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星期二, 9月 12, 2023

Tastry 用 AI 技術分析葡萄酒,精準找出消費者喜好, 品酒再也不擔心踩雷!

 Tastry 用 AI 技術分析葡萄酒,精準找出消費者喜好, 品酒再也不擔心踩雷!

資料來源:2021/08/31, 未來商務 黃云宣,農業科技決策研究院,Forbes

品酒是一項專門的技術服務,隨著客製化需求日漸盛行,美國近幾年興起 AI 品酒產業。經由大數據搜集資料後,找出用戶偏愛的口味,不只提升效率,也能幫助酒商精準、迅速地開發出符合大眾口味的酒類產品。

AI 品酒開始盛行

加州新創公司 Tastry,創立於 2014 年,利用 AI 技術以及化學分析,針對消費者偏好的葡萄酒香味、口感以及酒精濃度等做出推薦。除了精準度高達 9 成外,Tastry 也將這一技術運用在與釀酒廠商的合作,未來在釀酒時,能省去測試市場的時間,增加製酒效率。

AI 品酒盛行,還有一個原因來自每年發生的加州野火。野火所產生的煙霾會污染葡萄園,影響釀酒品質。AI 技術能協助這些釀酒商找到可以掩蓋葡萄上煙燻味的方法,並且提供了可行的釀造選項。

加州 Napa County 酒商 Altas Wine 的 Alexandre Remy 表示,混釀被煙燻味污染的葡萄,讓釀酒過程更困難且複雜。藉由 Tastry 幫助,他們成功地將沾到煙燻味的葡萄,與頂級葡萄品種黑皮諾(Pinot Noir)融合,創造出理想混釀方式。

Tastry 如何分析出消費者喜好

Tastry 創辦人 Katerina Axelsson 利用就讀化學系期間所學,以及在釀酒廠打工的經驗,提出品酒為何會因人而異的疑問。她首先分析葡萄酒樣品,鑑定出數千種化合物,並將其分類成不同葡萄酒的風味特徵。接下來,透過機器學習將這些風味、香氣、質地以及顏色放進資料庫中,與其他葡萄酒進行比較。

擁有龐大資料庫後,2019 年 Tastry 推出 BottleBird App,能把產品與用戶的個人喜好進行配對,用戶只要花 30 秒,輸入自己的口味偏好,像是菸草、黑咖啡、香蕉或是蘑菇,系統就會為使用者推薦適合的葡萄酒,包含酒的價格、品種、適用場合,或者是搭餐選擇。Katerina Axelsson 表示,在多次嘗試後,他們發現這些推薦的準確率高達 80-93%。此外,Tastry 在一年中就分析了上千萬瓶酒,建立了大量且廣泛的資料庫,藉由這些資料庫,零售商以及釀酒廠,能更精準、有效率地抓住消費者喜好。

Tastry 將如何改變葡萄酒產業

Tastry 目前在美國已經與許多釀酒廠商進行合作,包含加州最大的葡萄酒生產商之一 O'Neill Vintners and Distillers。Tastry 會根據資料庫,推薦他們在釀造過程中,可以加入什麼樣的元素,以及該使用怎樣的釀酒方式。「Tastry 的技術無法取代釀酒團隊,但是他們的資料庫真的非常豐富。」O'Neill Vintners and Distillers 說道。

此外,Tastry 也能提供釀酒廠無法取得的資料庫,幫助他們降低釀酒成本,並提供銷售資訊,協助他們做出品牌定位以及銷售策略。目前,O'Neill Vintners and Distillers 正透過 Tastry 的 AI 技術建議,「簡化」混合葡萄酒的過程,以創造市場需要的風味。

Tastry 的下一步,打算進軍歐洲,將AI技術套用於這一大片葡萄園中。根據 CNN 報導,這可能會影響未來葡萄酒的購買、生產模式。

對於消費者來說,Tastry 不同於 Vivino 這種建立於歷史數據上,以及仰賴顧客評價的應用程式。根據客製化選項,Tastry讓用戶在餐廳、酒吧挑選酒時,減少踩雷的機率,還可以根據同行友人愛好,選出符合大家喜好的酒。此外,在送禮上也方便許多,透過輸入資料,就可以買到符合條件的酒類。

