李道亮，楊 昊

（1.中國農業(yè)大學信息與電氣工程學院，北京 100083；2.北京市農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術研究中心，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)農業(yè)依然是我國農業(yè)的主要生產(chǎn)、經(jīng)營模式。由于傳統(tǒng)農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小、組織化程度低，導致我國農業(yè)勞動生產(chǎn)率低下，作為已實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)達國家，美國、法國、德國的人均勞動力所負擔耕地面積分別是我國的145倍、55倍、45倍。同時，伴隨著農業(yè)勞動力老齡化問題，勞動力成本大幅提升，農產(chǎn)品的勞動力成本高達70%，導致我國農產(chǎn)品價格全面超過國際水平。在資源利用率方面，發(fā)達國家主要糧食作物的水分生產(chǎn)效率、廢料利用率、農藥利用率分別為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、農藥利用率分別僅有1kg/m3、35%、25%。傳統(tǒng)農業(yè)低下的資源利用效率進一步加劇了生態(tài)環(huán)境惡化、人均農業(yè)資源短缺，并由此帶來更為嚴峻的農產(chǎn)品質量安全問題。發(fā)展高效、精準、環(huán)保的現(xiàn)代化農業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營模式是解決當前我國農業(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，“設施農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”是其中至關重要的應用。我國農業(yè)正處于從傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)迅速推進的過程中，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是我國農業(yè)現(xiàn)代化的重要技術支撐。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術在農業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理和服務中的具體應用，就是運用各類傳感器、RFID、視覺采集終端等感知設備，廣泛采集大田種植、設施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農產(chǎn)品物流等領域的現(xiàn)場信息；按照約定的協(xié)議，通過建立數(shù)據(jù)傳輸和格式轉換方法，充分利用無線傳感器網(wǎng)絡、電信網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)等多種現(xiàn)代信息傳輸通道，實現(xiàn)農業(yè)信息的多尺度的可靠傳輸；最后將獲取的海量農業(yè)信息進行融合、處理，并通過智能化操作終端實現(xiàn)農業(yè)的自動化生產(chǎn)、最優(yōu)化控制、智能化管理、系統(tǒng)化物流、電子化交易，進而實現(xiàn)農業(yè)集約、高產(chǎn)、優(yōu)質、高效、生態(tài)和安全的目標。

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是一個復雜的系統(tǒng)，涉及電子、通訊、計算機、農學等學科和領域，依據(jù)信息學的基本研究內容，即信息的獲取、處理、傳遞和利用。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術可劃分4個層次，即感知層、傳輸層、處理層、應用層，重點解決農業(yè)個體識別、情景感知、異構設備組網(wǎng)、多源異構數(shù)據(jù)處理、知識發(fā)現(xiàn)、決策支持等問題。在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，不同種類的農業(yè)設備、傳感器突破數(shù)據(jù)共享屏障，通過M2M通訊技術共享運行參數(shù)，遵循基于大數(shù)據(jù)與人工智能的控制策略實現(xiàn)農業(yè)全過程的最優(yōu)自動化控制。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將扭轉當前農業(yè)生產(chǎn)以人為主，以機器、科技為輔的局面，開創(chuàng)以機器、科技為主，以人為輔的生產(chǎn)模式，解放農業(yè)設備生產(chǎn)力，大幅提高農產(chǎn)品質量、物流的透明度，全面降低農產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營成本。

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

1 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術進展

1.1 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構與標準化進展

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構如圖1所示，標準化的數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問協(xié)議促成農業(yè)系統(tǒng)的實時環(huán)境數(shù)據(jù)及設備運行狀態(tài)共享，并實現(xiàn)多源異構分布式的海量農業(yè)數(shù)據(jù)存儲；農業(yè)智能信息處理技術是建立農業(yè)業(yè)務模型的途徑，是智能控制策略的來源，結合大數(shù)據(jù)技術獲取價值關系信息與業(yè)務特征、結合人工智能算法獲取業(yè)務模型的主要參數(shù)。在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術框架中，人的主要角色是實時數(shù)據(jù)與價值信息的消費者；農業(yè)全過程業(yè)務的運行，例如農業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后及補給運維管理業(yè)務等，則主要依靠控制策略自動運行，控制策略由業(yè)務模型與底層控制網(wǎng)絡共同完成，人僅可以通過頂層軟件平臺的人機接口進行輔助控制，農業(yè)各個過程的業(yè)務控制已不再是人的主要任務，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)驅動的農機裝備智能化作業(yè)是最主要的勞動力來源。

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準是實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術應用的關鍵。作為底層控制網(wǎng)絡、海量農業(yè)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、業(yè)務模型、用戶需求的交互中心，頂層平臺與各部分的接入必然涉及各種網(wǎng)絡制式、數(shù)據(jù)接口、行業(yè)接口、異構數(shù)據(jù)交匯，此外，底層控制網(wǎng)絡不同廠商設備的組網(wǎng)、業(yè)務模型的標準交互通道、海量農業(yè)數(shù)據(jù)存儲、用戶訪問通道內部更是需要更為詳細、精確的標準規(guī)范，因此數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問的標準化是農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設的基礎，也是目前制約我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解放設備生產(chǎn)力、以設備為主以人為輔，最終實現(xiàn)無人化管理的主要難題。

近年來專門面向農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術標準體系正在不斷完善，我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應用標準工作組和國家傳感器網(wǎng)絡標準農業(yè)應用研究項目正在努力。雖然如此，由于農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的學科間交叉深度達到了前所未有的水平，當前的農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準體系還不足以全面支撐農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的標準化。

