農業(yè)物聯網技術研究進展與發(fā)展趨勢分析

nullnull專 家 視 點中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期引言作為人口大國，以小規(guī)模粗放勞作為主的傳統農業(yè)依然是我國農業(yè)的主要生產、經營模式。由于傳統農業(yè)生產規(guī)模小、組織化程度低，導致我國農業(yè)勞動生產率低下，作為已實現農業(yè)現代化的發(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，農產品的勞動力成本高達70%，導致我國農產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效率、廢料利用率、農藥利用率分別僅有1kg/m3、35%、25%。傳統農業(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品質量安全問題。發(fā)展高效、精準、環(huán)保的現代化農業(yè)生產、經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”的物聯網發(fā)展戰(zhàn)略，“設施農業(yè)物聯網”是其中至關重要的應用。我國農業(yè)正處于從傳統農業(yè)向現代農業(yè)迅速推進的過程中，農業(yè)物聯網是我國農業(yè)現代化的重要技術支撐。農業(yè)物聯網技術在農業(yè)生產、經營、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、水產養(yǎng)殖、農產品物流等領域的現場信息；按照約定的協議，通過建立數據傳輸和格式轉換方法，充分利用無線傳感器網絡、電信網和互聯網等多種現代信息傳輸通道，實現農業(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農業(yè)的自動化生產、最優(yōu)化控制、智能化管理、系統化物流、電子化交易，進而實現農業(yè)集約、高產、優(yōu)質、高效、生態(tài)和安全的目標。農業(yè)物聯網是一個復雜的系統，涉及電子、通訊、計算機、農學等學科和領域，依據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)物聯網關鍵技術可劃分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、多源異構數據處理、知識發(fā)現、決策支持等問題。在農業(yè)物聯網中，不同種類的農業(yè)物聯網技術研究進展與發(fā)展趨勢分析李道亮1，2，楊 昊1，2（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)物聯網工程技術研究中心，北京 100083）摘要：以人力為主的現有生產模式與勞動力持續(xù)減少、人均農業(yè)資源匱乏與農業(yè)資源利用率低、新農民年輕化與一線勞動力老齡化是阻礙我國農業(yè)實現現代化的主要矛盾。依賴智能裝備實現精準化、自動化和智能化的農業(yè)生產，提高農業(yè)生產率、資源利用率和土地產出率，是解決以上矛盾的重要途徑。農業(yè)物聯網是以挖掘農業(yè)生產力、提高農業(yè)裝備精準化水平、實現農業(yè)生產智能化的新興技術，集農業(yè)信息感知、數據傳輸、智能信息處理技術于一體，并根據大田種植、設施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產養(yǎng)殖以及農產品物流的重大需求，形成典型的產業(yè)應用。本文重點總結了近年來農業(yè)信息感知方向在農業(yè)個體標識研究與感知機理、工藝的最新發(fā)現、農業(yè)信息傳輸方向在低功耗廣域網的最新成果、農業(yè)智能信息處理方向在農業(yè)大數據技術與農業(yè)人工智能技術的重大突破，提出以農業(yè)業(yè)務模型驅動農業(yè)業(yè)務控制、以設備管理設備的農業(yè)物聯網架構，人的主要角色是實時數據與價值信息的消費者，農業(yè)物聯網驅動的農機裝備智能化作業(yè)是最主要的勞動力來源；進而對比國內外農業(yè)物聯網技術應用與集成現狀，分析農業(yè)物聯網發(fā)展的制約因素，提出我國農業(yè)物聯網發(fā)展策略，最終得出農業(yè)物聯網技術的未來研究重點與發(fā)展方向。關鍵詞：農業(yè)物聯網；農業(yè)信息感知；無線傳感器網絡；農業(yè)大數據；人工智能；集成應用基金項目：科技部國際合作項目農業(yè)物聯網先進傳感與智能處理關鍵技術合作(2013DFA11320)作者簡介：李道亮，博士生導師，主要從事農業(yè)信息先進感知與智能處理研究，Email：dlianglcau.edu.cnnullnull 專 家 視 點 中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期農業(yè)設備、傳感器突破數據共享屏障，通過M2M通訊技術共享運行參數，遵循基于大數據與人工智能的控制策略實現農業(yè)全過程的最優(yōu)自動化控制。農業(yè)物聯網將扭轉當前農業(yè)生產以人為主，以機器、科技為輔的局面，開創(chuàng)以機器、科技為主，以人為輔的生產模式，解放農業(yè)設備生產力，大幅提高農產品質量、物流的透明度，全面降低農產品生產經營成本。目前，農業(yè)物聯網已在我國實現初步應用，然而隨著信息技術的不斷提升，農業(yè)現代化進程邁入了全新的信息環(huán)境，傳統農業(yè)的升級過程對農業(yè)物聯網提出了新的需求。本文依次針對農業(yè)物聯網的架構與標準化、感知技術、傳輸技術、智能信息處理技術、集成與應用現狀進行梳理，分析在新信息環(huán)境下農業(yè)物聯網的發(fā)展瓶頸，提出我國農業(yè)物聯網發(fā)展策略。