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農業領域
  • 在農業領域，灌溉是水資源利用的主要途徑，然而傳統的灌溉方式存在水資源浪費、不均衡和高成本等問題，在此背景下，物聯網技術的發展為現代農業節水灌溉提供了新的解決方案，利用物聯網技術可以實現對水資源的實時監測和控制，提高灌溉的精確性和效率，減少水資源浪費。
    12/13
  • 農業一直是人類文明的支柱，而今，隨著科技的快速發展，農業也正在經歷著數字化轉型的革命。本文將帶您深入探討智慧畜牧數字化轉型的關鍵議題，特別聚焦牧場智能化設備如何成為農業領域的閃亮明星，引領著農場主走向更智能、更高效的未來。
    11/09
  • 在農業領域，不少人也開始將這個時代稱為“智能農業”時代。
    03/19
  • 在農業領域引入物聯網，農產品質量安全即可追溯;在未來社區里引入物聯網，安防、火警、應急報警等實現智能化管理;在智慧交通中引入物聯網，則可打造出交通流量監測、停車智能誘導等應用……得益于物聯網技術的發展和應用，更便捷更智慧更安全的生產生活方式正在到來。
    04/29
  • 天演維真作為數字農業，中國品牌農業信息化服務的先行者、中國農產品數字身份識別技術的開創者。自成立16年以來，一直積極響應黨的號召，貫徹落實國家質量興農、品牌強農、數字農業的產業發展指導思想，憑借在品牌農業領域多年的服務經驗和雄厚的技術研發實力，創新建立了“綠色發展、品牌引領、數字賦能、農商互聯”為核心的服務體系，構建品牌農業全產業鏈數字化云平臺，利用數字云技術助力品牌農業轉型升級，實現農業產業品牌化、數字化發展。
    05/29
  • 鄉村振興背景下“數字農業”發展趨勢與實踐策略，“數字農業”是數字經濟在農業領域的重要實踐。目前，學術界與產業界對數字農業沒有形成統一定義。常見稱呼包括信息農業、精準農業、“互聯網+農業”等。本文所指的數字農業是在農業信息化基礎上，強調新一代信息技術在農業產業鏈各環節的本質作用，它代表了農業產業的新圖景。數字農業的實質是用數字技術開展農業生產經營管理，把數字技術運用到農業生產、加工、運輸、銷售、服務等各個產業鏈環節當中，通過將現代農業和信息化的深度融合，充分發揮數字技術對促進農業發展的重要效能，不斷提高現代農業產業的數字化水平，從而助力鄉村戰略的實施。
    05/29
  • 天演維真作為數字農業領域標桿企業，為解決企業在養殖過程中遇到的難點痛點，運用物聯網、RFID、人工智能、云計算等技術，圍繞環境智能監測與控制、自動精準飼喂、生理行為監測、企業ERP管理、質量追溯、數字營銷等需求，建設生豬產業數字化體系，實現生豬“吃好、住好、長好、管好、銷好”。
    04/20
  • 8萬個鮮繭筐打上了RFID標簽，改造了9個冷庫和3個常規倉庫，做了20萬條可溯源白糖PE包裝袋，為200萬個舊包裝白糖做了輔碼貼標，部署了2條新包裝的自動化設備，對區塊鏈的應用，讓的數字化進程全面提速。
    11/13
  • 在互聯網技術飛速發展的時代，未來農業的走向成為社會關注的焦點？借助信息技術改變未來農業生產場景，讓農業生產朝著智能化、空間立體化方向發展。以后年輕人種地，不再像老一輩那樣面朝黃土背朝天，而是要做智慧管理。
    08/12
  • 在互聯網技術飛速發展的時代，未來農業的走向成為社會關注的焦點?借助信息技術改變未來農業生產場景，讓農業生產朝著智能化、空間立體化方向發展。以后年輕人種地，不再像老一輩那樣面朝黃土背朝天，而是要做智慧管理
    07/24
  • 農業的生產和服務領域存在很多痛點問題，如生產方式較粗放、農業服務不完善等。不少企業以產業痛點為導向，積極探索人工智能在農業生產服務中的融合創新，為解決農業痛點問題找到了新的突破點。
    01/08
  • 據福布斯雜志報道，近年來，農業技術(又稱AgTech)正在迅速改變這個行業。2015年，農業領域的科技投資高達46億美元，而這已經是三年前的事了!不過，隨著地球上人口的持續增長，將來資源供應可能受到嚴重影響。最近的研究發現，到2030年，農業產量必須增長60%才能滿足人類需求。
    11/30
  • 隨著世界各國政府對物聯網行業的政策傾斜和企業的大力支持和投入，物聯網行業被急速的催生，技術發展無邊界，并且在各個方面擴大根基，目前物聯網在家庭安全，工業(工業物聯網)和智能城市等領域已經得到了應用，但是物聯網的技術發展不僅于此，在農業領域也有應用，也就是農業物聯網。
    08/27
  • 據報導，能源市場情報公司IDTechEx預測，未來10年與物聯網(IoT)網絡連結的智能裝置數量將超過120億，這項新研究發現，過去4年來，低功耗廣域網絡(LPWN)及無線個人區域網絡(WPAN)的部署均呈現增加，而部署的物聯網網絡大部分用于智能城市應用、資產追蹤以及農業領域的連結和運作。
    12/07
  • 未來人工智能、數據挖掘、機器學習、數學建模、深度學習等技術將被廣泛應用，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。
    11/30