農(nóng)業(yè)是勞動(dòng)密集型職業(yè)。技術(shù)采用率的提高推動(dòng)了農(nóng)場運(yùn)營的現(xiàn)代化，使農(nóng)場管理的工作量減少了一些，而且回報(bào)也增加了很多。然而，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了幾個(gè)新概念，其中一些概念可以互換使用。在這篇博文中，我們探討了兩個(gè)非常相似但不相同的概念：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)。兩者之間的共同點(diǎn)是它們都是數(shù)字農(nóng)業(yè)的方法，各自的側(cè)重點(diǎn)略有不同。它們代表什么，它們之間有什么不同？讓我們一探究竟吧！
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)
顧名思義，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)或精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)涉及高度可控、準(zhǔn)確和優(yōu)化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。它有助于更??有效地利用資源、提高產(chǎn)量并同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的影響。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)踐的一個(gè)理想示例是通過AI輔助分析的重點(diǎn)農(nóng)化應(yīng)用，僅針對(duì)需要關(guān)注的領(lǐng)域，而不是全面應(yīng)用。這種農(nóng)業(yè)實(shí)踐涉及現(xiàn)代信息和通信技術(shù)（ICT）的實(shí)施。生產(chǎn)商還結(jié)合了有助于捕獲重要現(xiàn)場數(shù)據(jù)的設(shè)備和機(jī)器，包括：
遠(yuǎn)程傳感器
自動(dòng)化硬件和軟件
遠(yuǎn)程信息處理
無人機(jī)
自動(dòng)駕駛汽車
GPS土壤采樣
機(jī)器人
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)
自從約翰迪爾在1900年代為拖拉機(jī)引入GPS導(dǎo)航以通過自動(dòng)化轉(zhuǎn)向和減少農(nóng)業(yè)投入浪費(fèi)來提高產(chǎn)量以來，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)一直存在。由于近年來技術(shù)的快速進(jìn)步，它從那時(shí)起有了顯著的發(fā)展。
智能農(nóng)業(yè)
智慧農(nóng)業(yè)側(cè)重于實(shí)施數(shù)據(jù)和信息技術(shù)，以更有效地利用人力，提高作物的質(zhì)量和數(shù)量。這種方法推動(dòng)了智慧農(nóng)業(yè)的使命，即使農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)能夠以更少的錢獲得更多的增長。今天，大多數(shù)農(nóng)民，特別是農(nóng)村地區(qū)的農(nóng)民，依靠代代相傳的知識(shí)和近似估計(jì)來進(jìn)行播種、施肥和作物保護(hù)產(chǎn)品以及收獲。借助農(nóng)業(yè)技術(shù)工具和軟件解決方案，智能農(nóng)業(yè)改進(jìn)了這些流程并提高了效率。它幫助生產(chǎn)者做出更明智、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，并通過減少勞動(dòng)力需求來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率。
智能農(nóng)業(yè)
智能農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的區(qū)別在于它不關(guān)注精確測(cè)量。相反，智能農(nóng)業(yè)專注于捕獲數(shù)據(jù)并使用計(jì)算技術(shù)對(duì)其進(jìn)行解釋，以使農(nóng)場運(yùn)營更具可預(yù)測(cè)性和效率。智能農(nóng)業(yè)采用計(jì)算技術(shù)傳輸農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)?；贗CT的平臺(tái)用于智能農(nóng)業(yè)的一些組件是：
移動(dòng)設(shè)備，例如智能手機(jī)和平板電腦
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)
人工智能(AI)
機(jī)器人
無人機(jī)系統(tǒng)(UAS)
傳感器和執(zhí)行器
無人機(jī)
另請(qǐng)?zhí)剿鳎?br />農(nóng)業(yè)的未來：5G驅(qū)動(dòng)的智能農(nóng)業(yè)
您如何使用智慧農(nóng)業(yè)的解決方案來推進(jìn)您的農(nóng)業(yè)運(yùn)營？
以下是種植者可以使用智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)品簡化的操作列表。
智能農(nóng)業(yè)