1 農業(yè)物聯網技術進展1.1 農業(yè)物聯網架構與標準化進展農業(yè)物聯網架構如圖1所示，標準化的數據共享協議、數據接口、業(yè)務模型訪問協議、用戶外部訪問協議促成農業(yè)系統的實時環(huán)境數據及設備運行狀態(tài)共享，并實現多源異構分布式的海量農業(yè)數據存儲；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，結合大數據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。在農業(yè)物聯網的技術框架中，人的主要角色是實時數據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)產前、產中、產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)物聯網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)物聯網標準是實現農業(yè)物聯網技術應用的關鍵。作為底層控制網絡、海量農業(yè)數據存儲系統、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絡制式、數據接口、行業(yè)接口、異構數據交匯，此外，底層控制網絡不同廠商設備的組網、業(yè)務模型的標準交互通道、海量農業(yè)數據存儲、用戶訪問通道內部更是需要更為詳細、精確的標準規(guī)范，因此數據共享協議、數據接口、業(yè)務模型訪問協議、用戶外部訪問的標準化是農業(yè)物聯網建設的基礎，也是目前制約我國農業(yè)物聯網解放設備生產力、以設備為主以人為輔，最終實現無人化管理的主要難題。近年來專門面向農業(yè)物聯網的技術標準體系正圖1 農業(yè)物聯網架構圖 1.農業(yè)物聯網架構農業(yè)物聯網標準是實現農業(yè)物聯網技術應用的關鍵。作為底層控制網絡、海量農業(yè)數據存儲系統、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絡制式、數據接口、行業(yè)接口、異構數據交匯，此外，底層控制網絡不同廠商設備的組網、業(yè)務模型的標準交互通道、海量農業(yè)數據存儲、用戶訪問通道內部更是需要更為詳細、精確的標準規(guī)范，因此數據共享協議、數據接口、業(yè)務模型訪問協議、用戶外部訪問的標準化是農業(yè)物聯網建設的基礎，也是目前制約我國農業(yè)物聯網解放設備生產力、以設備為主以人為輔，最終實現無人化管理的主要難題。近年來專門面向農業(yè)物聯網的技術標準體系正在不斷完善，我國農業(yè)物聯網行業(yè)應用標準工作組和國家傳感器網絡標準農業(yè)應用研究項目正在努力。 雖然如此，由于農業(yè)物聯網的學科間交叉深度達到了前所未有的水平，當前的農業(yè)物聯網標準體系還不足以全面支撐農業(yè)物聯網發(fā)展的標準化。根據國務院關于推進物聯網有序健康發(fā)展的指導意見 ，農業(yè)物聯網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網標準體系框架大體上由總體共性標準、感知層標準、網絡層標準、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，以及農產品產前、產中、產后的農業(yè)產業(yè)鏈，可以劃分選取大田種植、設施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產養(yǎng)殖、農產品物流 5 個代表性農業(yè)領域的物聯網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)物聯網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)物聯網標準體系研究。1.2 農業(yè)信息感知技術進展1.2.1 農業(yè)個體標識技術統一標識體系是農業(yè)物聯網建設的基礎，農業(yè)物聯網經由全球定位系統、基nullnull專 家 視 點中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期在不斷完善，我國農業(yè)物聯網行業(yè)應用標準工作組和國家傳感器網絡標準農業(yè)應用研究項目正在努力。雖然如此，由于農業(yè)物聯網的學科間交叉深度達到了前所未有的水平，當前的農業(yè)物聯網標準體系還不足以全面支撐農業(yè)物聯網發(fā)展的標準化。根據國務院關于推進物聯網有序健康發(fā)展的指導意見，農業(yè)物聯網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網標準體系框架大體上由總體共性標準、感知層標準、網絡層標準、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，以及農產品產前、產中、產后的農業(yè)產業(yè)鏈，可以劃分選取大田種植、設施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產養(yǎng)殖、農產品物流5個代表性農業(yè)領域的物聯網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)物聯網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)物聯網標準體系研究。1.2 農業(yè)信息感知技術進展1.2.1 農業(yè)個體標識技術統一標識體系是農業(yè)物聯網建設的基礎，農業(yè)物聯網經由全球定位系統、基礎網絡以及傳感器、RFID、條碼技術等各類信息承載技術，實現到具體對象如人員、傳感器、農機設備、農田水域等地理設施、農產品等的精確定位、查找和信息追溯；此外，基于統一標識體系所建立的無線傳感器網絡能夠在統一規(guī)劃的前提下，兼容現有的基礎建設體系，避免信息資源的重復建設，及時發(fā)現問題、排除故障，能夠實現對農業(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據，RFID技術具有防水、防磁、耐高溫、讀取距離大、數據加密、存儲數據容量大、信息更改簡單等特點，還可以實現多個標簽的防沖突操作，從而可以解決很多傳統識別技術上的缺陷，以上特點使得RFID成為實現農業(yè)物聯網個體規(guī)?