自物聯網概念被提出以來,農業物聯網作為一個獨立的賽道,也由來已久。但,十余年來,既沒有大規模應用,也沒有依靠技術像其他物聯網細分領域如智能家居、車聯網那樣在資本市場“風生水起”。大部分農業物聯網從業者,在2015年以前,基本依靠政府補貼生存,2016年,政府縮減了相關的資金扶持,部分企業也隨即退出了農業物聯網行業。(當然,每個產業都有類似的現象)
市場 · 需求
作為一個農業大國,如何提高農業信息化水平,已成為亟待解決的問題。目前,我國仍處于機械化農業階段,農業科技水平低、產業化和規模化程度不足、市場化程度不高等,都嚴重制約了當前農業經濟的發展。再加上,近年來,農田環境污染等新問題,已然威脅到糧食安全。因此,此次物聯網技術帶來的信息化浪潮,農業也被給予厚望。
相較于國際市場,歐美以農場為主,并且網絡建設、技術開發、資源利用等方面發展迅速,已在精準作業、生產管理、資源環境、流通交易等農業產業鏈環節實現數據自動獲取和共享,取得了豐富的物聯網先進經驗。由于國情和農業體制不同,我國農業經營相對分散,農業物聯網仍處于產業生命周期的起步階段。
但,仍有眾多企業在物聯網行業中探索,并有多個新興企業跨界經營,例如,9月4日,宿州市政府與阿里巴巴在合肥市共同召開新聞發布會,宣布長三角首個“數字農業產業帶”落地宿州,雙方將共同建設一批智慧農業示范基地,以打造長三角綠色農產品加工基地為契機,搭建農業物聯網,實現農業生產的遠程在線監控和精細化管理。可見,農業物聯網并非無跡可尋。
據國家統計局第三次農業普查數據,我國農業經營單位(具有法人資格的農業企業、協會、專業合作社等)204.36萬個;規模農業經營戶(具有較大農業經營規模,以商品化經營為主的農業經營戶)398.04萬個,農業經營戶總數20743.16萬個,除去規模經營農戶,非商業化經營農戶為20345.12萬個。
龐大的農戶數,是否均在農業物聯網的市場拓展范圍內?據農業部數據顯示,2020年7月,小麥市場價為120.23元/百斤,小麥畝產量在800至1100斤。假設一個有5畝土地的農戶,一個小麥季的收入是4800-6600元,如果采用農業物聯網設施和服務后,增產20%,增加的收入也僅僅為1000元左右。但是,一套農業物聯網設備和服務可遠不止1000元。可見,若將農業數字化技術服務的客戶定義為2億個以“自給自足”為主要目的的農業經營戶,那么,幾乎是沒有市場的。
據有關數據表明,當前市場上一套完整的農業物聯網系統比如智能化灌溉和土壤測定,平均每畝地的設備成本約為8000元左右,預計可使用10-15年,但首次投人過高,且與最終的實際效益無法平衡,使大多數個體農民無法承受。另外,外界環境的變化對農產品的種植和生產效率都會有比較大的影響,這也在一定程度上,加大了維護與運用物聯網技術和設備的成本。
但,規模化經營呢?例如,1000畝麥田,若增產20%,則增收19萬元,即使物聯網設備及服務投入為10萬元,也可實現10%的收益增長。可見,數字化,對于規模化經營的農戶來說,價值更大。而在產業化發展的過程中,也一定會有越來越多的公司化經營單位和規模化經營組織選擇進行數字升級。另一方面,農產品商業化運營后,價值明顯提升,也會促使更多公司化或商業化運營的農業單位出現。進而,通過逐點,變革農業生產方式。
應用 · 精準
目前,農業產業園、農業基地、養殖場等農業經營主體,已成為農業物聯網技術應用的先行者。
例如,水產養殖監測與管理。一方面市場對綠色、安全水產品的消費需求不斷升級,另一方面,養殖戶面臨風險高起、水產品品控能力差等難題,因此,慶漁堂農業科技有限公司的農業物聯網系統,通過在魚塘中布設水質監控傳感器終端對養殖水環境的溶氧濃度、PH值、溫度等關鍵指標進行遠程在線監測,并根據實時水質監測情況控制增氧泵、底部增氧機等設備對水質進行遠程調控;通過移動巡檢服務,檢測養殖水環境的氨氮、亞硝酸鹽等影響水環境主要指標,并形成分析報表;此外,還提供每日投喂飼料的記錄、跟蹤與分析,大數據漁情分析、微觀氣象預警、病蟲害預警防治等服務。

