?很多種植戶、農(nóng)業(yè)公司都遇到類似問(wèn)題：地太大、人不夠、氣候變化快，很多情況你看不到、趕不上，也管不過(guò)來(lái)。我們?cè)谧鲆恍?LoRa、UWB 相關(guān)的農(nóng)業(yè)項(xiàng)目時(shí)，明顯感覺(jué)到一個(gè)趨勢(shì)——現(xiàn)代農(nóng)業(yè)更像是在做“系統(tǒng)工程”，而不是傳統(tǒng)的“種好一塊地”。

下面這篇內(nèi)容更多是基于現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，把 LoRa、NB-IoT、UWB 和我們自家的UWB650（UWB + Mesh）在農(nóng)業(yè)里怎么真正用起來(lái)，探討 AIoT 如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)字化，并結(jié)合思為無(wú)線（NiceRF）的 LoRa 無(wú)線通信技術(shù)和 UWB650 核心模塊（UWB+Mesh），解析智慧農(nóng)業(yè)從數(shù)據(jù)采集到智能控制的完整流程。

一、現(xiàn)場(chǎng)常見(jiàn)問(wèn)題：不是數(shù)據(jù)貴，而是數(shù)據(jù)“來(lái)不了、來(lái)不全、來(lái)不準(zhǔn)”

現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)已經(jīng)不是“憑經(jīng)驗(yàn)”而是需要精準(zhǔn)管理，越精細(xì)越省心，越精準(zhǔn)越高產(chǎn)，而一個(gè)稍大規(guī)模的果園每天需要上報(bào)幾千條數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

環(huán)境數(shù)據(jù)獲取困難：莊稼到底“渴不渴”、“餓不餓”、“冷或熱嗎”？這些信息,就是土壤濕度、pH 值、光照強(qiáng)度、空氣濕度、CO? 濃度等農(nóng)作物生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素,比如:

• 土壤濕度到底變到什么程度才澆？
• CO? 濃度為什么忽高忽低？
• 溫室里明明溫度差不多，靠南和靠北的番茄長(zhǎng)得完全不同？

這些其實(shí)都靠傳感器，但環(huán)境大、點(diǎn)位多，有時(shí)跑一圈要半小時(shí)。靠人工巡檢基本不可能覆蓋完整。天氣變化快，地方又大。即使是大棚種植，大棚里一開(kāi)風(fēng)機(jī)，氣體就亂跑，數(shù)據(jù)就變得不穩(wěn)定。而靠人東奔西跑去測(cè)量，去查看都很難收集到全面又準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，有時(shí)只能按照經(jīng)驗(yàn)去評(píng)估，根本沒(méi)法給作物做個(gè)全面的“體檢”。

設(shè)備連不上網(wǎng)，或者成本太高：

大規(guī)模種植的地塊通常跨度很大，有線部署不僅成本高，后期維護(hù)也很麻煩。蜂窩網(wǎng)絡(luò)雖然覆蓋廣，但傳感器的數(shù)據(jù)量小，功耗又高，長(zhǎng)期用下來(lái)流量和電池的成本都不太劃算。

我們?cè)诠麍@試點(diǎn)時(shí)，傳感器節(jié)點(diǎn)一般間隔 150–200 米已經(jīng)算比較密了，但實(shí)際運(yùn)行后發(fā)現(xiàn)不少節(jié)點(diǎn)一個(gè)月左右就要換電池。農(nóng)場(chǎng)主算了一筆賬：節(jié)點(diǎn)越多，換電池越頻繁，整個(gè)系統(tǒng)的投入反而被拉高了，很多人最后就不再繼續(xù)擴(kuò)點(diǎn)。

更不用說(shuō)，如果真的在幾百畝地里每隔幾十米拉電、拉網(wǎng)，成本比種地還“貴”。整體下來(lái)，大規(guī)模部署傳感器的難度和預(yù)算都會(huì)迅速上升。

數(shù)據(jù)未形成生產(chǎn)價(jià)值：有時(shí)候最麻煩的不是數(shù)據(jù)，而是傳不上來(lái)。好不容易采集數(shù)據(jù)，如果不能及時(shí)和有效分析并反饋至決策層，將無(wú)法支持農(nóng)業(yè)管理優(yōu)化。如何讓數(shù)據(jù)真正參與生產(chǎn)，是智慧農(nóng)業(yè)能否落地的關(guān)鍵。