為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)收集、處理和分析來自多個(gè)來源的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)：智慧農(nóng)業(yè)的數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺(tái)使用衛(wèi)星監(jiān)測(cè)和天氣數(shù)據(jù)、現(xiàn)場工作人員從農(nóng)民那里收集的信息以及來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)存儲(chǔ)在云中，以便隨時(shí)隨地輕松訪問。然后，農(nóng)場管理軟件分析這些數(shù)據(jù)點(diǎn)并提供可操作的見解，指導(dǎo)企業(yè)的決策過程。
自動(dòng)化流程以減少人力、削減成本、提高效率：智能農(nóng)業(yè)的主要目標(biāo)之一是限度地利用人力，它通過自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)來實(shí)現(xiàn)。.數(shù)字農(nóng)業(yè)允許用戶為每種作物品種配置農(nóng)藝建議、活動(dòng)計(jì)劃和實(shí)踐包，并為現(xiàn)場代理設(shè)置通知。數(shù)字農(nóng)業(yè)還會(huì)自動(dòng)備份移動(dòng)應(yīng)用程序中現(xiàn)場工作人員捕獲的數(shù)據(jù)，以消除文書工作并提高生產(chǎn)力。
遠(yuǎn)程監(jiān)控操作并確保高生產(chǎn)力：智慧農(nóng)業(yè)的數(shù)字農(nóng)業(yè)使用來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的衛(wèi)星監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)來持續(xù)跟蹤地塊性能。它還向現(xiàn)場工作人員推送警報(bào)，以指導(dǎo)農(nóng)民應(yīng)對(duì)任何可能發(fā)生病蟲害或不利天氣條件的風(fēng)險(xiǎn)。因此，他們可以盡早解決這些問題，以確保質(zhì)量產(chǎn)量損失最小。
提高各級(jí)的透明度和問責(zé)制：食品公司和農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)還可以通過數(shù)字農(nóng)業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)在其客戶中建立品牌可靠性?，F(xiàn)場工作人員可以在移動(dòng)應(yīng)用程序中記錄每一個(gè)農(nóng)場活動(dòng)，以促進(jìn)對(duì)最終產(chǎn)品的跟蹤，確切地說，是根源。使用物聯(lián)網(wǎng)，個(gè)人可以掃描給定的二維碼來跟蹤物品的來源、安全性和質(zhì)量，從而促進(jìn)透明。
精耕細(xì)作
通過像素級(jí)智能更好地控制作物生產(chǎn)并降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)：土壤污染監(jiān)測(cè)利用人工智能和衛(wèi)星圖像分析來執(zhí)行農(nóng)田測(cè)繪和360度監(jiān)控。企業(yè)可以在整個(gè)作物周期中在地塊和區(qū)域級(jí)別訪問有關(guān)作物健康的近實(shí)時(shí)分析。同時(shí)，他們可以收到有關(guān)潛在風(fēng)險(xiǎn)的警報(bào)（如果有）。這種持續(xù)的監(jiān)督可以幫助農(nóng)民提前確定不利問題，從而更有效地管理作物生產(chǎn)。
優(yōu)化資源使用以減少浪費(fèi)、降低成本并可持續(xù)地耕種：通過數(shù)字農(nóng)業(yè)進(jìn)行的衛(wèi)星監(jiān)測(cè)還可以幫助農(nóng)民獲得有關(guān)正確利用水、養(yǎng)分和作物保護(hù)產(chǎn)品的建議。它可以幫助他們減少資源浪費(fèi)和不必要的成本，并有助于更好地管理整體。此外，農(nóng)業(yè)公司可以在播種和收獲之前獲得天氣預(yù)報(bào)，以確定兩者的時(shí)間。
減少農(nóng)業(yè)活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響：可持續(xù)性和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)齊頭并進(jìn)。數(shù)字解決方案的實(shí)施只是進(jìn)一步與環(huán)保敘事保持一致的一種方式?；?、殺蟲劑和殺蟲劑的施用可以防止因化學(xué)物質(zhì)流失而造成的土壤和水污染。關(guān)于有效灌溉周期和土壤保持技術(shù)的建議也可以防止這些自然資源不必要的枯竭。
提前估算產(chǎn)量以在農(nóng)藝和收獲后做出更好的決策：土壤污染監(jiān)測(cè)使用歷史種植模式數(shù)據(jù)和定期衛(wèi)星圖像來分析作物健康和產(chǎn)量。它使農(nóng)業(yè)公司能夠毫不拖延地有效規(guī)劃供應(yīng)鏈活動(dòng)。它還可以幫助農(nóng)業(yè)投入公司制定有效的銷售和營銷計(jì)劃。
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