(nóng)學(xué)等學(xué)科和領(lǐng)域，依據(jù)信息學(xué)的基本研究內(nèi)容，即信息的獲取、處理、傳遞和利用。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)可劃分4個(gè)層次，即感知層、傳輸層、處理層、應(yīng)用層，重點(diǎn)解決農(nóng)業(yè)個(gè)體識(shí)別、情景感知、異構(gòu)設(shè)備組網(wǎng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、決策支持等問題。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，不同種類的農(nóng)業(yè)設(shè)備、傳感器突破數(shù)據(jù)共享屏障，通過M2M通訊技術(shù)共享運(yùn)行參數(shù)，遵循基于大數(shù)據(jù)與人工智能的控制策略實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全過程的最優(yōu)自動(dòng)化控制。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將扭轉(zhuǎn)當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以人為主，以機(jī)器、科技為輔的局面，開創(chuàng)以機(jī)器、科技為主，以人為輔的生產(chǎn)模式，解放農(nóng)業(yè)設(shè)備生產(chǎn)力，大幅提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、物流的透明度，全面降低農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營成本。

目前，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已在我國實(shí)現(xiàn)初步應(yīng)用，然而隨著信息技術(shù)的不斷提升，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程邁入了全新的信息環(huán)境，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的升級過程對農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提出了新的需求。本文依次針對農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)化、感知技術(shù)、傳輸技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、集成與應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，分析在新信息環(huán)境下農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展瓶頸，提出我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展策略。

1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)展

1.1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)如圖1所示，標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務(wù)模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問協(xié)議促成農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)共享，并實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)分布式的海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；農(nóng)業(yè)智能信息處理技術(shù)是建立農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型的途徑，是智能控制策略的來源，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取價(jià)值關(guān)系信息與業(yè)務(wù)特征、結(jié)合人工智能算法獲取業(yè)務(wù)模型的主要參數(shù)。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架中，人的主要角色是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與價(jià)值信息的消費(fèi)者；農(nóng)業(yè)全過程業(yè)務(wù)的運(yùn)行，例如農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后及補(bǔ)給運(yùn)維管理業(yè)務(wù)等，則主要依靠控制策略自動(dòng)運(yùn)行，控制策略由業(yè)務(wù)模型與底層控制網(wǎng)絡(luò)共同完成，人僅可以通過頂層軟件平臺(tái)的人機(jī)接口進(jìn)行輔助控制，農(nóng)業(yè)各個(gè)過程的業(yè)務(wù)控制已不再是人的主要任務(wù)，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)機(jī)裝備智能化作業(yè)是最主要的勞動(dòng)力來源。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。作為底層控制網(wǎng)絡(luò)、海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)模型、用戶需求的交互中心，頂層平臺(tái)與各部分的接入必然涉及各種網(wǎng)絡(luò)制式、數(shù)據(jù)接口、行業(yè)接口、異構(gòu)數(shù)據(jù)交匯，此外，底層控制網(wǎng)絡(luò)不同廠商設(shè)備的組網(wǎng)、業(yè)務(wù)模型的標(biāo)準(zhǔn)交互通道、海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、用戶訪問通道內(nèi)部更是需要更為詳細(xì)、精確的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，因此數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務(wù)模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問的標(biāo)準(zhǔn)化是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的基礎(chǔ)，也是目前制約我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解放設(shè)備生產(chǎn)力、以設(shè)備為主以人為輔，最終實(shí)現(xiàn)無人化管理的主要難題。

近年來專門面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系正在不斷完善，我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)工作組和國家傳感器網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用研究項(xiàng)目正在努力。雖然如此，由于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的學(xué)科間交叉深度達(dá)到了前所未有的水平，當(dāng)前的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系還不足以全面支撐農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)化。

圖1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)有序健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系應(yīng)著重基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和重點(diǎn)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。我國提出初步的物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系框架大體上由總體共性標(biāo)準(zhǔn)、感知層標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)層標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)支撐標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用層標(biāo)準(zhǔn)等部分組成。按照目前農(nóng)業(yè)中行業(yè)的規(guī)模和信息化狀況，以及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，可以劃分選取大田種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品物流5個(gè)代表性農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)。目前已有國家批準(zhǔn)立項(xiàng)的14項(xiàng)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)國家標(biāo)準(zhǔn)已取得重大進(jìn)展。由于農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)受地域分布影響較大，各地也相應(yīng)推動(dòng)局部地區(qū)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系研究。

1.2 農(nóng)業(yè)信息感知技術(shù)進(jìn)展

1.2.1 農(nóng)業(yè)個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)

統(tǒng)一標(biāo)識(shí)體系是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)由全球定位系統(tǒng)、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)以及傳感器、RFID、條碼技術(shù)等各類信息承載技術(shù)，實(shí)現(xiàn)到具體對象如人員、傳感器、農(nóng)機(jī)設(shè)備、農(nóng)田水域等地理設(shè)施、農(nóng)產(chǎn)品等的精確定位、查找和信息追溯；此外，基于統(tǒng)一標(biāo)識(shí)體系所建立的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠在統(tǒng)一規(guī)劃的前提下，兼容現(xiàn)有的基礎(chǔ)建設(shè)體系，避免信息資源的重復(fù)建設(shè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題、排除故障，能夠?qū)崿F(xiàn)對農(nóng)業(yè)監(jiān)測環(huán)境的精準(zhǔn)信息搜尋。

射頻識(shí)別（RFID）是一種無線通信技術(shù)，它通過無線信號自動(dòng)識(shí)別和感知貼附在物體上的射頻標(biāo)簽并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，RFID技術(shù)具有防水、防磁、耐高溫、讀取距離大、數(shù)據(jù)加密、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)容量大、信息更改簡單等特點(diǎn)，還可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)標(biāo)簽的防沖突操作，從而可以解決很多傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)上的缺陷，以上特點(diǎn)使得RFID成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)個(gè)體規(guī)?；R(shí)別的主要技術(shù)。近年來，RFID在質(zhì)量追溯、倉儲(chǔ)管理、圖書管理、物流運(yùn)輸、產(chǎn)品唯一性標(biāo)識(shí)、醫(yī)藥及病人樣本跟蹤、電力通訊標(biāo)識(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用已取得令人矚目的成果。進(jìn)一步而言，基于RFID進(jìn)行標(biāo)識(shí)的研究熱點(diǎn)已延伸至精準(zhǔn)位置標(biāo)識(shí)、定位及自主導(dǎo)航上，具體的研究內(nèi)容包括參數(shù)提取、幾何位置估計(jì)、指紋位置估計(jì)、代價(jià)函數(shù)最小化、貝葉斯估計(jì)，主要通過將RFID信號同WSN、Zigbee、GPS信號中的位置信息加以融合從而實(shí)現(xiàn)物體位置標(biāo)識(shí)、定位以及自主導(dǎo)航。此外，針對RFID的鏈路及防碰撞協(xié)議、遠(yuǎn)距離通訊、改進(jìn)標(biāo)簽技術(shù)等方面的研究將進(jìn)一步改進(jìn)RFID，使其適應(yīng)更多的應(yīng)用場景。綜上，農(nóng)業(yè)個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)已在個(gè)體識(shí)別、個(gè)體信息共享上取得巨大進(jìn)展，將顛覆傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)粗獷、不區(qū)分個(gè)體差異的管理方式，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)設(shè)備、農(nóng)業(yè)動(dòng)植物的精細(xì)化個(gè)體管理的基礎(chǔ)。