圖1 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構

根據(jù)《國務院關于推進物聯(lián)網(wǎng)有序健康發(fā)展的指導意見》，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準體系應著重基礎共性標準、關鍵技術標準和重點應用標準建設。我國提出初步的物聯(lián)網(wǎng)標準體系框架大體上由總體共性標準、感知層標準、網(wǎng)絡層標準、服務支撐標準、應用層標準等部分組成。按照目前農業(yè)中行業(yè)的規(guī)模和信息化狀況，以及農產(chǎn)品產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，可以劃分選取大田種植、設施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農產(chǎn)品物流5個代表性農業(yè)領域的物聯(lián)網(wǎng)標準體系進行重點攻關。目前已有國家批準立項的14項農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)國家標準已取得重大進展。由于農業(yè)業(yè)務受地域分布影響較大，各地也相應推動局部地區(qū)的農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準體系研究。

1.2 農業(yè)信息感知技術進展

1.2.1 農業(yè)個體標識技術

統(tǒng)一標識體系是農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設的基礎，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)由全球定位系統(tǒng)、基礎網(wǎng)絡以及傳感器、RFID、條碼技術等各類信息承載技術，實現(xiàn)到具體對象如人員、傳感器、農機設備、農田水域等地理設施、農產(chǎn)品等的精確定位、查找和信息追溯；此外，基于統(tǒng)一標識體系所建立的無線傳感器網(wǎng)絡能夠在統(tǒng)一規(guī)劃的前提下，兼容現(xiàn)有的基礎建設體系，避免信息資源的重復建設，及時發(fā)現(xiàn)問題、排除故障，能夠實現(xiàn)對農業(yè)監(jiān)測環(huán)境的精準信息搜尋。

射頻識別（RFID）是一種無線通信技術，它通過無線信號自動識別和感知貼附在物體上的射頻標簽并讀寫相關數(shù)據(jù)，RFID技術具有防水、防磁、耐高溫、讀取距離大、數(shù)據(jù)加密、存儲數(shù)據(jù)容量大、信息更改簡單等特點，還可以實現(xiàn)多個標簽的防沖突操作，從而可以解決很多傳統(tǒng)識別技術上的缺陷，以上特點使得RFID成為實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)個體規(guī)模化識別的主要技術。近年來，RFID在質量追溯、倉儲管理、圖書管理、物流運輸、產(chǎn)品唯一性標識、醫(yī)藥及病人樣本跟蹤、電力通訊標識等領域的應用已取得令人矚目的成果。進一步而言，基于RFID進行標識的研究熱點已延伸至精準位置標識、定位及自主導航上，具體的研究內容包括參數(shù)提取、幾何位置估計、指紋位置估計、代價函數(shù)最小化、貝葉斯估計，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現(xiàn)物體位置標識、定位以及自主導航。此外，針對RFID的鏈路及防碰撞協(xié)議、遠距離通訊、改進標簽技術等方面的研究將進一步改進RFID，使其適應更多的應用場景。綜上，農業(yè)個體標識技術已在個體識別、個體信息共享上取得巨大進展，將顛覆傳統(tǒng)農業(yè)粗獷、不區(qū)分個體差異的管理方式，是實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)內節(jié)點設備、農業(yè)動植物的精細化個體管理的基礎。

1.2.2 農業(yè)信息感知機理與工藝

（1）電化學感知機理與工藝

電化學感知是以待測物質、修飾電極分別作為敏感源和轉化元件，把電流、電勢或者電導等作為特征檢測信號的機理。電化學傳感器通常由2個或2個以上的電極組成，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）。

新型電化學感知機理在農業(yè)中的重金屬、有毒物質監(jiān)測具有極大潛力，例如：納米材料與納米技術的發(fā)展實現(xiàn)了單鏈DNA在電極表面的固定，各種類型的DAN電化學傳感機理得以廣泛研究；基于電化學感知機理針對重金屬、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。電化學傳感器制備工藝的研究熱點是納米片修飾電極工藝、分子印跡工藝、絲網(wǎng)印刷工藝。

（2）光學感知機理與工藝

相比于電化學傳感器，基于光學感知機理的傳感器不需要與被檢測物質發(fā)生化學反應的電極，不存在電極表面鈍化、中毒以及電極膜污染的問題，重復性與穩(wěn)定性良好，能夠實現(xiàn)長期在線監(jiān)測。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所應用的光學感知機理主要包括熒光淬滅效應、分光光度法，此外也有應用光纖倏逝場效應檢測氨氣的研究，在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域具有應用潛力。

（3）電學感知機理與工藝

電學感知機理在農業(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理。測量土壤含水率的方法主要包括時域反射法（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，也是國內亟需進行深入研究的熱點。

（4）遙感學感知機理

遙感學的理論基礎是物質成分在不同波段電磁波下的光譜吸收和反射特征。農業(yè)遙感技術具有覆蓋面積大、重訪周期短、獲取成本相對低等優(yōu)勢，對大面積露天農業(yè)生產(chǎn)的調查、評價、監(jiān)測和管理具有獨特的作用，能夠解決農業(yè)作物種植種類分散、地域復雜的難題。農業(yè)遙感的收益約占遙感應用總收益的70%，可分為四大研究方向：農業(yè)資源調查、農作物估產(chǎn)、農業(yè)災害預報、精準農業(yè)。

綜上，農業(yè)信息感知研究不僅涉及到化學分析、物質表面特性、光譜學、生物學、微電子學、遙感學等多門學科的機理探索，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、光學、電學感知機理的農業(yè)傳感器，應側重于感知機理與硬件工藝的改善，同時注意組合不同機理的優(yōu)勢，研發(fā)多參數(shù)、多途徑的農用傳感器；另一方面，基于高光譜遙感、無人機遙感的精準遙感是特殊的農業(yè)感知途徑，是實現(xiàn)精準農業(yè)的重要技術，應側重于數(shù)據(jù)處理、挖掘與特征提取算法的改進，組合農業(yè)遙感數(shù)據(jù)與地面農業(yè)傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)，進行信息融合以提高農業(yè)遙感精度。

