“蜂人” 老谭的甜蜜脱贫路

简介: 省时省力,开启养蜂新模式!

重庆忠县野鹤镇的谭乾平对养蜂几近痴迷,他带领镇上的养蜂队一年收蜜5万斤,上了各大媒体头条#男子痴迷养蜂带老乡增收500万#。

66.png

忠县曾是一个贫困县,近年来靠蜂蜜产业脱了贫。2020年,重庆蜂群保有量将达150万群。

 

但是相比很多区县的蜂蜜产业都夭折了,忠县却能真正靠它脱贫致富,为什么呢?

答案是不靠一家一户小打小闹,靠专业团队和先进技术,保证蜂蜜的产量和质量。

 

原来镇上与阿里云飞象工业互联网平台合作,引入了“阿里云IoT+区块链溯源”的智慧养蜂技术,部署了智能蜂箱、视频监控、环境监控杆、数据大屏等设备以及区块链溯源平台、产销协同溯源平台。这些“新农具”让单箱蜂蜜产值提高30%,总体生产效率提升80%,带来500万元产值,也解决了“假蜂蜜”泛滥导致的蜂蜜信任问题。

 

被称做“蜂人”的老谭有30多年的传统养蜂经验,但是他并不固步自封。他说,有了新技术,不能迷恋传统,技术加传承才会让蜂业走得更远,更上一层楼。

 

养蜂队里的大学生兰军说:养蜂的场地一般是在山里,周围人迹罕至。传统的养蜂人经常会去各个地方踩点,所以真的很苦。但现在有了阿里云IoT技术数字蜂箱,它还支持太阳能,在家就可以用手机通过摄像头远程操控野外蜂巢情况,比较哪个地方更好些,不用像以前那么辛苦地去采点。并且,蜂箱还带GPS定位,完全不怕丢。

 

智能蜂箱不仅具备传统蜂箱的功能,还集成智能自控、AI识别、边缘计算、数据分析等能力,配套IoT蜜蜂大数据平台和蜂场其他智能装备,提供异常快速识别、动态监测、异常报警、精准管控、应急调度等功能。比如蜂门上有一个读卡器,可以观测数据,一眼就看得出来进去多少蜜蜂,出来多少蜜蜂。

 

现在老谭可以通过大数据在手机上监测到蜜蜂采蜜情况和天气情况,这样就减少了蜂农开箱频次,降低蜂农劳动强度,从而减低用工成本,实现养蜂智能化、生产智能化,消费定制化,构建起一个绿色的养蜂生态。

目录
相关文章
|
5月前
|
人工智能 云栖大会
2025云栖大会大模型应用开发与部署|门票申领
2025云栖大会大模型应用开发与部署门票申领
308 9
|
8月前
|
XML 缓存 Java
一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践
高德的poi数据来源多种多样,处理流程也多种多样,但因流程相对固定,因此使用了流程化配置简化开发,使用表达式语言保证灵活性。为了加深对平台的理解,并帮助大家对编排有一定的了解,本文会以影响范围的视角去总结当前编排的方案。
409 13
一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践
|
10月前
|
存储 人工智能
浙江大学与阿里云联合宣布共建人工智能通识课|阿里云云工开物合作动态
浙江大学与阿里云联合共建人工智能通识课,涵盖教育、法律、设计等多学科方向,将产业案例融入课程体系。阿里云开放大模型认证课程资源,提供云服务器、AI算力等支持,并通过“云工开物”计划为学生提供计算资源。双方还将发起“智能体创新大赛”,推动技术创新与人才培养。浙大是国内首批开展全校人工智能通识课的顶尖高校之一,2024年起“人工智能基础”成为全校本科生必修课。
|
存储 人工智能 算法
云工开物合作动态丨阿里云人工智能通识教学合作
阿里云人工智能通识教学合作为高校提供全面支持,包括视频理论课、动手实践课、AI实践平台、教学管理平台、专属算力资源及线下workshop。
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
阿里云云工开物助力高校的高校计划有什么用
阿里云“云工开物”高校计划旨在推动云计算技术在高校的普及与应用,通过提供云计算资源、算力支持、在线学习平台、开发者社区及数据科学竞赛等,帮助大学生提升实践能力和创新思维,培养更多创新型人才,促进校企合作。
1099 2
|
存储 人工智能 自然语言处理
NoteGen:看看使用DeepSeek能力的开源项目有多牛,平替TyporaAI笔记应用
NoteGen 是一款基于 Tauri 开发的跨端 AI 笔记应用,支持 Mac、Windows 和 Linux。它利用多种 AI 模型(如 ChatGPT、DeepSeek 等)帮助用户高效记录、整理和创作。核心功能包括截图识别、文本记录、插图插入、智能标签管理及剪贴板识别。NoteGen 还提供强大的 Markdown 编辑器、AI 辅助写作、文件同步与版本控制等功能,极大提升了知识管理效率。项目开源,平替 Typora AI 笔记应用。
1229 11
|
人工智能 API 开发者
阿里云CTO周靖人:通义开源模型下载量破2000万,百炼实现150%增长!
阿里云CTO周靖人:通义开源模型下载量破2000万,百炼实现150%增长!
1361 1
|
数据采集 机器人 计算机视觉
一手训练,多手应用:国防科大提出灵巧手抓取策略迁移新方案
【10月更文挑战第24天】国防科技大学研究人员提出了一种新颖的机器人抓取方法,通过学习统一的策略模型,实现不同灵巧夹具之间的策略迁移。该方法分为两个阶段:与夹具无关的策略模型预测关键点位移,与夹具相关的适配模型将位移转换为关节调整。实验结果显示,该方法在抓取成功率、稳定性和速度方面显著优于基线方法。论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.09150
244 1
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus 安装与配置
Prometheus 安装与配置

热门文章

最新文章