数字孪生如何实现下一代精准农业

剧烈的气候变化和人口过剩使传统的农业生产方式难以为继。即使是经济较为富裕的国家，家庭粮食安全问题也在不断加剧。

例如，在加拿大，六分之一的家庭难以获得维持健康和积极生活方式所需的食物，而且情况还在逐年恶化。

粮食不安全是一个迅速升级的全球性问题，农业公司面临的挑战是找到高效的新方法来生产农作物：减少浪费、减少杀虫剂、缩短上市时间，同时减少能源足迹。

由于传统的室外耕作无法应对这些挑战，室内耕作技术，如受控环境农业（CEA），正变得格外引人关注。

然而，这些技术需要适当的计算机辅助支持。我们在麦克马斯特大学的可持续系统与方法（SSM）实验室开发了此类计算机辅助方法和工具。

引入数字孪生

受控环境是指在一个由复杂机器HVAC（供暖、通风和空调）、灌溉和照明系统以及一系列测量环境条件的传感器人为控制的隔离环境中种植作物的技术。

由于实现了自动化，受控环境比传统农业环境能获得更好的产量和质量，同时还能减少浪费。

由于这些改进的同时也增加了复杂性，因此寻找最佳的生长策略——即以最合适的速度刺激生长并降低能耗的环境条件序列——尤其具有挑战性。

这是另一项复杂的挑战，需要对环境进行持续监测、实时决策和高精度控制，这些任务都超出了人类能力的极限。

而数字孪生之类的计算机辅助支持可以发挥重要作用。

数字孪生是物理对象、人或过程的数字呈现，它通过对物理系统进行高保真实时模拟来辅助决策，通常还配备了自主控制能力。

在精准农业领域，数字孪生通常用于监测和控制环境条件，以促进作物以最佳的、可持续的速度生长。

数字孪生提供了一个实时仪表板，用于观察种植区的环境条件，数字孪生还可以以不同的自主程度直接控制环境。

减少能源消耗——或者说提高作物能源比——是精准农业设施的一个显而易见的目标，因为加热和冷却设施需要消耗大量能源。

数字孪生还可用于设计新型温室。例如，在设计新的温室时，可将在温室中长期收集数据的数字孪生用于实验目的。

经济上可行吗？

开发数字孪生系统和提高农业公司的数字成熟度是影响数字增强型CEA采用成本的主要因素。

开发数字孪生系统的相关成本主要涉及硬件元件和软件开发。自制解决方案、尝试使用廉价设备并逐步扩展功能是很好的开始，有助于采用正确的数字化思维。

然而，专业的种植环境需要工业级的子系统，其成本完全不可同日而语，采用这些系统需要精心筹划组织的数字化战略。

农业是数字化程度最低的部门之一，数字化成熟度是采用数字孪生的绝对前提。因此，在智慧农业领域，与数字成熟度相关的成本往往超过技术成本。

一家处于数字化早期阶段的公司必须考虑选择云提供商、制定数据战略和获取一系列软件许可证等问题，这还只是众多严峻挑战中的一小部分。

组织成本很难评估，但可能会使公司的经济前景变得暗淡。这是一个特别痛苦的成长阶段，需要适当的咨询。

最近有一些成功的产学合作案例，帮助农业公司拓展了正在进行的数字化工作。

接下来会怎样？

对粮食安全和可持续生产的需求与以往一样迫切。

面对剧烈的气候变化、加拿大各地的森林大火、欧洲的极端空气污染、持续的能源危机和人口的不断增长，粮食自给自足已成为人类的首要目标之一。

要实现联合国大会提出的第二个可持续发展目标，即到2030年消除全球饥饿，就必须彻底转变农业模式。

实现这一宏伟目标的途径之一就是先进的数字化和数字孪生。

在实现这一目标之前，仍有许多障碍需要克服，但随着硬件和算力价格的不断降低，数字驱动的智能农业正在成为现实。