1.3 農業(yè)信息傳輸技術進展

1.3.1 農業(yè)現(xiàn)場總線技術

農業(yè)現(xiàn)場總線（field bus）為惡劣工作環(huán)境設計，保證了農業(yè)機械控制系統(tǒng)的高可靠性和實時性。目前農業(yè)現(xiàn)場總線技術主要包括控制器局域網(wǎng)總線（CAN bus）、RS485總線。此外，對應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)議是汽車計算機控制系統(tǒng)、嵌入式工業(yè)控制局域網(wǎng)的標準總線，可靠性高、錯誤檢測能力強，是農機自動化控制、農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、精準農業(yè)應用最多的總線技術，基于CAN2.0B協(xié)議，國際標準化組織制訂了農林業(yè)機械專用的串行通信總線標準ISO11783協(xié)議，廣泛應用于農機數(shù)據(jù)采集傳輸、農機導航控制、分布式溫室控制、農業(yè)環(huán)境監(jiān)控、節(jié)水灌溉、水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)等領域。

RS485總線是串口通訊的標準之一，采用平衡傳輸方式，當采用二線制時，可實現(xiàn)多點雙向通信，抗干擾能力強，可實現(xiàn)傳感器節(jié)點的局域網(wǎng)兼容組網(wǎng)。由于靈活、易于維護，廣泛應用于農業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中。

農業(yè)現(xiàn)場總線技術實現(xiàn)了農業(yè)控制系統(tǒng)的分散化、網(wǎng)絡化、智能化，同時，由于其魯棒性、抗干擾能力強，故障率低，是確保農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關鍵節(jié)點信息傳輸?shù)谋貍浼夹g。由于農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的信息傳輸往往關系到農業(yè)業(yè)務的正確執(zhí)行、農業(yè)業(yè)務信息的準確共享，即使已通過其他信息傳輸方式實現(xiàn)了通訊，也應盡可能額外配置一條農業(yè)現(xiàn)場總線作為其他傳輸方式故障時的緊急信息傳輸通道。

1.3.2 農業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡

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

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

無線廣域網(wǎng)技術包括蜂窩移動通信網(wǎng)、LPWAN（低功耗廣域網(wǎng)）；蜂窩移動通信技術目前經(jīng)歷了4代技術更新，以“萬物互聯(lián)”為目標的第5代移動通信技術（5G）也已在2016年公布，將為農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進一步升級農業(yè)數(shù)據(jù)傳輸效率帶來新的動力。

LPWAN依工作頻譜是否授權，又可分為為非授權頻譜LPWAN以及授權頻譜LPWAN。其中Lo Ra是非授權頻譜LPWAN代表，NB-Io T是授權頻譜LPWAN代表。目前國內三大運營商以及華為、中興等設備供應商已在2017年推動NB-Io T的應用，然而NB-Io T對具體行業(yè)的需求適應性相對Lo Ra較弱，更適合分散型應用；Lo Ra作為最重要的非授權頻譜LPWAN技術之一，運營方式更加靈活，可以是以運營商主導的大范圍公開網(wǎng)絡，也可以是私人部署的專用局域網(wǎng)絡。另一方面，低功耗廣域網(wǎng)技術按協(xié)議調制方式可以分為擴頻技術、超窄帶技術、窄帶技術、RPMA。

綜上，WSN具有端節(jié)點和路由雙重功能：一方面實現(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，最后經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)或其他通信網(wǎng)絡傳送到信息消費者。就無線局域網(wǎng)而言，已發(fā)展出基于不同協(xié)議標準的技術，Wi-Fi通訊速率高，但功耗高，適合易部署、固定點位的傳感器網(wǎng)絡組網(wǎng)；Bluetooth安全性高，但通訊距離過短、功耗高，適合短時近距離組網(wǎng)；Zigbee由于功耗較低，同時具有多跳、自組織的特點，每個節(jié)點均可作為相鄰節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的中轉站，容易擴展傳感器網(wǎng)絡的覆蓋范圍，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是未來農業(yè)傳感器網(wǎng)絡組網(wǎng)的主要途徑，雖然架設LPWAN基站的成本高，但低功耗、低運營成本、大節(jié)點容量的特點無疑是為農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)量身定做的組網(wǎng)技術，必將擁有巨大的應用空間；作為LPWAN的傳輸速率補充，4G、5G移動通訊技術將使農業(yè)圖像、音頻為代表的大文件傳輸變?yōu)楝F(xiàn)實，進一步擴充農業(yè)信息維度。就研究側重點而言，無線傳感器網(wǎng)絡的研究主要集中于通信、節(jié)能和網(wǎng)絡控制三方面，將其應用于農業(yè)環(huán)境監(jiān)測領域是無線傳感器網(wǎng)絡的研究熱點之一。

1.4 農業(yè)智能信息處理技術進展

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

隨著信息技術的不斷普及，計算機存儲技術快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量跨入ZB（211.024×1021bit）時代，待處理的信息量超過了一般計算機在處理數(shù)據(jù)時所能使用的內存量，新的分布式系統(tǒng)架構Hadoop和計算模型Map Reduce應運而生。全新的技術條件使得對海量數(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)是人類學習新知識、創(chuàng)造新價值的源泉。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）、真實性（Veracity）。

農業(yè)數(shù)據(jù)主要是對各種農業(yè)對象、關系、行為的客觀反映，農業(yè)大數(shù)據(jù)技術是多源異構的海量農業(yè)數(shù)據(jù)的抽象數(shù)學描述，是挖掘農業(yè)生產(chǎn)、加工、銷售、資源環(huán)境、過程等全產(chǎn)業(yè)鏈價值信息的有效工具，通過統(tǒng)計學的方法量化農業(yè)對象、關系、行為，為精細農業(yè)的研究與實施提供知識支持。