1.2.2 農(nóng)業(yè)信息感知機(jī)理與工藝

（1）電化學(xué)感知機(jī)理與工藝

電化學(xué)感知是以待測物質(zhì)、修飾電極分別作為敏感源和轉(zhuǎn)化元件，把電流、電勢或者電導(dǎo)等作為特征檢測信號的機(jī)理。電化學(xué)傳感器通常由2個(gè)或2個(gè)以上的電極組成，可分為參比電極、工作電極和輔助電極，根據(jù)電極界面間電子或離子的交換情況，電極又可分為電子交換型電極和離子交換型電極（也稱膜電極）。

新型電化學(xué)感知機(jī)理在農(nóng)業(yè)中的重金屬、有毒物質(zhì)監(jiān)測具有極大潛力，例如：納米材料與納米技術(shù)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了單鏈DNA在電極表面的固定，各種類型的DAN電化學(xué)傳感機(jī)理得以廣泛研究；基于電化學(xué)感知機(jī)理針對重金屬、有毒化合物的痕量監(jiān)測已有較為廣泛的研究，并取得較好的效果。電化學(xué)傳感器制備工藝的研究熱點(diǎn)是納米片修飾電極工藝、分子印跡工藝、絲網(wǎng)印刷工藝。

（2）光學(xué)感知機(jī)理與工藝

相比于電化學(xué)傳感器，基于光學(xué)感知機(jī)理的傳感器不需要與被檢測物質(zhì)發(fā)生化學(xué)反應(yīng)的電極，不存在電極表面鈍化、中毒以及電極膜污染的問題，重復(fù)性與穩(wěn)定性良好，能夠?qū)崿F(xiàn)長期在線監(jiān)測。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所應(yīng)用的光學(xué)感知機(jī)理主要包括熒光淬滅效應(yīng)、分光光度法，此外也有應(yīng)用光纖倏逝場效應(yīng)檢測氨氣的研究，在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域具有應(yīng)用潛力。

（3）電學(xué)感知機(jī)理與工藝

電學(xué)感知機(jī)理在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中主要用于溫度、濕度的測量。介電法是土壤水分定量檢測的最佳機(jī)理。測量土壤含水率的方法主要包括時(shí)域反射法（TDR）和頻域法（FD），基于TDR法的土壤水分測量是國外的主流方法，也是國內(nèi)亟需進(jìn)行深入研究的熱點(diǎn)。

（4）遙感學(xué)感知機(jī)理

遙感學(xué)的理論基礎(chǔ)是物質(zhì)成分在不同波段電磁波下的光譜吸收和反射特征。農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)具有覆蓋面積大、重訪周期短、獲取成本相對低等優(yōu)勢，對大面積露天農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的調(diào)查、評價(jià)、監(jiān)測和管理具有獨(dú)特的作用，能夠解決農(nóng)業(yè)作物種植種類分散、地域復(fù)雜的難題。農(nóng)業(yè)遙感的收益約占遙感應(yīng)用總收益的70%，可分為四大研究方向：農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、農(nóng)作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)報(bào)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。

綜上，農(nóng)業(yè)信息感知研究不僅涉及到化學(xué)分析、物質(zhì)表面特性、光譜學(xué)、生物學(xué)、微電子學(xué)、遙感學(xué)等多門學(xué)科的機(jī)理探索，還在不斷突破加工方式，以追求更高的工藝精度、更長的使用壽命、更低的感知成本。其中基于電化學(xué)、光學(xué)、電學(xué)感知機(jī)理的農(nóng)業(yè)傳感器，應(yīng)側(cè)重于感知機(jī)理與硬件工藝的改善，同時(shí)注意組合不同機(jī)理的優(yōu)勢，研發(fā)多參數(shù)、多途徑的農(nóng)用傳感器；另一方面，基于高光譜遙感、無人機(jī)遙感的精準(zhǔn)遙感是特殊的農(nóng)業(yè)感知途徑，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要技術(shù)，應(yīng)側(cè)重于數(shù)據(jù)處理、挖掘與特征提取算法的改進(jìn)，組合農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)與地面農(nóng)業(yè)傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行信息融合以提高農(nóng)業(yè)遙感精度。

1.3 農(nóng)業(yè)信息傳輸技術(shù)進(jìn)展

1.3.1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)場總線技術(shù)

農(nóng)業(yè)現(xiàn)場總線（field bus）為惡劣工作環(huán)境設(shè)計(jì)，保證了農(nóng)業(yè)機(jī)械控制系統(tǒng)的高可靠性和實(shí)時(shí)性。目前農(nóng)業(yè)現(xiàn)場總線技術(shù)主要包括控制器局域網(wǎng)總線（CAN bus）、RS485總線。此外，對應(yīng)于特定廠商的硬件產(chǎn)品，還有LON總線、Avalon總線、1-wire總線、Lonworks總線。

CAN總線協(xié)議是汽車計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、嵌入式工業(yè)控制局域網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)總線，可靠性高、錯(cuò)誤檢測能力強(qiáng)，是農(nóng)機(jī)自動(dòng)化控制、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用最多的總線技術(shù)，基于CAN2.0B協(xié)議，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織制訂了農(nóng)林業(yè)機(jī)械專用的串行通信總線標(biāo)準(zhǔn)ISO11783協(xié)議，廣泛應(yīng)用于農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)采集傳輸、農(nóng)機(jī)導(dǎo)航控制、分布式溫室控制、農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控、節(jié)水灌溉、水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)等領(lǐng)域。

RS485總線是串口通訊的標(biāo)準(zhǔn)之一，采用平衡傳輸方式，當(dāng)采用二線制時(shí)，可實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)雙向通信，抗干擾能力強(qiáng)，可實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的局域網(wǎng)兼容組網(wǎng)。由于靈活、易于維護(hù)，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中。

