劇烈的氣候變化和人口過剩使傳統的農業生產方式難以為繼。即使是經濟較為富裕的國家，家庭糧食安全問題也在不斷加劇。

例如，在加拿大，六分之一的家庭難以獲得維持健康和積極生活方式所需的食物，而且情況還在逐年惡化。

糧食不安全是一個迅速升級的全球性問題，農業公司面臨的挑戰是找到高效的新方法來生產農作物：減少浪費、減少殺蟲劑、縮短上市時間，同時減少能源足跡。

由于傳統的室外耕作無法應對這些挑戰，室內耕作技術，如受控環境農業（CEA），正變得格外引人關注。

然而，這些技術需要適當的計算機輔助支持。我們在麥克馬斯特大學的可持續系統與方法（SSM）實驗室開發了此類計算機輔助方法和工具。

引入數字孿生

受控環境是指在一個由復雜機器HVAC（供暖、通風和空調）、灌溉和照明系統以及一系列測量環境條件的傳感器人為控制的隔離環境中種植作物的技術。

由于實現了自動化，受控環境比傳統農業環境能獲得更好的產量和質量，同時還能減少浪費。

由于這些改進的同時也增加了復雜性，因此尋找最佳的生長策略——即以最合適的速度刺激生長并降低能耗的環境條件序列——尤其具有挑戰性。

這是另一項復雜的挑戰，需要對環境進行持續監測、實時決策和高精度控制，這些任務都超出了人類能力的極限。

而數字孿生之類的計算機輔助支持可以發揮重要作用。

數字孿生是物理對象、人或過程的數字呈現，它通過對物理系統進行高保真實時模擬來輔助決策，通常還配備了自主控制能力。

在精準農業領域，數字孿生通常用于監測和控制環境條件，以促進作物以最佳的、可持續的速度生長。

數字孿生提供了一個實時儀表板，用于觀察種植區的環境條件，數字孿生還可以以不同的自主程度直接控制環境。

減少能源消耗——或者說提高作物能源比——是精準農業設施的一個顯而易見的目標，因為加熱和冷卻設施需要消耗大量能源。

數字孿生還可用于設計新型溫室。例如，在設計新的溫室時，可將在溫室中長期收集數據的數字孿生用于實驗目的。

經濟上可行嗎？

開發數字孿生系統和提高農業公司的數字成熟度是影響數字增強型CEA采用成本的主要因素。

開發數字孿生系統的相關成本主要涉及硬件元件和軟件開發。自制解決方案、嘗試使用廉價設備并逐步擴展功能是很好的開始，有助于采用正確的數字化思維。

然而，專業的種植環境需要工業級的子系統，其成本完全不可同日而語，采用這些系統需要精心籌劃組織的數字化戰略。

農業是數字化程度最低的部門之一，數字化成熟度是采用數字孿生的絕對前提。因此，在智慧農業領域，與數字成熟度相關的成本往往超過技術成本。

一家處于數字化早期階段的公司必須考慮選擇云提供商、制定數據戰略和獲取一系列軟件許可證等問題，這還只是眾多嚴峻挑戰中的一小部分。

組織成本很難評估，但可能會使公司的經濟前景變得暗淡。這是一個特別痛苦的成長階段，需要適當的咨詢。

最近有一些成功的產學合作案例，幫助農業公司拓展了正在進行的數字化工作。

接下來會怎樣？

對糧食安全和可持續生產的需求與以往一樣迫切。

面對劇烈的氣候變化、加拿大各地的森林大火、歐洲的極端空氣污染、持續的能源危機和人口的不斷增長，糧食自給自足已成為人類的首要目標之一。

要實現聯合國大會提出的第二個可持續發展目標，即到2030年消除全球饑餓，就必須徹底轉變農業模式。

實現這一宏偉目標的途徑之一就是先進的數字化和數字孿生。

在實現這一目標之前，仍有許多障礙需要克服，但隨著硬件和算力價格的不斷降低，數字驅動的智能農業正在成為現實。