農業(yè)大數(shù)據(jù)資源的重要性日益凸顯，國家于2003年啟動農業(yè)科學數(shù)據(jù)共享中心項目，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的農業(yè)數(shù)據(jù)，其中包括1.2TB的高分辨率影像數(shù)據(jù)。農業(yè)大數(shù)據(jù)的來源包括：農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)；生命信息數(shù)據(jù)；農田變量信息；農業(yè)遙感數(shù)據(jù)；農產(chǎn)品市場經(jīng)濟數(shù)據(jù)；農業(yè)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)抓取。海量多源數(shù)據(jù)為農業(yè)大數(shù)據(jù)的研究奠定了基礎，相關方面的研究主要集中在監(jiān)測與預警、數(shù)據(jù)挖掘、信息服務等方面。

農業(yè)數(shù)據(jù)體量大、結構復雜、模態(tài)多變、實時性強、關聯(lián)度高，通過大數(shù)據(jù)技術從海量農業(yè)數(shù)據(jù)中獲取價值關系，是解決農業(yè)變量高維、強耦合問題的主要途徑。農業(yè)大數(shù)據(jù)的本質在針對特定農業(yè)問題，依托大體量農業(yè)數(shù)據(jù)與處理方法，分析數(shù)據(jù)變量間的關系，制定解決方案，農業(yè)大數(shù)據(jù)的規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）是決定其復雜程度，農業(yè)大數(shù)據(jù)處理方法的快速性（Velocity）、真實性（Veracity）決定其質量?；谵r業(yè)大數(shù)據(jù)技術，深入分析農業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在價值是農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理的研究重點，大數(shù)據(jù)的應用主要集中在精準農業(yè)可靠決策支持系統(tǒng)、國家農村綜合信息服務系統(tǒng)、農業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測預警系統(tǒng)、天地網(wǎng)一體化農情監(jiān)測系統(tǒng)、農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測與控制系統(tǒng)。

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

人工智能AI（Aritificial intelligence）指基于計算機技術模擬或實現(xiàn)的智能，亦稱人造智能或機器智能，AI的三個核心技術是：表示、運算、求解。農業(yè)人工智能是人工智能技術在農業(yè)生產(chǎn)、業(yè)務上的具體實現(xiàn)，農業(yè)人工智能的主要研究方向可概括為知識表現(xiàn)、模式識別、智能規(guī)劃、信息搜索4個方面。農業(yè)知識表現(xiàn)的研究內容是農業(yè)知識的數(shù)字化及決策支持；農業(yè)模式識別的研究內容是農業(yè)對象的識別方法；農業(yè)智能規(guī)劃的研究內容是農業(yè)機械的智能化作業(yè)；農業(yè)信息搜索的研究內容是農業(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年我國農業(yè)人工智能的重點研究方向是農業(yè)模式識別和農業(yè)智能規(guī)劃，農業(yè)模式識別的研究熱點趨向于同深度學習算法的結合，農業(yè)智能規(guī)劃的研究熱點側重于建模與控制方法的研究；農業(yè)知識表現(xiàn)的最新研究熱點是知識圖譜，農業(yè)信息搜索的研究側重點在于網(wǎng)絡爬取技術及農業(yè)信息搜索引擎技術。在國際上，農業(yè)人工智能技術的研究始于2000年，農業(yè)發(fā)達國家已經(jīng)出現(xiàn)商業(yè)化的耕作、播種、采摘等面向單一農業(yè)業(yè)務的智能機器人，也具備比較完善的智能土壤探測、病蟲害識別、氣候災害預警的智能系統(tǒng)，用于畜禽養(yǎng)殖業(yè)的畜禽智能穿戴產(chǎn)品也已實現(xiàn)量產(chǎn)。農業(yè)人工智能技術在農業(yè)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后、運維方面均有應用，產(chǎn)前業(yè)務的研究包括：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報、種植品種鑒別；在產(chǎn)中業(yè)務的研究包括：水質預測預警、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：農產(chǎn)品收獲，農產(chǎn)品檢驗、品種分類、染料提取及蒸餾冷點溫度預測；運維業(yè)務包括：農業(yè)設施裝備運行管控、農業(yè)設施裝備故障診斷等。

隨著大數(shù)據(jù)技術的成熟、海量基礎數(shù)據(jù)技術的不斷積累，深度學習算法迎來第3次科研成果爆發(fā)，深度學習算法是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學原理為基礎、以多層參數(shù)學習體系為結構、以海量數(shù)據(jù)訓練參數(shù)的機器學習算法，其特點是可自動抽取數(shù)據(jù)中蘊含的特征，并可對高維復雜變量間的關系進行數(shù)學表示，理論上可以通過深度學習算法獲得對現(xiàn)實世界的一切過程進行數(shù)學表達。深度學習算法有許多變種，從有無人工標注的參與可以分為監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習；從算法輸出可以分為判決式學習、生成式學習。深度學習算法已在數(shù)據(jù)預測回歸、圖像識別、語音識別等模式識別方面應用成熟，在自然語言處理、圖像內容的語義表達（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展，為異構數(shù)據(jù)的融合提供更加強大的解決方案。

通過以上的分析可以看出，我國農業(yè)人工智能的研究側重點在由以往單一的知識表現(xiàn)研究向復雜系統(tǒng)規(guī)劃、模式識別、機器學習遷移，這也與國際農業(yè)人工智能領域的研究熱點相符合，同時我國農業(yè)人工智能技術主要側重于農業(yè)產(chǎn)中業(yè)務，基于農業(yè)機器人的綜合業(yè)務研究正處于基礎性研究階段；我國農業(yè)人工智能技術在農產(chǎn)品物流方面的研究比較欠缺。深度學習的研究成果與未來研究方向將對農業(yè)人工智能技術的發(fā)展具有重大意義。