農(nóng)業(yè)現(xiàn)場總線技術(shù)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)控制系統(tǒng)的分散化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，同時(shí)，由于其魯棒性、抗干擾能力強(qiáng)，故障率低，是確保農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)信息傳輸?shù)谋貍浼夹g(shù)。由于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的信息傳輸往往關(guān)系到農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)的正確執(zhí)行、農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)信息的準(zhǔn)確共享，即使已通過其他信息傳輸方式實(shí)現(xiàn)了通訊，也應(yīng)盡可能額外配置一條農(nóng)業(yè)現(xiàn)場總線作為其他傳輸方式故障時(shí)的緊急信息傳輸通道。

1.3.2 農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是由大量具有片上處理能力的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)通訊距離、覆蓋范圍可以分為無線局域網(wǎng)技術(shù)、無線廣域網(wǎng)技術(shù)，在無線廣域網(wǎng)技術(shù)中，低功耗廣域網(wǎng)（Lowpower wide-area network，LPWAN）技術(shù)是近年來物聯(lián)網(wǎng)研究的熱點(diǎn)方向之一，相對于傳統(tǒng)的無線廣域網(wǎng)蜂窩移動(dòng)通信技術(shù)（如2G、3G、4G等），具有低成本、低功耗的特點(diǎn)。

無線局域網(wǎng)技術(shù)主要包括Zig Bee、Wi-Fi、Bluetooth，是主要頻段為2.4GHz的短距離通訊技術(shù)。

無線廣域網(wǎng)技術(shù)包括蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)、LPWAN（低功耗廣域網(wǎng)）；蜂窩移動(dòng)通信技術(shù)目前經(jīng)歷了4代技術(shù)更新，以“萬物互聯(lián)”為目標(biāo)的第5代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）也已在2016年公布，將為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步升級農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)傳輸效率帶來新的動(dòng)力。

LPWAN依工作頻譜是否授權(quán)，又可分為為非授權(quán)頻譜LPWAN以及授權(quán)頻譜LPWAN。其中Lo Ra是非授權(quán)頻譜LPWAN代表，NB-Io T是授權(quán)頻譜LPWAN代表。目前國內(nèi)三大運(yùn)營商以及華為、中興等設(shè)備供應(yīng)商已在2017年推動(dòng)NB-Io T的應(yīng)用，然而NB-Io T對具體行業(yè)的需求適應(yīng)性相對Lo Ra較弱，更適合分散型應(yīng)用；Lo Ra作為最重要的非授權(quán)頻譜LPWAN技術(shù)之一，運(yùn)營方式更加靈活，可以是以運(yùn)營商主導(dǎo)的大范圍公開網(wǎng)絡(luò)，也可以是私人部署的專用局域網(wǎng)絡(luò)。另一方面，低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)按協(xié)議調(diào)制方式可以分為擴(kuò)頻技術(shù)、超窄帶技術(shù)、窄帶技術(shù)、RPMA。

綜上，WSN具有端節(jié)點(diǎn)和路由雙重功能：一方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和處理；另一方面將數(shù)據(jù)融合經(jīng)多條路由傳送到路由節(jié)點(diǎn)，最后經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)或其他通信網(wǎng)絡(luò)傳送到信息消費(fèi)者。就無線局域網(wǎng)而言，已發(fā)展出基于不同協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)，Wi-Fi通訊速率高，但功耗高，適合易部署、固定點(diǎn)位的傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)；Bluetooth安全性高，但通訊距離過短、功耗高，適合短時(shí)近距離組網(wǎng)；Zigbee由于功耗較低，同時(shí)具有多跳、自組織的特點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均可作為相鄰節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)站，容易擴(kuò)展傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍，是理想的長距離、大范圍傳感器組網(wǎng)方式。就無線廣域網(wǎng)而言，以Lo Ra、NBIo T為代表的LPWAN是未來農(nóng)業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)的主要途徑，雖然架設(shè)LPWAN基站的成本高，但低功耗、低運(yùn)營成本、大節(jié)點(diǎn)容量的特點(diǎn)無疑是為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)量身定做的組網(wǎng)技術(shù)，必將擁有巨大的應(yīng)用空間；作為LPWAN的傳輸速率補(bǔ)充，4G、5G移動(dòng)通訊技術(shù)將使農(nóng)業(yè)圖像、音頻為代表的大文件傳輸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，進(jìn)一步擴(kuò)充農(nóng)業(yè)信息維度。就研究側(cè)重點(diǎn)而言，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中于通信、節(jié)能和網(wǎng)絡(luò)控制三方面，將其應(yīng)用于農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)之一。

1.4 農(nóng)業(yè)智能信息處理技術(shù)進(jìn)展

1.4.1 基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著信息技術(shù)的不斷普及，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量跨入ZB（211.024×1021bit）時(shí)代，待處理的信息量超過了一般計(jì)算機(jī)在處理數(shù)據(jù)時(shí)所能使用的內(nèi)存量，新的分布式系統(tǒng)架構(gòu)Hadoop和計(jì)算模型Map Reduce應(yīng)運(yùn)而生。全新的技術(shù)條件使得對海量數(shù)據(jù)的整合、聚類、回歸等變得可行。舍恩伯格提出，大數(shù)據(jù)是人類學(xué)習(xí)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值的源泉。大數(shù)據(jù)的主要特征可以概括為“4V”特征，即規(guī)模性（Volume）、快速性（Velocity）、多樣性（Variety）、真實(shí)性（Veracity）。

農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)主要是對各種農(nóng)業(yè)對象、關(guān)系、行為的客觀反映，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是多源異構(gòu)的海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的抽象數(shù)學(xué)描述，是挖掘農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、銷售、資源環(huán)境、過程等全產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值信息的有效工具，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法量化農(nóng)業(yè)對象、關(guān)系、行為，為精細(xì)農(nóng)業(yè)的研究與實(shí)施提供知識(shí)支持。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)資源的重要性日益凸顯，國家于2003年啟動(dòng)農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心項(xiàng)目，經(jīng)過多年發(fā)展，數(shù)據(jù)量的積累已初見規(guī)模，截止2016年底，共積累2.9TB的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，其中包括1.2TB的高分辨率影像數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的來源包括：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)；生命信息數(shù)據(jù)；農(nóng)田變量信息；農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)；農(nóng)產(chǎn)品市場經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取。海量多源數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究奠定了基礎(chǔ)，相關(guān)方面的研究主要集中在監(jiān)測與預(yù)警、數(shù)據(jù)挖掘、信息服務(wù)等方面。

農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)體量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、模態(tài)多變、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、關(guān)聯(lián)度高，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值關(guān)系，是解決農(nóng)業(yè)變量高維、強(qiáng)耦合問題的主要途徑。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)在針對特定農(nóng)業(yè)問題，依托大體量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)與處理方法，分析數(shù)據(jù)變量間的關(guān)系，制定解決方案，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）是決定其復(fù)雜程度，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)處理方法的快速性（Velocity）、真實(shí)性（Veracity）決定其質(zhì)量。基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在價(jià)值是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理的研究重點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可靠決策支持系統(tǒng)、國家農(nóng)村綜合信息服務(wù)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)、天地網(wǎng)一體化農(nóng)情監(jiān)測系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測與控制系統(tǒng)。