；R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提取、幾何位置估計、指紋位置估計、代價函數最小化、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，將顛覆傳統農業(yè)粗獷、不區(qū)分個體差異的管理方式，是實現農業(yè)物聯網內節(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，能夠實現長期在線監(jiān)測。農業(yè)物聯網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)物聯網領域具有應用潛力。（3）電學感知機理與工藝電學感知機理在農業(yè)物聯網中主要用于溫度、濕度的測量。介電法是土壤水分定量檢測的最佳機nullnull 專 家 視 點 中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期理。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、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、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，是實現精準農業(yè)的重要技術，應側重于數據處理、挖掘與特征提取算法的改進，組合農業(yè)遙感數據與地面農業(yè)傳感網數據，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)現場總線技術農業(yè)現場總線（field bus）為惡劣工作環(huán)境設計，保證了農業(yè)機械控制系統的高可靠性和實時性。目前農業(yè)現場總線技術主要包括控制器局域網總線（CAN bus）、RS485總線。此外，對應于特定廠商的硬件產品，還有LON總線、Avalon總線、1-wire總線、Lonworks總線。CAN總線協議是汽車計算機控制系統、嵌入式工業(yè)控制局域網的標準總線，可靠性高、錯誤檢測能力強，是農機自動化控制、農業(yè)物聯網、精準農業(yè)應用最多的總線技術，基于CAN2.0B協議，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協議，廣泛應用于農機數據采集傳輸、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、水產養(yǎng)殖監(jiān)控系統等領域。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，可實現多點雙向通信，抗干擾能力強，可實現傳感器節(jié)點的局域網兼容組網。由于靈活、易于維護，廣泛應用于農業(yè)監(jiān)控系統中。農業(yè)現場總線技術實現了農業(yè)控制系統的分散化、網絡化、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)物聯網關鍵節(jié)點信息傳輸的必備技術。由于農業(yè)物聯網節(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了通訊，也應盡可能額外配置一條農業(yè)現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)無線傳感器網絡無線傳感器網絡（WSN）是由大量具有片上處理能力的微型傳感器節(jié)點組成的網絡。根據通訊距離、覆蓋范圍可以分為無線局域網技術、無線廣域網技術，在無線廣域網技術中，低功耗廣域網（Low-power wide-area network，LPWAN）技術是近年來物聯網研究的熱點方向之一，相對于傳統的無線廣域網蜂窩移動通信技術（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。無線廣域網技術包括蜂窩移動通信網、LPWAN（低功耗廣域網）；蜂窩移動通信技術目前經歷了4代技術更新，以“萬物互聯”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)物聯網進一步升級農業(yè)數據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絡，也可以是私人部署的專用局域網絡。另一方面，低功耗廣域網技術按協議調制方式可以分為擴頻技術、超窄帶技術、窄帶技術、RPMA。nullnull專 家 視 點中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期綜上，WSN具有端節(jié)點和路由雙重功能：一方面實現數據的采集和處理；另一方面將數據融合經多條路由傳送到路由節(jié)點，最后經互聯網或其他通信網絡傳送到信息消費者。就無線局域網而言，已發(fā)展出基于不同協議標準的技術，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絡組網；Bluetooth安全性高，但通訊距離過短、功耗高，適合短時近距離組網；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)點傳輸數據的中轉站，容易擴展傳感器網絡的覆蓋范圍，是理想的長距離、大范圍傳感器組網方式。