多域創(chuàng)新技術(shù)推動精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)普及化
過去幾年來,物聯(lián)網(wǎng)及其底層技術(shù)的普及,推動了新一代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案的發(fā)展,讓曾經(jīng)只有大型商業(yè)農(nóng)場才能使用的創(chuàng)新技術(shù),現(xiàn)今已開始把精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的效益帶給更多人。
近來,隨著燃料和肥料價格創(chuàng)下新高,世界各地的農(nóng)民無不努力尋求維持收支平衡的方法。長期以來,大型商業(yè)農(nóng)場一直比小型農(nóng)擁有優(yōu)勢,他們可利用人工智能和先進(jìn)硬設(shè)備來規(guī)劃營運(yùn)以及自動化任務(wù),或是以廣泛部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)測土壤質(zhì)量,以具備視覺功能的無人機(jī)來監(jiān)測農(nóng)作物,或是讓自動曳引機(jī)在田地中自動行駛,因而大幅提高生產(chǎn)力。
這些先進(jìn)系統(tǒng)的成本非常昂貴,對小型農(nóng)場而言,根本難以負(fù)擔(dān)。而全球超過 5.7 億個農(nóng)場中,這些面積通常不到兩公頃的小型農(nóng)場,卻占絕大多數(shù)。這些農(nóng)民中,許多人都沒有足夠的資本來投資新設(shè)備,只好繼續(xù)依賴舊機(jī)器和人力。對他們來說,數(shù)字革命對提升農(nóng)業(yè)效率的承諾,亦即所謂的智慧農(nóng)業(yè)或精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 一直遙不可及。
但是,現(xiàn)在情況不一樣了!過去幾年來,IoT及其底層技術(shù)的普及,推動了新一代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案的發(fā)展,可為小農(nóng)提供新的工具來提升產(chǎn)量和質(zhì)量。透過衛(wèi)星定位、無線連接和視覺感測的結(jié)合,以及包括機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等先進(jìn)算法等技術(shù),能夠協(xié)助農(nóng)民以更少的成本收獲更多,進(jìn)而能與大型商業(yè)農(nóng)場進(jìn)行更公平的競爭。
本文將說明推動精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)普及化的主要趨勢,并介紹一些正在改變?nèi)蛐⌒娃r(nóng)場營運(yùn)的具體應(yīng)用。我們先來探索核心的促成技術(shù)、它們所實現(xiàn)的應(yīng)用及其發(fā)展方向。
各領(lǐng)域技術(shù)同步進(jìn)展
傳感器融合平臺
傳感器融合平臺是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案的核心,透過從各種傳感器中獲得數(shù)據(jù),并使用算法來分析,再擷取出使用者(機(jī)器或人類)可以采取行動的方案。隨著此技術(shù)的成熟,這些傳感器融合平臺變得日益復(fù)雜,利用更先進(jìn)的算法來處理各種類型的傳感器數(shù)據(jù),以獲得更深入和更高價值的方案。
這些方案通常是使用人工智能(artificial intelligence;AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning;ML)模型生成的,這些模型在傳感器附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行,在曳引機(jī)、噴灑器或其他裝置上,而不是在云端上。
希望把人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)帶到邊緣裝置的設(shè)備制造商正在評估其設(shè)計方案,要如何整合可執(zhí)行先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用處理器和硬件加速器,以支持?jǐn)z影機(jī)和傳感器的輸入數(shù)據(jù)并做出實時決策。為了簡化邊緣AI/ML的采用,許多供貨商開始把AI加速器整合到 SoC 和模塊中,進(jìn)而降低了進(jìn)入門坎。
