Intelligent Agrifood Chains and Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bourlakis, Michael (EDT)

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2011-5

价格:£ 135.00

装帧:

isbn号码:9781405182997

丛书系列:

图书标签:

• 农业食品供应链
• 智能农业
• 食品网络
• 区块链
• 物联网
• 数据分析
• 人工智能
• 可追溯性
• 可持续农业
• 食品安全

智能农业食品链与网络：重塑未来粮食生产与消费的新格局 引言 在我们这个时代，全球人口持续增长，对食物的需求日益迫切，而与此同时，气候变化、资源枯竭、环境污染等挑战也日益严峻。传统的农业生产模式和食品供应链面临着前所未有的压力，其效率、可持续性、安全性和可追溯性都亟待提升。在这样的背景下，“智能农业食品链与网络”的概念应运而生，它不仅仅是技术堆砌的简单组合，而是一场深刻的变革，旨在通过集成先进的信息技术、生物技术、数据科学以及管理创新，构建一个更加敏捷、高效、透明、可持续和有韧性的全新食品生态系统。本书将深入探讨这一变革的核心理念、关键技术、应用实践及其对未来农业和食品产业的深远影响。 第一部分：智能农业食品链的基石——数字化与智能化转型 第一章：农业生产的智能化升级：从精准农业到自主农场 本章将剖析如何将数字化技术渗透到农业生产的各个环节，实现从“经验种植”到“数据驱动”的转变。我们将详细介绍： 精准农业（Precision Agriculture）的内涵与技术实现： 传感器技术（土壤湿度、养分、pH值、气象数据）、无人机与卫星遥感（作物健康监测、病虫害识别、产量预测）、变量施肥与灌溉（根据实时数据调整投入）、GPS与GIS技术（精确定位、精准作业）。 物联网（IoT）在农业中的应用： 智能传感器网络、环境监测站、智能畜牧养殖（个体健康追踪、行为分析、精准饲喂）、温室智能化控制（温度、湿度、光照、CO2浓度自动调节）。 人工智能（AI）与机器学习（ML）赋能农业： 图像识别与分析（作物病害诊断、杂草识别、成熟度评估）、预测模型（产量预测、病虫害预警、最佳播种/收获时间预测）、机器人技术（自动播种、施肥、除草、采摘、无人驾驶拖拉机）。 区块链技术在溯源与管理中的潜力： 记录从种子到餐桌的每一环节，提升透明度与信任度。 大数据分析与决策支持系统： 如何整合多源异构数据，为农户提供科学的种植、管理和销售决策。 自动化与自主化农场的发展趋势： 从部分自动化到完全自主化运营的可能性，以及面临的技术与经济挑战。 第二章：食品加工与制造的智能化：质量、安全与效率的双重提升 食品加工是连接农产品与消费者的关键环节，本章将聚焦如何通过智能化技术优化食品加工流程，确保产品质量与安全，并提高生产效率。内容将包括： 自动化生产线与机器人集成： 自动化分拣、清洗、切割、包装、搬运，减少人工干预，提高一致性与速度。 智能质量检测与控制： 机器视觉检测（外观缺陷、异物检测）、光谱分析（成分分析、成熟度判断）、传感器实时监控（温度、压力、pH值等关键工艺参数）。 食品安全追溯系统的构建： 利用物联网和区块链技术，实现从原料采购到成品出厂的全过程追溯，确保食品安全责任到人。 供应链优化与需求预测： 基于历史销售数据、市场趋势和消费者偏好，运用AI进行精准需求预测，指导生产计划，减少库存积压和浪费。 智能仓储与物流管理： 自动化立体仓库、智能分拣系统、温控与湿度控制的智能仓储，以及路径优化、实时监控的智能物流配送。 可持续制造与节能减排： 能源管理系统、废弃物资源化利用技术、环保型生产工艺的应用。 第二部分：智能农业食品网络的构建——协同、透明与高效 第三章：智能供应链管理：信息互联与协同决策 一个高效、有韧性的食品网络依赖于顺畅的供应链管理。本章将深入探讨如何通过智能化手段打破信息孤岛，实现各环节的协同。 