二、LoRa、UWB 與 UWB650：應(yīng)對(duì)智慧農(nóng)業(yè)的有效技術(shù)組合

在智慧農(nóng)業(yè)環(huán)境中，LPWAN（低功耗廣域網(wǎng)）技術(shù)、UWB 高精度定位技術(shù)與 AI 模型形成了互補(bǔ)組合，為農(nóng)業(yè)提供可執(zhí)行的數(shù)字化方案。

2.1 LoRa 在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

LoRa 具備遠(yuǎn)距離傳輸、低功耗和低成本等特性，適用于農(nóng)業(yè)這種大范圍、低數(shù)據(jù)量、需長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的場(chǎng)景。

思為無(wú)線（NiceRF）提供包括 LoRa1120/LoRa1121 系列在內(nèi)的多款 LoRa 模塊，可用于農(nóng)業(yè)中的前端感知節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸。

其主要優(yōu)勢(shì)包括：

遠(yuǎn)距離覆蓋(2–10 km 遠(yuǎn)距離)：在較為空曠的農(nóng)田環(huán)境中，單個(gè) LoRa 網(wǎng)關(guān)可覆蓋數(shù)公里范圍，能同時(shí)管理大量傳感器節(jié)點(diǎn)，有助于降低網(wǎng)絡(luò)部署成本。

超低功耗設(shè)計(jì)：基于 LoRa 模塊的終端設(shè)備可在低頻上報(bào)模式下實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期電池供電，適合野外部署、不便維護(hù)的環(huán)境。

適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境：工業(yè)級(jí)設(shè)計(jì)使模塊能夠在高溫、高濕、粉塵等農(nóng)業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定工作，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

2.2 UWB 在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

UWB（超寬帶）技術(shù)主要應(yīng)用于高精度定位與農(nóng)機(jī)調(diào)度：

應(yīng)用場(chǎng)景：無(wú)人駕駛拖拉機(jī)定位、植保無(wú)人機(jī)路線規(guī)劃、智能倉(cāng)儲(chǔ)與農(nóng)機(jī)管理、人員安全定位（防誤入?yún)^(qū)域）。

優(yōu)勢(shì)：10–30 cm 精度、抗干擾強(qiáng)、適合動(dòng)態(tài)高精度場(chǎng)景。

2.3 NB-IoT 在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

NB-IoT 更適合大規(guī)模連接 + 運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)：

應(yīng)用場(chǎng)景：遠(yuǎn)程水表、電表數(shù)據(jù)回傳、冷鏈運(yùn)輸溫濕度監(jiān)控、農(nóng)產(chǎn)品溯源追蹤、邊遠(yuǎn)山區(qū)農(nóng)田信息回傳。

優(yōu)勢(shì)：覆蓋全國(guó)、穩(wěn)定性強(qiáng)、支持大規(guī)模部署。

2.4 UWB650 (UWB+Mesh) 在智慧農(nóng)業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用

UWB650 核心模塊融合了UWB 高精度定位和Mesh 自組網(wǎng)通信兩大核心技術(shù)，為智慧農(nóng)業(yè)帶來(lái)了超越傳統(tǒng) LPWAN（如 LoRa、NB-IoT）和純 UWB 系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。它不僅能提供厘米級(jí)的精準(zhǔn)位置信息，還能通過(guò) Mesh 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可靠性傳輸和覆蓋范圍的靈活擴(kuò)展，特別適用于對(duì)定位精度和網(wǎng)絡(luò)魯棒性有極高要求的場(chǎng)景。

以下是 UWB650 在智慧農(nóng)業(yè)中的四個(gè)典型應(yīng)用：

高精度環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采集與定位

應(yīng)用場(chǎng)景：在大型農(nóng)田、溫室大棚或復(fù)雜地形區(qū)域，需要實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)地采集土壤、空氣溫濕度、光照等環(huán)境數(shù)據(jù)，并精確掌握每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息。

