本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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智能农业涉及的范围还是很广的。就托普物联网建设的项目来看主要有这些：大田种植智能管理；畜牧水产养殖管理；食品安全溯源；温室大棚智能控制等等。如果光从定义来讲，智能农业可以这么理解：是指在相对可控的环境条件下，采用工业化生产，实现集约高效可持续发展的现代超前农业生产方式，就是农业先进设施与露地相配套、具有高度的技术规范和高效益的集约化规模经营的生产方式。它集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科，以现代化农业设施为依托，科技含量高，产品附加值高，土地产出率高和劳动生产率高，是我国农业新技术革命的跨世纪工程。

南昌智慧大田农业科技发展有限公司是2018-04-20在江西省注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于江西省南昌市南昌县小蓝经济技术开发区汽车大道72号江西省农机大市场14栋1室。

南昌智慧大田农业科技发展有限公司的统一社会信用代码/注册号是91360121MA37UB192G，企业法人安伟文，目前企业处于开业状态。

南昌智慧大田农业科技发展有限公司的经营范围是：农业技术服务；植保服务；农业病虫害防治；农业机械租赁；二手农机评估；云平台服务；网站建设；网络技术开发、技术咨询、技术服务、技术推广；物联网硬件销售服务；物联网系统建设；化肥、种子、农药（毒害品、易制毒类、危险化学品除外）、农产品种植、生产、销售；农膜的销售；农作物秸秆综合利用；农业机械、民用无人机的销售及维修；农产品烘干；仓储服务（危险化学品除外）；农业休闲垂钓服务。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。

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智慧农业物联网，简答来说就是将智能设备和互联网技术，应用在农业种植中。从而提高农业种植效率，节省农业种植的人力！比如自动灌溉、自动施肥都是利用的物联网的技术，具体的原理如下：

自动灌溉：通过在土壤中安放湿度传感器，实时监测土壤的水分信息，当土壤中的水分低于标准值，系统就能自动打开灌溉设备，为农田灌溉，当土壤水分达到了标准值，系统自动关闭灌溉设备。

对于施肥也是同样的原理，通过土壤氮磷钾传感器，来实时监测土壤养分信息，通过土壤养分信息，控制施肥。

借助智能设备和互联网的技术，不但可以节约人力成本，同时还能节省化肥和灌溉水，更有利于农业的可持续发展！

物联网技术虽然是一个新型的交叉学科，但是它的几个关键技术都比较成熟，并分别得到了广泛的应用。农业物联网技术的应用是现代农业

物联网(The Internet of Things)是通过各种信息传感设备，如传感器、RFID、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个庞大网络。

物流网不是一项全新的技术，而是在计算机、通讯技术、传感技术、网络技术以及信息处理技术发展到今天而产生的集成性创新技术。农业物联网核心是通过物联网技术实现农产品生产、加工、流通和消费等信息的获取，通过智能农业信息技术实现农业生产的基本要素与农作物栽培管理、畜禽饲养、施肥、植保及农民教育相结合，提升农业生产、管理、交易、物流等环节智能化程度。

实现生产资料生产环节智能化

利用智能传感器可实现农业生产环境信息的实时采集，组织智能物联网可以对采集数据进行远程实时报送。采用不同的传感器节点构成无线网络来测量土壤湿度、土壤成分、pH 值、降水量、温度、空气湿度、气压、光照度和CO2浓度等物理量参数，同时将生物信息获取方法应用于无线传感器节点，通过各种仪器、仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，为农作物大田生产和温室精准调控提供科学依据，优化农作物生长环境，不仅可获得作物生长的最佳条件，提高产量和品质，还可以提高水资源、化肥等农业投入品的利用率和产出率，从而实现生产资料生产的智能化、科学化及集约化。