就無線廣域網而言，以Lo Ra、NBIo T為代表的LPWAN是未來農業(yè)傳感器網絡組網的主要途徑，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)物聯網量身定做的組網技術，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，無線傳感器網絡的研究主要集中于通信、節(jié)能和網絡控制三方面，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)物聯網的大數據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，數據量跨入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據時所能使用的內存量，新的分布式系統架構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據的整合、聚類、回歸等變得可行。舍恩伯格提出，大數據是人類學習新知識、創(chuàng)造新價值的源泉。大數據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)數據主要是對各種農業(yè)對象、關系、行為的客觀反映，農業(yè)大數據技術是多源異構的海量農業(yè)數據的抽象數學描述，是挖掘農業(yè)生產、加工、銷售、資源環(huán)境、過程等全產業(yè)鏈價值信息的有效工具，通過統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)大數據資源的重要性日益凸顯，國家于2003年啟動農業(yè)科學數據共享中心項目，經過多年發(fā)展，數據量的積累已初見規(guī)模，截止2016年底，共積累2.9TB的農業(yè)數據，其中包括1.2TB的高分辨率影像數據。農業(yè)大數據的來源包括：農業(yè)生產環(huán)境數據；生命信息數據；農田變量信息；農業(yè)遙感數據；農產品市場經濟數據；農業(yè)網絡數據抓取。海量多源數據為農業(yè)大數據的研究奠定了基礎，相關方面的研究主要集中在監(jiān)測與預警、數據挖掘、信息服務等方面。農業(yè)數據體量大、結構復雜、模態(tài)多變、實時性強、關聯度高，通過大數據技術從海量農業(yè)數據中獲取價值關系，是解決農業(yè)變量高維、強耦合問題的主要途徑。農業(yè)大數據的本質在針對特定農業(yè)問題，依托大體量農業(yè)數據與處理方法，分析數據變量間的關系，制定解決方案，農業(yè)大數據的規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）是決定其復雜程度，農業(yè)大數據處理方法的快速性（Velocity）、真實性（Veracity）決定其質量?；谵r業(yè)大數據技術，深入分析農業(yè)數據，發(fā)現潛在價值是農業(yè)物聯網智能信息處理的研究重點，大數據的應用主要集中在精準農業(yè)可靠決策支持系統、國家農村綜合信息服務系統、農業(yè)數據監(jiān)測預警系統、天地網一體化農情監(jiān)測系統、農業(yè)生產環(huán)境監(jiān)測與控制系統。1.4.2 基于農業(yè)物聯網大數據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、業(yè)務上的具體實現，農業(yè)人工智能的主要研究方向可概括為知識表現、模式識別、智能規(guī)劃、信息搜索4個方面。農業(yè)知識表現的研究內容是農業(yè)知識的數字化及決策支持；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)知識表現的最新研究熱點是知識圖譜，農業(yè)信息搜索的研究側·8· 專 家 視 點 中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期重點在于網絡爬取技術及農業(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)達國家已經出現商業(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，用于畜禽養(yǎng)殖業(yè)的畜禽智能穿戴產品也已實現量產。農業(yè)人工智能技術在農業(yè)的產前、產中、產后、運維方面均有應用，產前業(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；在產中業(yè)務的研究包括：水質預測預警、水產養(yǎng)殖投喂管理、作物種植及牧業(yè)管理專家系統、插秧系統、田間雜草管理；在產后階段的研究包括：農產品收獲，農產品檢驗、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。隨著大數據技術的成熟、海量基礎數據技術的不斷積累，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網絡數學原理為基礎、以多層參數學習體系為結構、以海量數據訓練參數的機器學習算法，其特點是可自動抽取數據中蘊含的特征，并可對高維復雜變量間的關系進行數學表示，理論上可以通過深度學習算法獲得對現實世界的一切過程進行數學表達。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據預測回歸、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）、圖像問答等非數值型數據的特征提取、建模方面不斷取得進展，為異構數據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研究向復雜系統規(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)物聯網技術集成與應用現狀2.1 農業(yè)物聯網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)物聯網底層控制網絡的具體執(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網嵌入式開發(fā)平臺高地，推出一系列適用于物聯網應用的產品，例如Arduino Uno、Arduino Yun、Intel的伽利略創(chuàng)2等，這些物聯網平臺已實現農機參數共享、農機信息融合、農機遠程通訊。