智慧畜牧服务及关键技术研讨.docx
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1、智慧畜牧服务及关键技术研讨摘要:云计算和大数据已从概念走向应用,窄带-物联网NB-IoT、人工智能和区块链等技术广受关注。本文从政策背景和传统畜牧行业存在的问题和需求入手,提出融合上述五大技术的智慧畜牧服务总体方案,并给出服务平台总体技术架构,并进一步结合智慧畜牧提供的核心服务对涉及到的关键技术进行分析阐述。关键词:NB-IoT;区块链;大数据;云计算;人工智能;智慧畜牧在科学技术的推动下,农耕文明经历了3次飞跃:传统农耕时代,家畜成为主要生产工具;农业机械化时代,家畜变成重要生产对象;农业信息化时代,智慧畜牧开启新的篇章,农业信息化成为畜牧业革命性的助推器。中国是人口大国,13亿的“人口红利
2、曾经推动了我国经济的高速发展。如今,“人口红利消耗殆尽。同时,我国也是农业大国,主要家畜的存栏规模超过10亿头,其中牛、马、骆驼等大型家畜的存栏规模超过1.2亿。随着“智慧畜牧、“智慧养殖等物联网应用的大规模发展,中国的信息产业将迎来“牲口红利的新一波增长浪潮。“牲口红利将成为农业经济发展的重要支柱。农业信息化时代,中国将获得重新超越的新机遇。与此同时,(中央一号文件)、(全国农业当代化规划)、(“十三五全国农业农村信息化发展规划)等国家政策的接踵而至,“智慧畜牧将迎来快速增长和蓬勃发展。更重要的是,物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等技术的出现及逐步落地应用也为构建智慧畜牧服务奠定了坚
3、实的技术基础。2畜牧行业存在的问题及需求分析当前大型家畜牧养方式主要有放牧饲养放养、舍饲饲养圈养、半放牧半舍饲养半放养3种,大型畜牧企业的主流方式是半放牧半舍饲养。目前,在畜牧养殖、消费和监管等多个环节都存在痛点,智慧畜牧需求将覆盖畜牧业的“全流程。1养殖环节存在人工成本高、风险大、看管难等痛点传统放牧方法需要牧人成天跟随、放牧成本高、风险大。牛、马、骆驼类大型家畜更易走散、走失或被盗,且追踪、寻回困难,十分是出现恶劣天气时,如不能及时找回家畜,更易出现走失、意外死亡等情况,同时恶劣天气也让牧民放牧生活愈加困难。在大范围规模化放牧场景,家畜回栏数目统计难度较大,且无法监测到每头家畜的基本生命体
4、征,对于生病、亚健康或落坑的家畜,检测难度大,消耗的人力、物力多。一方面,一些牧民为了减少家畜意外死亡导致的损失,购买家畜保险,但通常保险公司对于“死不见尸情况是免保的;另一方面,一些牧户为了骗保,将家畜成心杀死谎报保险赔偿。这些情况的存在导致保险理赔的纠纷不断,也影响了牧户和保险公司畜牧投保的积极性。2消费环节缺乏直观可信的绿色溯源途径,消费者/认养者难以为产品增值服务买单“绿色产品一度泛滥,以次充好导致国民消费信任危机。中国企业一直缺乏一种直达认养者/消费者心底、打消其消费顾虑的手段,畜牧行业也是如此。产业链龙头企业或畜牧养殖企业,怎样向认养者/消费者提供一种从家畜出生、放养、防疫、出栏、
5、加工、消费全环节的透明开放式展示手段,以实现其产品的有效增值,这个问题不仅困扰着畜牧相关企业,也困扰着消费者/认养者。消费者/认养者从不知道本人买来的家畜肉品到底来自哪里、是什么品种、能否散养吃草、能否健康安全等信息,而由于没有这些直观有效的数据可供查询,消费者/认养者不愿意为更高的家畜肉品买单,养殖企业也很难获取应有的利润。3监管环节缺乏切实有效、高效便捷的信息化手段目前,畜牧厅局对畜牧业的数据采集主要采用人工统计的方式,耗时耗力且关联性分析难,对畜牧业的数据统计来源分散、相对粗略,也无法准确比照国内、省内各主要牧区的畜牧情况,难以互相协调,使得牧场轮休等统筹安排难度加大,造成资源利用不科学
6、,整体行业效率下降,整体上缺乏科学规模化的监管手段。同时,缺乏从出生、出栏、加工、消费环节有效一致的牲口身份标识数据,对肉品质量监督溯源难。3总体方案及技术架构针对上述痛点,基于移动互联网、物联网、大数据、云计算、区块链和人工智能等新技术,结合中国电信灯塔大数据能力,通过养殖环节家畜和牧场的各位数据采集、控制、分析处理、存储、可视化,实现掌上放牧、绿色溯源、科学监管等业务功能,帮助牧民和养殖企业利用信息化手段降本增效,帮助畜牧生产经营企业和保险企业提升产品附加值,助力政府实现畜牧行业科学监管。智慧畜牧服务总体方案参见图1。基于成熟的中国电信灯塔大数据平台能力,从养殖环节家畜和牧区物联大数据切入
7、,结合中国电信自有行业大数据积累和政府畜牧大数据,打造可适配多种应用场景的弹性智慧畜牧服务平台。图2中从下往上各层技术能力讲明如下:1物理设施层:负责采集和通信,包括各种物联终端家畜的穿戴式物联终端、牧区埋植式物联终端等、移动终端及通信网络等。2云资源池层:基于电信自有云资源池部署,便于按业务需要弹性扩大。3Docker服务层:具有良好的资源隔离能力,同时又有很低的虚拟化开销,能够知足客户的定制化应用的快速部署需求。4资源组件层:部署了业务数据采集、处理、分析、持久化所需的各类计算、集群、存储组件。5核心能力组件层:部署了支持上层应用所需的通用能力组件,主要是多个项目积累下来的核心算法和业务模
8、型,包括地图引擎、实时计算、关联挖掘、数据可视化、流式ETL、机器学习等。6应用服务层:面向业务的层,侧重于可视化和用户体验,可根据底层能力组件和客户需求按需提供。其中,API接口包括对外的能力开放,也包括一些内部前瞻性技术研发成果的输入能力,如区块链提供的可信溯源能力及AI提供的畜脸图像识别能力。随着这些能力的不断成熟,也将逐步纳入到核心能力组件层。4核心服务与关键技术分析该智慧畜牧服务,从平台技术架构上能够看出有机融合了人工智能ArtificialIntelligence、区块链BlockChain、云计算CloudCompute、大数据BiGData和物联网InternetofThing
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