1.4.2 基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)

人工智能AI（Aritificial intelligence）指基于計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能，亦稱人造智能或機(jī)器智能，AI的三個(gè)核心技術(shù)是：表示、運(yùn)算、求解。農(nóng)業(yè)人工智能是人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、業(yè)務(wù)上的具體實(shí)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)人工智能的主要研究方向可概括為知識(shí)表現(xiàn)、模式識(shí)別、智能規(guī)劃、信息搜索4個(gè)方面。農(nóng)業(yè)知識(shí)表現(xiàn)的研究內(nèi)容是農(nóng)業(yè)知識(shí)的數(shù)字化及決策支持；農(nóng)業(yè)模式識(shí)別的研究內(nèi)容是農(nóng)業(yè)對象的識(shí)別方法；農(nóng)業(yè)智能規(guī)劃的研究內(nèi)容是農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化作業(yè)；農(nóng)業(yè)信息搜索的研究內(nèi)容是農(nóng)業(yè)主題信息的搜索。

通過對中國知網(wǎng)的SCI、EI、中文核心期刊載文分析，近5年我國農(nóng)業(yè)人工智能的重點(diǎn)研究方向是農(nóng)業(yè)模式識(shí)別和農(nóng)業(yè)智能規(guī)劃，農(nóng)業(yè)模式識(shí)別的研究熱點(diǎn)趨向于同深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，農(nóng)業(yè)智能規(guī)劃的研究熱點(diǎn)側(cè)重于建模與控制方法的研究；農(nóng)業(yè)知識(shí)表現(xiàn)的最新研究熱點(diǎn)是知識(shí)圖譜，農(nóng)業(yè)信息搜索的研究側(cè)重點(diǎn)在于網(wǎng)絡(luò)爬取技術(shù)及農(nóng)業(yè)信息搜索引擎技術(shù)。在國際上，農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)的研究始于2000年，農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國家已經(jīng)出現(xiàn)商業(yè)化的耕作、播種、采摘等面向單一農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)的智能機(jī)器人，也具備比較完善的智能土壤探測、病蟲害識(shí)別、氣候?yàn)?zāi)害預(yù)警的智能系統(tǒng)，用于畜禽養(yǎng)殖業(yè)的畜禽智能穿戴產(chǎn)品也已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后、運(yùn)維方面均有應(yīng)用，產(chǎn)前業(yè)務(wù)的研究包括：土壤分析及土地景觀規(guī)劃、灌溉用水供求分析及河川日常徑流量預(yù)報(bào)、種植品種鑒別；在產(chǎn)中業(yè)務(wù)的研究包括：水質(zhì)預(yù)測預(yù)警、水產(chǎn)養(yǎng)殖投喂管理、作物種植及牧業(yè)管理專家系統(tǒng)、插秧系統(tǒng)、田間雜草管理；在產(chǎn)后階段的研究包括：農(nóng)產(chǎn)品收獲，農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)、品種分類、染料提取及蒸餾冷點(diǎn)溫度預(yù)測；運(yùn)維業(yè)務(wù)包括：農(nóng)業(yè)設(shè)施裝備運(yùn)行管控、農(nóng)業(yè)設(shè)施裝備故障診斷等。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟、海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷積累，深度學(xué)習(xí)算法迎來第3次科研成果爆發(fā)，深度學(xué)習(xí)算法是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理為基礎(chǔ)、以多層參數(shù)學(xué)習(xí)體系為結(jié)構(gòu)、以海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其特點(diǎn)是可自動(dòng)抽取數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的特征，并可對高維復(fù)雜變量間的關(guān)系進(jìn)行數(shù)學(xué)表示，理論上可以通過深度學(xué)習(xí)算法獲得對現(xiàn)實(shí)世界的一切過程進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)。深度學(xué)習(xí)算法有許多變種，從有無人工標(biāo)注的參與可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)；從算法輸出可以分為判決式學(xué)習(xí)、生成式學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)算法已在數(shù)據(jù)預(yù)測回歸、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等模式識(shí)別方面應(yīng)用成熟，在自然語言處理、圖像內(nèi)容的語義表達(dá)（看圖說話）、圖像問答等非數(shù)值型數(shù)據(jù)的特征提取、建模方面不斷取得進(jìn)展，為異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合提供更加強(qiáng)大的解決方案。

通過以上的分析可以看出，我國農(nóng)業(yè)人工智能的研究側(cè)重點(diǎn)在由以往單一的知識(shí)表現(xiàn)研究向復(fù)雜系統(tǒng)規(guī)劃、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)遷移，這也與國際農(nóng)業(yè)人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)相符合，同時(shí)我國農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)主要側(cè)重于農(nóng)業(yè)產(chǎn)中業(yè)務(wù)，基于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的綜合業(yè)務(wù)研究正處于基礎(chǔ)性研究階段；我國農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品物流方面的研究比較欠缺。深度學(xué)習(xí)的研究成果與未來研究方向?qū)r(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)的發(fā)展具有重大意義。

由于農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)的未知變量多，且變量間相互影響、關(guān)系復(fù)雜，對某個(gè)區(qū)域農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)有效的農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)在另外的區(qū)域內(nèi)不見得足以代替人類在農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)上的重要作用。因此，通過全新的機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別技術(shù)研究變量間的復(fù)雜關(guān)系，從根本上提高基于農(nóng)業(yè)人工智能的復(fù)雜系統(tǒng)在不同地區(qū)的兼容性、準(zhǔn)確性，進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)的整合，是我國農(nóng)業(yè)人工智能未來發(fā)展的側(cè)重點(diǎn)。

2 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成與應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺(tái)與智能裝備

