第1章绪论
1. 农业革命
农业的产生是人类历史上的一次巨大革命。这场革命被称为第一次农业革命或新石器革命。
农业1.0 是以体力劳动为主的小农经济时代；从狩猎和采集到定居农业的转变，靠天吃饭时代。
农业2.0 是机械化生产为主、适度经营的“种植大户”时代；18世纪英国的农业革命，一直到19世纪中叶。这个时代的农业发展，借助工业革命的成果，大量的机械工具、蒸汽机、无机能源应用到农业领域，使得农业的作业效率和单位收成大大提高。
农业 3.0 是以现代科学技术为主要特征的农业，涉及到战后生产力的增加，与发展中国家的机械化和绿革命有关。19世纪下半叶至20世纪末的农业时期定义为3.0时代。同样依托工业技术的快速发展，生物技术、信息技术的突飞猛进。 农业4.0（智慧农业）是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线
通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策，是现代农业发展升级版。 21世纪是农业4.0的时代。农业生产将更多的应用智能互联、物联网、大数据、电子商务等互联网技术，有效摆脱自然灾害的因素，不在束缚于土壤种植的约束，使农业作业更加生态化、智能化、都市化、自由化。 2. 智慧农业内涵
智慧农业是一个新兴的概念，它是指使用现代信息和通信技术管理农业生产，以提高产品的数量和质量，同时优化所需人力，这也就意味着高效农业。智能农业的概念包括许多不同的技术，这些技术可以单独使用，也可以一起使用，以提高农业作业的效率。21世纪的农民可以使用GPS、土壤扫描、数据管理和物联网技术。通过精确测量田间变化并相应地调整战略，农民可以大大提高农药和化肥的有效性，并更有选择性地使用它们。同样，使用智慧农业技术，农民可以更好地监测个别动物的需要，并相应地调整其营养，从而预防疾病，提高畜健康。
要充分考虑农业（作物和牲畜等系统）的多样性，结合新技术、网络以及相关的市场和政策，数字时代的农业才能称之为“智能农业”（Smart Farming，Smart Agriculture）
3. 智慧农业解决方案
智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算、物联网和大数据技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、智能服务，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。
➢物联网
物联网这个概念，早在2000年美国就已经提出，当时叫传感网。其定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品通过物联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗的说，物联网是在“互联网概念”基础上，将用户端延伸和扩展到物与物之间进行信息交换和通信的一种网络。物联网的英文名称为“The Internet of Things”，简称IOT，即“物物相连的互联网”。这表明两点，第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上延伸和扩展的一种网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间进行信息交换和通信。
物联网是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，以及贴上电子标签的各种资产、携带无线终端的个人与车辆等“智能化物品”，通过各种通讯网络实现互联互通，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、在线升级、决策支持等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化服务，图6-2-1是一个物联网的概念图，可将各种智能终端连接起来。
➢大数据
2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
大数据研究机构Gartner公司分析师道格·兰尼认为：大数据具有量大、变化快和多样性高的特点，是需要新型处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
百度百科对于大数据的定义：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理
和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
➢人工智能
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应
用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。
4. 农业进入数字时代：第三次绿革命！
不断增长的智慧农机能够把数据变成有用而实时的知识，正成为农业生产力可持续增长的关键动力。减轻劳动强度、追求更高收成，也就是说减少使用昂贵的化肥、化学品支出和劳动时间。这意味着越来越依赖先进的农机进行农田耕、播种、锄草、是收获和加工等。
GPS 的运用可使拖拉机和收割机准确作业，通过其他基于卫星的传感器农民可以了解器土壤水分含量分布图及作物生长情况。这就使得农民始终明白自己的土地和作物情况，知道如何去管理它，这样的系统有助于他从了解每个地块精确到了解某平方米的情况。
智能手机，相当于几十年前的一台超级计算机，具有收集和分析数据的能力。进入大数据时代，新颖的技术，可以使我们利用大量的可用信息。
5.精准农业
触指精准农业（或称精确农业）是基于物联网方法的一个整体概念，可使农业更加可控和准确。简单地说，针对每个植物和动物都能够得到精确的管理，这由比人还准确的机器决定。与传统方法最大的不同是，精确农业允许针对每平方米甚至每株植物/动物做出决策，而不是为某块地做出决策。通过精确测量田间变化，农民可以提高农药和化肥的有效性，或者有选择地使用它们。
酸性硅溶胶6.智慧农业可用技术
●传感器：土壤、水、光、湿度、温度管理
● 软件：针对特定农业服务或用途的 IoT 平台的专用软件
● 连接：蜂窝、LoRa 等
● 位置：GPS 、卫星等
● 机器人：自主拖拉机、加工设施等
● 数据分析：独立分析解决方案、用于下游解决方案的数据流等。
基于此，农民甚至不用去田间就能监测田间情况，并为整个农场或单一工厂做出战略决策。 智能农业的驱动力是物联网，连接集成在农场上的智能机器和传感器，使农业流程采用数据驱动或数据使能。
