全球約7.5億人正面臨飢餓威脅。據世界資源研究所預測，到2050年，全球糧食需求將比2010年增長50%。
IEEE智慧農業食品倡議近期發布了一份智慧農業專題報告，指出應對這一挑戰需要技術手段來擴大糧食生產。報告匯聚了多項研究成果、案例分析及技術應用新思路，旨在為農民、工程師和政策制定者提供參考。
領導該倡議的是IEEE院士約翰·弗博恩科爾，他同時擔任密西根州立大學電氣與電腦工程學院教授。
"糧食安全正在演變為一個系統工程問題，"弗博恩科爾說，"我們討論的不再只是拖拉機和灌溉系統，而是傳感、通信、計算、自動化與可持續性的協同運作。"
儘管並非農業科學科班出身，弗博恩科爾早在1985至1986年就讀佛羅里達大學期間，便參與為NASA國際空間站開發航空種植系統——通過霧化噴霧向植物根部輸送養分，並用輕質氣動結構固定植被。自2017年密西根州立大學智慧農業倡議啟動以來，他一直主持該計劃的跨學科工作，致力於將工程與數字技術應用於農業和食品體系。
他將工程作為農業"倍增器"的理念，與IEEE智慧村莊項目的經驗相互印證——後者旨在為偏遠社區提供電力及教育、就業機會。在他看來，農業同樣需要系統層面的思維方式。"挑戰不僅在於發明技術，更在於讓系統變得實用、經濟且易於部署。"
三大技術融合：智慧農業的核心框架
本次專題報告的核心主題是自動化、數據分析與可持續性的深度融合。
土耳其克爾克拉雷利大學研究助理迪蘭·奧納特·阿拉庫什與菲拉特大學軟體工程教授伊布拉欣·土科格魯共同撰寫了《智慧農業、精準農業
與農業數字孿生：異同辨析》一文。文章指出，術語混亂會導致投資效率低下，並阻礙技術的推廣應用。
他們將三項關鍵技術區分如下：
智慧農業系統整合傳感器、人工智慧、機器人和數據分析，以提升整體效率和可持續性。
精準農業聚焦於基於地點的精細化決策，農民藉助GPS設備繪製農田地圖，利用無人機監測作物健康，並安裝土壤傳感器追蹤特定區域的水分和養分狀況，從而實現按需施水、施肥和用藥，減少資源浪費。
數字孿生技術為農業區域構建虛擬模型，模擬農場、作物及灌溉系統，使種植者在實施變更前即可測試方案、預測結果。
兩位作者強調，三類技術在實踐中相互交融：數字孿生可從精準農業系統中獲取數據，並將決策建議輸送至智慧農業平台。
沙特垂直農業實踐：Bustanica項目
報告隨後以沙烏地阿拉伯法赫德親王大學的Bustanica項目為例，展示了技術的實際落地。"Bustani"在阿拉伯語中意為"我的花園"，該項目是一套基於微控制器的自動化水培垂直農業系統，將水培與霧培相結合——植物根系懸於空中，通過霧化噴霧獲取養分，可在密閉室內環境中生長，用水量遠低於傳統農業。
系統配備物聯網傳感器，持續監測水質和儲水條件，通過Arduino Mega處理傳感器數據，NodeMCU ESP8266負責Wi-Fi通信與雲端連接，數據經谷歌Firebase平台實時傳輸。配套移動應用可遠程監控燈光、養分及水泵狀態，當環境參數超出設定範圍時，自動投藥泵將自動介入調節。
LED燈模擬自然光照，超聲波傳感器測量水位，電導率傳感器追蹤養分濃度。測試階段，系統實現了穩定的環境調控，並根據實時讀數動態調整投料量。未來，該系統還計劃接入亞馬遜Alexa語音助手，並引入機器學習工具，用於植物病害檢測和生長分析。
番茄採摘機器人：解決農業自動化難題