農(nóng)業(yè)智能機(jī)械是代替人力的直接農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力來源，也是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)底層控制網(wǎng)絡(luò)的具體執(zhí)行機(jī)構(gòu)。國際各大嵌入式平臺(tái)與芯片平臺(tái)開發(fā)商早已有意識(shí)搶占物聯(lián)網(wǎng)嵌入式開發(fā)平臺(tái)高地，推出一系列適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的產(chǎn)品，例如Arduino Uno、Arduino Yun、Intel的伽利略創(chuàng)2等，這些物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)參數(shù)共享、農(nóng)機(jī)信息融合、農(nóng)機(jī)遠(yuǎn)程通訊。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺(tái)推動(dòng)了農(nóng)業(yè)智能裝備的研發(fā)、升級，農(nóng)業(yè)智能機(jī)械的研究內(nèi)容包括農(nóng)機(jī)作業(yè)導(dǎo)航自動(dòng)駕駛技術(shù)、農(nóng)機(jī)具遠(yuǎn)程監(jiān)控與調(diào)度、農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量監(jiān)控、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等方面。在國內(nèi)，白小平等在建立收獲機(jī)群運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合反饋線性化及滑?？刂评碚撛O(shè)計(jì)了漸進(jìn)穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊(duì)形保持控制律，實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合收獲機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)；國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心研發(fā)了基于GNSS、GIS和GPRS等技術(shù)的農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械遠(yuǎn)程監(jiān)控指揮調(diào)度系統(tǒng)，有效避免了農(nóng)機(jī)盲目調(diào)度、極大地優(yōu)化了農(nóng)機(jī)資源的調(diào)配。在國外，針對傳統(tǒng)的路徑生成方法Dubins路徑?jīng)]有考慮最大轉(zhuǎn)向速率問題，已有學(xué)者提出了曲率和速率連續(xù)的平滑路徑生成算法，使該算法平均計(jì)算時(shí)間為0.36s，適合實(shí)時(shí)和模擬方式來使用。在雙目視覺領(lǐng)域，已有學(xué)者研究通過一對前置的立體相機(jī)獲取圖像的顏色、紋理和三維結(jié)構(gòu)描述符信息，利用支持向量機(jī)回歸分析算法估計(jì)作物行的位置，并基于此進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺(tái)將突破由于制造商不同而造成的設(shè)備數(shù)據(jù)共享屏障，為底層控制網(wǎng)絡(luò)的組件、農(nóng)業(yè)裝備的智能化升級奠定了基礎(chǔ)。此外，政府部門是農(nóng)業(yè)智能機(jī)械技術(shù)研究與推廣的主力，2013年農(nóng)業(yè)部在糧食主產(chǎn)區(qū)啟動(dòng)了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗(yàn)工程，利用無線傳感、定位導(dǎo)航與地理信息技術(shù)開發(fā)了農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量監(jiān)控終端與調(diào)度指揮系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)資源管理、田間作業(yè)質(zhì)量監(jiān)控和跨區(qū)調(diào)度指揮，工程所取得的成功必然會(huì)推動(dòng)各地農(nóng)業(yè)主管部門對農(nóng)業(yè)智能機(jī)械的推廣，并采取因地制宜的應(yīng)用。

2.2 農(nóng)業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控與決策平臺(tái)

農(nóng)業(yè)智能環(huán)境監(jiān)控指利用傳感器技術(shù)采集和獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境各要素信息，通過對采集信息的分析決策來指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的調(diào)控，實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)高效。目前國內(nèi)外已經(jīng)有許多針對農(nóng)業(yè)場景的環(huán)境智能監(jiān)控平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基本的自動(dòng)化環(huán)境監(jiān)控業(yè)務(wù)，例如國外的Edyn平臺(tái)，已經(jīng)具備一定的用戶量，通過架設(shè)太陽能供電的底層監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，用戶便可以在Edyn平臺(tái)上實(shí)時(shí)查看溫室的土壤、供水、肥料、空氣、光照信息，平臺(tái)會(huì)根據(jù)這些信息向用戶提出最佳的控制方案，用戶也可以自行設(shè)定各執(zhí)行器的工作時(shí)間與工作條件。

同時(shí)，為確保飲用水的安全供應(yīng)，國內(nèi)外已存在低成本且技術(shù)成熟的實(shí)時(shí)水質(zhì)監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，監(jiān)測參數(shù)包括水溫、pH值、濁度、導(dǎo)電率、溶解氧等，并通過核心控制系統(tǒng)對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，監(jiān)測數(shù)據(jù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行查看；此外，可再生、低成本、能量自給的土壤無線環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)也已在國外初步實(shí)現(xiàn)，使用該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程農(nóng)田環(huán)境監(jiān)控可以降低人工和傳感器電池更換的成本。針對蔬菜溫室的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過分析溫室環(huán)境特點(diǎn)，國內(nèi)外均已實(shí)現(xiàn)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的低成本溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，結(jié)合專家系統(tǒng)指導(dǎo)，采取遠(yuǎn)程控制滴灌等適當(dāng)?shù)拇胧?，?shí)現(xiàn)科學(xué)栽培、降低管理成本。

農(nóng)業(yè)環(huán)境信息的精度與實(shí)時(shí)性程度，決定了農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)執(zhí)行的精度與實(shí)時(shí)性，農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控的精細(xì)化程度決定了農(nóng)業(yè)資源利用效率的高低，有效且精細(xì)的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控可提高農(nóng)業(yè)資源利用效率。通過上述分析可知，國外絕大多數(shù)農(nóng)業(yè)智能環(huán)境監(jiān)控平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基本的智能環(huán)境監(jiān)控業(yè)務(wù)，即做到農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享、農(nóng)業(yè)環(huán)境控制方案的輔助決策、用戶對農(nóng)業(yè)環(huán)境的實(shí)時(shí)與定制化控制，且絕大多數(shù)平臺(tái)同時(shí)具備移動(dòng)客戶端。在各大科研院所的推動(dòng)下，我國也已具備相同水平的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控平臺(tái)，然而平臺(tái)的用戶量、普及率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國外平臺(tái)。普及農(nóng)業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控平臺(tái)、推動(dòng)平臺(tái)智能決策機(jī)理的進(jìn)一步研究，以及平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化、組件化、云化是國內(nèi)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要任務(wù)之一。

2.3 農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型與云平臺(tái)

農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)、農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)的結(jié)合，是農(nóng)業(yè)智能決策、農(nóng)業(yè)智能控制的重要依據(jù)，涉及知識(shí)表示、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等領(lǐng)域，在作物栽培、節(jié)水灌溉優(yōu)化、農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)測預(yù)警、養(yǎng)殖場智能管理、飼料配方優(yōu)化設(shè)計(jì)、土壤信息與資源環(huán)境系統(tǒng)管理以及農(nóng)機(jī)信息化管理等方面進(jìn)行了廣泛應(yīng)用。例如，通過挖掘特定農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)的專業(yè)知識(shí)、變量間關(guān)系，整合農(nóng)業(yè)專家多年積累的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和成果，對專家知識(shí)庫建模，模型以農(nóng)業(yè)問題為輸入，輸出等同于專家水平的結(jié)論。云平臺(tái)是農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)建模的廣泛數(shù)據(jù)資源，也為建模算法提供了更為有效的運(yùn)算途徑。

