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智能農(nóng)業(yè)需要明智的商業(yè)實踐

來源：http://eitherspanlaw.com 作者：億金電子 2024年11月22
在為智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用開發(fā)產(chǎn)品時，供應(yīng)鏈前瞻性思維會帶來回報，與在采用 AI/ML 和智能傳感器的其他領(lǐng)域具有專業(yè)知識的芯片供應(yīng)商合作也是如此。

 
IoT 徹底改變了智能農(nóng)業(yè)實踐
    智能農(nóng)業(yè)（又名智能農(nóng)業(yè)）的雙重目標是提高產(chǎn)量和提高盈利能力。通過提高農(nóng)作物（以及牲畜和乳制品）的質(zhì)量和數(shù)量，同時優(yōu)化種子和殺蟲劑等投入品的使用，可以實現(xiàn)這些目標。然而，這種優(yōu)化需要增加物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 的使用，2023 年底的一篇 IoT Business News 文章指出“......借助 IoT 技術(shù)，智能農(nóng)業(yè)正在改變我們種植和管理農(nóng)作物和牲畜的方式。物聯(lián)網(wǎng)涉及傳感器、設(shè)備和機器連接到互聯(lián)網(wǎng)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、分析和實時決策。
    物聯(lián)網(wǎng)在分層智能農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中有效地提供了關(guān)鍵的連接。
智能農(nóng)業(yè)物理層主要是支持 IoT 的設(shè)備，監(jiān)控各種參數(shù)，例如溫度、濕度以及土壤和作物健康狀況。一些傳感器將位于內(nèi)部或地面上，其他傳感器將安裝在空中（安裝在無人機上），其他傳感器將位于附著在牲畜上的 RFID 標簽內(nèi)。
    數(shù)據(jù)通常實時傳輸?shù)竭吘墝右赃M行即時分析。然后，它被傳遞到云層進行更深入的分析，并根據(jù)天氣預(yù)報以及例如農(nóng)作物支付的投入和價格的實時成本做出決策。
    人工智能（AI 或模仿人類智能的機械）廣泛用于云層，而機器學(xué)習(xí)（ML，更多地是關(guān)于模式識別和數(shù)據(jù)推理）用于邊緣層，并且越來越多地以使用邊緣處理的“智能傳感器”的形式用于物理層。
    （由人類和 AI ）根據(jù)收集的數(shù)據(jù)做出的決策可用于為自動化農(nóng)業(yè)機械提供指令，例如，管理/維護土壤質(zhì)量，在產(chǎn)生最佳效果的地方播種，并僅在必要時施用水和殺蟲劑。
    此外，自動化機器收集和分析的實時數(shù)據(jù)可用于做出即時決策。例如，帶有基于 ML 的攝像系統(tǒng)的移動機械可以識別植物和雜草之間的區(qū)別，并在它穿過田地時進行適當(dāng)?shù)奶幚?。事實上，這種實時和本地化的分析和行動就是所謂的精準農(nóng)業(yè) （PA） 的最佳狀態(tài)，美國政府問責(zé)局 （GAO） 表示：“精準農(nóng)業(yè)技術(shù)可以通過精確應(yīng)用水、肥料和飼料等投入品來改善資源管理，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。
    從本質(zhì)上講，我們已經(jīng)使一個極高科技的生態(tài)系統(tǒng)成為可能，但在我的開場白中，我說“盈利能力”是一個目標。
 
