京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
打造精准农业!以物联网、大数据酿造葡萄酒
“啥咪? 计算机马也会选土豆喔?”
耳熟能详的一句广告词,但你知道吗?现在已经不只是计算机会选土豆,而是连土豆本身都会上网的时代了!
当年来到英国时,酒哥的主要目标是攻读通信工程的学位,出发前完全没预料到会在课余时花上三、四年的时间取得WSET Level 4的认证资格。但再怎么不务正业,好歹还是花了四年的时间一圆初衷 – 从这所世界前十的帝国理工拿到了理工博士的学位。因为两个领域的所学都略有小成,目前酒哥正以自己的专业结合对葡萄酒的知识,投入以科技帮助精致农业更上一层楼的领域之中。为了证明四年的研究没有白做,今天酒哥就来跟大家说说,在物联网(Internet of Things, IoT)时代里,大数据如何帮助葡萄酒产业生产出一桶又一桶的醇美佳酿。
精准农业(Precision Agriculture)是什么?
传统农耕是货真价实的"看天吃饭",农夫们凭借着累积下来的经验预测气候的变化,并在施作时做相应的调整。但人定胜天毕竟有其极限,更多时候我们看到的是电视新闻里农人们望着歉收田地时的那令人鼻酸的无奈。尤其近年来极端气候出现的频率越来越频繁,传统的经验法则也逐渐失去了该有的功效,以现代科技来协助耕种已经成了一股不可逆且必要的趋势。
就基础技术而言,精准农业基本上属于网络实体系统(Cyber-Physical System)下的一个分支。大量的物理讯息的透过各式传感器及遥控摄影装置进行收集;这些讯息再利用物联网技术传回云端进行分析;最终再透过物联网技术传回自动化系统,并将这些分析及决策结果反馈回物理世界当中。
(谜之音:酒哥,你还是说中文吧!)
简单来说,这就好比我们在一块农地里安排了无数的家庭小精灵多比,这些多比们会随时回报关于这块农地里的一切数据,空气湿度/土壤酸碱度与含水量,甚至有没有害虫入侵,这些攸关作物生长的讯息搜集后会透过无线网络(没错,现在连在田里都能接Wifi,但不一定有宝可梦就是了…)上传到云端以软件分析,接着农夫们就依据这些分析的结果执行相对应的动作:虫多除虫、土干浇水。
而从宏观的角度,精准农业可再配合先进的气象预测、基于卫星摄影技术所建构的地理信息系统、以及无线遥测监控技术,将"大自然"这个庞大的不确定因素也变得可以掌握,大幅减低了农作物被气候影响收成的风险。在这些信息的加持下,某种程度上人类已经战胜了自然,"看天吃饭"这四个字看起来也不再这么无助了。
这些参数经过分析后除了可以帮助耕作者进行决策之外,也能透过自动化系统,针对实际所需,订制化地执行洒水、施肥、播种等工作。最终在农作物质量/产量/成本之间取得优化的平衡,实现在大规模的农耕环境下达到精耕细作的目标。
重点来了,做为精致农业中的代表性产业,葡萄酒园当仁不让地成为最理想应用场景之一。原因在于葡萄对生长环境的敏感度及要求很高,一公尺高度差造成的温湿度差异都有可能导致葡萄质量上的分别,更别说葡萄园间的空气对流、日照及土壤状况这些具有决定性影响力的因子,这也是为什么很多大师们在介绍酒款时一定要先大概描绘一下这支酒产区的地理及气候环境,绝对不是要骗稿费,而是因为向阳或背光可是会影响到一支酒未来是table wine还是东贝利的分水岭!
▲ 透过无人机自动远程监控的葡萄园
除了栽植外,葡萄酒的酿造及储藏也是技术应用的一环,整合物联网技术的数据收集,并配合数据挖掘(Data Mining)技巧及机器学习(Machine Learning)模型,许多原本未知的潜藏的信息可以被发掘出来。这些信息除了能够作为酒厂优化其设备及生产流程的参考之外,还能在一定程度上协助降低酒厂整体的营运成本,使酒厂可将资金更有效的运用在提升葡萄酒质量及营销上。
▲ 精准农业帮助产业升级的应用流程
看那年年与艺术家合作设计酒标的Chateau Mouton Rothchild,虽然传统上在五大酒庄当中并非顶尖,但近年来价格却有超英赶美的趋势,特别是在2000年时为千禧年所设计的特殊瓶身已经成为各路收藏家心中的梦幻逸品,此即为营销的威力所在。
▲ 五大酒庄之一的Ch?teau Mouton Rothschild
科技与传统的拉锯
曾听酒界的前辈说过,只有小规模生产的酒款,才是真正的好东西,只有规模小,酿造者才能将其所有的时间与精力投注于照顾葡萄园及酿造当中。然而,身为科技人的酒哥对这样的说法则不置可否。比起单一酿造者的经验传承,新兴技术的背后其实都是累积了无数人类智慧的结晶才得以实现。因此,虽然许多人及酒界前辈们大概不认同,但酒哥衷心的认为,年产量上看30-50万瓶的波尔多五大酒庄,及500万瓶的香槟王在维持质量及产量所耗费的总时间及精力,可是比时下流行的膜拜酒(Cult Wine或Garage Wine)来的高多了(毕竟一旦质量砸锅了影响到的可是上百个亿的生意啊)。也因为这样,接纳现代技术并结合传统栽植酿造理念所培育出来的经典酒款,更是令我感到由衷敬佩。
▲年产量7,500瓶的Screaming Eagle以及年产量500,000瓶的Chateau Lafite Rothchild
话虽如此,这就和VinoType一样,青菜萝卜各有所好;无论你喜欢追求小量生产的稀有酒款,还是和酒哥本人一样期待在葡萄酒上看见下个世代的农产工业革命,只要能在品饮葡萄酒这条路上留下属于自己的一条足迹,那便不枉此行了!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01