在具體的應(yīng)用方面，劉雙印等以南美對蝦養(yǎng)殖為研究對象，融合養(yǎng)殖環(huán)境實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、對蝦疾病圖像數(shù)據(jù)和專家疾病診治經(jīng)驗(yàn)等多種信息，構(gòu)建了基于物聯(lián)網(wǎng)的南美對蝦疾病遠(yuǎn)程智能診斷模型。在國外發(fā)達(dá)畜牧業(yè)國家，已有通過在牛身上安裝運(yùn)動(dòng)頸圈和GPS傳感器，觀察和記錄牛的覓食、反芻、走動(dòng)、休息和其他活動(dòng)的行為（包括與物體磨蹭、搖頭、梳理皮毛），對牛的行為分類進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)了對動(dòng)物個(gè)體行為的準(zhǔn)確掌握，提升了養(yǎng)殖場的管理水平；在國外發(fā)達(dá)畜禽養(yǎng)殖業(yè)國家已廣泛存在針對各類畜禽動(dòng)物的健康診斷模型，基于該業(yè)務(wù)模型的ZigBee監(jiān)控系統(tǒng)可根據(jù)熱濕度指數(shù)分析畜禽的應(yīng)激水平，已廣泛普及。

精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型有助于農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)擺脫對傳統(tǒng)主觀經(jīng)驗(yàn)的過度崇拜而導(dǎo)致的盲目性、不確定性，使農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)各具體環(huán)節(jié)的決策依賴于科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果與專業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)的智能化、集群化、跨媒體管理，提高自動(dòng)化水平與精度，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的高產(chǎn)、高效、低成本。

2.4 農(nóng)產(chǎn)品物流與安全溯源

農(nóng)產(chǎn)品物流與安全溯源層面的集成與應(yīng)用主要體現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品包裝標(biāo)識(shí)信息化及農(nóng)產(chǎn)品物流配送控制技術(shù)，農(nóng)產(chǎn)品物流配送信息化的主要技術(shù)包括條形碼技術(shù)、電子數(shù)據(jù)交換技術(shù)、個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)、射頻技術(shù)等；農(nóng)產(chǎn)品物流配送控制技術(shù)主要包括冷鏈技術(shù)、農(nóng)產(chǎn)品配送機(jī)器人分揀與自主行走等技術(shù)。通過電子數(shù)據(jù)交換技術(shù)、條形碼技術(shù)和RFID電子標(biāo)簽等技術(shù)實(shí)現(xiàn)物品的自動(dòng)識(shí)別和出入庫，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)產(chǎn)品配送機(jī)器人的分揀與自主行走進(jìn)行控制，并通過冷鏈技術(shù)保證配送過程中農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量與鮮活度要求，實(shí)現(xiàn)配送過程農(nóng)產(chǎn)品的保質(zhì)保量、來源可追溯、去向可追蹤的目標(biāo)。

國外對農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究，如美國的農(nóng)產(chǎn)品全程溯源系統(tǒng)、瑞典的農(nóng)產(chǎn)品可追溯管理系統(tǒng)、澳大利亞的牲畜標(biāo)識(shí)和追溯系統(tǒng)、日本的食品追溯系統(tǒng)和歐盟的牛肉可追溯系統(tǒng)等；RFID技術(shù)在動(dòng)物個(gè)體標(biāo)號識(shí)別、農(nóng)產(chǎn)品包裝標(biāo)識(shí)及農(nóng)產(chǎn)品物流配送等方面得到非常廣泛的應(yīng)用，如加拿大肉牛已從2001年起使用的一維條形碼耳標(biāo)過渡到電子耳標(biāo)；日本2004年構(gòu)建了基于RFID技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品追溯試驗(yàn)系統(tǒng)，利用RFID標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品流通的管理和個(gè)體識(shí)別；國外發(fā)達(dá)國家也已實(shí)現(xiàn)豬肉的可追溯系統(tǒng)，并通過實(shí)驗(yàn)證明了該系統(tǒng)的可行性。

我國在北京、上海、天津等地相繼采用條碼技術(shù)、RFID技術(shù)、IC卡技術(shù)等建立了以農(nóng)產(chǎn)品流通體系監(jiān)管為主的質(zhì)量安全溯源系統(tǒng)，國內(nèi)學(xué)者針對各類農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)進(jìn)行了較為全面的研究：例如已有將數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)與RFID技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)網(wǎng)格的RFID農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤與追溯系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品跟蹤與信息共享的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用；以RFID電子標(biāo)簽為數(shù)據(jù)載體、結(jié)合EPC編碼體系對豬肉進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)的基礎(chǔ)上構(gòu)建RFID/EPC物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下的豬肉跟蹤追溯系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)豬肉供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)溯源信息數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和豬肉生產(chǎn)全程的網(wǎng)絡(luò)化管理；針對水產(chǎn)品冷鏈配送控制研究方面，汪庭滿等基于RFID對每批次的冷鏈羅非魚進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)了冷鏈配送過程中的實(shí)時(shí)溫度監(jiān)控及運(yùn)輸后羅非魚的貨架期預(yù)測；對于農(nóng)資產(chǎn)品，我國已具備由農(nóng)資溯源防偽、農(nóng)資調(diào)度和農(nóng)資知識(shí)服務(wù)3個(gè)子系統(tǒng)組成的農(nóng)資溯源服務(wù)系統(tǒng)。

荷蘭、比利時(shí)、美國等國家的農(nóng)產(chǎn)品交易市場已經(jīng)搭建好具備農(nóng)產(chǎn)品物流自動(dòng)配送、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯業(yè)務(wù)功能的農(nóng)產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)：每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品均通過個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)連接進(jìn)入農(nóng)產(chǎn)品交易網(wǎng)絡(luò)，農(nóng)產(chǎn)品信息會(huì)上報(bào)至交易平臺(tái)供用戶估價(jià)、交易，交易成功的農(nóng)產(chǎn)品由配送機(jī)器人自動(dòng)下單、篩選、搬運(yùn)，質(zhì)量追溯信息會(huì)隨個(gè)體標(biāo)識(shí)信息伴隨農(nóng)產(chǎn)品配送至每個(gè)消費(fèi)者。我國目前還處于農(nóng)產(chǎn)品物流與安全溯源相關(guān)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵研發(fā)期，雖然國內(nèi)在個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)、機(jī)器人室內(nèi)定位與導(dǎo)航技術(shù)、質(zhì)量追溯技術(shù)的研究已經(jīng)比較完善，但并不適合應(yīng)用在當(dāng)前相對落后的農(nóng)產(chǎn)品交易模式，政府也在積極搭建農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯環(huán)境、培育民眾的食品安全意識(shí)，讓農(nóng)產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)真正在國內(nèi)落地。

3 制約農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸難題

（1）我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍以小規(guī)模模式為主，使以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)的進(jìn)入門檻較高，此外，我國在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細(xì)化、自動(dòng)化方面還比較薄弱，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)監(jiān)測及自動(dòng)控制技術(shù)普及率較低，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境還不完善，嚴(yán)重制約了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)品的穩(wěn)定性差，故障率高，影響了用戶的使用積極性。