對OEM業(yè)者來說,他們選擇整合這些單芯片系統(tǒng)(SoC),即使它們的軟件功能仍然落后。因為采用具前瞻性的硬件來建構(gòu)解決方案,乃是一種潛在性有利可圖的策略,可透過韌體更新來提供未來的先進(jìn)功能,創(chuàng)造經(jīng)常性收入。
盡管許多技術(shù)供貨商都可提供各種評估套件,但利用這些解決方案開發(fā)產(chǎn)品,從原型設(shè)計到實際生產(chǎn)仍可能耗費(fèi)成本。雖然整合式傳感器融合平臺,例如用于自動轉(zhuǎn)向的預(yù)載動態(tài)車輛模型或用來監(jiān)控作物健康的計算機(jī)視覺模型,可加速OEM的開發(fā)過程,并減少軟件投資的需求,但它們可能過于通用,無法解決特定應(yīng)用的問題。更專用的AI/ML需要對數(shù)據(jù)收集和訓(xùn)練模型進(jìn)行更多投資,而且由于它們的專有性質(zhì),價格可能更高。
攝影機(jī)系統(tǒng)
自動曳引機(jī)已經(jīng)廣泛采用攝影機(jī)系統(tǒng),以視覺方式監(jiān)控周圍環(huán)境,并把數(shù)據(jù)輸入計算機(jī)視覺解決方案中進(jìn)行解析。這些視覺數(shù)據(jù)可用來優(yōu)化農(nóng)業(yè)投入品(agricultural input),例如水、種子、肥料和殺蟲劑的施放,并根據(jù)作物的大小和其他指標(biāo)來實時改變噴灑速度控制,可顯著提高效率并降低整體成本。
攝影機(jī)系統(tǒng)還有諸多挑戰(zhàn)是需要克服的,例如鏡頭可能會被水、碎屑、灰塵和雪弄臟。盡管這些情況會影響所有的相關(guān)視覺應(yīng)用,包括大眾市場應(yīng)用的自動駕駛等,但除了噴水噴嘴(這種方式仍會造成鏡片的污垢堆層問題)和傳統(tǒng)的人工維護(hù)之外,仍然沒有可靠的方法來保持其清潔。
此外,即使是在云端處理視覺數(shù)據(jù),高分辨率相機(jī)的高昂價格,以及對數(shù)據(jù)儲存和通訊的更高需求,也會推升最終解決方案的成本。
全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)
衛(wèi)星定位已獲得精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案的廣泛采用。透過此技術(shù),自動引導(dǎo)曳引機(jī)可沿著精確的路徑行駛,以提高效率并減少重迭路徑;作物監(jiān)測無人機(jī)采用 GNSS 技術(shù)來巡檢預(yù)定的飛行路徑;機(jī)器人割草機(jī)等全自動引導(dǎo)車輛也使用此技術(shù)來避開禁行區(qū)域。后三種應(yīng)用通常都需要公分級的定位精準(zhǔn)度。
近十年來,高精準(zhǔn)度公分級 GNSS 技術(shù)已經(jīng)成熟,農(nóng)民可訂閱為使用者自定義的昂貴 GNSS 校正服務(wù)。但唯有農(nóng)村地區(qū)也有平價的實時動態(tài)定位(Real Time Kinematic;RTK)服務(wù)出現(xiàn),以及農(nóng)民可以采用低成本模塊來部署自己的RTK基地臺,高精準(zhǔn)度定位的價格才會開始下降,使所有人都能負(fù)擔(dān)得起這項服務(wù)。
如圖1所示,自主移動的收割機(jī)可以精準(zhǔn)地在規(guī)劃的范圍內(nèi)作業(yè),而不會破壞到其他地區(qū)的農(nóng)作物。
圖1 : 自主移動農(nóng)業(yè)機(jī)具作業(yè)(source:u-blox)
高精準(zhǔn)度 GNSS 技術(shù)帶來了效率提升的效益—全面減少所有的農(nóng)業(yè)投入品,并帶來其他的財務(wù)和環(huán)境效益。同時,它需要解決方案來處理訊號延遲,以及多徑效應(yīng)的不準(zhǔn)確性,這是由于訊號在到達(dá) GNSS 接收器途中從建筑物、或其他固體結(jié)構(gòu)物反彈所引起的。
當(dāng)透過因特網(wǎng)傳送時,GNSS 增強(qiáng)數(shù)據(jù)串流需要與網(wǎng)絡(luò)供貨商的服務(wù)器建立 IP 連接。這為缺乏 Wi-Fi 基地臺、sub-GHz 射頻系統(tǒng),或蜂巢式網(wǎng)絡(luò)覆蓋等基礎(chǔ)設(shè)施的農(nóng)場帶來了挑戰(zhàn)。
無線連接