藉由 BottleBird,釀酒廠商可以獲得曝光度,並接觸到不同世代的新舊客戶。Tastry 表示,BottleBird 用戶對於他們使用程式後,購買葡萄酒的滿意度提高了 45%。Atlas Wine 的 Alexandre Remy 說:「Tastry 不只幫助我們使用數據做出產品決策,他們先進的 AI 技術,也能夠讓我知道我的營運方向是否與消費者數據匹配。」他認為,Tastry 在釀酒廠與消費者之間建起一座橋樑。

至於零售商,使用 Tastry,除了可幫助用戶在幾秒鐘內找到「完美」的葡萄酒,還可以透過資料庫,推出風味相似的產品組合,並讓首次嘗試葡萄酒的客人,減少不知所措的情況。根據Tastry 報告,他們的建議,使得葡萄酒零售商的總銷售額增加 20%。

現在,Tastry 正在使用機器學習和分析化學來教授人工智慧“品嚐”—該技術通過向釀酒師和零售商提供有關客戶喜歡的葡萄酒的寶貴訊息,正在撼動葡萄酒行業。於該公司創始人兼首席執行長 Katerina Axelsson的採訪過程中,了解到該公司是如何使用如何使用人工智慧向消費者推薦葡萄酒,並就生產什麼產品向酒廠提出建議。 

AI品鑑方式

Tastry 的技術是通過分析化學來解碼葡萄酒的香氣和風味特徵。該公司在他們的應用商店中測試每一個消費者獨特口味並進行識別。消費者的味覺就像指紋-沒有兩個是相同的。然後,人工智慧使用這兩個數據集(消費者味覺數據和葡萄酒簡介資料)來預測消費品分數,準確率超過 92%。人工智慧技術不僅提供專業的見解供消費者購買酒品,同時也將該消費者之真實數據等資料提供釀酒師和零售商等,藉此來提高銷售額。

味覺體驗

每個人都有獨特的味覺體驗。透過應用程式BottleBird來詢問用戶的個人口味和氣味偏好—包括有關咖啡、煙草和醋等事物的問題,引導用戶完成一項名為“味覺調查”的測驗。應用程式BottleBird使用人工智慧和味覺數據來推薦酒品資訊供消費者挑選。這種方法使 Tastry 不同於 Vivino,因為Vivino則是依賴歷史購買紀錄和評級數據的應用程序。當葡萄酒消費者試圖在商店、餐廳、酒吧或酒廠中選擇葡萄酒時,該應用程序的推薦大大減少了消費者的不知所措。 他們的標語是“再也不要在壞瓶子上浪費錢了”。 該應用程序甚至可以讓用戶為他們的朋友找到排名靠前的葡萄酒,這樣他們就可以每次都送出符合要求的禮物。

協助釀製高品質的葡萄酒

  Tastry 意識到中小型葡萄酒生產商很難在擁擠的葡萄酒市場中獲得關注,尤其是營銷預算較小的公司。該公司的使命是通過提供葡萄酒化學數據幫助釀酒商調整他們的葡萄酒以匹配客戶口味,從而幫助他們節省生產成本並轉移更多產品。現在,他們還為銷售團隊提供訊息,幫助他們做出更好的定位和銷售決策。

  釀酒廠可借助BottleBird 應用程序來獲得曝光率和與全新客戶建立聯繫。因為 BottleBird 用戶在使用該應用程序時對他們購買的葡萄酒的滿意度也提高了 45%,所以當他們與該公司互動時,酒廠的客戶滿意度得分也會飆升。

  Atlas酒廠的 Alexandre Remy 說:“Tastry 幫助我使用真實數據在 Atlas 做出決策。 他們不僅帶來了人工智慧,而且他們先進的實驗室方法讓我能夠將消費者數據與我的運營相匹配。 這就像一個指南針指向正確的方向。 Tastry 在酒廠的目標和消費者的需求之間架起了一座橋樑。”

零售商的商業洞察力

葡萄酒零售商還可以從 Tastry 的人工智慧中受益,並通過以下方式提高葡萄酒貨架銷售:

●        於門市及購買應用程序上,為消費者提供在地化及個性化之商品推薦。

●        透過即時庫存績效平板來協助零售商優化其產品組合。

●        提高客戶滿意度並增加零售商之回頭客數量。

●        透過揭開葡萄酒購物體驗的神秘面紗並幫助客戶在幾秒鐘內找到“完美契合”的葡萄酒,從而減少購物者的壓力。 

AI品鑑的潛力

  通過教授人工智慧“品嚐”,Tastry 的模型將適用於在那些不喜歡浪費錢在不喜歡的葡萄酒上的消費者上,以及希望通過了解消費者的需求來增加銷售額的釀酒廠和零售商。

  Katerina Axelsson 分享說,Tastry已經證明不僅對葡萄酒有效,而且對香水、啤酒、烈酒和咖啡等產品也有效,甚至與辣醬公司合作過。 當訪問Axelsson有關該公司未來的規劃時,她說,“個性化變得非常重要。 現在有太多的產品和太多的選擇,人們幾乎在購買任何東西時都遇到了選擇的悖論。 人們會期望個性化,我們稱之為單一化,他們會期望這些建議是準確的。” 隨著時間的推移,使用來自 Tastry 等公司的商業洞察力的公司也將在市場上獲得巨大的競爭優勢。

AI 將運用至更多領域

儘管 AI 品酒聽起來相當吸引人,但是並不是所有人都認同。雖然 Katerina Axelsson 也認同 Tastry 無法完全取代侍酒師,但她認為,這項技術的拓展性使得 Tastry 每年分析葡萄酒的數量,遠超過人類所能品嚐的範圍。

此外,Axelsson 表示,Tastry 未來計畫,將此一技術推展至啤酒、烈酒、香水以及咖啡等產品。「客製化變得非常重要,現在有太多的產品和太多的選擇,人們在購買任何東西時都遇到難以選擇的情況。人們會期望客製化,我們稱之為單一化,他們希望這些建議是準確的。」

在矽谷,有一家專注於「將香氣和味覺數位化」 的新創公司 Aromyx,就是以捕捉人類腦中的生化訊息,並蒐集、分析、儲存與重製這些感官數據,隨著資料庫越多,可以應用的範圍也越廣、越精確。

精準客製化必備的條件,其實就是資料庫,而要搜集這些資料,需要的正是AI技術。當資料庫越齊全、越龐大,分析出來的選項也會更符合用戶本身。未來,這項技術的可能性或許會為市場帶來巨大改革。