圖:慶漁堂農業科技—農業物聯網系統
再如,智慧農業解決方案。為了完善農墾或大型農場現代農業產業體系、生產體系、經營體系和管理體系,推動農場一二三產業融合發展,智慧農業解決方案應需求而生。朗坤物聯網通過建設智慧農場綜合云服務平臺,提供決策指揮、數據分析、生產管理、電商銷售、食品安全追溯、農機調度、專家診斷、農技培訓、專家指導等服務;對種養殖、加工、包裝、倉儲、物流進行資源整合,并能進行統一調配,通過視頻和傳感設備達到各環節的實時監管。
圖:朗坤物聯網—智慧農場服務
又如,智慧灌溉。根據第三次農業普查數據,全國灌溉耕地面積6189萬公頃,其中,有噴灌、滴灌、滲灌設施的耕地面積為1002萬公頃,約為六分之一。左岸芯慧的灌溉自動化系統通過利用智能傳感器,對種植區內土壤溫濕度、水分、養分和空氣溫濕度做動態監測,根據不同作物生長需求,通過智慧農業云平臺精確管控水肥灌溉設備,調節灌溉頻率和持續時間,使植物生長環境達到最佳狀態。
圖:左岸芯慧—灌溉自動化系統
再如,VR農業。AR/VR技術可以為合作社及農產品在宣傳、推廣、科普、溯源、培訓、電商等方面提供支持。愛爾威科技通過在農業服務中運用AR/VR技術,對合作社農戶在種植、植保、農機操作、推廣新技術、新成果、新經驗、新產品、新知識等方面提供技術支持,為農業科技成果盡快轉化為生產力,提供有效的體驗培訓。
圖:愛爾威科技AR/VR農業服務
此外,物聯網在農業中還有畜牧業養殖監測及分析、植保無人機服務、農作物長勢監測與產量預測、墑情改良服務、蟲情監測等用武之地。
技術 · 貫通
農業物聯網技術作為物聯領域的重要應用方向,可以貫穿農業的育種、種植、生產加工、運輸、經營管理與服務等全產業鏈,通過監測、傳感、傳輸、分析、決策等多種應用場景,增強生產者對農業活動的認知與調控能力。
例如,大氣候農業科技有限公司的農田智能監測站,利用物聯網傳感及成像技術,實時采集土壤、氣象、圖像等農作物信息;同時搭配了【農眼】APP,通過提供移動端的數據看臺和管理界面,實現農田遠程監控和實時監管。
圖:大氣候農業科技有限公司—【農眼】智能監測基站
另外,從農業服務的角度出發,若要實現更深入的農業物聯網應用,則是通過將整個物聯網的服務監管及生產應用建設集中進行統一展現、統一調度、統一集成,建成了“一個中心一個基地”的模式架構,指揮調度中心統一展示出所有種植、禽畜、水產等基地的信息系統,形成了集中化展現,各種植、畜牧、水產養殖等基地也可自主進行系統管理和操作。
在建立了農業物聯網網絡后,還需要對傳輸的數據信息進行標準化管理。農業物聯網應用數據包括在農業生產、經營、管理、服務等環節產生的數據,其具有數據量大、數據類型多樣、產生速度快、數據價值密度低等特征,建立農業數據標準適合于用數據挖掘、機器學習等方法處理和分析的數據集合。而這對數據模型的搭建,也提出了較高的要求。
困境 · 沉淀
隨著物聯網在農業中應用的深入,其實用性、智能性要求越來越高。農業物聯網技術對基礎設施要求較高,整體投入較大,后期維護成本相對較高,投資回收周期相對較長,因此,持觀望態度的農業經營者較多。
當前大多數農業物聯網建設只完成數據采集和基本控制,并未構建智能化管理體系和應用。其中的困境也包括農業物聯網經濟適用的專家模型相對缺乏,數據價值無法充分發揮。
此外,農業物聯網技術也有待提高。農業產品生產周期長、環境要求高,農業生產的特殊性,相較于其他場景,對傳感器能否長期穩定、可靠、安全運行提出了更高的要求。例如土壤墑情監測傳感器、二氧化碳濃度傳感器、葉表面分析儀等技術和設備還不成熟,并且,設備需要長期暴露在農田自然環境之下,經受烈日狂風暴雨,因此,產品性能會極大影響用戶使用的積極性。
雖然,農業物聯網發展之路艱難,但目前在一些集約化經營或高附加值的領域,使用農業物聯網進行精細化管理,仍有施展空間,但市場的長期發展,仍需要多方面的沉淀。
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