在某種程度上,所有的先進(jìn)精密農(nóng)業(yè)應(yīng)用都需依賴無線連接。環(huán)境傳感器和巡邏無人機(jī)需要它把數(shù)據(jù)傳送到云端。曳引機(jī)、無人機(jī)和其他農(nóng)業(yè)機(jī)器人須利用它來上傳資通訊數(shù)據(jù)、報告狀態(tài)、啟用預(yù)測性維護(hù)工具以減少停機(jī)時間,并接收 GNSS 增強(qiáng)數(shù)據(jù)以進(jìn)行高精準(zhǔn)度定位。
雖然蜂巢式連接是最容易使用的 — 僅需要行動數(shù)據(jù)服務(wù)和 SIM 卡就能把數(shù)據(jù)上傳到云端 — 但它有兩個主要缺點(diǎn)。首先,前面提到過,整個農(nóng)場需要強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)覆蓋,這在偏遠(yuǎn)地區(qū)往往難以做到,即使是在美國和其他已開發(fā)國家也是如此。而且,即使在覆蓋范圍內(nèi)時,數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀究赡軙杆僭黾?,這對較小、利潤較低的農(nóng)場來說是難以負(fù)擔(dān)的,因為它們不像大型農(nóng)場,由于數(shù)據(jù)使用率不高,無法向服務(wù)供貨商協(xié)商取得優(yōu)惠的資費(fèi)價格。
解決覆蓋問題的方法之一是,選擇適切的無線通信技術(shù)。LTE-M、NB-IoT 和 Cat-1 等低功率廣域網(wǎng)技術(shù)已在許多國家提供與傳統(tǒng) LTE 類似的覆蓋范圍,且成本低了許多。當(dāng)需要更高帶寬時,LTE Cat 4 或以上的模塊可提供 150 Mbps+ 的數(shù)據(jù)傳輸量。此外,支持Gb級傳輸?shù)?5G 模塊現(xiàn)已上市,但解決方案的成本可能會高達(dá) 10 倍以上。
做為替代方案,5G Redcap(即將推出的 3GPP 技術(shù))旨在提供具有中等帶寬和較低復(fù)雜性的 5G 兼容、平價解決方案,進(jìn)而實現(xiàn)價格合宜的硬件裝置。我們可能會在 2025 年看到行動網(wǎng)絡(luò)業(yè)者開始提供首批 RedCap 產(chǎn)品。
透過就近處理傳感器數(shù)據(jù),人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣運(yùn)算提供了另一種降低帶寬需求的方法。透過僅上傳相關(guān)訊息,而無需把大量原始傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?,邊緣智能裝置降低了對無線通信的帶寬和成本要求。
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)普及化的趨勢
感測和傳感器融合平臺、攝影機(jī)系統(tǒng)、GNSS 技術(shù)和無線連接方面的進(jìn)步只是推動精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)普及化的動力之一。另一方面,進(jìn)行中的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型,藉由打破許多障礙,使精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案不再只有大型、利潤豐厚的大型農(nóng)場可以采用。
圖2 : 感測和傳感器融合平臺、攝影機(jī)系統(tǒng)、GNSS 技術(shù)和無線連接方面的進(jìn)步,成為推動精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)普及化的動力。(source:tnet4iot.com)
這些趨勢的共同進(jìn)展,降低了精密農(nóng)業(yè)技術(shù)的擁有成本。就在幾年前,主要OEM業(yè)者提供的可用解決方案價格不菲,其中包括昂貴的硬設(shè)備和可觀的經(jīng)常性訂閱費(fèi)用,同時需要熟練的技術(shù)人員來建置、操作和維護(hù)智能設(shè)備。
有些供貨商開發(fā)的資通訊系統(tǒng),其中的接口端口已被鎖定,使農(nóng)場無法采用其他的售后市場解決方案—盡管此作法被視為是提高安全性和農(nóng)用車輛可靠性的一種方式。然而,最終卻限制了農(nóng)民自己維護(hù)設(shè)備的能力,也使他們難以采用競爭供貨商提供的零組件,并根據(jù)他們的特定需求打造更具成本效益的解決方案。