提醒您:禁止酒駕、未滿十八歲禁止飲酒。


星期一, 9月 11, 2017

農業行業投資研究報告:因地制宜、因人制宜,重點關注種植管理和大資料兩大農業領域

農業行業投資研究報告:因地制宜、因人制宜,重點關注種植管理和大資料兩大農業領域
本報告主要來自戈壁創投:王宇博 2017-05-12
戈壁創投認為,現在中國的農業發展與互聯網結合、與科技結合是大勢所趨,但更關鍵在於是否密切結合了國情現狀——因地制宜、因人制宜,這是決定創業能否有機會成功的基礎因素。
如今,農業逐漸從鐵犁牛耕、面朝黃土背朝天的傳統方式解脫出來,正在向一件更“酷”的事情方向發展。 
但是由於國情所限,中國農業科技化、互聯網化起步時間較其它發達國家稍晚。然而,通過與數百家農業創業公司接觸,戈壁創投發現:選擇在農業領域創業的創業者多數出生於農村,並且懷揣夢想和情懷在做農業這個“苦“差事,而非是純To VC——以拿到投資,實現商業化盈利為創業動機。上述利在,創業更走心、更容易與農民群體打成一片,也深刻理解中國的發展痛症;弊在,有時感性大於理性,實現商業化目標速度緩慢,公司或可能泯滅在創業初期階段。 
戈壁創投認為,現在中國的農業發展與互聯網結合、與科技結合是大勢所趨,但更關鍵在於是否密切結合了國情現狀——因地制宜、因人制宜,這是決定創業能否有機會成功的基礎因素。因為我國的農業具有明顯的中國特色,所以不僅要深刻理解國策,而且要做好耐心去長期進行農民教育的準備。同時,對於被發達國家已踐行成功的經驗, “拿來主義”可能並不全部適用,這就像“橘生淮南則為橘,生於淮北則為枳”的道理,但我們可以恰當借鑒。不過,值得每一位投資人、創業者興奮的是,中國農業通向世界的窗戶已經打開了半扇,而當前開放的通道給予了我們物盡其用的好時機。 
戈壁創投從2015年開始深入研究農業,期間,見過數百家農業初創企業,跑過數十個農村,並在去年開始已經陸續投資了一些農業專案。戈壁重點關注“大農業”領域,通過土地價值鏈分層研究,我們認為土地流轉、種植管理、農業資料/農業金融、農產品品牌四個領域存在投資、創業的機會。
近年來農業行業的創業和投資不乏熱點,2014年生鮮電商熱潮,2015年農村電商、農村金融、供應鏈興起,2016年有超過20家農業創業公司融資過億。戈壁創投於2015年開始關注農業產業,今年農業是戈壁創投重點投資的領域。 
相關統計資料顯示:目前農村人口6.2億,鄉鎮3.3萬個,農村市場規模超10萬億,農資市場規模約1.6萬億, 消費總支出約5.2萬億,其中人均消費8383元,增速12%,遠高於城鎮居民人均消費增速。不難看出農村市場潛力巨大,但農村當前存在的現狀阻礙了發展——主要體現在專業的青壯年農村人口匱乏、長期以來流行熟人文化不願接受新產品新技術、消費能力和意願比較低。不過,隨著農村互聯網化覆蓋率增速不斷升高,同時國家出臺了相關的扶持政策,這些都為農業發展提供了良好的契機。 
自從與農業創業者頻繁接觸以來,我們發現多數農業創業者懷揣改變落後農業現狀的情懷,可是既懂技術,又懂農村的人才十分匱乏,加上項目落地中會遇到種種問題,所以實際上這個所謂的風口還沒有真正的起飛。雖然多數創業者選擇了貼近城市的農業項目,紮堆在供應鏈、生鮮、農村消費金融,但是戈壁創投認為農業更大的機會存在於供給端的改革。
 農業產前、產中、產後細分劃分示意圖
農產品流通各個環節流程示意圖
通常農業可以劃分為產前、產中、產後。產後流通環節貼近消費者,吸引了很多創業者,不乏一些知名企業,比如美菜、一畝田。不過我們認為,現有的流通方式與現有的種植方式是相匹配的,中間環節雖然多,但每一層都提供了價值。很多處於流通環節的創業公司所從事的業務只是替代了其中某一環節,並沒有對整個鏈條的效率有所改善。產前的種子、化肥、農藥等行業,雖然有很多上市公司,但是產品弊端頗多,一些創業公司正在試圖能夠改變現狀。而戈壁創投更看好的是產中環節的改革——它是農業供給端的核心,通過結合互聯網、物聯網、遙感、大資料、機械自動化等技術,能夠給行業帶來巨大改變,從而影響產前、產中、產後行業的格局。

農業產中環節金字塔流程圖
如果我們把產中環節看做一個金字塔,那麼塔尖的農產品是最終的產出,塔底的土地則是農業生產最基礎的資源。而現在,“金字塔”正在經歷自下而上的變革,隨之帶來的是土地流轉、種植管理、農業資料/農業金融、農產品品牌四個領域存在投資、創業的機會。
創業、投資機會之一:土地流轉
土地租讓是市場一直以來都存在的現象,主要是有能力的種植大戶不滿足於自己的一畝三分地,那麼就需要租用其它地來種植,然而在租用土地的時候面臨了重重困難。比如,租了農戶的土地,農戶中途不認帳要收回土地怎麼辦?把土地租出去邊界被破壞掉之後,租戶又不租了,如何準確核實自己土地的面積? 儘管困阻較多,但土地流轉發展的速度依然在逐年增長。