UWB650 優(yōu)勢(shì)：

Mesh 增強(qiáng)覆蓋：傳統(tǒng) LoRa 依賴單跳或星型網(wǎng)絡(luò)，在大型或有遮擋的復(fù)雜環(huán)境中容易出現(xiàn)信號(hào)盲區(qū)。UWB650 的 Mesh 網(wǎng)絡(luò)允許傳感器節(jié)點(diǎn)作為中繼，通過(guò)多跳中繼將數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸至網(wǎng)關(guān)，有效解決了復(fù)雜環(huán)境中的通信覆蓋問(wèn)題。

傳感器位置精準(zhǔn)溯源：除了采集環(huán)境數(shù)據(jù)，UWB650 還能提供傳感器節(jié)點(diǎn)厘米級(jí)的實(shí)時(shí)位置信息。這對(duì)于研究不同微環(huán)境數(shù)據(jù)差異、優(yōu)化傳感器部署密度、以及進(jìn)行農(nóng)田數(shù)據(jù)網(wǎng)格化管理具有重要價(jià)值。

無(wú)線割草機(jī)/農(nóng)機(jī)的高精度自主導(dǎo)航

應(yīng)用場(chǎng)景：實(shí)現(xiàn)無(wú)線割草機(jī)、無(wú)人駕駛拖拉機(jī)、施肥機(jī)等農(nóng)機(jī)設(shè)備的全自主、高精度作業(yè)，包括路徑規(guī)劃、邊界控制和避障。

UWB650 優(yōu)勢(shì)：

• 厘米級(jí)定位導(dǎo)航：相比于依賴 GPS/RTK（易受遮擋影響且成本較高），UWB650 提供的厘米級(jí)定位精度，割草機(jī)如果靠 GPS，會(huì)經(jīng)常漂移，為了能確保割草機(jī)在預(yù)設(shè)邊界內(nèi)精確作業(yè)，避免漏割或越界，尤其適用于果園、茶園等需要精細(xì)化操作的場(chǎng)景。
• 實(shí)時(shí)狀態(tài)與控制：Mesh 網(wǎng)絡(luò)確保了農(nóng)機(jī)與控制中心之間控制指令和實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)母呖煽啃院偷脱舆t，即使在廣闊或有障礙的農(nóng)田中，也能保證遠(yuǎn)程控制的及時(shí)響應(yīng)和安全。

播種無(wú)人機(jī)的高精度航線規(guī)劃與作業(yè)監(jiān)控

應(yīng)用場(chǎng)景：植保無(wú)人機(jī)或播種無(wú)人機(jī)需要按照預(yù)設(shè)的精準(zhǔn)航線進(jìn)行噴灑或播種作業(yè)，以確保藥劑或種子的均勻覆蓋，避免重復(fù)或遺漏。

UWB650 優(yōu)勢(shì)：

• 精準(zhǔn)航線修正：UWB650 可作為地面基站或無(wú)人機(jī)載荷的輔助定位系統(tǒng)，在 GPS 信號(hào)受限（如峽谷、樹(shù)林邊緣）或需要極高精度（如精準(zhǔn)點(diǎn)播）時(shí)，提供厘米級(jí)的實(shí)時(shí)位置校正，確保無(wú)人機(jī)嚴(yán)格遵循規(guī)劃航線。
• 作業(yè)數(shù)據(jù)回傳與協(xié)同：Mesh 網(wǎng)絡(luò)可用于在多架無(wú)人機(jī)協(xié)同作業(yè)時(shí)，進(jìn)行機(jī)間通信和作業(yè)數(shù)據(jù)（如噴灑量、播種密度）的實(shí)時(shí)回傳，提高集群作業(yè)的效率和準(zhǔn)確性。
• 遠(yuǎn)程攝像頭監(jiān)控的靈活部署與回傳

應(yīng)用場(chǎng)景：在農(nóng)田、倉(cāng)庫(kù)或偏遠(yuǎn)區(qū)域部署高清攝像頭，用于作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害識(shí)別、農(nóng)機(jī)作業(yè)監(jiān)控或安全防范，需要穩(wěn)定、大帶寬的數(shù)據(jù)回傳鏈路。