（2）農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)配套標(biāo)準(zhǔn)滯后。目前國內(nèi)還沒建立完整的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系。由于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失，使得物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域規(guī)范化應(yīng)用發(fā)展受到制約，農(nóng)業(yè)傳感器標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠，可靠性難以保證，難于實(shí)現(xiàn)廣泛的集成應(yīng)用；傳感網(wǎng)建設(shè)缺乏統(tǒng)一的指導(dǎo)規(guī)范，多采用自定義傳輸協(xié)議，隨意性較大；感知數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用和上層應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)也沒有標(biāo)準(zhǔn)可循，無法互聯(lián)共享，不利于產(chǎn)業(yè)化技術(shù)發(fā)展。

（3）物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)用化程度較低，管理不方便。與國際先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)相比，我國的物聯(lián)網(wǎng)傳感器還存在著設(shè)備體積大、功耗高、感知數(shù)據(jù)精度低、設(shè)備在惡劣自然環(huán)境下不穩(wěn)定等問題。由于農(nóng)田環(huán)境下傳感器電源不易更換、損壞檢修困難，傳感器的上述問題給傳感器管理帶來了不便，阻礙了傳感器在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的廣泛部署。

（4）物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸可靠性較差，數(shù)據(jù)收集不穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的自身特點(diǎn)和傳感器低功耗的技術(shù)需求給農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸提出了更高的要求。我國在低功耗下的網(wǎng)絡(luò)傳輸安全性技術(shù)抗干擾技術(shù)、自動(dòng)動(dòng)態(tài)組網(wǎng)技術(shù)等方面相比國際先進(jìn)水平還存在一定的差距，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)牟环€(wěn)定給后端數(shù)據(jù)處理和智能分析帶來了一定的困難。

（5）農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型的實(shí)用性需要加強(qiáng)。雖然農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用匯集了大量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，但這些實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)沒有得到充分挖掘利用。目前主要還是時(shí)序控制、單一指標(biāo)控制，難于實(shí)現(xiàn)按需控制和多指標(biāo)控制，應(yīng)用系統(tǒng)的智能化程度需要提高。雖然目前在農(nóng)業(yè)知識(shí)模型、農(nóng)業(yè)模式識(shí)別、農(nóng)業(yè)知識(shí)表示、農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方面已有突破性進(jìn)展，但部分的模型、算法不足以反應(yīng)客觀現(xiàn)實(shí)，以致于失去了指導(dǎo)農(nóng)業(yè)精細(xì)生產(chǎn)的實(shí)際意義。

（6）農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)廣泛存在的異質(zhì)性問題。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的異質(zhì)性問題涉及不同廠商的異構(gòu)設(shè)備、不同格式的異構(gòu)數(shù)據(jù)、不同輸出格式的業(yè)務(wù)模型。設(shè)備的異構(gòu)性阻礙了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展，數(shù)據(jù)的異構(gòu)性阻礙了模型對融合信息的利用。

4 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展策略

我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵在于結(jié)合中國國情和農(nóng)業(yè)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)和共性技術(shù)的突破創(chuàng)新，最終成為精細(xì)農(nóng)業(yè)應(yīng)用實(shí)踐的重要驅(qū)動(dòng)力。發(fā)達(dá)國家在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方面已經(jīng)取得了較大的進(jìn)展，相比我國存在以下優(yōu)勢：美歐日韓等發(fā)達(dá)國家在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中非常重視基礎(chǔ)技術(shù)的研發(fā)，尤其是傳感器技術(shù)的研發(fā)，并投入大量支持經(jīng)費(fèi)；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模大，為以農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供了廣闊的應(yīng)用空間，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)一步提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械的生產(chǎn)效率，形成了以平臺(tái)推技術(shù)，以技術(shù)提高平臺(tái)優(yōu)勢的良性循環(huán)；政府支撐強(qiáng)大，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境完善、物流基礎(chǔ)環(huán)境等各類硬件基礎(chǔ)設(shè)施先進(jìn)。以養(yǎng)殖大戶、家庭農(nóng)場為主的高級農(nóng)村主體的互聯(lián)網(wǎng)和電商知識(shí)扎實(shí)；農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化體系完善，具備有國際影響力的標(biāo)準(zhǔn)體系，如IEEE、EPC global、ETSI M2M、ITU-T等，涵蓋了M2M通信、標(biāo)簽數(shù)據(jù)、空中接口、無線傳感網(wǎng)等農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)與通訊標(biāo)準(zhǔn)。

我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展應(yīng)重點(diǎn)對比發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，同時(shí)結(jié)合我國農(nóng)業(yè)特點(diǎn)，在拉近與農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國家在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)差距的同時(shí)，克服我國制約農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸問題：

（1）農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用重點(diǎn)改革各地農(nóng)業(yè)小規(guī)模經(jīng)營現(xiàn)狀，應(yīng)適當(dāng)引導(dǎo)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)種植規(guī)模，集中連片的大面積耕地，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度和新技術(shù)采用率，增強(qiáng)種植的專業(yè)化水平和土地產(chǎn)出率，為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施提供適宜的環(huán)境。

（2）農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化重點(diǎn)是攻克農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的研究與修訂，縮短行業(yè)達(dá)成共識(shí)的時(shí)間，統(tǒng)一農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和接口標(biāo)準(zhǔn)，掌握物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)市場的控制權(quán)，加強(qiáng)國際合作，積極參與國際標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)工作，借鑒和引進(jìn)國際先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)。

（3）農(nóng)業(yè)感知技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展高靈敏度、高適應(yīng)性、高可靠性傳感器，并向嵌入式、微型化、模塊化、智能化、集成化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，攻克數(shù)字補(bǔ)償技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)、智能化技術(shù)、多功能復(fù)合技術(shù)，完善制造工藝，提高環(huán)境適應(yīng)能力與精度，在新材料應(yīng)用、生產(chǎn)制造工藝與產(chǎn)業(yè)化技術(shù)水平上，也要形成明顯的競爭優(yōu)勢。

（4）農(nóng)業(yè)信息傳輸技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在精細(xì)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，具體可概括為4方面：空間數(shù)據(jù)采集、精準(zhǔn)灌溉、變量作業(yè)、數(shù)據(jù)共享與推送，攻克低功耗無線傳輸技術(shù)。推進(jìn)傳輸節(jié)點(diǎn)的集成化與小型化、網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)自組織、信息的分布式處理與管理的發(fā)展。

（5）農(nóng)業(yè)智能信息處理技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的具體實(shí)現(xiàn)，深入研究深度學(xué)習(xí)算法，以深度學(xué)習(xí)算法提高農(nóng)業(yè)模式識(shí)別準(zhǔn)確度、業(yè)務(wù)模型準(zhǔn)確度、復(fù)雜農(nóng)業(yè)變量間關(guān)系的知識(shí)表示準(zhǔn)確度，重點(diǎn)攻克海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)模型在智能裝備中的嵌入技術(shù)，發(fā)展流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)。

