知晓：未来农业领域六大数字化转型趋势2023/7/11 20:44:56

2023-7-11 20:44| 发布者: 天若有情| 查看: 90| 评论: 0

摘要: 　　据福布斯杂志报道，近年来，农业技术(又称AgTech)正在迅速改变这个行业。2015年，农业领域的科技投资高达46亿美元，而这已经是三年前的事了!不过，随着地球上人口的持续增长，将来资源供应可能受到严重影响。最 ...

　　据福布斯杂志报道，近年来，农业技术(又称AgTech)正在迅速改变这个行业。2015年，农业领域的科技投资高达46亿美元，而这已经是三年前的事了!不过，随着地球上人口的持续增长，将来资源供应可能受到严重影响。最近的研究发现，到2030年，农业产量必须增长60%才能满足人类需求。柑橘滴灌https://www.netafim.cn/crops/citrus/耐特菲姆通过源自以色列和荷兰专业的农艺知识和丰富的农业种植经验，不断开拓创新，为种植户提供全球最先进的智能化精准灌溉系统以及解决方案，提供全球领先的智能温室系统以及解决方案，帮助种植户在任何气候，任何地方种植任何作物，投入更少，收获更多。

　　那么我们该如何做?农业领域(包括农民、食品生产者)必须接受农业数字化转型趋势。通过将技术作为可持续发展、可扩展的资源，我们将能够把农业推向新的高度，在未来保持农业继续发展。下面就让我们细数下农业领域的六大数字化转型趋势：

　　1.农田中的物联网和传感器

　　物联网正在以绝好的方式颠覆农业产业。事实上，物联网在食品部门拥有巨大潜力。据思科公司发布的报告显示，仅物联网就能为农业创造14.4万亿美元的价值。物联网正在利用设备和材料上的传感器简化农业资源的收集、检查和全面分配。将传感器在农田中进行战略部署，再加上图像识别技术的帮助，可以让农民在世界任何地方看到他们的作物。

　　这些传感器实时地向农民发送最新信息，因此他们可以根据作物当时的生长情况做出相应的改变。虽然我没有多少园艺技能，但我可以依赖这样的应用程序呀，它可以告诉我后院的植物需要浇水或其他类型的营养物，我想这能让它们长得更好。农业领域的物联网传感器也在为农民做同样的事情，但显然更大规模的部署会帮助提高粮食产量并减少浪费，而这正是这个行业所需要的。

　　2.设备中的物联网和传感器

　　与农田中的技术非常相似，传感器也可以被安装在农业设备上，以追踪机器的健康状况。使用“精准农业”的术语来描述这种情况，即拖拉机和其他农业设备都被植入导航系统和各种传感器。其中有些传感器可以用来弥补GPS系统的不足，以应对不平坦的地形。有些传感器则用于绘制产量图和收获文档。而在拖拉机需要维修时，其他传感器可进行监督。总之，这些传感器正在减少停机时间。

　　3.无人机和作物监测

　　当你在花园工作时，你通常可以一眼看到所有植物，但是农民在横跨数百公顷的土地上工作，这意味着他们能够鸟瞰农田的唯一方法就是依靠飞机。想象一下，如果农民可以利用空中资源来可视化他们的作物，而不必包租飞机，那么他们的投资回报是否会增加?无人机正被广泛用于美国各地的农作物监测，作为对抗干旱和其他有害环境因素的手段。能够产生三维图像的无人机可以通过分析和规划种子种植模式来预测土壤质量。

　　无人机也被用来为作物喷洒农药，最近的研究表明，与其他类型的机器相比，无人机可以将喷洒速度提高5倍。

　　4.农业和机器人

　　就像在其他行业使用机器人和人工智能(AI)一样，农业领域中的机器人技术也能够帮助提高生产率，并帮助提高产量和收获效率。这样的机器人，比如最近被John Deere公司收购的喷洒和除草机器人，它们可以减少90%的农药使用。

　　其它机器人初创公司正在试验激光和摄像头技术，以帮助识别和清除杂草，且不需要人工干预。这些机器人可以被用于在不同的作物之间导航，从而减少其背后的人力。其他公司也在制造植物移植机器人，以提高传统农业方法的效率。最后，自动化正在被测试用于水果采摘和坚果收获。

　　5.RFID技术和追踪

　　收获庄稼后，RFID技术(RFID是一种无线系统，该系统用于控制、检测和跟踪物体)可以被用来追踪食品从田地进入市场再到终端用户厨房的过程。中端用户或消费者能够追踪他们从市场中购买的食物的详细生产路线。这种技术可以增加制造商的可信赖度，迫使它们总是提供新鲜产品。

　　这并不是说它可以减少大肠杆菌或其他有害细菌的爆发，但如果爆发了疫情，可以很容易追溯产出和加工农产品的农场或工厂。如果所有农作物都应用上RFID技术，那么疫情和恐慌就可以最小化。这些追踪系统可以减少消费者对过敏原的担忧。而对于农民来说，他们的产品可以被跟踪的想法会带来一种解脱感。毕竟，他们可以确保自己的产品能够安全地进入消费者的厨房。

　　6.机器学习和分析

　　也许数字转型中最具创新性的部分之一是能够使用机器学习和高级分析来挖掘数据趋势，这可以在种子播种前就开始。机器学习可以预测那些性状和基因最适合的作物，为世界各地的农民提供最适合当地地理位置和气候条件的种子。

　　机器学习算法也可以用于农业生产方面，即消费者购买他们的产品。这些算法可以显示哪些产品被购买的最多，哪些产品在市场上被淘汰。因此，为未来农业创造熟练而有效的预测。我相信农业的未来取决于它的数字化转型。农民将从农业的数字化转型趋势中受益，使他们不必再担忧环境，能够种植更高产的作物，并以有效的全新方法管理作物。随着全球人口的持续增长，农业技术也必须随之快速发展。

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