智能農(nóng)業(yè)需要明智的商業(yè)實(shí)踐
來(lái)源：http://m.lbfp.com.cn 作者：億金電子 2024年11月22
在為智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)產(chǎn)品時(shí)，供應(yīng)鏈前瞻性思維會(huì)帶來(lái)回報(bào)，與在采用 AI/ML 和智能傳感器的其他領(lǐng)域具有專業(yè)知識(shí)的芯片供應(yīng)商合作也是如此。
IoT 徹底改變了智能農(nóng)業(yè)實(shí)踐
智能農(nóng)業(yè)（又名智能農(nóng)業(yè)）的雙重目標(biāo)是提高產(chǎn)量和提高盈利能力。通過(guò)提高農(nóng)作物（以及牲畜和乳制品）的質(zhì)量和數(shù)量，同時(shí)優(yōu)化種子和殺蟲(chóng)劑等投入品的使用，可以實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。然而，這種優(yōu)化需要增加物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 的使用，2023 年底的一篇 IoT Business News 文章指出“......借助 IoT 技術(shù)，智能農(nóng)業(yè)正在改變我們種植和管理農(nóng)作物和牲畜的方式。物聯(lián)網(wǎng)涉及傳感器、設(shè)備和機(jī)器連接到互聯(lián)網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、分析和實(shí)時(shí)決策。
物聯(lián)網(wǎng)在分層智能農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中有效地提供了關(guān)鍵的連接。
智能農(nóng)業(yè)物理層主要是支持 IoT 的設(shè)備，監(jiān)控各種參數(shù)，例如溫度、濕度以及土壤和作物健康狀況。一些傳感器將位于內(nèi)部或地面上，其他傳感器將安裝在空中（安裝在無(wú)人機(jī)上），其他傳感器將位于附著在牲畜上的 RFID 標(biāo)簽內(nèi)。
數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)傳輸?shù)竭吘墝右赃M(jìn)行即時(shí)分析。然后，它被傳遞到云層進(jìn)行更深入的分析，并根據(jù)天氣預(yù)報(bào)以及例如農(nóng)作物支付的投入和價(jià)格的實(shí)時(shí)成本做出決策。
人工智能（AI 或模仿人類智能的機(jī)械）廣泛用于云層，而機(jī)器學(xué)習(xí)（ML，更多地是關(guān)于模式識(shí)別和數(shù)據(jù)推理）用于邊緣層，并且越來(lái)越多地以使用邊緣處理的“智能傳感器”的形式用于物理層。
（由人類和 AI ）根據(jù)收集的數(shù)據(jù)做出的決策可用于為自動(dòng)化農(nóng)業(yè)機(jī)械提供指令，例如，管理/維護(hù)土壤質(zhì)量，在產(chǎn)生最佳效果的地方播種，并僅在必要時(shí)施用水和殺蟲(chóng)劑。
此外，自動(dòng)化機(jī)器收集和分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可用于做出即時(shí)決策。例如，帶有基于 ML 的攝像系統(tǒng)的移動(dòng)機(jī)械可以識(shí)別植物和雜草之間的區(qū)別，并在它穿過(guò)田地時(shí)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚怼Ｊ聦?shí)上，這種實(shí)時(shí)和本地化的分析和行動(dòng)就是所謂的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) （PA） 的最佳狀態(tài)，美國(guó)政府問(wèn)責(zé)局 （GAO） 表示：“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)可以通過(guò)精確應(yīng)用水、肥料和飼料等投入品來(lái)改善資源管理，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。
從本質(zhì)上講，我們已經(jīng)使一個(gè)極高科技的生態(tài)系統(tǒng)成為可能，但在我的開(kāi)場(chǎng)白中，我說(shuō)“盈利能力”是一個(gè)目標(biāo)。
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)
可以理解的是，可以在源頭捕獲的數(shù)據(jù)越多，可以自動(dòng)化的操作越多越好。因此，現(xiàn)場(chǎng)對(duì)基于 IoT 的系統(tǒng)以及也使用 IoT 的自動(dòng)化機(jī)械有很大的需求。事實(shí)上，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)中的 IoT 預(yù)計(jì)將“......從 2024 年的 184.3 億美元增長(zhǎng)到 2032 年的 717.5 億美元，在預(yù)測(cè)期間（2024-2032 年）的復(fù)合年增長(zhǎng)率 （CAGR） 為 18.52%）“（Shubham Munde）。