現(xiàn)今,這一切都在改變。硬件成本大幅下降,主要是由于IoT爆炸式成長帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。農(nóng)民現(xiàn)在可以取得平價、易于使用的售后解決方案,以升級他們既有的曳引機(jī)和其他農(nóng)業(yè)機(jī)械,這些機(jī)械可采用新一代更具成本效益的 GNSS 校正服務(wù)。除了高階產(chǎn)品以外,OEM業(yè)者也試圖在其入門和中階產(chǎn)品中導(dǎo)入先進(jìn)功能。
與此同時,大量的開源(open-source)計劃、模塊式解決方案和預(yù)先認(rèn)證的無線電技術(shù)正使精密農(nóng)業(yè)解決方案的開發(fā)成本更低,進(jìn)而降低了現(xiàn)成硬件的成本。加上采用 SSR-RTK 改善了廣播傳輸,因此也降低了 GNSS 校正服務(wù)的訂閱成本。
連接技術(shù)的總成本也在下降。長期以來,連網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的部署是一個不可忽略的成本因素,其中主要包括無線基礎(chǔ)設(shè)施建置和數(shù)據(jù)傳輸費(fèi)用?,F(xiàn)今,由于覆蓋范圍更廣、以及成本和功率優(yōu)化的無線通信技術(shù)(LTE-M、NB-IoT、LTE Cat 1)更易于取得,農(nóng)民可以從蜂巢式網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的整體擴(kuò)展中獲益。
我們可以說,推動精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)普及化的最有力趨勢,是來自農(nóng)業(yè)小區(qū)本身,藉由采用以開源硬件和軟件設(shè)計為基礎(chǔ)的DIY解決方案來實現(xiàn)。
以 AgOpenGPS(也稱為 AOG)為例,這是一套由加拿大農(nóng)民和軟件開發(fā)人員創(chuàng)建的開源自動轉(zhuǎn)向解決方案。AOG 提供所有的硬件設(shè)計文件、實時微控制器韌體,和實現(xiàn)傳統(tǒng)曳引機(jī)自動轉(zhuǎn)向所需的軟件。AOG 開發(fā)人員社群投入了數(shù)千小時,使他們的解決方案在成本上(改裝曳引機(jī)的成本不到 1000 美元)和必備知識方面都能為大眾所接受。
越來越多精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)平臺的推出,從為財務(wù)優(yōu)渥的大型農(nóng)場所打造的高階商業(yè)解決方案,到可以在一年內(nèi)收回成本,并適用于小農(nóng)的低成本 DIY 解決方案,正在改變精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)帶來的影響。隨著全球糧食供應(yīng)正面臨嚴(yán)峻壓力,智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及化將扮演重要角色,協(xié)助人們克服此一挑戰(zhàn)。
致力推動技術(shù)發(fā)展 25 年
25 年來,u-blox致力于推動改變游戲規(guī)則的技術(shù)普及化,從為使用者帶來第一款微型 GNSS 接收器開始,進(jìn)而擴(kuò)展到藍(lán)牙、Wi-Fi 和蜂巢式無線通信,最后構(gòu)建了穩(wěn)固的數(shù)據(jù)、定位和安全服務(wù)?,F(xiàn)在u-blox率先開發(fā)藍(lán)牙室內(nèi)定位解決方案,實現(xiàn)無縫的室內(nèi)外定位解決方案。
除了芯片與模塊等硬件外,u-blox也提供各種通訊、定位、與資安等服務(wù),讓使用單位可以快速且輕易地建立與維護(hù)復(fù)雜的IoT系統(tǒng)。這些先進(jìn)的技術(shù)能夠幫助全球小型農(nóng)場提升農(nóng)業(yè)效率,以更具成本效益的數(shù)字投資,帶入精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的效益,并進(jìn)而普及化。
(本文作者Nabeel Khan為u-blox美洲區(qū)域應(yīng)用營銷經(jīng)理)
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