在農業領域，種植戶與農業公司正面臨一系列共性挑戰：種植面積廣闊而人力有限，氣候變化迅速導致許多狀況難以及時察覺與應對，管理范圍過大使得諸多問題無法有效處理。當下，現代農業正從傳統的“種好一塊地”向“系統工程”方向轉變，這一趨勢在LoRa、UWB等相關農業項目中體現得尤為明顯。
如今農業管理已摒棄單純依靠經驗的方式，精準管理成為關鍵，越精細越能省心且高產。以規模稍大的果園為例，每日需上報數千條數據用于分析。然而，在數據獲取方面存在諸多難題。環境數據獲取困難重重，農作物生長的關鍵因素，如土壤濕度、pH值、光照強度、空氣濕度、CO?濃度等，都需傳感器來監測。但種植區域面積大、監測點位多，人工巡檢難以全面覆蓋。例如，土壤濕度達到何種程度才需澆水、CO?濃度為何波動較大、溫室中不同位置的番茄生長差異等問題，僅靠人工難以精準判斷。而且，大棚種植中，風機開啟后氣體流動，數據穩定性受影響，人工測量難以獲取全面準確的數據，往往只能依據經驗評估，無法為作物進行全面“體檢”。
設備聯網問題也較為突出。大規模種植地塊跨度大，有線部署成本高且后期維護麻煩。蜂窩網絡雖覆蓋廣，但傳感器數據量小、功耗高，長期使用流量和電池成本不劃算。在果園試點中，傳感器節點間隔150 - 200米已算密集，但實際運行一個月左右不少節點就需換電池。農場主計算發現，節點越多、換電池越頻繁，系統投入成本越高，導致很多人不再擴大部署規模。若在幾百畝地每隔幾十米拉電拉網，成本甚至超過種植成本，大規模部署傳感器難度和預算迅速上升。數據未形成生產價值也是一大問題，采集的數據若不能及時有效分析并反饋至決策層，就無法支持農業管理優化，智慧農業難以落地。
為應對這些智慧農業中的難題，LPWAN（低功耗廣域網）技術、UWB高精度定位技術與AI模型形成了互補組合，提供了可執行的數字化方案。其中，LoRa技術具備遠距離傳輸、低功耗和低成本等特性，適用于農業大范圍、低數據量、長時間運行的場景。思為無線提供的LoRa1120/LoRa1121系列等多款LoRa模塊，可用于農業前端感知節點，實現數據采集與穩定傳輸。其優勢顯著，在空曠農田環境中，單個LoRa網關可覆蓋2 - 10公里范圍，能同時管理大量傳感器節點，降低網絡部署成本；基于LoRa模塊的終端設備在低頻上報模式下可長期電池供電，適合野外部署、不便維護的環境；工業級設計使其能在高溫、高濕、粉塵等農業環境中穩定工作，確保數據傳輸可靠。
UWB（超寬帶）技術主要應用于高精度定位與農機調度，如無人駕駛拖拉機定位、植保無人機路線規劃、智能倉儲與農機管理、人員安全定位（防誤入區域）等。其具有10 - 30厘米精度、抗干擾強、適合動態高精度場景等優勢。
NB - IoT更適合大規模連接與運營商網絡，可用于遠程水表、電表數據回傳、冷鏈運輸溫濕度監控、農產品溯源追蹤、邊遠山區農田信息回傳等場景，具有覆蓋全國、穩定性強、支持大規模部署的優勢。
UWB650（UWB + Mesh）核心模塊融合了UWB高精度定位和Mesh自組網通信技術，為智慧農業帶來獨特優勢。它不僅能提供厘米級精準位置信息，還能通過Mesh網絡實現數據高可靠性傳輸和覆蓋范圍靈活擴展，適用于對定位精度和網絡魯棒性要求極高的場景。在智慧農業中有多個典型應用：
在高精度環境傳感器數據采集與定位方面，在大型農田、溫室大棚或復雜地形區域，需實時精準采集土壤、空氣溫濕度、光照等環境數據，并掌握傳感器節點位置信息。UWB650的Mesh網絡允許傳感器節點作為中繼，通過多跳中繼將數據穩定傳輸至網關，解決復雜環境通信覆蓋問題；還能提供傳感器節點厘米級實時位置信息，對研究微環境數據差異、優化傳感器部署密度、進行農田數據網格化管理具有重要價值。
在無線割草機/農機的高精度自主導航方面，可實現無線割草機、無人駕駛拖拉機、施肥機等農機設備全自主、高精度作業，包括路徑規劃、邊界控制和避障。UWB650提供厘米級定位導航，相比依賴GPS/RTK（易受遮擋影響且成本較高），能確保割草機在預設邊界內精確作業，避免漏割或越界，尤其適用于果園、茶園等精細化操作場景；Mesh網絡確保農機與控制中心之間控制指令和實時狀態數據傳輸高可靠性和低延遲，保證遠程控制及時響應和安全。
大量環境與作物數據通過LoRa網絡、UWB650 Mesh網絡等上傳至云端或本地邊緣計算平臺后，AI模型可優化農業管理流程。基于土壤濕度、天氣預報和作物生長模型，AI可計算灌溉時機與水量，驅動水肥系統執行控制，提升資源使用效率；通過采集影像或傳感器數據，AI可早期識別病蟲害，并結合氣象數據分析風險趨勢，輔助農業人員提前采取措施；基于圖像識別和環境數據組合分析，AI可評估作物生長狀態，預測產量，為種植計劃和供應鏈準備提供參考。
以智慧草莓種植為例，其AIoT系統由四層組成。數據采集層，多個集成思為無線LoRa模塊的傳感器節點負責采集土壤濕度/溫度、空氣濕度/溫度、光照強度、CO?濃度等數據；數據傳輸層，所有數據通過LoRa協議傳輸至大棚管理中心的LoRa網關；數據處理與決策層，網關將數據上傳至云平臺或邊緣計算節點，AI應用執行分析，如光照不足啟動補光燈、土壤干啟動滴灌、CO?濃度偏低啟動通風或補充裝置，且邏輯可根據作物階段調整；控制執行層，AI分析生成的指令下發至控制器，驅動卷簾機、水泵、電磁閥等設備自動執行，農戶通過手機即可了解棚內情況。