從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的角度來(lái)看，有許多技術(shù)挑戰(zhàn)需要解決。大多數(shù)傳感系統(tǒng)將位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，因此它們需要電池供電（由太陽(yáng)能電池支持），并且很可能需要網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)將數(shù)據(jù)從物理層傳輸?shù)竭吘壓蛯印Ｏ到y(tǒng)需要堅(jiān)固耐用才能在惡劣環(huán)境中運(yùn)行，理想情況下，一旦投入使用就不需要維護(hù)。至于安裝在機(jī)械或車輛上的系統(tǒng)，它們將需要應(yīng)對(duì)高振動(dòng)水平、機(jī)械沖擊和可能的灰塵。
對(duì)于一個(gè)能夠在太空和其他行星上工作設(shè)備的行業(yè)來(lái)說(shuō)，這些并不是不可克服的挑戰(zhàn)。然而，智能農(nóng)業(yè)需要具有成本效益的解決方案，并盡可能降低項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。因此，在整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工作流程中以及產(chǎn)品投入使用后，必須采用智能業(yè)務(wù)和工程實(shí)踐（見(jiàn)圖 2）。
關(guān)于流程，值得注意的是，在產(chǎn)品的要求和功能確定后，立即引入合作伙伴，盡管實(shí)際上可能需要退后一步，重新審視第一階段。事實(shí)上，由于產(chǎn)品的要求和功能仍在定義中，因此存在包括合作伙伴的爭(zhēng)論。
例如，在智能傳感、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、低功耗電子和射頻方面具有現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)的第三方可以在設(shè)備選擇方面提供寶貴的幫助。在這方面，Microchip 是理想的合作伙伴，因?yàn)槲覀兊钠骷òㄎ⒖刂破?（MCU）、微處理器 （MPU）、FPGA、以太網(wǎng)解決方案和智能傳感器）不僅用于智能農(nóng)業(yè)，而且在汽車和工業(yè)應(yīng)用中也得到了驗(yàn)證。
技能短缺和供應(yīng)鏈
與 Microchip 合作還可以幫助那些為智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)產(chǎn)品的人克服工程領(lǐng)域目前面臨的兩個(gè)主要挑戰(zhàn)。
首先，全球工程技能短缺。波士頓咨詢集團(tuán)最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，92% 的全球公司領(lǐng)導(dǎo)者將吸引和留住人才列為他們的三大優(yōu)先事項(xiàng)，BCG 的一篇文章（與 SAE International 合作撰寫）引用了該調(diào)查指出，“工程人才尤其供不應(yīng)求，供需差距越來(lái)越大，這使重要行業(yè)的進(jìn)步面臨風(fēng)險(xiǎn)，并有可能對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生巨大的負(fù)面影響——相當(dāng)于到 2030 年美國(guó)預(yù)計(jì)的所有人才缺口對(duì) GDP 的預(yù)計(jì)影響的近 40%。
毫不奇怪，OEM 正在招聘剛從大學(xué)畢業(yè)的工程師。雖然畢業(yè)生將擁有核心工程資格，但他們將沒(méi)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。此外，雖然人們正在努力在農(nóng)業(yè)設(shè)備中看到更多支持 AI/ML 的自動(dòng)化，但事實(shí)是這不會(huì)在一夜之間發(fā)生。那些剛從大學(xué)畢業(yè)的人對(duì)正在設(shè)計(jì)的產(chǎn)品、系統(tǒng)和設(shè)備的農(nóng)業(yè)應(yīng)用知之甚少。
Microchip 是理想的合作伙伴，因?yàn)楸M管智能農(nóng)業(yè)是一個(gè)相對(duì)全球化的新市場(chǎng)，但我們已經(jīng)在向其中銷售產(chǎn)品;產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)考慮了低功耗、高性能、安全性和 AI/ML，并且在許多情況下都存在開(kāi)發(fā)套件。此外，我們的供應(yīng)鏈專家負(fù)責(zé)處理關(guān)鍵客戶，幫助開(kāi)發(fā)人員解決開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)的任何挑戰(zhàn) - 通常是在現(xiàn)場(chǎng)。
正在載入評(píng)論數(shù)據(jù)...
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