由于農業(yè)業(yè)務的未知變量多，且變量間相互影響、關系復雜，對某個區(qū)域農業(yè)業(yè)務有效的農業(yè)人工智能技術在另外的區(qū)域內不見得足以代替人類在農業(yè)業(yè)務上的重要作用。因此，通過全新的機器學習、模式識別技術研究變量間的復雜關系，從根本上提高基于農業(yè)人工智能的復雜系統(tǒng)在不同地區(qū)的兼容性、準確性，進一步推進農業(yè)機器人技術的整合，是我國農業(yè)人工智能未來發(fā)展的側重點。

2 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術集成與應用現(xiàn)狀

2.1 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺與智能裝備

農業(yè)智能機械是代替人力的直接農業(yè)勞動力來源，也是農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)底層控制網(wǎng)絡的具體執(zhí)行機構。國際各大嵌入式平臺與芯片平臺開發(fā)商早已有意識搶占物聯(lián)網(wǎng)嵌入式開發(fā)平臺高地，推出一系列適用于物聯(lián)網(wǎng)應用的產(chǎn)品，例如Arduino Uno、Arduino Yun、Intel的伽利略創(chuàng)2等，這些物聯(lián)網(wǎng)平臺已實現(xiàn)農機參數(shù)共享、農機信息融合、農機遠程通訊。

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺推動了農業(yè)智能裝備的研發(fā)、升級，農業(yè)智能機械的研究內容包括農機作業(yè)導航自動駕駛技術、農機具遠程監(jiān)控與調度、農機作業(yè)質量監(jiān)控、農業(yè)機器人等方面。在國內，白小平等在建立收獲機群運動學模型的基礎上，結合反饋線性化及滑?？刂评碚撛O計了漸進穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊形保持控制律，實現(xiàn)了聯(lián)合收獲機群協(xié)同導航作業(yè)；國家農業(yè)信息化工程技術研究中心研發(fā)了基于GNSS、GIS和GPRS等技術的農業(yè)作業(yè)機械遠程監(jiān)控指揮調度系統(tǒng)，有效避免了農機盲目調度、極大地優(yōu)化了農機資源的調配。在國外，針對傳統(tǒng)的路徑生成方法Dubins路徑?jīng)]有考慮最大轉向速率問題，已有學者提出了曲率和速率連續(xù)的平滑路徑生成算法，使該算法平均計算時間為0.36s，適合實時和模擬方式來使用。在雙目視覺領域，已有學者研究通過一對前置的立體相機獲取圖像的顏色、紋理和三維結構描述符信息，利用支持向量機回歸分析算法估計作物行的位置，并基于此進行農業(yè)機器人自動導航。

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺將突破由于制造商不同而造成的設備數(shù)據(jù)共享屏障，為底層控制網(wǎng)絡的組件、農業(yè)裝備的智能化升級奠定了基礎。此外，政府部門是農業(yè)智能機械技術研究與推廣的主力，2013年農業(yè)部在糧食主產(chǎn)區(qū)啟動了農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗工程，利用無線傳感、定位導航與地理信息技術開發(fā)了農機作業(yè)質量監(jiān)控終端與調度指揮系統(tǒng)，實現(xiàn)了農機資源管理、田間作業(yè)質量監(jiān)控和跨區(qū)調度指揮，工程所取得的成功必然會推動各地農業(yè)主管部門對農業(yè)智能機械的推廣，并采取因地制宜的應用。

2.2 農業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控與決策平臺

農業(yè)智能環(huán)境監(jiān)控指利用傳感器技術采集和獲取農業(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農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的調控，實現(xiàn)高產(chǎn)高效。目前國內外已經(jīng)有許多針對農業(yè)場景的環(huán)境智能監(jiān)控平臺，可以實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基本的自動化環(huán)境監(jiān)控業(yè)務，例如國外的Edyn平臺，已經(jīng)具備一定的用戶量，通過架設太陽能供電的底層監(jiān)控網(wǎng)絡，用戶便可以在Edyn平臺上實時查看溫室的土壤、供水、肥料、空氣、光照信息，平臺會根據(jù)這些信息向用戶提出最佳的控制方案，用戶也可以自行設定各執(zhí)行器的工作時間與工作條件。

同時，為確保飲用水的安全供應，國內外已存在低成本且技術成熟的實時水質監(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)進行處理，監(jiān)測數(shù)據(jù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)進行查看；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)也已在國外初步實現(xiàn)，使用該項技術進行遠程農田環(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)絡架構，通過分析溫室環(huán)境特點，國內外均已實現(xiàn)基于無線傳感器網(wǎng)絡技術的低成本溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，結合專家系統(tǒng)指導，采取遠程控制滴灌等適當?shù)拇胧瑢崿F(xiàn)科學栽培、降低管理成本。

農業(yè)環(huán)境信息的精度與實時性程度，決定了農業(yè)業(yè)務執(zhí)行的精度與實時性，農業(yè)環(huán)境監(jiān)控的精細化程度決定了農業(yè)資源利用效率的高低，有效且精細的農業(yè)環(huán)境監(jiān)控可提高農業(yè)資源利用效率。通過上述分析可知，國外絕大多數(shù)農業(yè)智能環(huán)境監(jiān)控平臺能夠實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基本的智能環(huán)境監(jiān)控業(yè)務，即做到農業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)實時共享、農業(yè)環(huán)境控制方案的輔助決策、用戶對農業(yè)環(huán)境的實時與定制化控制，且絕大多數(shù)平臺同時具備移動客戶端。在各大科研院所的推動下，我國也已具備相同水平的農業(yè)環(huán)境監(jiān)控平臺，然而平臺的用戶量、普及率遠遠低于國外平臺。普及農業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控平臺、推動平臺智能決策機理的進一步研究，以及平臺的標準化、組件化、云化是國內農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要任務之一。

