摘要：由于在农业应用场景中，大量基础数据和传感器标的数据相互影响、相互关联，导致算法模型的复杂性呈指数型增长。而滴翠智能基于电化学法、电解法电离法、霍尔效应、光学等基础数据进行全方位、多维度采集，将所有数据在滴翠云端进行多重维度数学计算，通过AI分析后得到一个非常精准的传感器模型。

作者：陈思进

转自：科普时报（2023年09月08日第三版）

人类社会几千年发展历程中，农业一直处于核心地位，是一切生产发展要素的源泉。每一次工业革命的成果，农业领域都成为非常重要的应用场景，并伴随先进科学技术的出现和应用不断实现迭代和技术革命。当前在工业4.0大背景下，应如何理解和做好农业数字化升级，迎接农业4.0时代到来？

    数字农业链接“一网统管”

    在数字化时代，数字技术极大地改变了农业的生产模式和经营方式，并具有广阔的发展前景。数字化技术在农业领域的应用包括：远程遥感技术、精准农业技术、农业物联网技术、智能农业机器人技术、数字农业信息服务。这些数字化技术不仅可以降低农民的劳动强度，同时还可提高农业的生产效率，增加产量。

    当前，中国数字农业市场分为市场生态端数字化、平台端数字化、生产端数字化三个层面。

    市场生态端数字化主要包括电商、溯源系统、冷链运输、植物二维码知识库、农产品规格标号尺寸数字化，以及将农产品送到消费者手中的平台，相当于帮助农户将农产品与消费者通过数字化平台连接起来，将新鲜的产品送到消费者手中。

    平台端数字化，主要针对县域或设定区域的基本农田进行管理统计，包括水果、蔬菜、粮食种植的数据管理，农资、保险、贷款、自然灾害、病虫害等数字化管理。这些海量数据在政府层面可以链接“一网统管”之类的政府管理平台。

    生产端数字化，主要涵盖土壤温湿度、PH值、电导率值、各种磷钾氮肥力等数据，空气大气压、温湿度、PM2.5等数据，种植地域气象数据，尤其是未来晴雨温度等数据，以及植物本身的病虫害、长势、叶面反应的水分饱和度，肥力缺失度等数据。这些数据采集后传输至云端综合植物AI模型，进行实时云计算，然后得出精准的种植决策，并让相应电控设备进行智能化精准作业。

    海量数据“喂养”数字农业系统

    AI算法落地需要强大算力支撑，以及海量数据“喂养”。而海量数据需要硬件或者实物进行数据采集，才能形成一套农业生产的数字化闭环链路系统。

    首先，要建立植物的基础生长模型。工作人员要根据各种传感器采集的植物数据计算出作物在发芽期、成长期、打浆期、挂果期的供水量和施肥量。

    其次，要了解植物。通过各种传感器识别作物的磷钾氮肥力以及叶绿素等。

    再次，要解决通讯问题。动态系统中的各种阀门、水泵、土壤、空气，以及种植的植物都应实现数据互联互通。这是全链路组网的基本要素之一，不具备全链路通讯，智慧农业将无从谈起。

    此外，完整的农业生产数字化闭环链路系统将对整个数据模型进行动态规划。例如，在浇水时要考虑作物里面磷钾氮稀释情况，在施磷钾氮等肥料时考虑浇水情况，在打农药时考虑环境、天气数据等，实现对农作物的智能控制。

    每一棵植物被精准数字化“勾勒”

    实现闭环农业数字化系统，了解植物本身的状态属性是第一位的，其中针对植物的病虫害、叶绿素、氮素、水分、糖分等要素的传感器检测，是数字化链路的首要步骤。可以说，没有传感器的底层数据，AI计算无从谈起。

    第一代传感器以弹簧变形、热胀冷缩等基础物理变化获取传感器标的数据；第二代传感器以电化学法、电解法、电离法、霍尔效应等物理化学基础原理感知标的数据；第三代传感器则是在前两代传感器的基础上增加AI芯片，将基础数据进行综合计算，得到更加准确的传感器数值。目前，采取不同分子状态，针对光波反射不同原理升级的第四代非接触式光学AI传感器，属于该领域开创性突破。该产品的落地使用不仅解决了“了解”植物的数据，还完善了AI模型算法的闭环数据链路，这是实现数字农业降本增效的关键能力。

    赋予植物数字生命，需要构筑一个全面而完备的植物种植模型，将科技与自然相融合，为植物的生长与繁衍创造最理想的方案。凭借先进的植物AI种植模型，可以汇聚广域通讯、局域自组网、边缘计算、集成电路控制系统等多种先进技术，打造更为卓越的感知控制能力，创造精密感知系统，使每一片土地、每一棵植物都能在数字世界中得到精准勾勒，从而将种养殖提升至前所未有的高度。

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