產(chǎn)品開發(fā)
    可以理解的是，可以在源頭捕獲的數(shù)據(jù)越多，可以自動化的操作越多越好。因此，現(xiàn)場對基于 IoT 的系統(tǒng)以及也使用 IoT 的自動化機械有很大的需求。事實上，農(nóng)業(yè)市場中的 IoT 預(yù)計將“......從 2024 年的 184.3 億美元增長到 2032 年的 717.5 億美元，在預(yù)測期間（2024-2032 年）的復(fù)合年增長率 （CAGR） 為 18.52%）“（Shubham Munde）。
    從產(chǎn)品開發(fā)的角度來看，有許多技術(shù)挑戰(zhàn)需要解決。大多數(shù)傳感系統(tǒng)將位于偏遠地區(qū)，因此它們需要電池供電（由太陽能電池支持），并且很可能需要網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來將數(shù)據(jù)從物理層傳輸?shù)竭吘壓蛯?。系統(tǒng)需要堅固耐用才能在惡劣環(huán)境中運行，理想情況下，一旦投入使用就不需要維護。至于安裝在機械或車輛上的系統(tǒng)，它們將需要應(yīng)對高振動水平、機械沖擊和可能的灰塵。
    對于一個能夠在太空和其他行星上工作設(shè)備的行業(yè)來說，這些并不是不可克服的挑戰(zhàn)。然而，智能農(nóng)業(yè)需要具有成本效益的解決方案，并盡可能降低項目風(fēng)險。因此，在整個產(chǎn)品開發(fā)工作流程中以及產(chǎn)品投入使用后，必須采用智能業(yè)務(wù)和工程實踐（見圖 2）。

 
    關(guān)于流程，值得注意的是，在產(chǎn)品的要求和功能確定后，立即引入合作伙伴，盡管實際上可能需要退后一步，重新審視第一階段。事實上，由于產(chǎn)品的要求和功能仍在定義中，因此存在包括合作伙伴的爭論。
    例如，在智能傳感、人工智能、機器學(xué)習(xí)、低功耗電子和射頻方面具有現(xiàn)有經(jīng)驗的第三方可以在設(shè)備選擇方面提供寶貴的幫助。在這方面，Microchip 是理想的合作伙伴，因為我們的器件（包括微控制器 （MCU）、微處理器 （MPU）、FPGA、以太網(wǎng)解決方案和智能傳感器）不僅用于智能農(nóng)業(yè)，而且在汽車和工業(yè)應(yīng)用中也得到了驗證。
 
技能短缺和供應(yīng)鏈
    與 Microchip 合作還可以幫助那些為智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用開發(fā)產(chǎn)品的人克服工程領(lǐng)域目前面臨的兩個主要挑戰(zhàn)。
    首先，全球工程技能短缺。波士頓咨詢集團最近的一項調(diào)查顯示，92% 的全球公司領(lǐng)導(dǎo)者將吸引和留住人才列為他們的三大優(yōu)先事項，BCG 的一篇文章（與 SAE International 合作撰寫）引用了該調(diào)查指出，“工程人才尤其供不應(yīng)求，供需差距越來越大，這使重要行業(yè)的進步面臨風(fēng)險，并有可能對經(jīng)濟產(chǎn)生巨大的負面影響——相當(dāng)于到 2030 年美國預(yù)計的所有人才缺口對 GDP 的預(yù)計影響的近 40%。
    毫不奇怪，OEM 正在招聘剛從大學(xué)畢業(yè)的工程師。雖然畢業(yè)生將擁有核心工程資格，但他們將沒有實踐經(jīng)驗。此外，雖然人們正在努力在農(nóng)業(yè)設(shè)備中看到更多支持 AI/ML 的自動化，但事實是這不會在一夜之間發(fā)生。那些剛從大學(xué)畢業(yè)的人對正在設(shè)計的產(chǎn)品、系統(tǒng)和設(shè)備的農(nóng)業(yè)應(yīng)用知之甚少。
    Microchip 是理想的合作伙伴，因為盡管智能農(nóng)業(yè)是一個相對全球化的新市場，但我們已經(jīng)在向其中銷售產(chǎn)品;產(chǎn)品在設(shè)計時考慮了低功耗、高性能、安全性和 AI/ML，并且在許多情況下都存在開發(fā)套件。此外，我們的供應(yīng)鏈專家負責(zé)處理關(guān)鍵客戶，幫助開發(fā)人員解決開發(fā)過程中出現(xiàn)的任何挑戰(zhàn) - 通常是在現(xiàn)場。
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