（6）基于主流農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺(tái)以統(tǒng)一的接口連接異構(gòu)設(shè)備；結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法處理非常規(guī)類型數(shù)據(jù)（語音、自然語言、圖像）的異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)異構(gòu)數(shù)據(jù)間、非常規(guī)類型與常規(guī)類型數(shù)據(jù)的融合。

此外，國內(nèi)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的先驅(qū)平臺(tái)要理解農(nóng)業(yè)行業(yè)本身，理解物聯(lián)網(wǎng)，依托資源優(yōu)勢，滲透農(nóng)村和農(nóng)業(yè)市場，進(jìn)而提升平臺(tái)與技術(shù)優(yōu)勢，形成以平臺(tái)推技術(shù)，以技術(shù)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，以現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提升科研平臺(tái)的良性循環(huán)。

5 結(jié)論與展望

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的必要支撐，為應(yīng)對重大變化的農(nóng)業(yè)信息環(huán)境，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)必須進(jìn)行全面升級以進(jìn)一步提升其普適性、可靠性、智能化水平，同時(shí)降低成本，推進(jìn)其更廣泛的應(yīng)用。科研方面需重點(diǎn)突破：新感知機(jī)理的優(yōu)化應(yīng)用；農(nóng)業(yè)傳感器工藝升級；低功耗傳輸技術(shù)；基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)、農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)的農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型升級；具備標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，基于云計(jì)算、分布式技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)頂層平臺(tái)；農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自維護(hù)技術(shù)；底層裝備的智能化。

標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務(wù)模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問協(xié)議促成農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)共享，并實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)分布式的海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；個(gè)體信息標(biāo)識(shí)、感知機(jī)理研究、傳感器制作工藝是農(nóng)業(yè)信息感知技術(shù)的研究重點(diǎn)，基于RFID的農(nóng)業(yè)個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)日趨成熟、不斷得以應(yīng)用，新的感知機(jī)理結(jié)合先進(jìn)的制作工藝，使新型多參數(shù)低功耗傳感器不斷涌現(xiàn)，基于高光譜遙感、無人機(jī)遙感的特殊農(nóng)業(yè)感知技術(shù)，已經(jīng)成為國內(nèi)農(nóng)業(yè)作業(yè)的必要支撐；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)簡單、無需布線，同時(shí)能夠克服復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，在高溫、高濕、低溫、雨水等惡劣多變環(huán)境下運(yùn)行，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)闹饕绞?，其中低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)是研究熱點(diǎn)，無線局域網(wǎng)技術(shù)是目前底層測控網(wǎng)絡(luò)的主要組網(wǎng)方式；農(nóng)業(yè)智能信息處理技術(shù)是建立農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型的途徑，是智能控制策略的來源，研究熱點(diǎn)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能算法。

與國際先進(jìn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用集成的實(shí)例進(jìn)行對比分析后，可知我國在關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用與集成環(huán)節(jié)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)甚至達(dá)到領(lǐng)先水平，主要的約束來自于不完善的應(yīng)用背景與較低的普及程度。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用與集成對每個(gè)國家而言都是全新的嘗試，在政府的推動(dòng)與科研院所的成果支撐下，我國目前在應(yīng)用與集成的初始階段占得了一定的先機(jī)，然而要保持住優(yōu)勢，未來國內(nèi)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以及集成的重點(diǎn)任務(wù)是：

（1）基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)裝備智能化，以提高農(nóng)機(jī)作業(yè)的信息透明度、自動(dòng)化水平、通訊的實(shí)時(shí)性與大規(guī)模協(xié)同作業(yè)，使農(nóng)機(jī)在更大范圍內(nèi)進(jìn)一步提高作業(yè)效率、連續(xù)作業(yè)時(shí)間、作業(yè)精度；

（2）在各大科研院所的推動(dòng)下，國內(nèi)也已具備與國際先進(jìn)的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控平臺(tái)，然而平臺(tái)的用戶量、普及率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國外平臺(tái)，普及農(nóng)業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控平臺(tái)、推動(dòng)平臺(tái)智能決策機(jī)理的進(jìn)一步研究是國內(nèi)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要任務(wù)之一；

（3）隨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)、農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)的發(fā)展，已實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的深層次挖掘，例如深度置信網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工蜂群算法，結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)藏的實(shí)際問題的最優(yōu)解，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者、管理者提供智能決策和在線指導(dǎo)。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變當(dāng)前以人為主，以設(shè)備為輔的農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模式，在一個(gè)理想的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，要以設(shè)備為主，人為輔助。因此，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以解放設(shè)備、機(jī)器的生產(chǎn)力，使設(shè)備、機(jī)械在準(zhǔn)確信息與農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型指導(dǎo)下，實(shí)現(xiàn)智能化，擺脫人的約束，以優(yōu)于人為控制的合理性與準(zhǔn)確性保持更長時(shí)間的運(yùn)行。當(dāng)然模型與底層控制網(wǎng)絡(luò)的精度是實(shí)現(xiàn)這個(gè)遠(yuǎn)大目標(biāo)的決定性因素，而精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)模型依賴于先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理、價(jià)值關(guān)系挖掘及模型參數(shù)學(xué)習(xí)技術(shù)；精準(zhǔn)的底層控制網(wǎng)絡(luò)則依賴于精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)感知、執(zhí)行裝備，更先進(jìn)的機(jī)理、更完善的工藝是決定底層控制網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。此外，我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣與實(shí)際應(yīng)用，需要具備達(dá)到一定規(guī)模的集約化生產(chǎn)模式的支撐。

我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的需求日趨強(qiáng)勁，傳感器國產(chǎn)化、通信低成本化、信息處理智能化和物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的云化是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的必然發(fā)展趨勢。傳感器國產(chǎn)化是我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向，一方面國產(chǎn)傳感器的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和可靠性有待進(jìn)一步提升，需要大學(xué)、科研院所和傳感器企業(yè)聯(lián)合協(xié)同攻關(guān)；NBIoT、5G等新一代通信技術(shù)需要進(jìn)一步降低使用成本，形成各種農(nóng)業(yè)應(yīng)用終端；各種農(nóng)業(yè)動(dòng)植物生產(chǎn)模型需要進(jìn)一步系統(tǒng)化、體系化和實(shí)用化，這是一個(gè)長期的艱巨的過程；農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也要按照標(biāo)準(zhǔn)化、個(gè)性化、云計(jì)算化的要求，逐步形成行業(yè)統(tǒng)一的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能裝備技術(shù)的系統(tǒng)集成。