農業物聯網的發展，一共經歷了四個階段。今天愷易物聯網就跟大家一起來了解一下這個過程。

第一階段，是信息采集的自動化。在傳統農業里，信息采集大多以犧牲勞動效率為代價，人們在勞作的同時進行信息記錄。為了挑選出適合“綻放”的洋蔥，工人們需要拿著卡尺全方位測量大小，逐一挑選，諸如洋蔥合格率、再挑選時所用的時間、生產耗資等，都需要重復、單獨地花費時間去記錄。

但有了農業物聯網之后，這些繁雜單調的采集工作都將由傳感器來自動完成。傳感器是用于采集溫度、濕度、位置、大小等各類信息，并將其轉換為特定信號的農業物聯網基礎器件，包括攝像頭、敏感元器件、測量表件、定位設備等。

農業物聯網傳感器對于信息的采集工序簡單，使種植行為在不知不覺間得到了記錄，對于勞動力的解放和生產效率的提高具有巨大的推動作用，實現了人與物理世界的直接對話。

海量的信息搜集起來后，可以形成客觀的數據報表，給使用者做決策優化提供數據更加直觀的支撐。

但是，農業物聯網能夠做的絕不僅僅是輔助決策，如果賦予物聯網系統自動處理信息的能力，農業勞作會變成怎樣一番景象？

美國Abundant公司給出了答案。Abundant公司于2016年推出的蘋果采摘機器人，就是第二代“物聯網+農業”技術的應用典型，它的特點就在于兼具數據采集與數據分析能力。通俗說來，就是系統不僅能夠測出果實大小，還能通過與設定數據的比較，得出果實“合格”或“不合格”的結論，并自動采摘成熟的、符合大小的果實。總的說來，第二代農業物聯網解決了將種植經驗數字化并自動執行的過程。

繼能夠識別出什么是符合標準的洋蔥之后，農業物聯網第三代要解決的，是“怎么種出8.8cm好洋蔥”，即——集環境要素自動調控于一體的種植自動化。

以水肥一體化過程為例，我們來感受一下第三代農業物聯網系統的特點：

農業物聯網+水肥一體的工作邏輯是：

• 首先，通過監測元件感到空氣中溫度、濕度、光輻射，以及植物生長狀況的變后，并將信息實時反饋給智慧物聯網系統；

• 收到環境和生長信息后，系將根據大數據平臺的環境、植物生理屬性與水肥供應對應關系進行決策，實時完善供液策略，如26~30、空氣濕度45~75%、光照輻射300~630W/m2的晴朗天氣，作物葉面蒸騰作用旺盛，長勢明顯，水肥策略自動調整為加大水量總供給、提高供液頻率等；

• 最后，水肥一體機執行智能決策。整個過程實現了全自動化，無需人工插手。

將空調、熱泵、鍋爐、遮陽幕簾、氣霧等硬件設備接上物聯網系統后，同樣能夠實現溫度、濕度的無人化全自動調控。發展至此，農業物聯網已經實現了1萬平方米溫室只需1人管理的高效率，這在傳統農業看來，已經稱得上“逆天”，技術的發展似乎也已經進無可進，但系統決策仍舊依賴人類實踐經驗。

人類種植歷史長河中逐步積累的這些種植經驗受限于各種各樣的種植環境，不同的環境下經驗其實是不能通用的。

現代設施農業是近些年才出現的先進的農業生產模式，它最大的特點之一就是周年生產、迭代迅速，可以快速的積累各種種植經驗，并形成數字化模型庫。于是，這些寶貴的種植數據與AI技術相結合，就形成了第四代—“自學習型”設施農業物聯網系統。

四個階段里，農業物聯網經歷了從學習人類種植經驗，到反過來指導農業生產的迅速進步，但它始終處于給互聯網提供內容的位置。

我們可以大膽預測：在未來，農業物聯網系統除了對種植提出建議外，還將通過從互聯網接入各種消費產品的市場信息，從其中提煉出數據，為種植者提供種什么、怎么種才能達到收益最大化的系統解決方案，規避同類產品扎堆上市的同質化風險。