2.3 農業(yè)業(yè)務模型與云平臺

農業(yè)業(yè)務模型是農業(yè)大數(shù)據(jù)技術、農業(yè)人工智能技術的結合，是農業(yè)智能決策、農業(yè)智能控制的重要依據(jù)，涉及知識表示、模式識別、機器學習、圖像處理等領域，在作物栽培、節(jié)水灌溉優(yōu)化、農業(yè)災害預測預警、養(yǎng)殖場智能管理、飼料配方優(yōu)化設計、土壤信息與資源環(huán)境系統(tǒng)管理以及農機信息化管理等方面進行了廣泛應用。例如，通過挖掘特定農業(yè)業(yè)務的專業(yè)知識、變量間關系，整合農業(yè)專家多年積累的知識、經(jīng)驗和成果，對專家知識庫建模，模型以農業(yè)問題為輸入，輸出等同于專家水平的結論。云平臺是農業(yè)業(yè)務建模的廣泛數(shù)據(jù)資源，也為建模算法提供了更為有效的運算途徑。

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

精準的農業(yè)業(yè)務模型有助于農業(yè)業(yè)務擺脫對傳統(tǒng)主觀經(jīng)驗的過度崇拜而導致的盲目性、不確定性，使農業(yè)業(yè)務各具體環(huán)節(jié)的決策依賴于科學的數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果與專業(yè)業(yè)務知識，推進農業(yè)業(yè)務的智能化、集群化、跨媒體管理，提高自動化水平與精度，實現(xiàn)穩(wěn)定的高產(chǎn)、高效、低成本。

2.4 農產(chǎn)品物流與安全溯源

農產(chǎn)品物流與安全溯源層面的集成與應用主要體現(xiàn)在農產(chǎn)品包裝標識信息化及農產(chǎn)品物流配送控制技術，農產(chǎn)品物流配送信息化的主要技術包括條形碼技術、電子數(shù)據(jù)交換技術、個體標識技術、射頻技術等；農產(chǎn)品物流配送控制技術主要包括冷鏈技術、農產(chǎn)品配送機器人分揀與自主行走等技術。通過電子數(shù)據(jù)交換技術、條形碼技術和RFID電子標簽等技術實現(xiàn)物品的自動識別和出入庫，利用無線傳感器網(wǎng)絡對農產(chǎn)品配送機器人的分揀與自主行走進行控制，并通過冷鏈技術保證配送過程中農產(chǎn)品的質量與鮮活度要求，實現(xiàn)配送過程農產(chǎn)品的保質保量、來源可追溯、去向可追蹤的目標。

國外對農產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)進行了深入研究，如美國的農產(chǎn)品全程溯源系統(tǒng)、瑞典的農產(chǎn)品可追溯管理系統(tǒng)、澳大利亞的牲畜標識和追溯系統(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技術在動物個體標號識別、農產(chǎn)品包裝標識及農產(chǎn)品物流配送等方面得到非常廣泛的應用，如加拿大肉牛已從2001年起使用的一維條形碼耳標過渡到電子耳標；日本2004年構建了基于RFID技術的農產(chǎn)品追溯試驗系統(tǒng)，利用RFID標簽實現(xiàn)對農產(chǎn)品流通的管理和個體識別；國外發(fā)達國家也已實現(xiàn)豬肉的可追溯系統(tǒng)，并通過實驗證明了該系統(tǒng)的可行性。

我國在北京、上海、天津等地相繼采用條碼技術、RFID技術、IC卡技術等建立了以農產(chǎn)品流通體系監(jiān)管為主的質量安全溯源系統(tǒng)，國內學者針對各類農產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)進行了較為全面的研究：例如已有將數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術與RFID技術相結合，構建了基于數(shù)據(jù)網(wǎng)格的RFID農產(chǎn)品質量跟蹤與追溯系統(tǒng)，實現(xiàn)農產(chǎn)品跟蹤與信息共享的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)應用；以RFID電子標簽為數(shù)據(jù)載體、結合EPC編碼體系對豬肉進行唯一標識的基礎上構建RFID/EPC物聯(lián)網(wǎng)架構下的豬肉跟蹤追溯系統(tǒng)，實現(xiàn)豬肉供應鏈各環(huán)節(jié)溯源信息數(shù)據(jù)的自動采集和豬肉生產(chǎn)全程的網(wǎng)絡化管理；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行編碼，實現(xiàn)了冷鏈配送過程中的實時溫度監(jiān)控及運輸后羅非魚的貨架期預測；對于農資產(chǎn)品，我國已具備由農資溯源防偽、農資調度和農資知識服務3個子系統(tǒng)組成的農資溯源服務系統(tǒng)。

荷蘭、比利時、美國等國家的農產(chǎn)品交易市場已經(jīng)搭建好具備農產(chǎn)品物流自動配送、農產(chǎn)品質量追溯業(yè)務功能的農產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)：每個農產(chǎn)品均通過個體標識技術連接進入農產(chǎn)品交易網(wǎng)絡，農產(chǎn)品信息會上報至交易平臺供用戶估價、交易，交易成功的農產(chǎn)品由配送機器人自動下單、篩選、搬運，質量追溯信息會隨個體標識信息伴隨農產(chǎn)品配送至每個消費者。我國目前還處于農產(chǎn)品物流與安全溯源相關物聯(lián)網(wǎng)技術的關鍵研發(fā)期，雖然國內在個體標識技術、機器人室內定位與導航技術、質量追溯技術的研究已經(jīng)比較完善，但并不適合應用在當前相對落后的農產(chǎn)品交易模式，政府也在積極搭建農產(chǎn)品質量追溯環(huán)境、培育民眾的食品安全意識，讓農產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)真正在國內落地。

3 制約農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸難題

（1）我國農業(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的進入門檻較高，此外，我國在農業(yè)生產(chǎn)精細化、自動化方面還比較薄弱，現(xiàn)有的農業(yè)監(jiān)測及自動控制技術普及率較低，物聯(lián)網(wǎng)應用環(huán)境還不完善，嚴重制約了農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術產(chǎn)品的穩(wěn)定性差，故障率高，影響了用戶的使用積極性。

