30、区块链与物联网在农业食品供应链中的应用与解决方案

区块链与物联网在农业食品供应链中的应用与解决方案

1. 区块链在农业食品供应链的应用现状

随着技术的快速发展，分布式和透明的结构在许多领域逐渐成为中央结构的替代方案。在农业食品供应链领域，区块链技术因其独特的优势，如数据的准确性、不可变性和分布式存储，受到了广泛关注。

在供应链中使用区块链技术时，查询次数有所增加。同时，这种分布式结构会使参与者的一些私人数据与所有利益相关者共享。随着区块链的发展，供应链领域的研究主要集中在将数据存储在云环境或中央文件服务器中，而将哈希码和加密密钥值存储在区块链中，以此证明数据的准确性和不可变性。在大多数相关工作中，供应链中的产品交换和数据验证过程都通过智能合约自动执行。

以下是一些基于区块链的农业食品供应链的实际应用案例：
|应用名称|应用描述|
| ---- | ---- |
|金枪鱼追踪与认证（Provenance）|印度尼西亚与非政府组织“人道联合”和国际竿钓基金会合作开发了名为Provenance的应用程序，用于监控捕获的金枪鱼直至到达客户手中。渔民捕获金枪鱼后，需通过短信注册鱼身上的二维码或RFID信息。工厂和客户可以在区块链上监控这条鱼，确保客户能够查询并识别来源不明的鱼。|
|橄榄油追踪（Ambrosus）|法国开发了一套追踪系统，用于追踪橄榄从田地到仓库，再到包装厂和零售商的全过程。与现有追踪系统不同，Ambrosius采用“硬件就位”方法，利用RFID技术追踪橄榄。橄榄的交换也通过以太坊上的智能合约完成。|
|Celeia乳业（OriginTrail）|在众多公司运营的乳业供应链中，OriginTrail确保图像和传感器信息等数据分布式存储在以太坊区块链上，而不是分别存储在每个公司中，并通过共识交易验证交易。|
|Pork Meat Traceability（Te - Food）|Te - Food应用程序用于追踪猪肉从生产到客户的全过程。农民使用智能手机将与RFID和二维码关联的猪注册到区块链上。运输卡车也可通过RFID进行监控。到达屠宰场的卡车中猪的屠宰和兽医的质量控制通过二维码识别。该系统还使用代币技术进行公司间的交易和用户的产品评论。该系统于2017年初在越南南部推出，已有超过6000家公司接受了使用培训。自2017年9月起，该系统还用于追踪鸡和鸡蛋，据报道每天可监控2.5万只鸡和200万个鸡蛋。|
|沃尔玛的应用|在近期的食品丑闻后，沃尔玛于2016年使用IBM提供的基于Hyperledger的供应链监控系统，在中国追踪猪肉，在美国追踪芒果。通过这种“从农场到餐桌”的方法，产品可以被透明地追踪，提高了食品安全并减少了浪费。|

下面是这些应用的流程mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(捕获/生产):::process --> B(注册信息到区块链):::process
    B --> C(运输监控):::process
    C --> D(工厂处理与监控):::process
    D --> E(销售给客户):::process
    E --> F(客户查询信息):::process

2. 理想系统的提出

综合当前关于区块链技术在农业食品供应链中的研究和实际应用，每个研究都针对不同问题提出了不同的解决方案。在此基础上，提出了一个理想系统，该系统整合了现有研究中的创新解决方案。

在大多数相关研究中，都强调农业食品应在供应链中实现“从农场到客户”的全程追溯。为此，在农业领域使用物联网设备至关重要。

为了监控供应链中的农业食品，不仅要监控农业区域，还要监控运输和工厂过程。解决这个问题的理想方法是将物联网设备和区块链技术结合使用。具体操作步骤如下：
1. 在农业领域，用RFID和二维码标识产品。
2. 使用配备RFID、GPS和温度计设备的运输工具将产品运往工厂。
3. 在工厂中，切割和包装等操作由负责人监控，并通过摄像头记录。
4. 将获得的产品与RFID或二维码关联，以便追踪到市场货架。

