如何利用IoT餵養全球77億人口?
• 2019年7月24日
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• Kristoffer Rist Skøien,Nordic Semiconductor資深研發工程師
本文將討論如何使用物聯網來協助解決地球上新出現的問題之一:生產足夠的食物來養活每個人,同時還要盡可能地節省資源。
種植足夠的農作物來養活地球上呈爆炸性成長的人口,是一個日益緊迫的挑戰。食物生產過程中會消耗大量的資源,例如水和肥料;那麼,物聯網(IoT)如何在農業解決方案中發揮作用呢?
筆者在之前的一篇文章探討過物聯網開發人員協助農友管理牲畜的市場機會,本文將討論如何使用物聯網來協助解決地球上新出現的問題之一:生產足夠的食物來養活每個人,同時還要盡可能地節省資源。
最新的估計指出,全球人口為77億人,並且每年將會增加8,200萬人。由於種植農作物的空間有限,如何養活世界人口將會成為前所未有的艱鉅挑戰。
物聯網如何協助農業生產
透過針對當地條件進行本地化回應來最佳化農業運作的概念並不是什麼新奇的概念,精準農業(precision agriculture,PA)或特定地點農作物管理(site specific crop management,SSCM)等的想法已經在市面上流傳一段時間了。隨著解決方案變得更加智慧化並且價格隨著時間的推移而降低,這些使能技術(enabling technology)可以協助實現PA應用。
使用智慧感測器收集的資料,使得人們在追蹤農友的業務運作狀況時,可以掌握到比以更多的細節。而提供針對有關特定地點的天氣條件、土壤濕度、土壤酸度、作物生長進度和其他生產力指標等資料的意見分析,可以為農友提供真正的價值。
智慧設備可以協助進行成本管理,減少浪費和實現自動化,從而實現更高效率、建立更有生產力的農業業務。實施更高的作物品質標準並且加強控制產量問題,意味著這樣的系統可以改善任何以農業為基礎的企業的長期運營狀況。
現在,讓我們更詳細地瞭解一下這些市場機會。
本地土壤監測
想像一下,有一款價格適中的低成本感測器能夠測量土壤和當地的天氣參數。這款產品的設計應當堅固耐用,並且採用太陽能驅動,從而將維護工作保持在最低限度。
這樣的多感測器設備可以在全天中定時向中央伺服器傳送資料。之後,農友可以查看他的莊稼地圖,地圖上會將土壤濕度低的區域和出現酸度問題的區域突顯出來。這樣的解決方案有助於以更好的方式使用水和肥料,因為只要把水澆在所需的區域,而肥料也是只要施做在所需的區域。
不難想像,在未來幾年間這類方案可與自動駕駛車輛技術相結合。因此,農友只在需要的地點和時間進行澆水、施肥或噴灑殺蟲劑。如今,我們已經擁有感測器和自動駕駛車輛,未來面臨的主要挑戰是技術、資料聚合和分析三者的結合。
一旦互通性獲得改善並且開發出一站式解決方案,我們就可看到這類智慧農業系統會被廣泛使用。
更大規模的作物管理
來自感測器mesh網路的資料不僅可協助農場的日常管理,還可以在更大的空間和時間背景下提供效益。
隨著時間的推移,土壤和天氣資料以及從中發現的長期趨勢將可提供非常有價值的資訊,協助農友確定出現問題的區域。這些生產力不佳的區域可以憑藉種植更適合當地特定條件的其他作物而加以重新利用。
作物管理的整體目標是提高產量。監測各個區域的作物生長和天氣情況可協助農友瞭解隨著時間推移發生的趨勢和異常情況,否則他們無法瞭解到這些情況。
即時資料的呈現為農友提供了新的工具,可在早期階段採取糾正措施。這將具有將歉收年變成達平均收成水準的潛力,或者將平均收成水準提升變成豐收年。因此,隨著時間的推移,農友可以實現更具持續性與預測性的業務運作。 智慧農業的市場商機
這個市場仍在持續地發展之中,而對其發展潛力是無庸置疑的。BI Intelligence預測到2020年將有7,500萬台連網農業設備,年成長率為20%。到2025年,整體的市場規模將會成長到153億美元,是2016年市場規模的三倍。