全南國立大學生物系統工程與機器人學教授孫亨日及其研究生團隊在報告中介紹了番茄自動採摘機器人的研究進展。番茄因形狀、大小和成熟度參差不齊，且極易在採摘過程中受損，長期被視為難以實現自動化的作物。
研究團隊將三維機器視覺、機械臂、吸盤式夾持器和旋轉切割工具相結合，構建了能在非結構化戶外環境中作業的採摘機器，旨在降低對人工勞動的依賴，同時提升採收效率和一致性。
農業的系統化轉型
弗博恩科爾表示，這些研究進展折射出工程界對農業認知的深刻轉變。"農業過去主要是種植、灌溉、施肥，以及用機器減輕勞動強度。如今，它同時也是一個數據問題、通信問題、能源問題和韌性問題。"
印度昌迪加爾大學研究人員蘇倫德·辛格與薩尼希特在論文《可持續智慧農業：整體性方法》中指出，到2050年全球近70%的人口將居住在城市，這將給食品供應鏈和配送體系帶來巨大壓力。無線傳感器網路將在這一轉型中發揮核心作用，通過連接設備監測土壤、氣候和作物狀態，並將數據傳輸至雲端，由機器學習模型進行分析並給出決策建議。
他們還指出，卡特彼勒、CNH、約翰迪爾、久保田等農機巨頭正與博世、谷歌、英特爾、微軟等科技公司加強合作，但通信可靠性、傳感器成本和數據基礎設施的可擴展性仍是當前面臨的主要挑戰。
農業技術的廣泛影響與現實挑戰
智慧農業所涉及的遠程感知、無線傳感器網路、AI分析和雲平台等技術，同樣適用於交通、能源和工業系統，這正是IEEE深度參與這一領域的原因所在。
IEEE智慧農業食品倡議正處於發展初期，未來計劃制定相關標準，搭建農民、研究人員、政府和農業企業的協作平台，並制定智慧系統的部署策略。數字孿生技術預計將隨著計算能力和傳感器密度的提升發揮更大作用。
然而，技術推廣落地仍面臨現實阻力。"由於成本、電力供應、通信基礎設施以及聯網設備的安全漏洞等問題，農民在採用新技術時面臨重重困難，"辛格與薩尼希特寫道。
智慧農業的價值，歸根結底在於系統能否在工業化農場和資源匱乏地區的小型家庭農場中同樣可靠地運行。
弗博恩科爾最後說道："糧食不安全問題影響著社會穩定、民眾健康、教育水平和經濟發展。工程技術無法解決世界上所有的問題，但它在幫助人類養活自己這件事上，絕對大有可為。"
Q&A
Q1：IEEE智慧農業食品倡議的專題報告主要涵蓋哪些技術方向？
A：報告重點聚焦自動化、數據分析與可持續性三大領域的融合應用，具體包括智慧農業系統、精準農業和數字孿生三類技術，同時收錄了垂直農業、採摘機器人、無線傳感器網路等實際案例，旨在為農民、工程師和政策制定者提供技術參考與應用指引。
Q2：沙特Bustanica垂直農業系統是怎麼運作的？
A：Bustanica系統融合水培與霧培技術，植物根系懸於空中並通過霧化噴霧獲取養分。系統配備物聯網傳感器，實時監測pH值、養分濃度和水位，數據經Arduino Mega處理後，通過NodeMCU ESP8266上傳至谷歌Firebase雲平台。配套移動應用可實現遠程監控，自動投藥泵在環境參數異常時自動調節，整體用水量遠低於傳統農業。
Q3：智慧農業技術在推廣普及方面面臨哪些主要挑戰？
A：主要挑戰包括四個方面：一是設備與系統成本較高，小農戶難以承擔；二是部分地區電力供應不穩定；三是通信基礎設施薄弱，影響數據傳輸可靠性；四是聯網設備存在安全漏洞風險。此外，不同平台間的互操作性不足、數據共享機制不完善，也制約著智慧農業系統的規模化部署。