2008年《中共中央關於推進農村改革發展若干重大問題決定》首次提出了:要建立健全的土地承包經營權流轉市場,由此這一年成為了農村土地流轉的元年。截至2015年底,全國家庭承包耕地流轉面積達到4.45億畝,占家庭承包經營耕地總面積的33.3%201611月,《關於完善農村土地所有權承包權經營權分置辦法的意見》頒佈,在“兩權分設”的基礎上,把土地承包經營權進一步分為承包權和經營權,實行所有權、承包權、經營權“三權分置” ,從政策上掃除了土地流轉的障礙。 
在走訪農村的過程中,我們深切的感受到土地流轉現象的普遍,尤其是種植大戶、家庭農場等新型經營體,都需要通過流轉土地來實現面積擴張。目前土地流轉行業有不少創業公司,希望在這個有望達到萬億級別的市場切塊蛋糕。區別于房地產,土地資源極度分散,並且農村熟人社會的形態導致獲取土地資源有一定的難度。相對于土地的本身資源來說,其需求端更加不確定——大部分租地需求可以就近在同村解決,暫且沒有仲介需求;對於另一部分異地找地的需求,其如何實現低成本獲取客戶,對仲介平臺的運營能力要求較高。 
土地流轉歸根到底是一門仲介生意,要掌握買賣雙方資源才能有效匹配。在土地流轉領域,戈壁創投看好:掌握真實土地資源,獲客能力強,並且有落地服務能力的公司,我們希望能找到土地版的“鏈家”獨角獸出來。
創業、投資機會之二:種植管理
2011年為分界嶺:中國城鎮常住人口首次超過農村,並且差距在逐年增大。我國農村人口流失問題愈發嚴重,但我國常住人口城鎮化率為53.7%,仍低於發達國家80%的平均水準,也低於人均收入與我國相近的發展中國家60%的平均水準。伴隨國家出臺推進城鎮化的一系列政策,這意味著農村人口還會持續減少。

城鎮人口、農村人口歷年來流動資料對比
值得注意的是,當前農村流失的人口主要是青壯年, 6038部隊”(老人、婦女)種田現象在我國農村已經越來越普遍,再過10年,當這人年過古稀,誰來種地?誰來養活這麼大一個國家?儘管我們已經看到了大學生、農民工、企業返鄉種地的萌芽,儘管這類人群對科技的接受程度很高,也有一定的資金,不過他們多數完全不懂農業,不過這將給為他們提供種植服務的公司會迎來歷史新機遇。 
我們看到了市面上有很多農技服務APP,它們提供技術指導,問題諮詢等服務,但這並不是我們所期待的種植服務方式。首先,在當前的農業現發展階段,要實現APP能夠被大量用戶安裝並使用,其進入門檻很高;其次,很多農業問題不是線上一兩句話能解決的,並且當問題已經發生了,再來尋找解決方案,往往已經錯過了最佳時機。   
中國農技專家資源匱乏,農業種植技術水準遠落後於發達國家,這不僅降低了農產品種植效率,一定程度還會帶來農產品的安全隱患問題。以玉米為例,從美國進口,進入海關報稅後,算上運輸成本,每斤的價格甚至會比國內便宜一半,究其根本在於兩者種植效率的巨大差異;而且很多食品不安全問題都是發生在種植環節中,比如不合理的用藥用肥。所以,種植環節需要一群懂農業、懂技術的人才,改變我國傳統的小農經濟,經驗種植,走上資料化的、標準化的農業發展之路。然而現實的問題是,多數農民還是傳統農民,對於新興事物的接受度不高,而且農業需要一定週期,要讓農民相信先進種植技術的效果,至少需要一季種植週期。特別是費用問題,誰來買單,農民能承擔多少費用?因此選擇在種植管理領域創業的創業者,短期內還要解決收入來源的問題,而包銷農產品,銷售農資都是可選方案。
在物聯網傳感技術逐漸成熟,以及農業科研機構作物生長模型證明了——科學種植對農產品產量和品質都有提升的利好客觀環境之下,在種植管理領域,戈壁創投看好:結合地面感測器、氣象資料、衛星遙感以及植物生長模型,對農業種植經行系統化指導,並且能快速複製的創業公司。
創業、投資機會之三:農業大資料/農業金融
在歐美國家,僅氣象資料已經是千億美元市場;在我國,受限於農民收入、消費的水準能力,農業大資料市場處於非常初級階段。 
隨著今後地面感測器、遙感、植物生長資料的積累,土地、作物的資料也將逐漸完善,這將是一個巨大的寶藏:一方面可以讓農戶增收,一方面能預測未來產出、價格的波動,提前對風險做出應對措施。這在海外已經有很多先例,比如被孟山都收購的The Climate Corporation, 能夠幫助農民預測農資,農產品價格的Farmers Business Network
沉澱的資料價值,不僅體現在農業生產上,而且還體現在農村金融項目上。農村的資產端風控相較于城市金融項目沒有那麼精細,很大原因在於缺乏資料支援,造成了農村金融風控操作難度大。比如,給農民做征信,能做的可能就是走訪一下村民和村支書,能夠拿的出手的抵押物也許只有土地;但是如果有了他們的種植資料,就能對他們的收入有預測,對他們的還款能力也有了一定的把握。
大資料,在未來的價值將不斷被放大、被證實。在農業大資料領域,戈壁創投看好:利用氣象資料、遙感資料提供產品化服務和利用農村資料,提供金融服務的創業公司;在農業金融領域,戈壁創投看好:擁有借款方或者在資金端有詳細資料的創業公司,尤其是能夠自己產生資料、擁有資產處置能力、資金端有成本優勢的創業公司。
創業、投資機會之四:農產品品牌
農產品品牌分為品種品牌和產地品牌。現在能被眾人熟知的國產農產品品牌,除了褚橙,潘蘋果,還有更多的嗎?品牌不只是個名字,更是傳遞一種觀念。 
這一現象背後有兩大原因:一是種植環節的落後,導致很多農產品的品質得不到保證,或者說同一批次的品質不均,導致無法標準化;二是農戶沒有創建品牌的意識和方法。
舉個例子,今年2月德國國際果蔬展上,中外農產品的差距一目了然。

