在农业领域，种植户与农业公司正面临一系列共性挑战：种植面积广阔而人力有限，气候变化迅速导致许多状况难以及时察觉与应对，管理范围过大使得诸多问题无法有效处理。当下，现代农业正从传统的“种好一块地”向“系统工程”方向转变，这一趋势在LoRa、UWB等相关农业项目中体现得尤为明显。
如今农业管理已摒弃单纯依靠经验的方式，精准管理成为关键，越精细越能省心且高产。以规模稍大的果园为例，每日需上报数千条数据用于分析。然而，在数据获取方面存在诸多难题。环境数据获取困难重重，农作物生长的关键因素，如土壤湿度、pH值、光照强度、空气湿度、CO₂浓度等，都需传感器来监测。但种植区域面积大、监测点位多，人工巡检难以全面覆盖。例如，土壤湿度达到何种程度才需浇水、CO₂浓度为何波动较大、温室中不同位置的番茄生长差异等问题，仅靠人工难以精准判断。而且，大棚种植中，风机开启后气体流动，数据稳定性受影响，人工测量难以获取全面准确的数据，往往只能依据经验评估，无法为作物进行全面“体检”。
设备联网问题也较为突出。大规模种植地块跨度大，有线部署成本高且后期维护麻烦。蜂窝网络虽覆盖广，但传感器数据量小、功耗高，长期使用流量和电池成本不划算。在果园试点中，传感器节点间隔150 - 200米已算密集，但实际运行一个月左右不少节点就需换电池。农场主计算发现，节点越多、换电池越频繁，系统投入成本越高，导致很多人不再扩大部署规模。若在几百亩地每隔几十米拉电拉网，成本甚至超过种植成本，大规模部署传感器难度和预算迅速上升。数据未形成生产价值也是一大问题，采集的数据若不能及时有效分析并反馈至决策层，就无法支持农业管理优化，智慧农业难以落地。
为应对这些智慧农业中的难题，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，提供了可执行的数字化方案。其中，LoRa技术具备远距离传输、低功耗和低成本等特性，适用于农业大范围、低数据量、长时间运行的场景。思为无线提供的LoRa1120/LoRa1121系列等多款LoRa模块，可用于农业前端感知节点，实现数据采集与稳定传输。其优势显著，在空旷农田环境中，单个LoRa网关可覆盖2 - 10公里范围，能同时管理大量传感器节点，降低网络部署成本；基于LoRa模块的终端设备在低频上报模式下可长期电池供电，适合野外部署、不便维护的环境；工业级设计使其能在高温、高湿、粉尘等农业环境中稳定工作，确保数据传输可靠。
UWB（超宽带）技术主要应用于高精度定位与农机调度，如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）等。其具有10 - 30厘米精度、抗干扰强、适合动态高精度场景等优势。
NB - IoT更适合大规模连接与运营商网络，可用于远程水表、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等场景，具有覆盖全国、稳定性强、支持大规模部署的优势。
UWB650（UWB + Mesh）核心模块融合了UWB高精度定位和Mesh自组网通信技术，为智慧农业带来独特优势。它不仅能提供厘米级精准位置信息，还能通过Mesh网络实现数据高可靠性传输和覆盖范围灵活扩展，适用于对定位精度和网络鲁棒性要求极高的场景。在智慧农业中有多个典型应用：
在高精度环境传感器数据采集与定位方面，在大型农田、温室大棚或复杂地形区域，需实时精准采集土壤、空气温湿度、光照等环境数据，并掌握传感器节点位置信息。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，解决复杂环境通信覆盖问题；还能提供传感器节点厘米级实时位置信息，对研究微环境数据差异、优化传感器部署密度、进行农田数据网格化管理具有重要价值。
在无线割草机/农机的高精度自主导航方面，可实现无线割草机、无人驾驶拖拉机、施肥机等农机设备全自主、高精度作业，包括路径规划、边界控制和避障。UWB650提供厘米级定位导航，相比依赖GPS/RTK（易受遮挡影响且成本较高），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、茶园等精细化操作场景；Mesh网络确保农机与控制中心之间控制指令和实时状态数据传输高可靠性和低延迟，保证远程控制及时响应和安全。
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模型可优化农业管理流程。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，驱动水肥系统执行控制，提升资源使用效率；通过采集影像或传感器数据，AI可早期识别病虫害，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；基于图像识别和环境数据组合分析，AI可评估作物生长状态，预测产量，为种植计划和供应链准备提供参考。
以智慧草莓种植为例，其AIoT系统由四层组成。数据采集层，多个集成思为无线LoRa模块的传感器节点负责采集土壤湿度/温度、空气湿度/温度、光照强度、CO₂浓度等数据；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；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应用执行分析，如光照不足启动补光灯、土壤干启动滴灌、CO₂浓度偏低启动通风或补充装置，且逻辑可根据作物阶段调整；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、电磁阀等设备自动执行，农户通过手机即可了解棚内情况。