許多現有的智慧農業設備是專有的,因而將農友限制在特定的企業生態系統中。如果這家公司破產或改變政策,農友可能就會蒙受巨大的損失。
在這個領域中,我們將會看到標準化程度提高、互通性增強以及新穎的產品上市。這將使得精準農業技術獲得更廣泛的採用,從而憑藉更有效的生產運作提高農作物的產量,同時還降低成本和對環境的影響。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/…/20190724NT71-Feeding-the-World-…
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【AI 非萬能,但可洞悉趨勢、提升決策品質】
有沒發現,近年來除了電力吃緊,「水情」也讓人憂心,無論是水庫告急或暴雨氾濫成災;而當全球人口數往 75 億逼近後,糧食危機亦悄然而至,特別是安全、無毒的純良食材,恐更加難能可貴。想擁有優質生活,友善環境、順天應人,方為長久之計。在眾多智慧應用中,有一塊「智慧水庫」操作與智慧型即時淹水預報,更深深牽動我們的生活。國際期刊曾做過研究:受惠於科技的發達,天災所造成的傷害其實正在減少,唯有「洪災」因氣候變遷反而越見凶猛、且不確定大。
部分建築專家認為水利工程、加高堤防會破壞景觀以及人與河岸親水性。但有時就是那麼不起眼的 1 公尺些微差距,就會讓洪水趁隙而入;因為機率是非線性的,砍了一、兩公尺的堤防高度,原有防護力可能因此少了三、四成!城市排水溝、下水道承載力也有限,做好預警才能真正防患於未然。例如,利用設立於路旁的電信箱、將感測器偵測到的水位上升數據傳送到水利署;然而,這種離散型的小量傳輸只能知悉局部、無法全盤掌握整個區域的概況。
俗話說:「旱的旱死、澇的澇死」,過猶不及,皆非我們所樂見。為製作淹水潛勢圖供防災,多採取傳統定點測量配合模擬方式進行,但問題又來了:一是借用物理和數學推導出的模擬結果,與真實資料差距不小;二是需要很長時間做模擬,只能離線操作且是靜態資料;三是若欲在各縣市單位建置私有雲以便即時運算處理,有經費壓力。所幸,AI 在此可發揮作用;儘管資料量大、網格數多,依然能做到精緻化預報,包括配合 Google 地圖做模擬仿真,讓人們對區域更有感。
不過,AI 準確度是奠基於原始資料之上,若資料本身不夠精確或數量太少,AI 亦施力有限。在無法強求資料準確的情況下,借助 LoRa 等低功耗廣域網路 (LPWAN) 技術全面建置感測器以採集數據,至少能先抓到地域趨勢、調整並建立模型,有以下好處:1.可在數秒內算出各網格 (區里) 之即時淹水資訊,繪製淹水圖;2.軟、硬體需求低,只需一般規格電腦即可運作;3.就算初期缺乏大數據,亦可以二維淹水模擬製造並逐步修正;4. AI 可局部學習,無須重新模擬。
此外,傳統農業靠天吃飯,依節氣、憑經驗、無差異性施作,且農作方式效能低落,無法有效提升產量。於是,精準農業 (PA) 成了眾望所歸,而「農業物聯網」的貢獻在於:資訊監控回傳、遠距監控、自動資料採集以及科學化分析、耕作。藉感測器探測農田環境之水質、土壤酸鹼值、日照、溫濕度、氮磷鉀等,並將數據透過網路回傳至資料庫;農友可利用任何可上網的裝置,即時得知上述資訊。「無人機+智慧網+動態大數據分析」,正是建構「精準農業戰情室」的基礎。
延伸閱讀:
《珍愛生命泉源,用 AIoT 體察水情&農糧》
http://compotechasia.com/a/shi__shang_/2018/0604/39009.html
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【感測器:人類感官的延伸】
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延伸閱讀:
《環境感測器陸海空全面覆蓋中》
http://www.compotechasia.com/a/____//2018/0415/38546.html
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