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

很多种植户、农业公司都遇到类似问题：地太大、人不够、气候变化快，很多情况你看不到、赶不上，也管不过来。我们在做一些 LoRa、UWB 相关的农业项目时，明显感觉到一个趋势——现代农业更像是在做“系统工程”，而不是传统的“种好一块地”。

 

 

下面这篇内容更多是基于现场经验，把 LoRa、NB-IoT、UWB 和我们自家的 UWB650（UWB + Mesh）在农业里怎么真正用起来，探讨 AIoT 如何推动农业数字化，并结合思为无线（NiceRF）的 LoRa 无线通信技术和 UWB650 核心模块（UWB+Mesh），解析智慧农业从数据采集到智能控制的完整流程。

 

一、现场常见问题：不是数据贵，而是数据“来不了、来不全、来不准”

现在的农业已经不是“凭经验”而是需要精准管理，越精细越省心，越精准越高产，而一个稍大规模的果园每天需要上报几千条数据进行分析。

 

环境数据获取困难： 庄稼到底“渴不渴”、“饿不饿”、“冷或热吗”？这些信息,就是土壤湿度、pH 值、光照强度、空气湿度、CO₂ 浓度等农作物生长的关键因素,比如:

• 土壤湿度到底变到什么程度才浇？
• CO₂ 浓度为什么忽高忽低？
• 温室里明明温度差不多，靠南和靠北的番茄长得完全不同？

 

这些其实都靠传感器，但环境大、点位多，有时跑一圈要半小时。靠人工巡检基本不可能覆盖完整。天气变化快，地方又大。即使是大棚种植，大棚里一开风机，气体就乱跑，数据就变得不稳定。而靠人东奔西跑去测量，去查看都很难收集到全面又准确数据，有时只能按照经验去评估，根本没法给作物做个全面的“体检”。

 

设备连不上网，或者成本太高：

大规模种植的地块通常跨度很大，有线部署不仅成本高，后期维护也很麻烦。蜂窝网络虽然覆盖广，但传感器的数据量小，功耗又高，长期用下来流量和电池的成本都不太划算。

 

我们在果园试点时，传感器节点一般间隔 150–200 米已经算比较密了，但实际运行后发现不少节点一个月左右就要换电池。农场主算了一笔账：节点越多，换电池越频繁，整个系统的投入反而被拉高了，很多人最后就不再继续扩点。

 

更不用说，如果真的在几百亩地里每隔几十米拉电、拉网，成本比种地还“贵”。整体下来，大规模部署传感器的难度和预算都会迅速上升。

 

数据未形成生产价值： 有时候最麻烦的不是数据，而是传不上来。好不容易采集数据，如果不能及时和有效分析并反馈至决策层，将无法支持农业管理优化。如何让数据真正参与生产，是智慧农业能否落地的关键。

 

二、LoRa、UWB 与 UWB650：应对智慧农业的有效技术组合

在智慧农业环境中，LPWAN（低功耗广域网）技术、UWB 高精度定位技术与 AI 模型形成了互补组合，为农业提供可执行的数字化方案。

 

2.1 LoRa 在农业中的应用

LoRa 具备远距离传输、低功耗和低成本等特性，适用于农业这种大范围、低数据量、需长时间运行的场景。

 

思为无线（NiceRF）提供包括 LoRa1120/LoRa1121 系列在内的多款 LoRa 模块，可用于农业中的前端感知节点，实现数据采集与稳定传输。

 

其主要优势包括：

• 远距离覆盖(2–10 km 远距离)：在较为空旷的农田环境中，单个 LoRa 网关可覆盖数公里范围，能同时管理大量传感器节点，有助于降低网络部署成本。
• 超低功耗设计：基于 LoRa 模块的终端设备可在低频上报模式下实现长期电池供电，适合野外部署、不便维护的环境。
• 适应复杂环境：工业级设计使模块能够在高温、高湿、粉尘等农业环境中稳定工作，确保数据传输的可靠性。

 

2.2 UWB 在农业中的应用

UWB（超宽带）技术主要应用于高精度定位与农机调度：

• 应用场景：无人驾驶拖拉机定位、植保无人机路线规划、智能仓储与农机管理、人员安全定位（防误入区域）。
• 优势：10–30 cm 精度、抗干扰强、适合动态高精度场景。

 

 

2.3 NB-IoT 在农业中的应用

NB-IoT 更适合大规模连接 + 运营商网络：

• 应用场景：远程水表、电表数据回传、冷链运输温湿度监控、农产品溯源追踪、边远山区农田信息回传。
• 优势：覆盖全国、稳定性强、支持大规模部署。

 

 

2.4 UWB650 (UWB+Mesh) 在智慧农业中的创新应用

UWB650 核心模块融合了 UWB 高精度定位和 Mesh 自组网通信两大核心技术，为智慧农业带来了超越传统 LPWAN（如 LoRa、NB-IoT）和纯 UWB 系统的独特优势。它不仅能提供厘米级的精准位置信息，还能通过 Mesh 网络实现数据的高可靠性传输和覆盖范围的灵活扩展，特别适用于对定位精度和网络鲁棒性有极高要求的场景。

 

以下是 UWB650 在智慧农业中的四个典型应用：

1. 高精度环境传感器数据采集与定位

应用场景： 在大型农田、温室大棚或复杂地形区域，需要实时、精准地采集土壤、空气温湿度、光照等环境数据，并精确掌握每个传感器节点的位置信息。

 

