助力传统农林行业的数字化转型
“元宇宙”和“数字孪生”是时下的热门概念。滴翠智能科技(上海)有限公司(以下简称“滴翠智能”)提出了“智慧农林+数字孪生”的创想:基于人工智能、Semtech LoRa® 以及大数据等技术,赋予植物以数字生命,助力传统农林行业的数字化转型。
滴翠智能的智慧农业解决方案,使用Semtech LoRa芯片和智能网关等升级传统电控设备,实现各类电控设备的远程智能控制,并通过SaaS、PaaS平台提供软件服务,集生态数据采集、人工智能监测管理、远程设备控制等功能为一体。该方案能够提高农业生产效率,达到高效作业、降本增效以及病虫害预测等目的。
图1 滴翠智能基于LoRa的智慧农业解决方案
图2 滴翠智能的智慧农业解决方案
滴翠智能的智慧农业解决方案集植物AI数据库、LoRa芯片和滴翠云平台为一体。方案支持多样化的物联网硬件设备,包括农业里常用的电磁阀、配电箱、电动门、过滤器、灯光等,并将这些设备产生的数据,以及传感器采集到的土壤温度、湿度、PH值、氮、磷、钾等数据,基于LoRa和通信网络传输到云平台。
在云端,滴翠智能把采集到的植物生长大数据,与农科院的基础植物数据库进行对比修正,并结合人工经验修正,形成最终的种植决策。过程中,滴翠智能积累海量的数据以形成植物生长模型,这些数据可用于溯源、调用和指导生产作业。此外,滴翠智能所打造的数字孪生显示平台,可以实时查看作物种植的环境数据、监控视频、传感器状态、设备远程控制、人员管理等。
图3 滴翠智能数字孪生显示界面
以木林森新疆奎屯植物方舱项目为例:面对冬季无法正常种植的瓶颈,滴翠智能使用农业智慧微观小环境转变人工管养模式,利用传感器采集土壤湿度、方舱温度、养分含量、PH值、二氧化碳、空气温湿度、气压、光照强度等环境数据,通过基于LoRa的网关将数据上传到云平台后,根据环境数据实时调控温控系统、灌溉系统等,相对于人工管控的植物方舱的模式,滴翠智能最终实现了种植效率增加50%,降低成本30%。
借助LoRa解决传统农业转型痛点
我国《数字乡村发展战略纲要》明确指出“要推进农业数字化转型”,加快推广云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理中的运用。
然而,目前我国的农业数字化转型还面临着诸多挑战。我国整体农业机械化程度和自动化控制水平仍然较低。由于农田面积广袤,大量的区域没有信号覆盖,为长距离的数据通讯带来挑战,同时布线覆盖信号的成本也很高,后期的功耗和运维成本也成为关键的制约因素。此外,由于植物生长情况的复杂性,即使建立起植物数据库的基础模型,后期模型和算法的优化也需要海量的数据积累。
在选择农业场景应用的组网技术时,滴翠智能验证了各种主流无线通信技术的可行性,认为在农业领域,LoRa是最优选,能够切实帮助解决农林行业数字化转型难点。
图3 滴翠智能智慧农林解决方案的系统架构
Semtech LoRa应用于智慧农林领域的优势包括:
农业+数字孪生,赋予植物数字生命
在滴翠智能关于“农业+数字孪生”的畅想中,基于人工智能技术、Semtech LoRa技术,将植物、土壤、空气、水泵、电磁阀等要素聚集在虚拟的信息世界中。这个数字孪生的农业世界,与现实世界一一映射对应,帮助农业从业者找到产量更高或者口感更好的最优点,以及无限趋近于植物生长的最优方向。
例如,滴翠智能基于Semtech LoRa为云天化集团旗下智慧大棚开发的个性PC软件系统和硬件系统,收集智慧灌溉、土壤改良、监测土壤肥力钙磷钾氮等数据,并根据植物需求精准计算后对电控设备进行无人化控制作业,形成了植物数字孪生系统闭环,打造出一座现代智能大棚,拥有智能照明、灌溉、温控,有效提升成产效率30%。
滴翠智能科技(上海)有限公司创始人安浚表示:“滴翠智能为智慧乡村建设提供智慧园林、智慧大棚、智慧灌溉、智慧灯光、低功耗通信网关等农业大数据解决方案,全面支持乡镇数字化转型。我们很荣幸能够与Semtech这样的行业领先企业合作,赋予植物以数字生命,推进人工智能技术在农业领域的应用,加速布局新时代智能农业。”
Semtech中国区销售副总裁黄旭东表示:“滴翠智能基于LoRa的解决方案,有力促进了智慧农业的发展,实现增效增收。中国智慧农业已经进入快速发展的通道,LoRa具有远距离、低功耗、易部署、组网灵活等优势,非常适用于农业领域。我们将持续携手生态伙伴,以领先的LoRa技术驱动传统农业变革。”
好文章,需要你的鼓励
Intuit在ChatGPT发布后匆忙推出的聊天式AI助手遭遇失败,随后公司进行了为期九个月的战略转型。通过观察客户实际工作流程,发现手动转录发票等重复性劳动,决定用AI智能体自动化这些任务而非强加新的聊天行为。公司建立了三大支柱框架:培养构建者文化、高速迭代替代官僚主义、构建GenOS平台引擎。最终推出的QuickBooks支付智能体让小企业平均提前5天收到款项,每月节省12小时工作时间。
希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统,首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家,能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制,MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法,为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。
马斯克旗下xAI公司发布专为开发者设计的新AI模型grok-code-fast-1,主打快速且经济的推理能力。该模型属于Grok 4系列,具备自主处理任务的能力。xAI声称其在SWE-bench评测中解决了70.8%的实际软件问题,表现优于GPT-5和Claude 4。不过模型存在较高的不诚实率问题。用户可通过GitHub Copilot等平台免费试用7天,需要API密钥访问。
MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制:固定深度模型在单步预测上表现优异,但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效,自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导,强调了真正推理与简单记忆的本质区别。