7. 计算思维的本质
抽象：在不同层次上完成问题建模：忽略某些细节，如最短路径求解，方程计算。数据建模：考虑数据特点，数据可抽象为线性结构，树结构，图结构等。
回程间隙
自动化：机械地一步一步地自动执行，并选择合适的计算机执行问题的抽象。
8. 云计算
云计算（cloud computing ）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就行。
2006年8月9日，Google 首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt ）在2006年的搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上首次提出了“云计算”（Cloud Computing ）的概念。云是网络、互联网的一种比喻说法，它是基于互联网提供动态、易扩展、虚拟化资源的一种计算模式，通常以服务的形式提供。
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。也就是说，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用、便捷、按需的网络访问。用户只要进入可配置的计算资源共享池（包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等资源），那么这些资源就像水、电、煤气一样能够被快速提供，取用方便，费用低廉，只是这种服务是通过互联网传输的。
立式氧化生产线云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定有形的实体。应用在“云”中运行，用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
印刷制版机9. 5G 技术
随着移动互联网的发展，越来越多的设备接入到移动网络中，新的服务和应用层出不穷，全球移动宽带用户在2018年有望达到90亿，到2020年，预计移动通信网络的容量需要在当前的网络容量待求解问
题 问题分析
数据模型 功能
模型 数据结构
算法步骤
程序
实现 借助现有软件或工具
完成所需功能
问题求解
方法之二 问题求解
方法之一 问题抽象
自动化
上增长1000倍。移动数据流量的暴涨将给网络带来严峻的挑战。首先，如果按照当前移动通信网络发展，容量难以支持千倍流量的增长，网络能耗和比特成本难以承受；其次，流量增长必然带来对频谱的进一步需求，而移动通信频谱稀缺，可用频谱呈大跨度、碎片化分布，难以实现频谱的高效使用；此外，要提升网络容量，必须智能高效利用网络资源，例如针对业务和用户的个性进行智能优化，但这方面的能力不足；最后，未来网络必然是一个多网并存的异构移动网络，要提升网络容量，必须解决高效管理各个网络，简化互操作，增强用户体验的问题。为了解决上述挑战，满足日益增长的移动流量需求，亟需发展新一代5G移动通信网络
第五代移动通信技术（英语：5th generation mobile networks或5th generation wireless systems、5th-Generation，简称5G或5G技术）是最新一代蜂窝移动通信技术，也是即4G（LTE-A、WiMax）、
3G（UMTS、LTE）和2G（GSM）系统之后的延伸。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
5G特点：
胶囊模具➢峰值速率需要达到Gbit/s的标准，以满足高清视频，虚拟现实等大数据量传输。
➢空中接口时延水平需要在1ms左右，满足自动驾驶，远程医疗等实时应用。
➢超大网络容量，提供千亿设备的连接能力，满足物联网通信。
➢频谱效率要比LTE提升10倍以上。
➢连续广域覆盖和高移动性下，用户体验速率达到100Mbit/s。
➢流量密度和连接数密度大幅度提高。
➢系统协同化，智能化水平提升，表现为多用户，多点，多天线，多摄取的协同组网，以及网络间灵活地自动调整。
10. 物联网
物联网作为一种聚合性复杂系统，涉及了信息技术自上而下的每一个层面，其体系架构一般自下而上分为感知层、网络层、应用层三个层面。
➢感知层
感知层由数据采集子层、短距离通信技术和协同信息处理子层组成。数据采集子层通过各种类型的传感器获取物理世界中发生的物理事件和数据信息，例如各种物理量、标识、音视频多媒体数据等。物联网的数据采集涉及传感器、射频识别（RFID）、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术。短距离通信技术和协同信息处理子层将采集到的数据在局部范围内进行协同处理，以提高信息的精度，降低信息冗余度，并通过具有自组织能力的短距离传感网接入广域承载网络。
➢网络层
网络层将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到应用层，包括移动通信网、互联网、卫星网、广电网、行业专网等。根据应用需求，可作为透明传输的网络层，也可升级以满足未来不同内容传输的要求。经过10余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已经比较成熟，在物联网的早期阶段基本能够满足数据传输的需要。网络层主要关注来自于感知层的、经过初步处理的数据经由各类网络的传输问题，这涉及到智能路由器、不同网络传输协议的互通、自组织通信等多种网络技术。
➢应用层
应用层主要包括服务支撑层和应用层，服务支撑层的主要功能是根据底层采集的数据，形成与业务需求相适应、实时更新的动态数据资源库，应用层面向各类使用数据的用户。
在物联网的体系结构中，感知层实现物联网全面感知的核心能力，是物联网中关键技术、标准化、产业化方面亟需突破的部分，关键在于具备更精确、更全面的感知能力，并解决低功耗、小型化和低成本问题。网络层主要以广泛覆盖的移动通信网络作为基础设施，是物联网中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分，关键在于为物联网的应用特征进行优化改造，形成系统感知的网络。应用层提供丰富的应用，将物联网技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化的应用解决方案，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障及有效商业模式
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议