Sebagai rakan perniagaan kepada usahawan ladang dan ternakan ikan, kami di AINNA sering mendengar keperluan sebenar di lapangan: teknologi yang mudah, mampu milik, dan tetap berfungsi walaupun jalur lebar lemah. Gabungan Raspberry Pi, OpenClaw dan Ollama membentuk satu tumpukan AI-IoT tempatan yang praktikal untuk ladang pintar dan kolam ikan.
Dengan OpenClaw, pelayan LAMP boleh dipasang terus pada Raspberry Pi untuk menaungi papan pemuka tempatan. Melalui papan pemuka ini, pemilik ladang boleh log masuk untuk memantau bacaan sensor, 状态 peralatan, jadual memberi makan, keadaan air, rekod rawatan, amaran dan data sejarah.
Asasnya adalah I/O: input dan output. 输入 boleh merangkumi sensor cahaya, sensor aras air, sensor suhu, sensor pH, sensor kekeruhan, sensor oksigen terlarut dan sensor aliran. 输出 pula boleh merangkumi lampu, pengudara, pam oksigen, pam air, motor pemakan, modul relay, buzzer amaran dan sistem pemberitahuan.
Untuk kolam ikan, apabila oksigen terlarut jatuh di bawah ambang selamat, sistem Python yang berasingan boleh mengaktifkan pengudara atau pam oksigen secara automatik. Pemberian makan boleh dijadualkan mengikut masa, zon kolam atau peringkat pertumbuhan. Jika kualiti air merosot, sistem boleh memancarkan amaran dan merekod tindakan cadangan untuk semakan manusia. Rawatan kimia perlu kekal dipacu oleh SOP dengan kelulusan manusia sebelum pelaksanaan.
Untuk ladang, konsep yang sama boleh menyokong pengairan, pencahayaan, kipas rumah hijau, sistem pengabutan, lampu keselamatan dan pemantauan persekitaran. Setiap fungsi boleh beroperasi sebagai sistem kecil yang berasingan, contohnya satu skrip untuk pengoksigenan, satu untuk pemberian makan, satu untuk pencahayaan dan satu untuk laporan papan pemuka.
Inilah nilai sebenar sistem AI-IoT yang berasingan. AI digunakan untuk membina, mengaudit, menyelesaikan masalah dan memperbaiki sistem, manakala operasi harian berjalan secara tempatan pada Raspberry Pi tanpa penggunaan token yang berterusan.
Kurang pergantungan pada awan.
Kurang pembaziran token.
Kos operasi lebih rendah.
Ketahanan lebih baik untuk operasi luar bandar yang sebenar.
Masa depan AI dalam pertanian bukan sekadar bertanya kepada AI apa yang perlu dilakukan. Ia adalah tentang menggunakan AI untuk membina sistem tempatan yang membaca dunia nyata melalui input, bertindak melalui output, dan terus berfungsi walaupun AI di luar talian.
