AIoT 如何“耕种”未来？思为无线 LoRa 与 UWB650 技术在智慧农业中的应用
在现代农业发展中，许多种植户和农业企业面临共同挑战：土地面积广阔、人力资源有限、气候变化频繁，导致部分情况难以实时掌握与调控。随着 LoRa、UWB 等无线通信技术的深入应用，农业系统逐渐从传统的“粗放种植”转变为依赖数据驱动的“精准农业”。
本文基于一线应用经验，探讨了 LoRa、NB-IoT、UWB 以及 UWB650（UWB + Mesh）等技术在农业领域的实际部署方式，分析了思为无线（NiceRF）LoRa 通信模块与 UWB650 核心模组在实现农业智能化过程中的关键作用，覆盖从环境感知、数据传输到智能控制的全流程。
一、现场常见问题：数据获取难、传输贵、应用浅
现代农业的发展依赖于数据的全面性和准确性。大规模种植场景中，仅一个中型果园每天可能就需要分析几千条数据。然而，现实中环境数据的采集和处理仍面临诸多挑战。
环境参数获取困难：土壤湿度、pH 值、空气温湿度、光照强度、CO₂ 浓度等都是影响作物生长的重要指标。例如，如何判断何时开始灌溉？为何 CO₂ 浓度波动频繁？为什么同一温室南北两侧的番茄生长状况差异明显？这些问题的答案往往依赖传感器网络。
然而，在大规模田间部署中，传感器节点分布密集、环境复杂，导致人工巡检几乎无法完成，而自动采集又面临干扰多、数据不稳定的难题，难以形成系统的“作物体检报告”。
通信不畅或成本过高：在广阔农田中，布设有线网络成本高昂且维护繁琐。而蜂窝网络虽然覆盖广，但对低频、低数据量的传感器并不经济，长期使用下电量和流量费用迅速攀升。
以某果园试点为例，传感器节点间隔一般设置在 150–200 米之间，但运行一个月后便需更换电池。农场主核算发现，节点数量越多，维护频率越高，整体成本反而上升。这种经济压力使得不少农户在扩展部署时望而却步。
此外，如果要在几百亩土地中每隔数十米布线，成本将远超种植收益，使得传感器的大规模部署变得不现实。
数据未形成实际价值：即便成功采集了数据，若无法高效分析并反馈至决策系统，也无法推动农业管理优化。数据采集的最终目标，是形成可执行的生产策略。
二、LoRa、UWB 与 UWB650：智慧农业中的关键技术组合
在智慧农业的演进过程中，低功耗广域网（LPWAN）技术、UWB 高精度定位系统与 AI 模型的结合，构成了一个高效的数据采集与智能控制体系。
2.1 LoRa 在农业中的应用
LoRa 技术凭借其远距离传输、低功耗与低成本等优势，广泛应用于农业场景中。思为无线（NiceRF）推出的 LoRa1120/1121 系列模块，可作为农业前端感知节点，支持稳定的数据采集与传输。
其主要优势如下：
- 广域覆盖：LoRa 网关在空旷地区可实现 2–10 公里的通信距离，覆盖范围广，适合大面积农田部署。
- 超低功耗：终端设备可在低频上报模式下运行数年，适合野外环境。
- 环境适应性强：模块具备工业级防护性能，可在高温、高湿、粉尘环境中稳定工作。
2.2 UWB 在农业中的应用
UWB（超宽带）技术因具备毫米级定位精度和抗干扰能力强的特性，常用于农业机械调度与人员定位。
典型应用场景：无人驾驶拖拉机定位、植保无人机路径规划、智能仓储管理、农机调度、人员安全定位。
技术优势：定位精度可达 10–30 cm，适用于高动态、高精度要求的场景。
2.3 NB-IoT 在农业中的应用
NB-IoT 以其全国性覆盖和大规模连接能力，在远程数据回传领域占据重要地位。
应用场景：远程水表、电表、冷链运输温湿度监测、农产品溯源、偏远地区农田信息回传。
优势：信号覆盖广、连接稳定、支持大规模部署。
2.4 UWB650（UWB + Mesh）在农业中的创新应用
UWB650 核心模块融合了厘米级 UWB 高精度定位与 Mesh 自组网通信，为智慧农业提供了更为灵活和稳定的解决方案。
该模块不仅能够提供厘米级的精准定位，还能通过多跳中继实现数据的高效传输，适用于对定位精度和网络鲁棒性要求较高的场景。
以下是 UWB650 在农业中的典型应用：
高精度环境传感器数据采集与定位
应用场景：在大型农田、温室大棚或地形复杂的区域中，对土壤与空气温湿度、光照强度等数据进行实时采集，并精确定位每个节点。
技术优势：
- Mesh 多跳传输：解决 LoRa 单跳网络在复杂环境中信号盲区的问题。
- 厘米级定位：为不同微环境的数据研究与传感器部署优化提供支持。
无线割草机/农机的高精度自主导航
应用场景：实现无线割草机、无人驾驶拖拉机、施肥机等农业机械的自主作业。
技术优势：
- 厘米级导航精度：优于 GPS/RTK，适合果园、茶园等需要高精度操作的场景。
- 实时控制与状态反馈：Mesh 网络确保农机与控制中心之间的高可靠性通信。
播种无人机的高精度航线规划与作业监控
应用场景：在播种或植保任务中，无人机需要按照预设航线精准作业。
技术优势：
- 航线校正：在 GPS 信号受限或需要高精度定位时提供实时修正。
- 集群协同：支持多机协同作业，实时回传喷洒量、播种密度等数据。
远程摄像头的灵活部署与视频回传
应用场景：在农田、仓库或偏远区域部署高清摄像头，用于作物监测、病虫害识别、农机作业监控。
技术优势：
- Mesh 视频中继：支持高清视频多跳回传，提升远距离传输稳定性。
- 自修复网络：具备灵活部署与故障自恢复能力，保障监控连续性。
三、AI：从数据中提取决策依据
通过 LoRa 网络和 UWB650 等通信模块上传的农业数据，将进入云端或边缘计算平台，由 AI 模型进行分析与决策支持。
智能灌溉与施肥：AI 可根据土壤湿度、天气预测和作物生长模型，动态调整灌溉与施肥计划，提升资源利用效率。
病虫害识别与预警：结合影像与传感器数据，AI 可实现早期病虫害识别，并结合气象信息预测风险趋势。
产量预测与生长监测：通过图像识别与环境数据分析，AI 可评估作物健康状况，并对产量作出预测。
四、案例：智慧草莓大棚 AIoT 系统
以智慧草莓种植为例，整个系统分为四层：
1. 数据采集层：传感器节点集成 LoRa 模块，采集土壤湿度、空气温湿度、光照强度、CO₂ 浓度等数据。
2. 数据传输层：通过 LoRa 网络将数据上传至大棚管理中心的网关。
3. 数据处理与决策层：数据上传至云端或边缘计算平台后，AI 模型根据环境数据自动触发控制逻辑，如启动补光灯、滴灌系统或通风设备。
4. 控制执行层：AI 下发指令至控制器，驱动卷帘机、水泵等设备执行操作，农户通过手机即可查看执行状态。
通过这样的 AIoT 系统，农业生产从经验驱动逐步转向数据驱动。
在这一过程中，通信技术作为基础设施支撑着前端设备与数据平台的连接，使得农业数据得以高效采集与分析。而 UWB650 模块的引入，进一步提升了农业在精准定位与复杂环境适应性方面的能力。
这些技术的融合，不仅提升了农业效率和资源利用率，也为未来农业的数字化转型提供了坚实基础。