（2）農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)配套標準滯后。目前國內還沒建立完整的農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術標準體系。由于農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用標準規(guī)范缺失，使得物聯(lián)網(wǎng)技術在農業(yè)領域規(guī)范化應用發(fā)展受到制約，農業(yè)傳感器標準化程度不夠，可靠性難以保證，難于實現(xiàn)廣泛的集成應用；傳感網(wǎng)建設缺乏統(tǒng)一的指導規(guī)范，多采用自定義傳輸協(xié)議，隨意性較大；感知數(shù)據(jù)的融合應用和上層應用系統(tǒng)的開發(fā)也沒有標準可循，無法互聯(lián)共享，不利于產(chǎn)業(yè)化技術發(fā)展。

（3）物聯(lián)網(wǎng)傳感器實用化程度較低，管理不方便。與國際先進的物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術相比，我國的物聯(lián)網(wǎng)傳感器還存在著設備體積大、功耗高、感知數(shù)據(jù)精度低、設備在惡劣自然環(huán)境下不穩(wěn)定等問題。由于農田環(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。農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的自身特點和傳感器低功耗的技術需求給農業(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)絡傳輸安全性技術抗干擾技術、自動動態(tài)組網(wǎng)技術等方面相比國際先進水平還存在一定的差距，網(wǎng)絡傳輸?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）農業(yè)業(yè)務模型的實用性需要加強。雖然農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用匯集了大量農業(yè)數(shù)據(jù)，但這些實時感知數(shù)據(jù)沒有得到充分挖掘利用。目前主要還是時序控制、單一指標控制，難于實現(xiàn)按需控制和多指標控制，應用系統(tǒng)的智能化程度需要提高。雖然目前在農業(yè)知識模型、農業(yè)模式識別、農業(yè)知識表示、農業(yè)業(yè)務模型的機器學習方面已有突破性進展，但部分的模型、算法不足以反應客觀現(xiàn)實，以致于失去了指導農業(yè)精細生產(chǎn)的實際意義。

（6）農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)廣泛存在的異質性問題。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的異質性問題涉及不同廠商的異構設備、不同格式的異構數(shù)據(jù)、不同輸出格式的業(yè)務模型。設備的異構性阻礙了農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的擴展，數(shù)據(jù)的異構性阻礙了模型對融合信息的利用。

4 農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展策略

我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關鍵在于結合中國國情和農業(yè)特點，實現(xiàn)關鍵核心技術和共性技術的突破創(chuàng)新，最終成為精細農業(yè)應用實踐的重要驅動力。發(fā)達國家在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應用方面已經(jīng)取得了較大的進展，相比我國存在以下優(yōu)勢：美歐日韓等發(fā)達國家在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中非常重視基礎技術的研發(fā)，尤其是傳感器技術的研發(fā)，并投入大量支持經(jīng)費；農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模大，為以農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術提供了廣闊的應用空間，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術進一步提高了農業(yè)機械的生產(chǎn)效率，形成了以平臺推技術，以技術提高平臺優(yōu)勢的良性循環(huán)；政府支撐強大，互聯(lián)網(wǎng)基礎網(wǎng)絡環(huán)境完善、物流基礎環(huán)境等各類硬件基礎設施先進。以養(yǎng)殖大戶、家庭農場為主的高級農村主體的互聯(lián)網(wǎng)和電商知識扎實；農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術標準化體系完善，具備有國際影響力的標準體系，如IEEE、EPC global、ETSI M2M、ITU-T等，涵蓋了M2M通信、標簽數(shù)據(jù)、空中接口、無線傳感網(wǎng)等農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所需的關鍵數(shù)據(jù)與通訊標準。

我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展應重點對比發(fā)達國家農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，同時結合我國農業(yè)特點，在拉近與農業(yè)發(fā)達國家在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術差距的同時，克服我國制約農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸問題：

（1）農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用重點改革各地農業(yè)小規(guī)模經(jīng)營現(xiàn)狀，應適當引導擴大農業(yè)種植規(guī)模，集中連片的大面積耕地，提高農業(yè)機械化程度和新技術采用率，增強種植的專業(yè)化水平和土地產(chǎn)出率，為農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實施提供適宜的環(huán)境。

（2）農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標準化重點是攻克農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關標準的研究與修訂，縮短行業(yè)達成共識的時間，統(tǒng)一農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術和接口標準，掌握物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)市場的控制權，加強國際合作，積極參與國際標準建設工作，借鑒和引進國際先進標準。

（3）農業(yè)感知技術重點發(fā)展高靈敏度、高適應性、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)絡化方向發(fā)展，攻克數(shù)字補償技術、網(wǎng)絡化技術、智能化技術、多功能復合技術，完善制造工藝，提高環(huán)境適應能力與精度，在新材料應用、生產(chǎn)制造工藝與產(chǎn)業(yè)化技術水平上，也要形成明顯的競爭優(yōu)勢。

（4）農業(yè)信息傳輸技術重點發(fā)展無線傳感器網(wǎng)絡在精細農業(yè)中的應用，具體可概括為4方面：空間數(shù)據(jù)采集、精準灌溉、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。推進傳輸節(jié)點的集成化與小型化、網(wǎng)絡的動態(tài)自組織、信息的分布式處理與管理的發(fā)展。

（5）農業(yè)智能信息處理技術重點發(fā)展大數(shù)據(jù)技術、人工智能技術在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的具體實現(xiàn)，深入研究深度學習算法，以深度學習算法提高農業(yè)模式識別準確度、業(yè)務模型準確度、復雜農業(yè)變量間關系的知識表示準確度，重點攻克海量數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)與業(yè)務模型在智能裝備中的嵌入技術，發(fā)展流數(shù)據(jù)實時處理技術。