端到端的可视化供应链： 实时追踪农产品从田间到餐桌的每一个环节，包括生产、加工、仓储、运输、销售等。 物联网（IoT）在供应链中的应用： 智能集装箱、冷链物流监控、库存实时盘点，确保产品在运输和存储过程中的质量。 大数据分析与风险管理： 识别供应链中的潜在瓶颈、风险点（如天气灾害、交通中断、政策变化），并制定应对策略。 协同平台与信息共享： 构建集成的平台，实现不同参与者（农户、加工商、分销商、零售商、消费者）之间信息的实时共享与有效沟通。 需求拉动型生产： 基于真实的消费者需求和市场信号，驱动上游的生产和供应，减少牛鞭效应。 动态定价与优化： 根据市场供需、产品质量、运输成本等因素，实现动态定价，优化资源配置。 冷链物流的智能化升级： 智能温控、湿度控制、GPS定位，确保易腐食品的安全与新鲜。 第四章：消费者连接与个性化服务：从被动接受到主动参与 智能食品网络不仅仅关注生产端，更将消费者置于核心地位。本章将探讨如何利用技术拉近消费者与食品生产的距离，提供更优质、个性化的体验。 全链路可追溯信息共享： 消费者可以通过扫描产品二维码，轻松获取食品的产地、生产过程、检测报告、营养成分等详细信息，增强消费信心。 个性化营养与健康建议： 基于消费者的健康数据、饮食偏好和购买记录，提供定制化的食品推荐和营养指导。 智能推荐与个性化营销： 根据消费者的行为和偏好，推送相关的促销信息、新品推荐，甚至个性化套餐。 线上线下融合的销售模式： 智慧零售、O2O（Online to Offline）模式，提供更便捷的购物体验。 众包生产与社区支持农业（CSA）的演进： 利用平台连接消费者与农场，实现预购、定制化生产，增强消费者对食品生产的参与感。 食品浪费的智能化管理： 通过智能推荐、短保质期商品打折等方式，引导消费者减少食物浪费。 消费者反馈与参与机制： 建立便捷的反馈渠道，倾听消费者声音，并将其融入产品改进与服务优化中。 第三部分：挑战、机遇与未来展望 第五章：智能农业食品网络面临的挑战与机遇 任何重大的变革都伴随着挑战。本章将客观分析构建智能农业食品网络所面临的障碍，并从中发掘新的发展机遇。 技术挑战： 数据集成与互操作性、信息安全与隐私保护、高昂的初期投资、技术标准的统一、AI算法的鲁棒性与可解释性。 人才挑战： 缺乏具备跨领域知识（农业、技术、管理）的复合型人才。 经济与社会挑战： 中小农户的技术采纳能力、数据鸿沟、监管框架的滞后、消费者对新技术的接受度。 制度与政策挑战： 缺乏统一的行业标准与法规，数据所有权与使用权的问题。 机遇： 提升农业生产效率与收益、保障食品安全与质量、促进农村经济发展、创造新的就业机会、应对气候变化与资源挑战、推动可持续发展目标（SDGs）的实现。 第六章：智能农业食品网络的可持续发展与伦理考量 构建一个真正有益于人类和地球的智能食品系统，需要我们审慎考虑其可持续性和伦理影响。 环境可持续性： 资源优化利用（水、肥、能源）、减少农药化肥使用、生物多样性保护、碳排放管理。 经济可持续性： 确保所有利益相关者（特别是小农户）都能从智能化转型中获益，避免数字鸿沟加剧不平等。 社会可持续性： 促进城乡协调发展，保障食品可及性，提升农村居民的生活质量。 伦理考量： 数据隐私、算法偏见、技术滥用的风险、自动化对就业的影响，以及对基因编辑、合成食品等前沿技术的审慎讨论。 全球合作与知识共享： 推动国际间的技术交流与合作，共同应对全球性食品挑战。 结论 智能农业食品链与网络并非遥不可及的未来愿景，而是正在发生且日益重要的现实。它代表着一种全新的思维方式和运作模式，要求我们打破传统行业的界限，拥抱技术创新，加强跨部门、跨区域的协同合作。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解这一变革的内在逻辑，识别其中的关键驱动因素与潜在风险，并共同探索如何构建一个更加智能、高效、可持续、安全且普惠的未来食品生态系统，以更好地满足全人类不断增长的食物需求，同时守护我们的地球家园。

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