UWB650 优势：

• Mesh 增强覆盖：传统 LoRa 依赖单跳或星型网络，在大型或有遮挡的复杂环境中容易出现信号盲区。UWB650 的 Mesh 网络允许传感器节点作为中继，通过多跳中继将数据稳定传输至网关，有效解决了复杂环境中的通信覆盖问题。
• 传感器位置精准溯源：除了采集环境数据，UWB650 还能提供传感器节点厘米级的实时位置信息。这对于研究不同微环境数据差异、优化传感器部署密度、以及进行农田数据网格化管理具有重要价值。

 

UWB650 农田 Mesh 传感器网络示意图

 

2. 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、施肥机等农机设备的全自主、高精度作业，包括路径规划、边界控制和避障。

 

UWB650 优势：

• 厘米级定位导航：相比于依赖 GPS/RTK（易受遮挡影响且成本较高），UWB650 提供的厘米级定位精度，割草机如果靠 GPS，会经常漂移，为了能确保割草机在预设边界内精确作业，避免漏割或越界，尤其适用于果园、茶园等需要精细化操作的场景。
• 实时状态与控制：Mesh 网络确保了农机与控制中心之间控制指令和实时状态数据传输的高可靠性和低延迟，即使在广阔或有障碍的农田中，也能保证远程控制的及时响应和安全。

 

 

3. 播种无人机的高精度航线规划与作业监控

应用场景： 植保无人机或播种无人机需要按照预设的精准航线进行喷洒或播种作业，以确保药剂或种子的均匀覆盖，避免重复或遗漏。

 

 

UWB650 优势：

• 精准航线修正：UWB650 可作为地面基站或无人机载荷的辅助定位系统，在 GPS 信号受限（如峡谷、树林边缘）或需要极高精度（如精准点播）时，提供厘米级的实时位置校正，确保无人机严格遵循规划航线。
• 作业数据回传与协同：Mesh 网络可用于在多架无人机协同作业时，进行机间通信和作业数据（如喷洒量、播种密度）的实时回传，提高集群作业的效率和准确性。

 

4. 远程摄像头监控的灵活部署与回传

应用场景： 在农田、仓库或偏远区域部署高清摄像头，用于作物生长监测、病虫害识别、农机作业监控或安全防范，需要稳定、大带宽的数据回传链路。

 

UWB650 优势：

• Mesh 视频中继：摄像头通常需要较高的带宽。UWB650 的 Mesh 网络可以利用多个模块作为视频数据中继点，将摄像头采集的高清视频流通过多跳方式传输到远处的网关，在一定程度上改善了传统无线在远距离传输中的限制。
• 灵活部署与自修复：在临时或移动监控场景中，UWB650 模块可以快速自组织成网络，无需复杂的布线和配置。当某个中继节点故障或被移除时，网络能自修复并自动寻找新的传输路径，保证监控的连续性。

 

三、AI：从数据中生成决策依据

大量环境与作物数据通过 LoRa 网络、UWB650 Mesh 网络等上传至云端或本地边缘计算平台后，AI 模型可用于优化农业管理流程。

 

• 智能灌溉与施肥：基于土壤湿度、天气预报和作物生长模型，AI 可计算灌溉时机与水量，并驱动水肥系统执行控制，提升资源使用效率。
• 病虫害识别与预警：通过采集影像或传感器数据，AI 可对病虫害进行早期识别，并结合气象数据分析风险趋势，辅助农业人员提前采取措施。
• 产量预测与生长监测：基于图像识别和环境数据的组合分析，AI 可评估作物生长状态，并对产量做出预测，为种植计划和供应链准备提供参考。

 

四、案例：智慧草莓大棚 AIoT 系统示例

以智慧草莓种植为例，系统由以下四层组成：

 

1. 数据采集层： 多个传感器节点集成思为无线 LoRa 模块，负责采集：
   • 土壤湿度/温度
   • 空气湿度/温度
   • 光照强度
   • CO₂ 浓度

2.数据传输层： 所有数据通过 LoRa 协议传输至大棚管理中心的 LoRa 网关。

3.数据处理与决策层：

网关将数据上传至云平台或边缘计算节点，AI 应用在此执行分析，包括：

• 光照不足 → 启动补光灯
• 土壤干（湿度偏低）→ 启动滴灌
• CO₂ 浓度偏低 → 启动通风或补充装置

这些逻辑能根据作物阶段调整。

4.控制执行层：AI 分析生成的指令下发至控制器，驱动卷帘机、水泵、电磁阀等设备，按计算结果自动执行。农户只需要看手机就知道棚里现在在做什么。

 

结语：从经验管理走向数据驱动

AIoT 正在推动农业管理方式从经验决策向数据驱动转变。

在这一体系中，LoRa 模块等底层通信技术承担着连接前端设备与数字平台的基础作用，使农业现场数据得以稳定、高效地汇聚并参与决策。

而 UWB650 模块的引入，则通过厘米级定位能力和高可靠的 Mesh 组网，进一步扩展了智慧农业在精准作业和复杂环境覆盖方面的应用能力。

 

这些技术的应用有助于提升农业效率和资源利用率，并为未来农业数字化的发展提供了新的可能性。