实现农产品种养环节精细化

精细农业(Precision Agriculture)是利用3S，即全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感(RS)的差异对地块水平精确到平方厘米的一整套综合农业管理技术，实现农田操作的自动指挥和控制。在土壤检测阶段，通过采用高精度土壤温湿度传感器，依据土壤墒情和作物用水次第施行精准灌溉，不但能有效提高农业灌溉用水使用率，缓解水资源日趋紧张的矛盾，并且为作物提供了更好的生长环境，充分发挥现有节水设施的作用，优化调度，提高效益，使灌溉更加简约有效；在环境监测阶段，有线或无线网络可以将温室内温度、湿度、光照度、土壤含水量等数据传递给数据处理系统，如果传感器上报的参数超标，系统将出现阈值(Threshold Value)告警，并自动控制相关设备进行智能调节。

实现农产品加工环节自动化

物联网技术将进一步渗透到农产品的深加工技术与设备中，使农产品的深加工设备朝着自动化和智能化方向发展。在品质分级阶段，计算机视觉和图像识别技术可用于农产品的品质自动识别和分级方面，如种蛋、谷粒表面裂纹检测。梨、苹果等农产品表面缺陷和损伤的检测。根据大小、形状和颜色对黄瓜、土豆、苹果、玉米和辣椒等果蔬进行自动分级，从而实现农产品加工过程的自动远程控制，实现降低成本、提高生产效率和产品品质的目标。

实现农产品流通环节信息化

在农产品运输阶段，可对运输车辆进行位置信息查询和视频监控，及时了解车厢内外的情况和调整车厢内温湿度。还可对车辆进行防盗处理，一旦发现车锁被撬或车辆出现异常，自动进行报警。在存储阶段，通过将粮库内温湿度变化的感知与计算机或手机的连接进行实时观察，记录现场情况以保证粮库内的温湿度平衡，为粮食的安全运送和存储保驾护航。在农产品销售阶段，农产品可以实现网络展示于交易，瞬间完成信息流、资金流和实物流的交易，农产品电子商务已不再仅仅是产品供求交易的操作平台，而是前延至产前订单，后续至流通配送等一体化的综合平台，即紧紧围绕产业链环节，在信息化管理的平台上实现信息共享、管理对接和功能配套。

实现农产品消费环节可溯化

由集成应用电子标签、条码、传感器网络、移动通信网络和计算机网络等构建农产品和食品追溯系统，可实现农产品质量跟踪、溯源和可视数字化管理，即对农产品从田头到餐桌、从生产到销售全过程实行智能监控，及农产品安全信息在不同供应链主体之间进行无缝衔接，大大提高了农产品质量。消费者购物时，只需根据商家提供的EPC(产品电子代码)标签，就可以通过电脑、手机、电话及扫描查询机等各种终端设备快捷方便地查询到农产品从原料供应、生产、加工、流通到消费整个过程的信息(见图2)，从而作出适当的购买决策，满足了消费者的安全权、知情权、选择权和监督权。发展的需要，也是未来农业发展的方向。物联网技术对于农业应用来说不是噱头，而是机遇。正如20世纪80年代生物技术在农业领域的应用推动了农业科技的跨越式发展一样，物联网科技的发展也必将深刻影响现代农业的未来。

姓名：贺文琪

学号：19021210758

嵌牛导读物联网是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境等，具有十分广阔的市场前景。

嵌牛鼻子物联网，应用领域

嵌牛提问在我们的日常生活中，哪些方面用到了物联网呢？

嵌牛正文

物联网是一个动态的全球网络基础设施，它具有基于标准和互操作通信协议的自组织能力，其中物理和虚拟“物”具有身份识别、物理属性的特性和智能的接口，并与信息网络无缝整合。物联网将与媒体互联网、服务互联网和企业互联网构成未来的互联网。简单来说，物联网是把传感器与传感器网络以及RFID等感知技术、通信网及互联网技术、智能运算技术等融为一体，实现以全面感知、可靠传送智能处理为特征的，连接物理世界的网络。在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，智慧地球，智慧生活。

物联网的应用领域主要有智慧城市、智能交通、智能家居、智能安防、穿戴产品、农业、物流、医疗等。

（一）智慧城市

物联网对城市管理的影响主要体现在城市安全的统一监控和对城市的数字化管理。城市安全的统一监控基于宽带互联网的实时远程监控、传输、存储、管理的业务，将分散、独立的图像采集点进行联网，实现对城市安全的统一监控、统一存储和统一管理，为城市管理和建设者提供一种全新、直观、视听觉范围延伸的管理工具。