UWB650 優(yōu)勢(shì)：

• Mesh 視頻中繼：攝像頭通常需要較高的帶寬。UWB650 的 Mesh 網(wǎng)絡(luò)可以利用多個(gè)模塊作為視頻數(shù)據(jù)中繼點(diǎn)，將攝像頭采集的高清視頻流通過(guò)多跳方式傳輸?shù)竭h(yuǎn)處的網(wǎng)關(guān)，在一定程度上改善了傳統(tǒng)無(wú)線在遠(yuǎn)距離傳輸中的限制。
• 靈活部署與自修復(fù)：在臨時(shí)或移動(dòng)監(jiān)控場(chǎng)景中，UWB650 模塊可以快速自組織成網(wǎng)絡(luò)，無(wú)需復(fù)雜的布線和配置。當(dāng)某個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)故障或被移除時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能自修復(fù)并自動(dòng)尋找新的傳輸路徑，保證監(jiān)控的連續(xù)性。

三、AI：從數(shù)據(jù)中生成決策依據(jù)

大量環(huán)境與作物數(shù)據(jù)通過(guò) LoRa 網(wǎng)絡(luò)、UWB650 Mesh 網(wǎng)絡(luò)等上傳至云端或本地邊緣計(jì)算平臺(tái)后，AI 模型可用于優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理流程。

智能灌溉與施肥：基于土壤濕度、天氣預(yù)報(bào)和作物生長(zhǎng)模型，AI 可計(jì)算灌溉時(shí)機(jī)與水量，并驅(qū)動(dòng)水肥系統(tǒng)執(zhí)行控制，提升資源使用效率。

病蟲(chóng)害識(shí)別與預(yù)警：通過(guò)采集影像或傳感器數(shù)據(jù)，AI 可對(duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行早期識(shí)別，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，輔助農(nóng)業(yè)人員提前采取措施。

產(chǎn)量預(yù)測(cè)與生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)：基于圖像識(shí)別和環(huán)境數(shù)據(jù)的組合分析，AI 可評(píng)估作物生長(zhǎng)狀態(tài)，并對(duì)產(chǎn)量做出預(yù)測(cè)，為種植計(jì)劃和供應(yīng)鏈準(zhǔn)備提供參考。

四、案例：智慧草莓大棚 AIoT 系統(tǒng)示例

以智慧草莓種植為例，系統(tǒng)由以下四層組成：

1.數(shù)據(jù)采集層：多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)集成思為無(wú)線 LoRa 模塊，負(fù)責(zé)采集：

• 土壤濕度/溫度
• 空氣濕度/溫度
• 光照強(qiáng)度
• CO? 濃度

2.數(shù)據(jù)傳輸層：所有數(shù)據(jù)通過(guò) LoRa 協(xié)議傳輸至大棚管理中心的 LoRa 網(wǎng)關(guān)。

3.數(shù)據(jù)處理與決策層：

網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)或邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，AI 應(yīng)用在此執(zhí)行分析，包括：

• 光照不足 → 啟動(dòng)補(bǔ)光燈
• 土壤干（濕度偏低）→ 啟動(dòng)滴灌
• CO? 濃度偏低 → 啟動(dòng)通風(fēng)或補(bǔ)充裝置

這些邏輯能根據(jù)作物階段調(diào)整。

4.控制執(zhí)行層：AI 分析生成的指令下發(fā)至控制器，驅(qū)動(dòng)卷簾機(jī)、水泵、電磁閥等設(shè)備，按計(jì)算結(jié)果自動(dòng)執(zhí)行。農(nóng)戶只需要看手機(jī)就知道棚里現(xiàn)在在做什么。

結(jié)語(yǔ)：從經(jīng)驗(yàn)管理走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

AIoT 正在推動(dòng)農(nóng)業(yè)管理方式從經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。

在這一體系中，LoRa 模塊等底層通信技術(shù)承擔(dān)著連接前端設(shè)備與數(shù)字平臺(tái)的基礎(chǔ)作用，使農(nóng)業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)得以穩(wěn)定、高效地匯聚并參與決策。

而 UWB650 模塊的引入，則通過(guò)厘米級(jí)定位能力和高可靠的 Mesh 組網(wǎng)，進(jìn)一步擴(kuò)展了智慧農(nóng)業(yè)在精準(zhǔn)作業(yè)和復(fù)雜環(huán)境覆蓋方面的應(yīng)用能力。

這些技術(shù)的應(yīng)用有助于提升農(nóng)業(yè)效率和資源利用率，并為未來(lái)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展提供了新的可能性。