資料驅動農業4.0發展
作者 : Dimitrios Damianos & Pierre Cambou, Yole分析師
農民們透過採集感測器數據，開始將農務從預防轉變為預測。
工業革命(Industrial Revolution)自開始以來，其重心一直是使生產過程自動化。現在當我們進入了工業4.0 (Industry 4.0)時代，大多數的工業過程已經轉型成為以資料為中心了，這些過程通常涉及五個資料操作步驟：收集、傳輸、儲存、分析以及最終顯示。最後一步是為了讓人們持續參與其中，當然資料也可以被發送到某些執行裝置，從而將整個過程完全交給機器人。
在過去20年來，農業不可避免地受到工業化的影響，而在近年來，農業4.0 (Agriculture 4.0)的發展態勢強勁(圖1)。隨著工業生產逐步採用資料管理，農業發展也緊隨其後。傳統上服務於工業領域的公司，現在也向農業部門提供以資料為中心的類似方案，我們甚至看到農業設備製造商擴展進入了工業設備製造領域。
相對於傳統的工業製造產業，農業通常具有非結構化的環境特徵，但是以資料為中心的技術具有多樣性，使農業可以像汽車和航空產業一樣，成為這一技術的另一個試點產業。農民都可以變成工程師。
圖1：在過去的兩個世紀中，農業不可避免地受到工業化的影響，近年來農業4.0發展勢頭強勁。
這一趨勢始於1990年代，最初是在高價值乳製品產業中使用自動化設備——主要是來自瑞典製造商DeLaval和荷蘭Lely等企業的擠奶機。同時，總部位於日本的Satake和瑞士的Bühler等公司也研發出穀物(特別是米)的光學分揀機，這些分揀技術最終又回到了農田，用於生產高階農產品，例如葡萄園的葡萄。法國南部的Pellenc研發了一種機器人設備，將農民變成了資料科學家。
的確，一旦協助新一代農民實現了自動化，他們就有機會更進一步，從被動地接受產量資料，變為主動採取行動來提高農產品的品質和數量。過去的小規模農耕作業是依靠農民的觀察和直覺來監控日常活動，如今，大規模農耕作業不能再依靠人類的判斷，資料技術已成為正確指導農業的關鍵。無論用於畜牧業、作物生產，還是用於葡萄酒等高階生產，資料都是農業4.0的關注重點。
攝影機在農業中的應用
農業資料管理的最佳案例之一是使用無人機監控農田。巴黎的Parrot公司利用其美國子公司MicaSense開發的攝影機，成為這一領域的重要參與者。但是這家法國公司已在今年一月份宣佈將其MicaSense賣給AgEagle Aviation (總部位於美國的資料收集、分析、航空影像服務和無人機公司)，交易價格為2,300萬美元。 MicaSense開發的攝影機可以使用不同波長計算出標準化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index；NDVI)圖，這已經成為監控作物生長和發現問題區域的公認方法。現在最先進的方法是將NDVI圖下載到拖拉機上，並據此調整輸送到田間的肥料。
根據美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration；FAA)最新報告，在美國註冊的160萬架無人機中，有7%是用於農業的，也說是說，美國目前有超過100,000架農用無人機。雖然在整個商用無人機市場中，這只不過佔了一小部份，但農業無人機市場已經成為一個重要的創造營收來源。資料收集將漸漸成為機器人的任務。無論是對於自動化穀倉、農用無人機還是自動駕駛拖拉機，資料都不再是新的原料，而是新的產物。圖2的資料顯示機器人在農業中的應用逐年增加。
圖2：機器人在農業中的應用逐年增加。(圖片來源：Yole Développement)
IMU在農業中的運用
智慧農業中使用的機器人可分為兩大類：空中機器人(無人機)和陸地機器人(如拖拉機和收割機)。在這兩種情況下，機器人的功能均有賴於各種類型的感測器。例如，機器人需要利用慣性系統進行導航和保持穩定度，因此，慣性系統必須滿足較高的性能、可靠性和準確度等要求，並且具有低偏置漂移和低偏置不穩定性，而且性能不能受溫度的影響。此外，所有的這些功能都必須要能以一個可負擔的價格提供，才足以證明投資的合理性。
圖3：無人機市場預測。 (圖片來源：Yole Développement)
無人機可以透過攝影機監控農田的健康狀況，而且還經常被用來為中小型農田(小於20公頃)施肥，以代替成本更高的飛機施肥方案。無人機的攝影機對準地面時，其導航和穩定度非常重要，因為攝影機拍攝的畫面必須準確。在10米的高度，攝影機5°的偏差就可能導致拍攝畫面產生80公分的誤差。圖3為無人機市場預測數據。
儘管GPS能足夠精確地進行無人機導航，但仍然需要強健的慣性測量單元(IMU)來確保攝影機的穩定度。
用於農業生產的陸地機器人車輛必須要在成排的莊稼中穿行，所以需要達到公分級的精確度，以免損壞農作物。大多數機器都配有精確的GPS系統，讓駕駛人知道車輛的位置，以避免為莊稼施肥時重複或遺漏。
但是，GPS在某些情況下(例如機器人行駛到樹下)可能會失去訊號，這時就需要用到IMU或「姿態航向參考系統」(AHRS)了。基於微機電系統(MEMS)的IMU裝備齊全，能夠滿足陸地應用對於高性能、小尺寸、低重量、低功率和低成本(SWAP-C)的需求。
(參考原文：Data Drives Agriculture 4.0，by Dimitrios Damianos & Pierre Cambou)
從無線連接、更快的處理和運算、網路安全機制、更複雜的虛擬實境(VR)到人工智慧(AI)等技術，都將在未來的每一個嵌入式系統中發揮更關鍵功能。「嵌入式系統設計研討會」將全面涵蓋在電子產業最受熱議的「智慧」、「互連」、「安全」與「運算」等系統之相關硬體和軟體設計。
會中將邀請來自嵌入式設計相關領域的研究人員、代表廠商以及專家，透過專題演講、產品展示與互動交流，從元件、模組到系統，從概念設計到開發工具，深入介紹嵌入式系統設計領域的最新趨勢、創新和關注重點，並深入分享關於嵌入式系統設計的經驗、成果以及遇到的實際挑戰及其解決方案。
加入LINE@，最新消息一手掌握！