（二）智能交通

开车上路最重要的就是安全，通过采集数字视频监控、车载GPS、智能红绿灯、手机信令等交通信息，可以实时获取路况信息并对车辆进行定位，让每辆车共享数据，从而为车辆优化行程，缓解交通拥塞，选择泊车位置。交通管理部门可以通过物联网技术对出租车、公交车等公共交通进行智能调度和管理，对私家车辆进行智能诱导以控制交通流量，侦察、分析和记录违反交通规则行为，并对进出高速公路的车辆进行无缝地检测、标识和自动收取费用，最终提高交通通行能力。未来，通过物联网技术将实现车辆与网络相连，使城市交通变得更加灵活。因此，智能交通将减少拥堵、降低油耗和二氧化碳排放，改善人们的出行，提高人们的生活质量。

（三）智能家居

狭义智能家居是各类消费类电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等通过物联网进行通信和数据交换，实现家庭网络中各类电子产品之间的“互联互通”，从而实现随时随地对智能设备的控制。例如，冰箱可以检测物体满载情况并进行记录，然后提醒；家庭环境系统检测到室内湿度太高，它会配合启动空调采取除湿措施；厨房的油烟浓度过高，它会启动抽油烟机；天气骤然降雨或外面噪声过大，它会自动关闭窗户；太阳辐射较大，它会自动关闭窗帘。家电产业的物联网也能够和电子商务结合，当你的咖啡机发现咖啡豆快用完时，会提醒你该从柜子里拿咖啡豆出来补充了，但是如果云端主机对比你在电子商务上的消费记录之后，发现你近期并没有购买咖啡豆，就会传信息到手机里提醒该补货了。

广义智能家居指智能社区建设，主要是以信息网、监控网和电话、电视网为中心的社区网络系统，通过高效、便捷、安全的网络系统实现信息高度集成与共享，实现环境和机电设备的自动化、智能化监控。智能社区可以通过社区综合网络进行暖通空调、给排水监控、公共区照明、停车场管理、背景音乐与紧急广播等物业管理以及门禁系统、视频监控、入侵报警、火灾自动报警和消防联动等社区的安全防范。

（四）智能安防

在智能安防领域，家庭安防是社会安防的一个重要部分，现代家庭越来越关注家庭安全问题，安防产品不再是“高高在上”的高端技术，物联网技术将赋予它更为“亲民、低调”的形象，不断入驻普通百姓家庭。比如我们较为熟知的有家庭智能摄像头、窗户传感器、烟雾监测器等，通过智能监控可以在手机上实时查看家里的情况。同时，多种智能警报设备接入，大大提升了家庭安防性能。

（五）智能穿戴产品

物联网若要实现物物相连，需要网络接入点，而可穿戴设备比之智能手机，可穿戴设备更容易携带，更适合做物联网的媒介和载体。通过打通物联网的核心环节，可穿戴设备不仅让智能设备互联互通，还能实现人机互动。佩戴者无需花费太多精力，就能通过可穿戴设备处理好生活中的各种琐事，让生活变得更加便捷。比如，智能手环能够远程控制家中的智能冰箱、智能空调等智能设备。如果发现冰箱中的食物不够了、空调忘记关了，智能手环可以实时提醒用户，甚至会自动处理这些事情。

（六）智能农业

通过实时采集温室内温度、湿度信号以及光照、土壤温度、CO₂浓度、叶面湿度、露点温度等环境参数,自动开启或者关闭指定设备。可以根据用户需求,随时进行处理,为设施农业综合生态信息自动监测、对环境进行自动控制和智能化管理提供科学依据。通过模块采集温度传感器等信号,经由无线信号收发模块传输数据, 实现对大棚温湿度的远程控制。

（七）智能物流

对于用户，智能物流可以提供搜索引擎及时查询货物状态，并在保证货物质量数量齐备的基础上快速送达用户手中。对于货物生产商和运输企业，智能物流可以优化原材料采购、半成品运输调配和成品送达用户终端的物流链，帮助企业确定原材料的位置，优化采购地点，制定库存分配战略，实现供应端到用户端的无缝供应链。这样就能提高企业控制力，同时还能减少库存压力、降低资金和时间成本，改善客户服务，提升企业竞争力。

