在農(nóng)業(yè)領域，種植戶與農(nóng)業(yè)公司正面臨一系列共性挑戰(zhàn)：種植面積廣闊而人力有限，氣候變化迅速導致許多狀況難以及時察覺與應對，管理范圍過大使得諸多問題無法有效處理。當下，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正從傳統(tǒng)的“種好一塊地”向“系統(tǒng)工程”方向轉(zhuǎn)變，這一趨勢在LoRa、UWB等相關農(nóng)業(yè)項目中體現(xiàn)得尤為明顯。

如今農(nóng)業(yè)管理已摒棄單純依靠經(jīng)驗的方式，精準管理成為關鍵，越精細越能省心且高產(chǎn)。以規(guī)模稍大的果園為例，每日需上報數(shù)千條數(shù)據(jù)用于分析。然而，在數(shù)據(jù)獲取方面存在諸多難題。環(huán)境數(shù)據(jù)獲取困難重重，農(nóng)作物生長的關鍵因素，如土壤濕度、pH值、光照強度、空氣濕度、CO?濃度等，都需傳感器來監(jiān)測。但種植區(qū)域面積大、監(jiān)測點位多，人工巡檢難以全面覆蓋。例如，土壤濕度達到何種程度才需澆水、CO?濃度為何波動較大、溫室中不同位置的番茄生長差異等問題，僅靠人工難以精準判斷。而且，大棚種植中，風機開啟后氣體流動，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性受影響，人工測量難以獲取全面準確的數(shù)據(jù)，往往只能依據(jù)經(jīng)驗評估，無法為作物進行全面“體檢”。

設備聯(lián)網(wǎng)問題也較為突出。大規(guī)模種植地塊跨度大，有線部署成本高且后期維護麻煩。蜂窩網(wǎng)絡雖覆蓋廣，但傳感器數(shù)據(jù)量小、功耗高，長期使用流量和電池成本不劃算。在果園試點中，傳感器節(jié)點間隔150 - 200米已算密集，但實際運行一個月左右不少節(jié)點就需換電池。農(nóng)場主計算發(fā)現(xiàn)，節(jié)點越多、換電池越頻繁，系統(tǒng)投入成本越高，導致很多人不再擴大部署規(guī)模。若在幾百畝地每隔幾十米拉電拉網(wǎng)，成本甚至超過種植成本，大規(guī)模部署傳感器難度和預算迅速上升。數(shù)據(jù)未形成生產(chǎn)價值也是一大問題，采集的數(shù)據(jù)若不能及時有效分析并反饋至決策層，就無法支持農(nóng)業(yè)管理優(yōu)化，智慧農(nóng)業(yè)難以落地。

為應對這些智慧農(nóng)業(yè)中的難題，LPWAN（低功耗廣域網(wǎng)）技術(shù)、UWB高精度定位技術(shù)與AI模型形成了互補組合，提供了可執(zhí)行的數(shù)字化方案。其中，LoRa技術(shù)具備遠距離傳輸、低功耗和低成本等特性，適用于農(nóng)業(yè)大范圍、低數(shù)據(jù)量、長時間運行的場景。思為無線提供的LoRa1120/LoRa1121系列等多款LoRa模塊，可用于農(nóng)業(yè)前端感知節(jié)點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸。其優(yōu)勢顯著，在空曠農(nóng)田環(huán)境中，單個LoRa網(wǎng)關可覆蓋2 - 10公里范圍，能同時管理大量傳感器節(jié)點，降低網(wǎng)絡部署成本；基于LoRa模塊的終端設備在低頻上報模式下可長期電池供電，適合野外部署、不便維護的環(huán)境；工業(yè)級設計使其能在高溫、高濕、粉塵等農(nóng)業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定工作，確保數(shù)據(jù)傳輸可靠。

UWB（超寬帶）技術(shù)主要應用于高精度定位與農(nóng)機調(diào)度，如無人駕駛拖拉機定位、植保無人機路線規(guī)劃、智能倉儲與農(nóng)機管理、人員安全定位（防誤入?yún)^(qū)域）等。其具有10 - 30厘米精度、抗干擾強、適合動態(tài)高精度場景等優(yōu)勢。