農業(yè)物聯網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模控制理論設計了漸進穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊形保持控制律，實現了聯合收獲機群協同導航作業(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，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，針對傳統的路徑生成方法Dubins路徑沒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)物聯網嵌入式平臺將突破由于制造商不同而造成的設備數據共享屏障，為底層控制網絡的組件、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)部在糧食主產區(qū)啟動了農業(yè)物聯網區(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nullnull專 家 視 點中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期農機作業(yè)質量監(jiān)控終端與調度指揮系統，實現了農機資源管理、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)生產環(huán)境的調控，實現高產高效。目前國內外已經有許多針對農業(yè)場景的環(huán)境智能監(jiān)控平臺，可以實現農業(yè)物聯網基本的自動化環(huán)境監(jiān)控業(yè)務，例如國外的Edyn平臺，已經具備一定的用戶量，通過架設太陽能供電的底層監(jiān)控網絡，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)控物聯網系統，監(jiān)測參數包括水溫、pH值、濁度、導電率、溶解氧等，并通過核心控制系統對監(jiān)測數據進行處理，監(jiān)測數據可以通過互聯網進行查看；此外，可再生、低成本、能量自給的土壤無線環(huán)境監(jiān)控系統也已在國外初步實現，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絡架構，通過分析溫室環(huán)境特點，國內外均已實現基于無線傳感器網絡技術的低成本溫室環(huán)境監(jiān)控系統，結合專家系統指導，采取遠程控制滴灌等適當的措施，實現科學栽培、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，國外絕大多數農業(yè)智能環(huán)境監(jiān)控平臺能夠實現農業(yè)物聯網基本的智能環(huán)境監(jiān)控業(yè)務，即做到農業(yè)環(huán)境數據實時共享、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)物聯網發(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)大數據技術、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，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)務建模的廣泛數據資源，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)境實時數據、對蝦疾病圖像數據和專家疾病診治經驗等多種信息，構建了基于物聯網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)控系統可根據熱濕度指數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)務擺脫對傳統主觀經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據統計結果與專業(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，實現穩(wěn)定的高產、高效、低成本。2.4 農產品物流與安全溯源農產品物流與安全溯源層面的集成與應用主要體現在農產品包裝標識信息化及農產品物流配送控制技術，農產品物流配送信息化的主要技術包括條形碼技術、電子數據交換技術、個體標識技術、射頻技術等；農產品物流配送控制技術主要包括冷鏈技術、農產品配送機器人分揀與自主行走等技術。通過電子數·10· 專 家 視 點 中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期據交換技術、條形碼技術和RFID電子標簽等技術實現物品的自動識別和出入庫，利用無線傳感器網絡對農產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品的質量與鮮活度要求，實現配送過程農產品的保質保量、來源可追溯、去向可追蹤的目標。國外對農產品可追溯系統進行了深入研究，如美國的農產品全程溯源系統、瑞典的農產品可追溯管理系統、澳大利亞的牲畜標識和追溯系統、日本的食品追溯系統和歐盟的牛肉可追溯系統等；RFID技術在動物個體標號識別、農產品包裝標識及農產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技術的農產品追溯試驗系統，利用RFID標簽實現對農產品流通的管理和個體識別；國外發(fā)達國家也已實現豬肉的可追溯系統，并通過實驗證明了該系統的可行性。