该理想系统应具备以下特点：
- 分布式透明存储 ：参与供应链的农民、加工商、工厂、超市和客户应知道产品的所有数据在从生产到市场货架的过程中以分布式、透明和不可变的方式存储，建立信任环境。系统必须基于区块链开发。
- 物联网设备可靠性 ：确保从物联网设备（如RFID、摄像头、湿度计、测量土壤化学状态的传感器和运输过程中使用的GPS）获取的数据的可靠性。这些设备应直接连接到区块链。
- 智能合约交易 ：供应链参与者之间的购买应通过智能合约进行，实现过程自动化并防止不一致的操作。例如，如果从某一农业区域获得的产品数量异常多并交付给托运人，系统可以发出警告并阻止该购买。
- 产品追踪技术 ：在参与者之间的交换过程中，应使用RFID和二维码等技术追踪产品。例如，当一头带有RFID的牛到达屠宰场时，应确保在摄像头和兽医的监督下屠宰，并将获得的肉与被屠宰的动物通过二维码关联。
- 数据存储优化 ：供应链的每个参与者也是已建立的区块链的一个节点。随着供应链中记录的数据量随时间增加，将所有数据分布式存储在节点上会导致磁盘需求过大，并使参与者的私人数据暴露在整个供应链中，引发可扩展性和数据安全问题。为防止这种情况，应为参与者开发一个应用程序，确保将产品的完整数据上传到云端服务器，然后将云端文件的哈希码和私有加密密钥信息保存到区块链网络中。
- 数据管理与验证应用 ：开发一个用于区块链和云数据库之间数据管理和数据验证的应用程序。通过这个应用程序，所有参与者可以使用区块链中的哈希码和加密密钥访问他们想要的准确数据。此外，客户应能够通过该应用程序的Web界面访问与产品相关的所有数据。

下面是理想系统的主要流程mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(农业区域 - 物联网设备监控):::process --> B(运输 - 配备相关设备):::process
    B --> C(工厂 - 操作监控与记录):::process
    C --> D(关联RFID/QR码追踪到市场):::process
    E(参与者数据上传到云端):::process --> F(保存哈希码和密钥到区块链):::process
    G(客户通过Web界面查询数据):::process
    F --> G

3. 物联网在智能农业中的应用与挑战

在农业领域，农民需要农业数据和相关信息来做出高效决策，以满足信息需求。随着信息技术的发展，信息和通信技术（ICT）在农业国家的农业发展中展现出了巨大的潜力，它突破了传统农业在能源、电力和成本消耗等方面的限制。其中，物联网（IoT）技术的应用尤为突出，它可以通过自动化减少人工干预，使农业和种植行业的流程更加高效。

物联网是全球信息、与网络相关的事物的融合，是未来网络的重要组成部分。在自动化过程中，物联网通过传感器收集数据，利用控制器处理数据，并通过执行器完成自动化操作。目前，一些新兴技术，如智能手机、无线传感器网络的智能管理、中间件平台、跨供应链的集成农场管理信息系统、自主车辆和先进机器人等，都有望将耕地种植引领向智能种植。

然而，在物联网应用于智能农业的过程中，也面临着诸多挑战：
|挑战类型|挑战描述|
| ---- | ---- |
|互操作性|在物联网框架的各个层面，互操作性是一个关键障碍，需要通过共享标准和协议来解决。|
|适用性|需要确保物联网技术和设备适用于农业环境和具体的农业操作。|
|设备功耗|物联网设备通常需要长时间运行，因此降低设备功耗是一个重要问题。|
|网络延迟|农业环境可能存在网络覆盖不足的情况，导致网络延迟，影响数据的实时传输。|
|大数据分析|农业生产会产生大量的数据，如何对这些数据进行有效的分析和利用是一个挑战。|
|数据隐私和安全|保护农业数据的隐私和安全，防止数据泄露和恶意攻击。|

下面是物联网在智能农业中面临挑战的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(物联网应用于农业):::process --> B(互操作性问题):::process
    A --> C(适用性问题):::process
    A --> D(设备功耗问题):::process
    A --> E(网络延迟问题):::process
    A --> F(大数据分析问题):::process
    A --> G(数据隐私和安全问题):::process

4. 应对挑战的解决方案

针对物联网在智能农业中面临的挑战，提出了以下解决方案：
- 人工智能技术 ：利用人工智能算法对大数据进行分析，提取有价值的信息，为农业决策提供支持。例如，通过机器学习算法预测作物的生长情况和病虫害发生的可能性。
- 中间件平台 ：开发中间件平台，解决物联网设备之间的互操作性问题。中间件平台可以作为物联网设备和应用程序之间的桥梁，实现数据的统一管理和传输。
- 智能信息管理 ：建立智能信息管理系统，对农业数据进行有效的存储、管理和分析。该系统可以提供数据可视化界面，方便用户查看和分析数据。

下面是应对挑战的解决方案的列表：
1. 人工智能技术
- 机器学习算法进行作物生长预测
- 深度学习算法识别病虫害
2. 中间件平台
- 统一设备接口标准
- 实现数据的标准化传输
3. 智能信息管理
- 建立数据仓库
- 提供数据可视化工具

下面是应对挑战解决方案的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(物联网农业挑战):::process --> B(人工智能技术):::process
    A --> C(中间件平台):::process
    A --> D(智能信息管理):::process
    B --> E(解决大数据分析问题):::process
    C --> F(解决互操作性问题):::process
    D --> G(解决数据管理问题):::process

综上所述，区块链技术在农业食品供应链中的应用以及物联网在智能农业中的应用都具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。通过提出理想系统和应对挑战的解决方案，有望推动农业领域的数字化转型，提高农业生产的效率和质量，保障食品安全。