中國農產品展示位


荷蘭:農產品展示位
但是在未來,隨著土地集約,種植過程的標準化、資料化,會有差異化的農產品出來,加上新型農民對於品牌的意識和包裝能力,我們相信會有更多超越褚橙的農產品品牌走出來。
在農產品品牌領域,戈壁創投看好:從上產源頭進行標準化管理,掌握種植技術,有差異化產品,有行銷能力的創業公司。
總結:在上述四個方向中,目前戈壁創投側重關注種植管理、農業大資料兩大領域。因為我們相信引入新技術將會為傳統農業帶來產業升級的機會。這一方面可以幫助解決我們農業落後,種植效率低,食品安全的問題,另一方面也可以提供金融資料,為農產品品牌化創造機會。


農業的拐點?一文看懂農業物聯網的未來

農業的拐點?一文看懂農業物聯網的未來
原文來自IBM,由騰股創投編譯。2017/06/16
隨著智慧農業、精准農業的發展,智慧感知晶片、遠端控制系統等物聯網技術在現代農業中的應用逐步拓寬。
技術發展沒有邊界,並在各個方面擴大根基。物聯網在家庭安全,工業(工業物聯網)和智慧城市等領域已經得到了應用。 但物聯網的技術發展不僅於此,在農業領域也有應用,也就是農業物聯網。

農業物聯網的未來(2050年)和市場規模
據預測,到2050年,農業物聯網將糧食產量增加70%,能夠養活96億人。
Beecham研究分析師Therese Cory表示:“為了解決更多食物的需求,必須克服氣候變化日益加劇和極端天氣條件下的挑戰,以及集約化農業實踐對環境的影響。”
全球轉變時間表
考慮到自2000年以來物聯網的發展,感測器在農業領域的使用發生了重大轉變。
  • 2000年:全球共有5.2億個農場,其中沒有一個農場連接到物聯網。
  • 2025年:與5.25億農場相同的基地,這些農場將使用6億個感測器,以支持農業物聯網,這是向用於農業的技術進步的重大轉變。
  • 2035年:全球擁有5.25億個農場,與2020年相比,感測器使用量將增長三倍以上。到2050年,將有5.2億個感測器用於5.25億農場。


