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    在西門子種菜是種怎樣的體驗(yàn)?

    發(fā)布時(shí)間: 2020-07-20  點(diǎn)擊次數(shù): 1307次

    隨著世界人口的增長(zhǎng)和農(nóng)業(yè)可用土地的縮減,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展已接近瓶頸。西門子中央研究院正攜手歐洲創(chuàng)新與技術(shù)研究院(EIT)食品聯(lián)盟的科研與業(yè)界合作伙伴,共同尋找使食品生產(chǎn)更高效和可持續(xù)的解決方案。

    要想前往位于慕尼黑佩拉赫的西門子大樓下的蔬菜基地,需經(jīng)過(guò)一段沒(méi)有窗戶的地下走廊。在這個(gè)“地下菜園”里,生長(zhǎng)著蘿卜、萵苣和其它各種各樣的蔬菜。熾熱且微微發(fā)紅的LED燈光代替了陽(yáng)光,也因此,人們?cè)谶M(jìn)入菜園時(shí)須佩戴墨鏡。與傳統(tǒng)種植不同,這里沒(méi)人播種、施肥或澆水。一切都由機(jī)器人完成。例如,機(jī)器人會(huì)使用真空吸液管收集種子,并將它們以均勻的間隔播種在一片新的菜地里。然后,它會(huì)移動(dòng)到另一個(gè)位置去灌溉幼苗。每株幼苗都能獲得幾滴灌溉,完美符合它自己的生長(zhǎng)需求。西門子的研究科學(xué)家Rudolf Sollacher說(shuō):“我們希望通過(guò)使用我們的技術(shù),農(nóng)民僅需決定他們想種植的農(nóng)作物種類及屬性,而播種、澆水、施肥和收割等所有其它任務(wù),都可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化且整個(gè)過(guò)程高效透明。在這個(gè)模型實(shí)驗(yàn)室里,我們正向公司同事的和外部客戶展示未來(lái)農(nóng)業(yè)可能的樣子。”

    西門子研究科學(xué)家Rudolf Sollacher在室內(nèi)農(nóng)作物栽培實(shí)驗(yàn)室中。

    云端的農(nóng)場(chǎng)主

    機(jī)器人能夠分析濕度或泥土營(yíng)養(yǎng)含量等實(shí)際耕種條件。測(cè)量結(jié)果將與植物專家的建議進(jìn)行比對(duì)。通過(guò)使用仿真模型,即種植園的“數(shù)字化雙胞胎”,專家們可以通過(guò)計(jì)算得出機(jī)器人接下來(lái)的任務(wù)安排,保證每株作物都獲得保持理想生長(zhǎng)狀態(tài)所需的養(yǎng)分和水分。

    整個(gè)計(jì)算過(guò)程將使用種植園的“數(shù)字化雙胞胎”、各種算法及專家知識(shí)。所有相關(guān)數(shù)據(jù)信息都會(huì)被儲(chǔ)存在云端,方便人們分享和重復(fù)使用。“當(dāng)然,我們的方法不單適用于這個(gè)特殊的種植園模型,也適用于其它任何室內(nèi)或室外搭建的種植區(qū),”Sollacher介紹道。“針對(duì)不同種植園或農(nóng)業(yè)區(qū)域,我們只需使用不同的‘數(shù)字化雙胞胎’即可。除此之外,所有流程都*相同。以室外種植區(qū)為例,我們需要在‘數(shù)字化雙胞胎’里設(shè)置額外的傳感器來(lái)反映自然降水量。”

    一臺(tái)機(jī)器人可種植并照料多種蔬菜。

    與日俱增的挑戰(zhàn)

    如今,世界人口持續(xù)增長(zhǎng),食品產(chǎn)業(yè)面臨與日俱增的挑戰(zhàn)。據(jù)預(yù)測(cè),到2050年,世界人口可能多達(dá)100億。到那時(shí),大家要吃什么呢?這不僅是可耕種土地不足的問(wèn)題,水資源也會(huì)越發(fā)緊缺。在傳統(tǒng)灌溉模式下,大部分水分其實(shí)并沒(méi)有被農(nóng)作物吸收,而是自然蒸發(fā)掉了。而Sollacher和他的同事們代表EIT食品聯(lián)盟發(fā)起的這個(gè)項(xiàng)目正在讓灌溉效率得到提升。通過(guò)單獨(dú)照料每株農(nóng)作物,并根據(jù)它們的理想生長(zhǎng)狀態(tài)提供養(yǎng)分,人們可以節(jié)約大量水資源。

    越來(lái)越懂行的消費(fèi)者

    在工業(yè)化程度較高的國(guó)家,食品產(chǎn)業(yè)則面臨不同的挑戰(zhàn)。人們通常并不擔(dān)憂基本食品供應(yīng),而是對(duì)食品信息的透明度有更高的要求,想要知道這些食物在哪里種植,又是如何被加工的。同時(shí),他們還要求在質(zhì)量等方面得到可靠的承諾,比如食物中是否含有特定過(guò)敏原等。“通過(guò)持續(xù)收集數(shù)據(jù),我們可以得到對(duì)作物屬性的描述,滿足消費(fèi)者對(duì)信息透明的要求,”Sollacher說(shuō)。“特別是對(duì)于室內(nèi)種植,有了人工光照和灌溉,我們可以進(jìn)一步對(duì)作物的屬性進(jìn)行控制。例如,通過(guò)調(diào)節(jié)光照,讓紅光或藍(lán)光變多,我們可以決定蘿卜的口感是更辛辣還是更溫和。”

    通過(guò)人工光照和灌溉,研究人員可進(jìn)一步對(duì)作物的屬性進(jìn)行控制。

    不只為了蔬菜,更為了完整的食品鏈

    “我們的平臺(tái)應(yīng)用了西門子基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MindSphere,” Sollacher說(shuō)。“其中一個(gè)主要原因是它讓我們有可能將這套方法延伸至整個(gè)食品生產(chǎn)鏈,從而滿足我們的特定需求。例如,如果水泵的運(yùn)行能與智能電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)同步,我們就可以在灌溉過(guò)程中僅使用由可再生能源產(chǎn)生的電力。又或者農(nóng)業(yè)機(jī)械可以被多個(gè)農(nóng)場(chǎng)靈活共享。當(dāng)然,我們這套方法還可以用于肉類和乳制品等其它食品類型。未來(lái)會(huì)有越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景,我們可以繼續(xù)著手研究。等佩拉赫這里的蔬菜長(zhǎng)到可以采摘,同事們就可以享受美好的點(diǎn)心時(shí)間了。”

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