本文来自"农业一二事"公众号 ，作者：钱晓栋

AiIoT=AI+IoT，即人工智能和物联网的集合，偏AI较多。当然还有很多属于工程领域和云计算领域的内容。AI与IoT有效的结合（也就是人工智能和物联网有效结合)，通过边缘计算和区块链等技术，使得农业物联网设备更加智能，能够在设备终端上进行计算，计算后的结果直接用于控制。

接下来就来聊聊AiIoT具体的应用场景。

节水灌溉是最初级的农业物联网应用，将滴灌等设备与物联网控制终端结合，结合土地资源监测数据和气象数据，作出自动滴灌或喷灌，支持人工纠偏。

在这个场景中，IoT体现在灌溉设备、墒情监测、小型气象站等，能采集数据、也是控制终端。AI则体现在灌溉量、灌溉时长，甚至水培还可以是所含的营养成分占比。

当然传统的还是没有自动控制的，还是人去操作，是否进行滴灌或喷灌，灌溉的时长。

智慧工业生产控制是一个大话题，节水灌溉就包含在其中，接下来就举一个养殖的场景。

和大家聊农业的时候，一直说种植用物联网是浪费（个别品类除外），以点带面以偏概全。养殖这是物联网的最佳试验地，不管是禽类、猪牛羊，还是水产。

AiIoT在智慧农业生产控制中的应用场景，无外乎就是对饲养过程的智能监管，通过环境实时控制，或者人为指令定制控制，使得农场主的生产决策有数据依据做支撑，数据则来自IoT的采集。

农场主的决策习惯是需要慢慢培养的，还需要有对照组让农场主信任模型的计算结果，同样地给予人工纠偏的权限。

部分还能与防偷盗、防灾害等相结合，扩大生产过程至安全生产过程。

精准农业同样也是包含节水灌溉和智慧农业生产控制的。但是本文加上精准农业，是想体现另一个新的概念——营销（订单）驱动的农业生产。

精准农业的确不能仅限于生产执行，还有生产计划，计划来自于销售订单。

基于遥感监测和无人机识别，预估产量，集合销售订单，制定下一季生产计划、制定当季采收计划，制定当季外协采购机会。这些计划可以自动执行，根据订单、仓库和生产量综合评估。

然而计划对于很多农业企业和农业从业者来说是很陌生的，更别提规划了。

农业无人机一般就两个场景：植保和生产环境监测。

植保现在都是人工定额定量，定额定量可以通过物联网设备监测采集，也可以无人机采集生长数据和病虫害数据，但数据无法自动化、执行也无法自动化。

生产环境监测则不同，数据并不是无人机自己使用，而是传回给其他生产控制设备应用，如喷灌。目前市面上的无人机生产环境监测，一般就是长势和病虫害，很多结果都是人工执行，称不上AI，只有部分应用属于AI。

AI应用未必就一定要用GPU，CPU也是AI的必备，需有效识别AI，别被这些厂商骗了。

遥感可以按照卫星和无人机航拍进行划分，此处重点在于卫星遥感。

卫星遥感能够测量种植面积、病虫害识别、长势预估、保险测评，这些都是需要AI算法的，边调参数边训练。卫星采集的数据结合实地的物联网数据，汇集的数据够某一个场景的应用了。一般这些场景是政府使用，用于政府监管，对于个体户是不会使用的，对于部分农业央企则也会使用。

测土配方，实际上是一个很奇妙的细分领域，成本很低的一个工种。

现在很多测土使用的设备是IoT，但是配方计算过程很多是自己软件自带的自有算法程序，没有根据不同省市县的土地情况调整参数（结果偏差不大、因因为无法衡量），配方过程也是人为操作，非智能化。

在水培的大背景下，结合AiIoT，则能够实现种植环境数据的采集、营养液的自动配方和执行灌溉，合理配置氮、磷、钾及中、微量元素等。

环境监控则有很多了，比如上一篇文章《数字农业时代的国外农业科技公司巡礼-美国Arable》。

Arable主要的产品是Arable Mark，可以理解为一个小型气象站，如下图。Arable Mark能够监测降水量、温湿度、气压、太阳光照等。

可通过环境监测后支撑种植操作执行，如自动化大棚的遮阴遮阳操作。

前面也提供很多环境监测的对象很多是病虫害，包括地里的物联网设备、无人机和卫星。

AiIoT支撑病虫害/防疫，可以从种养殖户角度、政府农业应急角度展开。具体操作均是指导人们具体的病虫害防治/防疫的耗材使用、站点布局、防治时长、防疫统计等，仅是指导价值，想自动化，还有点远，也没有可供自动化操作的设备。

这些AiIoT在农业中的应用，都可以使能农业、农企和农业主管部门成功。大家可以慢慢品味具体的成功背后还需要哪些商业模式和管理手段的支撑。

以上应用场景均是一产的，像贸易、物流和加工还有其他的应用场景。

此外还有其他很多场景，欢迎大家留言交流。