多域創(chuàng)新技術(shù)推動精準農(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硬設備來規(guī)劃營運以及自動化任務，或是以廣泛部署的傳感器網(wǎng)絡來監(jiān)測土壤質(zhì)量，以具備視覺功能的無人機來監(jiān)測農(nóng)作物，或是讓自動曳引機在田地中自動行駛，因而大幅提高生產(chǎn)力。

這些先進系統(tǒng)的成本非常昂貴，對小型農(nóng)場而言，根本難以負擔。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備，只好繼續(xù)依賴舊機器和人力。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，以及包括機器學習和人工智能等先進算法等技術(shù)，能夠協(xié)助農(nóng)民以更少的成本收獲更多，進而能與大型商業(yè)農(nóng)場進行更公平的競爭。

本文將說明推動精準農(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)場營運的具體應用。我們先來探索核心的促成技術(shù)、它們所實現(xiàn)的應用及其發(fā)展方向。

各領域技術(shù)同步進展
傳感器融合平臺
傳感器融合平臺是精準農(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雜，利用更先進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）和機器學習（Machine Learning；ML）模型生成的，這些模型在傳感器附近的網(wǎng)絡邊緣執(zhí)行，在曳引機、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器學習（AI/ML）帶到邊緣裝置的設備制造商正在評估其設計方案，要如何整合可執(zhí)行先進機器學習模型的應用處理器和硬件加速器，以支持攝影機和傳感器的輸入數(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，進而降低了進入門坎。

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，從原型設計到實際生產(chǎn)仍可能耗費成本。雖然整合式傳感器融合平臺，例如用于自動轉(zhuǎn)向的預載動態(tài)車輛模型或用來監(jiān)控作物健康的計算機視覺模型，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，無法解決特定應用的問題。更專用的AI/ML需要對數(shù)據(jù)收集和訓練模型進行更多投資，而且由于它們的專有性質(zhì)，價格可能更高。

攝影機系統(tǒng)
自動曳引機已經(jīng)廣泛采用攝影機系統(tǒng)，以視覺方式監(jiān)控周圍環(huán)境，并把數(shù)據(jù)輸入計算機視覺解決方案中進行解析。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視覺應用，包括大眾市場應用的自動駕駛等，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)星定位已獲得精準農(nóng)業(yè)解決方案的廣泛采用。透過此技術(shù)，自動引導曳引機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)測無人機采用 GNSS 技術(shù)來巡檢預定的飛行路徑；機器人割草機等全自動引導車輛也使用此技術(shù)來避開禁行區(qū)域。后三種應用通常都需要公分級的定位精準度。

近十年來，高精準度公分級 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。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，高精準度定位的價格才會開始下降，使所有人都能負擔得起這項服務。

如圖1所示，自主移動的收割機可以精準地在規(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)機具作業(yè)（source：u-blox）

高精準度 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，以及多徑效應的不準確性，這是由于訊號在到達 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。

當透過因特網(wǎng)傳送時，GNSS 增強數(shù)據(jù)串流需要與網(wǎng)絡供貨商的服務器建立 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)絡覆蓋等基礎設施的農(nóng)場帶來了挑戰(zhàn)。

無線連接
在某種程度上，所有的先進精密農(nóng)業(yè)應用都需依賴無線連接。環(huán)境傳感器和巡邏無人機需要它把數(shù)據(jù)傳送到云端。曳引機、無人機和其他農(nóng)業(yè)機器人須利用它來上傳資通訊數(shù)據(jù)、報告狀態(tài)、啟用預測性維護工具以減少停機時間，并接收 GNSS 增強數(shù)據(jù)以進行高精準度定位。

雖然蜂巢式連接是最容易使用的 — 僅需要行動數(shù)據(jù)服務和 SIM 卡就能把數(shù)據(jù)上傳到云端 — 但它有兩個主要缺點。首先，前面提到過，整個農(nóng)場需要強大的網(wǎng)絡覆蓋，這在偏遠地區(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)場來說是難以負擔的，因為它們不像大型農(nóng)場，由于數(shù)據(jù)使用率不高，無法向服務供貨商協(xié)商取得優(yōu)惠的資費價格。

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 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雜性的 5G 兼容、平價解決方案，進而實現(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)，人工智能和機器學習的邊緣運算提供了另一種降低帶寬需求的方法。透過僅上傳相關訊息，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。

精準農(nóng)業(yè)普及化的趨勢
感測和傳感器融合平臺、攝影機系統(tǒng)、GNSS 技術(shù)和無線連接方面的進步只是推動精準農(nóng)業(yè)普及化的動力之一。另一方面，進行中的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，藉由打破許多障礙，使精準農(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、攝影機系統(tǒng)、GNSS 技術(shù)和無線連接方面的進步，成為推動精準農(nóng)業(yè)普及化的動力。（source：tnet4iot.com）

這些趨勢的共同進展，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備和可觀的經(jīng)常性訂閱費用，同時需要熟練的技術(shù)人員來建置、操作和維護智能設備。

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)民自己維護設備的能力，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。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和其他農(nóng)業(yè)機械，這些機械可采用新一代更具成本效益的 GNSS 校正服務。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)品中導入先進功能。

與此同時，大量的開源（open-source）計劃、模塊式解決方案和預先認證的無線電技術(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)基礎設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設施建置和數(shù)據(jù)傳輸費用?，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)絡基礎設施的整體擴展中獲益。

我們可以說，推動精準農(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計為基礎的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 提供所有的硬件設計文件、實時微控制器韌體，和實現(xiàn)傳統(tǒng)曳引機自動轉(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。

越來越多精準農(nóng)業(yè)平臺的推出，從為財務優(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，正在改變精準農(nóng)業(yè)帶來的影響。隨著全球糧食供應正面臨嚴峻壓力，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，進而擴展到藍牙、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?，F(xiàn)在u-blox率先開發(fā)藍牙室內(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，讓使用單位可以快速且輕易地建立與維護復雜的IoT系統(tǒng)。這些先進的技術(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，帶入精準農(nóng)業(yè)的效益，并進而普及化。

（本文作者Nabeel Khan為u-blox美洲區(qū)域應用營銷經(jīng)理）