作物品質,作物生產力提高,資源節約和成本控制 - 這些只是農業物聯網今後要轉變農業和糧食生產的幾個方面。它將通過以下方式管理和控制提高作物生產力:
供水管理
據稱,供水管理有可能在一年內節省500億加侖的淡水。充足的供水對農業至關重要; 作物可能會由於過剩或缺水而受損。 與網路地圖服務(WMS)和感測器觀測服務(SOS)集成的農業物聯網提供了一種管理用水需求或供應作物灌溉的解決方案。它還巧妙地分析作物需水量,並利用可用的供水資源來減少浪費。
在乾旱地區,農業物聯網的作物水管理功能具有很大的價值,通過計算閥門執行時間和建立最佳灌溉策略,智慧地管理有限的供水,從而實現更好的水資源保護。
精准農業
天氣預報的準確度和其他動態資料可以在很大程度上影響作物生產力。準確度越高,作物受損機會越低; 因此,更準確的天氣預報可以導致更高的盈利能力和生產力水準。確保準確高效地向農民傳達與動態農業過程(如天氣預報,種植,收穫等)相關的即時資料,天氣預報,土壤品質以及可用性和勞動力成本。獲得這些重要即時資訊的農民可以事先更好地規劃活動,並提前採取糾正措施或預防措施。
綜合害蟲管理或控制(IPM / C
農民的辛勤勞作經常被蟲害破壞,造成重大的經濟損失。 為了防止這種情況,農業物聯網(物聯網)有一個監測和掃描環境參數和植物生長的系統。還有來自有害生物控制的感測器可以預測有害生物行為的資料。農民可以利用這些資訊來大規模地減少蟲害造成的傷害。害蟲管理與控制工作基於以下基礎:
  • 觀察
  • 檢查
  • 識別
  • 記錄跟蹤
食品生產安全
農業物聯網旨在實現最佳、最優質的食品生產,在不同的層次確保食品安全,如儲存、運輸等。為此,它有一個監測系統,如運輸時間,儲存溫度和以及基於雲的記錄系統。
牲畜管理
通過監測工具加強牲畜健康管理,比如用牛的耳標,能夠檢測呼吸道疾病。 如果檢測到疾病,它會發出警報,使生病的牛能夠與牛群分離,防止疾病蔓延。
新應用案例
1、來自開源物聯網平臺Open IoTThe Phenonet ProjectPhenonet使植物育種者能夠借助遠程感測器的測量來評估小麥品種的差異化表現。 這些感測器能夠監測各種因素,如土壤溫度,濕度,空氣溫度等。
這有助於提高植物品質,幫助植物育種者在各種氣候條件下監測和促進植物生長。The Phenonet Project在農業物聯網中領先一步通過提高測量現場環境和植物生理參數的品質,從而提高植物品質。
2CLAAS設備。CLASS成立於1913年,是領先的農業機械製造商。CLASS的物聯網設備可由自動駕駛儀操作,農民可以收到關於提高作物生產力和減少糧食損失的方法的建議。

CLASS已經與農田地圖服務商365FarmNet建立了合作夥伴關係,以便為農民提供服務,他們可以通過電腦或智慧手機管理和控制農田測繪圖;通過收集重要資訊進行進一步分析。相關資訊可用於實地測繪和各種規劃方案,如作物營養與施肥計畫。
3PrecisionhawkUAV感測器平臺 - 無人機(UAV)感測器有效收集優質資料,然後對農業進行分析,為農民提供風速,氣壓等相關資訊。該平臺還可用于諸如測繪,繪圖和農田圖像。

Precisionhawk公司使用無人機進行運行資料的採集和監控。農民控制無人機調查哪些土地,同時也決定調查的高度。
4CleanGrow的碳納米管探頭Carbon Nanotube Probe)。CleanGrow成立於2009年。通過碳納米管探頭快速測量給定液體中的離子濃度。 換句話說,該公司測量了現場給定液體中存在的各種營養水準。
Cleangrow公司在感測器中使用碳納米管探頭作為轉導層,可以在獨立設備中測量或測試多個離子。通過儀錶為用戶提供即時回饋。

此外,農民可以針對各種因素或溫度,濕度和振動情況設置警報。
風險投資
2014年至今,在農業和食品創業公司中,總共有40次融資事件發生,總融資額達2.69億美元,包括一些領先的IT巨頭對農業資訊交流平臺Farmers Business Network高達1500萬美元的投資。