爲什麼(me)農業是物聯網颠覆的另一個主要領域——監測濕度、溫度、降水量和作物生長(cháng)的傳感器有望提高傳統技能(néng)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産方式。尤其是當卑微的蜜蜂（一種(zhǒng)爲三分之一的水果和蔬菜授粉的昆蟲）面(miàn)臨群體崩潰危險時(shí)。
正是在這(zhè)樣一個需要提高糧食産量和保護昆蟲的背景下，物聯網有望促進(jìn)未來的農業發(fā)展。例如，一家愛爾蘭初創公司正在通過(guò)連網傳感器來監測蜜蜂，以增加蜜蜂數量。
但這(zhè)僅僅隻是開(kāi)始——傳感器的多功能(néng)性和物聯網的可用性爲未來農業帶來了巨大潛力。接下來，讓我們來探讨在技術的幫助下農業的未來會(huì)是什麼(me)樣子。
爲什麼(me)是今天
在種(zhǒng)植作物和飼養牲畜方面(miàn)，農業一直在沿用傳統的做法，這(zhè)并不奇怪。然而，農業方面(miàn)的浪費實在太多了，随著(zhe)地球環境的惡化，這(zhè)種(zhǒng)情況需要改變。
如果該領域繼續以目前的方式生産糧食，則將(jiāng)需要更多土地來養活更多的人口。預計到2030年，世界人口將(jiāng)達到85億，到2050年將(jiāng)達到97億，到2100年將(jiāng)超過(guò)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，他們依靠牲畜爲糧食和生計。從全球來看，牲畜提供了25%的蛋白質攝入量和15%的膳食能(néng)量。
在農業方面(miàn)，浪費太多，效率低下。例如，44%收獲的作物在人類食用之前就(jiù)損失了。此外，牲畜放牧占據了地球上26%的土地，同時(shí)33%的耕地用于牲畜飼料的生産——牲畜本身占溫室氣體排放總量的7%。這(zhè)是一個尚未實現現代化的領域。
爲什麼(me)要智能(néng)耕種(zhǒng)
物聯網爲農業效率問題提供了解決方案。傳感器比以往任何時(shí)候都(dōu)更便宜，設備也比以往任何時(shí)候都(dōu)好(hǎo)——隻需點擊一下按鈕，農民就(jiù)可以監控整個操作流程。
大多數這(zhè)樣的智慧農場都(dōu)安裝了無線傳感器網絡，以提高效率和效益。這(zhè)有助于評估農田變量，如土壤狀态、大氣條件，以及作物或牲畜的健康狀況。此外，它們還(hái)可用于評估和控制産品運輸過(guò)程中的溫度、濕度、振動或沖擊等變量。這(zhè)僅僅隻是開(kāi)始，智能(néng)耕種(zhǒng)應用在專業軟件、機器人、數據分析、增強的定位服務和連接方面(miàn)也顯示出了希望。
農業中物聯網解決方案的增加預計將(jiāng)帶來兩(liǎng)大變化。首先，精準農業，這(zhè)將(jiāng)創造一個更加可控和準确的行業。有了數據，農民將(jiāng)能(néng)夠爲他們的農作物或牲畜提供精确的處理方法，從而最大限度地利用所有資源。第二，自動化，數據將(jiāng)能(néng)夠更好(hǎo)地監測和創造理想的條件。簡言之，關于農業經(jīng)營各個方面(miàn)的額外數據將(jiāng)使農民能(néng)夠精确監控條件，并根據需要實現自動化。
而且，該領域似乎正在緩慢地，但肯定地擁抱基于物聯網技術的應用。BI Intelligence預測，到2020年，農業物聯網設備的安裝數量將(jiāng)達到7500萬台，年均增長(cháng)20%。預計到2025年，全球智慧農業市場規模將(jiāng)擴大兩(liǎng)倍，達到153億美元。那麼(me)，下一步是什麼(me)？
到達那裡(lǐ)
随著(zhe)全球氣候的進(jìn)一步變化，將(jiāng)會(huì)出現不同的農業赢家和輸家。例如，聯合國(guó)的一份報告指出，農業減産預計在西非和印度最爲明顯，那裡(lǐ)的農業産量可能(néng)會(huì)下降多達3%。這(zhè)些地區將(jiāng)需要更有效的實踐，而這(zhè)正是智慧農業的用武之地。
天氣狀況、土壤質量、作物生長(cháng)或牲畜健康——數據可以跟蹤農業經(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，需要降低生産風險，而這(zhè)可以通過(guò)提高業務效率和生産控制來實現。
當然，在消除農業浪費和随之而來的碳足迹方面(miàn)，更好(hǎo)的耕種(zhǒng)流程隻是成(chéng)功的一半。消費者行爲必須随著(zhe)行業的發(fā)展而改善。暴飲暴食是造成(chéng)糧食系統損失的一個重要因素——與消費者浪費造成(chéng)的損失一樣大。因此，盡管農業确實需要將(jiāng)現代化帶入實踐，但消費者在個人消費方面(miàn)也需要更加自覺。
迄今爲止，大多數物聯網農業項目主要涉及濕度、太陽強度、作物産量和其他變量的數據收集。但是，農業面(miàn)臨與汽車、航空航天、鐵路、海運和醫療保健同樣的挑戰，因爲需要考慮的可能(néng)環境情境幾乎是無限的。這(zhè)需要點對(duì)點物聯網技術的幫助，而不僅是數據驅動的技術。
以自動駕駛拖拉機或收割機爲例。面(miàn)臨的挑戰是，這(zhè)些車輛可能(néng)會(huì)遇到它們無法識别或規避的障礙。（來源物聯之家網）爲了解決此類事(shì)件，自動駕駛汽車可以“呼叫(jiào)”遠程操作員，該操作員可以通過(guò)攝像頭遠程連接，目視檢查現場，并引導車輛再次上路。除了基于數據的物聯網之外，這(zhè)種(zhǒng)系統還(hái)需要其他技術。
數據收集和聚合有助于了解現場情況，但是點對(duì)點物聯網及其低延遲控制將(jiāng)釋放完全自動化的潛力。盡管如此，各種(zhǒng)物聯網解決方案都(dōu)有望實現農業現代化。随著(zhe)氣候條件的不斷變化，保持一緻的灌溉、施肥或病蟲害防治將(jiāng)是不可或缺的——這(zhè)對(duì)于明天及以後(hòu)的糧食供應是必要的。