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品流通體系監(jiān)管為主的質量安全溯源系統，國內學者針對各類農產品可追溯系統進行了較為全面的研究：例如已有將數據網格技術與RFID技術相結合，構建了基于數據網格的RFID農產品質量跟蹤與追溯系統，實現農產品跟蹤與信息共享的物聯網系統應用；以RFID電子標簽為數據載體、結合EPC編碼體系對豬肉進行唯一標識的基礎上構建RFID/EPC物聯網架構下的豬肉跟蹤追溯系統，實現豬肉供應鏈各環(huán)節(jié)溯源信息數據的自動采集和豬肉生產全程的網絡化管理；針對水產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個子系統組成的農資溯源服務系統。荷蘭、比利時、美國等國家的農產品交易市場已經搭建好具備農產品物流自動配送、農產品質量追溯業(yè)務功能的農產品物聯網：每個農產品均通過個體標識技術連接進入農產品交易網絡，農產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品配送至每個消費者。我國目前還處于農產品物流與安全溯源相關物聯網技術的關鍵研發(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比較完善，但并不適合應用在當前相對落后的農產品交易模式，政府也在積極搭建農產品質量追溯環(huán)境、培育民眾的食品安全意識，讓農產品物聯網真正在國內落地。3 制約農業(yè)物聯網發(fā)展的瓶頸難題（1）我國農業(yè)生產仍以小規(guī)模模式為主，使以物聯網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)生產精細化、自動化方面還比較薄弱，現有的農業(yè)監(jiān)測及自動控制技術普及率較低，物聯網應用環(huán)境還不完善，嚴重制約了農業(yè)物聯網發(fā)展。農業(yè)物聯網技術產品的穩(wěn)定性差，故障率高，影響了用戶的使用積極性。（2）農業(yè)物聯網配套標準滯后。目前國內還沒建立完整的農業(yè)物聯網技術標準體系。由于農業(yè)物聯網應用標準規(guī)范缺失，使得物聯網技術在農業(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，難于實現廣泛的集成應用；傳感網建設缺乏統一的指導規(guī)范，多采用自定義傳輸協議，隨意性較大；感知數據的融合應用和上層應用系統的開發(fā)也沒有標準可循，無法互聯共享，不利于產業(yè)化技術發(fā)展。（3）物聯網傳感器實用化程度較低，管理不方便。與國際先進的物聯網傳感器技術相比，我國的物聯網傳感器還存在著設備體積大、功耗高、感知數據精度低、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)生產環(huán)境下的廣泛部署。（4）物聯網數據傳輸可靠性較差，數據收集不穩(wěn)定。農業(yè)生產環(huán)境的自身特點和傳感器低功耗的技術需求給農業(yè)物聯網數據傳輸提出了更高的要求。我國在低功耗下的網絡傳輸安全性技術抗干擾技術、自動動態(tài)組網技術等方面相比國際先進水平還存在一定的差距，網絡傳輸的不穩(wěn)定給后端數據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)物聯網應用匯集了大量農業(yè)數據，但這些實時感知·11·專 家 視 點中國農業(yè)文摘·農業(yè)工程 2018年第2期數據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，難于實現按需控制和多指標控制，應用系統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實，以致于失去了指導農業(yè)精細生產的實際意義。（6）農業(yè)物聯網廣泛存在的異質性問題。農業(yè)物聯網中的異質性問題涉及不同廠商的異構設備、不同格式的異構數據、不同輸出格式的業(yè)務模型。設備的異構性阻礙了農業(yè)物聯網的擴展，數據的異構性阻礙了模型對融合信息的利用。4 農業(yè)物聯網發(fā)展策略我國農業(yè)物聯網發(fā)展的關鍵在于結合中國國情和農業(yè)特點，實現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)物聯網技術研發(fā)和產業(yè)化應用方面已經取得了較大的進展，相比我國存在以下優(yōu)勢：美歐日韓等發(fā)達國家在物聯網的發(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)，并投入大量支持經費；農業(yè)生產規(guī)模大，為以農業(yè)物聯網技術提供了廣闊的應用空間，農業(yè)物聯網技術進一步提高了農業(yè)機械的生產效率，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，互聯網基礎網絡環(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網和電商知識扎實；農業(yè)物聯網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、標簽數據、空中接口、無線傳感網等農業(yè)物聯網所需的關鍵數據與通訊標準。我國農業(yè)物聯網的發(fā)展應重點對比發(fā)達國家農業(yè)物聯網的優(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)物聯網技術差距的同時，克服我國制約農業(yè)物聯網發(fā)展的