（6）基于主流農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺以統(tǒng)一的接口連接異構設備；結合深度學習算法處理非常規(guī)類型數(shù)據(jù)（語音、自然語言、圖像）的異構數(shù)據(jù)，實現(xiàn)非常規(guī)異構數(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，國內農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術的先驅平臺要理解農業(yè)行業(yè)本身，理解物聯(lián)網(wǎng)，依托資源優(yōu)勢，滲透農村和農業(yè)市場，進而提升平臺與技術優(yōu)勢，形成以平臺推技術，以技術發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)，以現(xiàn)代農業(yè)提升科研平臺的良性循環(huán)。

5 結論與展望

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術是實現(xiàn)精準農業(yè)的必要支撐，為應對重大變化的農業(yè)信息環(huán)境，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術必須進行全面升級以進一步提升其普適性、可靠性、智能化水平，同時降低成本，推進其更廣泛的應用?？蒲蟹矫嫘柚攸c突破：新感知機理的優(yōu)化應用；農業(yè)傳感器工藝升級；低功耗傳輸技術；基于農業(yè)大數(shù)據(jù)技術、農業(yè)人工智能技術的農業(yè)業(yè)務模型升級；具備標準統(tǒng)一，基于云計算、分布式技術的農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)頂層平臺；農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自維護技術；底層裝備的智能化。

標準化的數(shù)據(jù)共享協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、業(yè)務模型訪問協(xié)議、用戶外部訪問協(xié)議促成農業(yè)系統(tǒng)的實時環(huán)境數(shù)據(jù)及設備運行狀態(tài)共享，并實現(xiàn)多源異構分布式的海量農業(yè)數(shù)據(jù)存儲；個體信息標識、感知機理研究、傳感器制作工藝是農業(yè)信息感知技術的研究重點，基于RFID的農業(yè)個體標識技術日趨成熟、不斷得以應用，新的感知機理結合先進的制作工藝，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、無人機遙感的特殊農業(yè)感知技術，已經(jīng)成為國內農業(yè)作業(yè)的必要支撐；無線傳感器網(wǎng)絡組網(wǎng)簡單、無需布線，同時能夠克服復雜的農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，在高溫、高濕、低溫、雨水等惡劣多變環(huán)境下運行，是農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)闹饕绞?，其中低功耗廣域網(wǎng)技術是研究熱點，無線局域網(wǎng)技術是目前底層測控網(wǎng)絡的主要組網(wǎng)方式；農業(yè)智能信息處理技術是建立農業(yè)業(yè)務模型的途徑，是智能控制策略的來源，研究熱點包括大數(shù)據(jù)技術、人工智能算法。

與國際先進農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用集成的實例進行對比分析后，可知我國在關鍵技術的應用與集成環(huán)節(jié)已經(jīng)實現(xiàn)甚至達到領先水平，主要的約束來自于不完善的應用背景與較低的普及程度。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用與集成對每個國家而言都是全新的嘗試，在政府的推動與科研院所的成果支撐下，我國目前在應用與集成的初始階段占得了一定的先機，然而要保持住優(yōu)勢，未來國內農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用以及集成的重點任務是：

（1）基于農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)嵌入式平臺實現(xiàn)農業(yè)裝備智能化，以提高農機作業(yè)的信息透明度、自動化水平、通訊的實時性與大規(guī)模協(xié)同作業(yè)，使農機在更大范圍內進一步提高作業(yè)效率、連續(xù)作業(yè)時間、作業(yè)精度；

（2）在各大科研院所的推動下，國內也已具備與國際先進的農業(yè)環(huán)境監(jiān)控平臺，然而平臺的用戶量、普及率遠遠低于國外平臺，普及農業(yè)環(huán)境智能監(jiān)控平臺、推動平臺智能決策機理的進一步研究是國內農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要任務之一；

（3）隨著農業(yè)大數(shù)據(jù)技術、農業(yè)人工智能技術的發(fā)展，已實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的深層次挖掘，例如深度置信網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、人工蜂群算法，結合有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的優(yōu)勢，充分挖掘數(shù)據(jù)內蘊藏的實際問題的最優(yōu)解，為農業(yè)生產(chǎn)者、管理者提供智能決策和在線指導。

農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變當前以人為主，以設備為輔的農業(yè)業(yè)務模式，在一個理想的農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，要以設備為主，人為輔助。因此，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以解放設備、機器的生產(chǎn)力，使設備、機械在準確信息與農業(yè)業(yè)務模型指導下，實現(xiàn)智能化，擺脫人的約束，以優(yōu)于人為控制的合理性與準確性保持更長時間的運行。當然模型與底層控制網(wǎng)絡的精度是實現(xiàn)這個遠大目標的決定性因素，而精準的農業(yè)業(yè)務模型依賴于先進的數(shù)據(jù)處理、價值關系挖掘及模型參數(shù)學習技術；精準的底層控制網(wǎng)絡則依賴于精準的農業(yè)感知、執(zhí)行裝備，更先進的機理、更完善的工藝是決定底層控制網(wǎng)絡質量的關鍵因素。此外，我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣與實際應用，需要具備達到一定規(guī)模的集約化生產(chǎn)模式的支撐。

我國農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的需求日趨強勁，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)平臺的云化是農業(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、準確性和可靠性有待進一步提升，需要大學、科研院所和傳感器企業(yè)聯(lián)合協(xié)同攻關；NBIoT、5G等新一代通信技術需要進一步降低使用成本，形成各種農業(yè)應用終端；各種農業(yè)動植物生產(chǎn)模型需要進一步系統(tǒng)化、體系化和實用化，這是一個長期的艱巨的過程；農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺也要按照標準化、個性化、云計算化的要求，逐步形成行業(yè)統(tǒng)一的平臺，實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、智能裝備技術的系統(tǒng)集成。