（八）智慧医疗系统

医疗行业也会被物联网完全颠覆。人们已经在使用像Fitbit这样的可穿戴设备来追踪并改善他们的个人健康，而像有蓝牙功能的胰岛素泵这样的一些设备，已经可以把糖尿病患者的血糖水平数据直接传送给他们的医生。未来可能取得的发展，包括可以检测病人的生命体征的皮肤下的传感器、需要急救时能发出警报的家庭监控系统、甚至包括根据医生的实时日程数据来工作的改进预约系统。随着美国的人口老龄化，这些解决方案有助于均衡对已经拙计的医疗系统的不断增长的需求。智能医疗系统借助简易实用的家庭医疗传感设备，对家中病人或老人的生理指标进行自测，并将生成的生理指标数据通过网络传送到护理人或有关医疗单位。

物联网最终几乎会渗透到我们生活中的方方面面。

参考文献：

[1] 毛松巍 新时期关于互联网与物联网的联系及发展的研究[J] 信息记录材料，2017，18（9）：7-8

[2] 殷玲 浅谈互联网与物联网的联系及发展现状 [J] 机电工程技术，2017（s1）：189-191

[3] 田宏武 , 郑文刚 , 李寒等 大田农业节水物联网技术应用现状与发展趋势 [J] 农业工程学报,2016,32(21):1-12

[4] 武昭晖 物联网技术在数字化博物馆建设中的应用研究 [J] 地球学报 ,2017,38(2):293-298

[5] 孙旭 , 杨印生 , 郭鸿鹏等 近场通信物联网技术在农产品供应链信息系统中应用 [J] 农业工程学报 ,2014(19):325-331

 随着5G的商业化逐步落地，越来越多的领域加入了数字化转型之路，利用物联网技术实施智能化升级。特别是题主所列举的工业领域，就是谋求数字化转型的先锋。

特别是2020年新冠疫情爆发以来，由于供应链断裂和防疫管理不善所导致企业停工甚至是破产的例子不在少数。而对那些熬过艰难时刻的企业而言，想要在疫情常态化的背景下重塑核心竞争力，数字化转型成为了不可或缺的手段。

与传统的经营模式相比，实施数字化转型能够给企业带来巨大的价值，包括提高生产效率、减少人力成本、加速产品迭代、优化管理流程、加强制造自动化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，数字化程度的提高，也大大提高了企业在生产经营中各种风险的监测能力，避免造成相关损失。

当然，以上只是物联网对于某一个领域所创造的价值，同理，在面对智慧农业、智慧交通、智能家居等行业时，一样可以利用物联网技术来实现更智能和更便捷的功能，例如气候传感器和温湿度传感器可自行检测分析当前数据是否符合农作物生长需求，并联动灌溉或保温系统进行干预，确保作物最佳生长环境。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）

不知道大家有没有细心发现，其实现在很多物联网的应用已经深入到我们生活各个部分。比如说共享单车，自助扫码骑行，骑完以后锁车付费走人，这个能很好地解决大家短途出行效率。还有就是应用在汽车上，专业术语叫车联网，现在很多10几万的车都具备远程监控的功能。比如说通过app远程启动车子，通过app查看车子的状态，当前在什么位置，还能根据你的行驶里程和机油寿命提醒你去保养等等。类似的例子还有很多，比如说智能家居产品，小家电产品。有些应用虽然感觉是鸡肋，这些都是他们跑马圈地的结果，先把市场占下来，再慢慢更新迭代产品。但不可否认的事，大家确实能感觉到物联网潜在的巨大价值，生怕自己错过一个亿。

从种种迹象也反映了物联网一定是个发展的趋势。总的来说，其实物联网可以和任何一个行业进行融合，让传统的产品更加智能高效。而我们汉玛智慧也在一直努力研发，争取为大家提供更多更优质的智慧解决方案，让我们的生活更加的便捷，让科技未来更指日可待！

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