NB - IoT更適合大規(guī)模連接與運營商網(wǎng)絡，可用于遠程水表、電表數(shù)據(jù)回傳、冷鏈運輸溫濕度監(jiān)控、農(nóng)產(chǎn)品溯源追蹤、邊遠山區(qū)農(nóng)田信息回傳等場景，具有覆蓋全國、穩(wěn)定性強、支持大規(guī)模部署的優(yōu)勢。

UWB650（UWB + Mesh）核心模塊融合了UWB高精度定位和Mesh自組網(wǎng)通信技術(shù)，為智慧農(nóng)業(yè)帶來獨特優(yōu)勢。它不僅能提供厘米級精準位置信息，還能通過Mesh網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)高可靠性傳輸和覆蓋范圍靈活擴展，適用于對定位精度和網(wǎng)絡魯棒性要求極高的場景。在智慧農(nóng)業(yè)中有多個典型應用：

在高精度環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采集與定位方面，在大型農(nóng)田、溫室大棚或復雜地形區(qū)域，需實時精準采集土壤、空氣溫濕度、光照等環(huán)境數(shù)據(jù)，并掌握傳感器節(jié)點位置信息。UWB650的Mesh網(wǎng)絡允許傳感器節(jié)點作為中繼，通過多跳中繼將數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸至網(wǎng)關，解決復雜環(huán)境通信覆蓋問題；還能提供傳感器節(jié)點厘米級實時位置信息，對研究微環(huán)境數(shù)據(jù)差異、優(yōu)化傳感器部署密度、進行農(nóng)田數(shù)據(jù)網(wǎng)格化管理具有重要價值。

在無線割草機/農(nóng)機的高精度自主導航方面，可實現(xiàn)無線割草機、無人駕駛拖拉機、施肥機等農(nóng)機設備全自主、高精度作業(yè)，包括路徑規(guī)劃、邊界控制和避障。UWB650提供厘米級定位導航，相比依賴GPS/RTK（易受遮擋影響且成本較高），能確保割草機在預設邊界內(nèi)精確作業(yè)，避免漏割或越界，尤其適用于果園、茶園等精細化操作場景；Mesh網(wǎng)絡確保農(nóng)機與控制中心之間控制指令和實時狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸高可靠性和低延遲，保證遠程控制及時響應和安全。

大量環(huán)境與作物數(shù)據(jù)通過LoRa網(wǎng)絡、UWB650 Mesh網(wǎng)絡等上傳至云端或本地邊緣計算平臺后，AI模型可優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理流程。基于土壤濕度、天氣預報和作物生長模型，AI可計算灌溉時機與水量，驅(qū)動水肥系統(tǒng)執(zhí)行控制，提升資源使用效率；通過采集影像或傳感器數(shù)據(jù)，AI可早期識別病蟲害，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析風險趨勢，輔助農(nóng)業(yè)人員提前采取措施；基于圖像識別和環(huán)境數(shù)據(jù)組合分析，AI可評估作物生長狀態(tài)，預測產(chǎn)量，為種植計劃和供應鏈準備提供參考。

以智慧草莓種植為例，其AIoT系統(tǒng)由四層組成。數(shù)據(jù)采集層，多個集成思為無線LoRa模塊的傳感器節(jié)點負責采集土壤濕度/溫度、空氣濕度/溫度、光照強度、CO?濃度等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸層，所有數(shù)據(jù)通過LoRa協(xié)議傳輸至大棚管理中心的LoRa網(wǎng)關；數(shù)據(jù)處理與決策層，網(wǎng)關將數(shù)據(jù)上傳至云平臺或邊緣計算節(jié)點，AI應用執(zhí)行分析，如光照不足啟動補光燈、土壤干啟動滴灌、CO?濃度偏低啟動通風或補充裝置，且邏輯可根據(jù)作物階段調(diào)整；控制執(zhí)行層，AI分析生成的指令下發(fā)至控制器，驅(qū)動卷簾機、水泵、電磁閥等設備自動執(zhí)行，農(nóng)戶通過手機即可了解棚內(nèi)情況。