2025年大學《系統(tǒng)科學與工程》專業(yè)題庫——智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的設(shè)計與應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述系統(tǒng)思想的核心觀點及其在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)設(shè)計中的應用意義。2.智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)設(shè)計中，需求分析階段的主要任務和常用方法有哪些？3.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中扮演著什么角色？請列舉至少三種具體的應用。4.大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)決策效率方面有哪些優(yōu)勢？智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)如何利用大數(shù)據(jù)進行分析？5.在設(shè)計智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)時，需要考慮哪些主要的系統(tǒng)邊界和約束條件？二、論述題（每題10分，共20分）1.試論述系統(tǒng)工程方法論（如V模型）在智慧農(nóng)業(yè)一個具體系統(tǒng)（如精準灌溉系統(tǒng)）設(shè)計中的應用過程。2.智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)帶來了哪些深刻變革？同時，它也面臨哪些重要的社會經(jīng)濟和倫理挑戰(zhàn)？請結(jié)合系統(tǒng)觀點進行分析。三、設(shè)計題（每題25分，共50分）1.假設(shè)你需要為一個大型連棟智能溫室設(shè)計一套環(huán)境與作物生長監(jiān)控系統(tǒng)。請闡述該系統(tǒng)的設(shè)計思路，包括系統(tǒng)目標、主要功能模塊劃分、關(guān)鍵硬件（傳感器）選型考慮、數(shù)據(jù)傳輸方式以及基本的數(shù)據(jù)處理與分析邏輯。2.描述一個利用人工智能技術(shù)優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品供應鏈管理的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)方案。請說明系統(tǒng)的核心功能、關(guān)鍵的人工智能技術(shù)應用點（如預測、優(yōu)化、自動化）、預期效益以及可能遇到的技術(shù)或?qū)嵤╇y點。試卷答案一、簡答題1.系統(tǒng)思想的核心觀點包括整體性、關(guān)聯(lián)性、層次性和動態(tài)性。整體性強調(diào)系統(tǒng)是相互聯(lián)系、相互作用的要素組成的有機整體，而非各部分簡單相加；關(guān)聯(lián)性強調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部及系統(tǒng)與環(huán)境之間存在復雜的相互關(guān)系；層次性指系統(tǒng)具有從整體到部分、從部分到整體的層級結(jié)構(gòu)；動態(tài)性指系統(tǒng)是不斷發(fā)展變化的。在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)設(shè)計中，應用系統(tǒng)思想有助于全面認識農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、技術(shù)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟系統(tǒng)，統(tǒng)籌考慮各要素間的關(guān)系，進行整體優(yōu)化設(shè)計，而非孤立地看待某個技術(shù)或環(huán)節(jié)，從而提高系統(tǒng)的適應性和可持續(xù)性。2.需求分析階段的主要任務包括：明確系統(tǒng)目標、識別用戶需求（包括農(nóng)民、管理者、研究人員等）、分析現(xiàn)有問題與不足、定義系統(tǒng)功能與非功能需求（如性能、可靠性、安全性、易用性等）、收集相關(guān)數(shù)據(jù)和信息。常用方法有：訪談法（與用戶、專家交流）、問卷調(diào)查法、觀察法（實地考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程）、文檔分析法（研究相關(guān)農(nóng)業(yè)標準和規(guī)范）、用例分析（描述用戶與系統(tǒng)交互的場景）。3.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中扮演著信息采集和實時監(jiān)控的核心角色，是實現(xiàn)萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)。具體應用包括：①環(huán)境監(jiān)測：通過部署各種傳感器（溫濕度、光照、土壤水分、二氧化碳等）實時采集農(nóng)田或設(shè)施內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)，為精準管理提供依據(jù)；②設(shè)備控制：通過無線網(wǎng)絡(luò)（如LoRa,NB-IoT,Wi-Fi,Zigbee）遠程控制灌溉設(shè)備、卷簾機、通風系統(tǒng)、施肥設(shè)備等，實現(xiàn)自動化操作；③牲畜健康監(jiān)測：利用可穿戴設(shè)備或傳感器監(jiān)測牲畜的活動量、體溫、飲食等生理指標，及時發(fā)現(xiàn)異常；④農(nóng)產(chǎn)品追蹤：通過RFID或NFC標簽記錄農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)信息，實現(xiàn)全程可追溯。4.大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)決策效率方面的優(yōu)勢在于其能夠處理和分析海量、多源、異構(gòu)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，揭示傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和趨勢，從而支持更科學、精準的決策。智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)進行分析主要體現(xiàn)在：①精準農(nóng)業(yè)決策：通過分析歷史氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物生長數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等，預測作物產(chǎn)量、病蟲害發(fā)生風險，優(yōu)化灌溉施肥方案，制定更合理的種植計劃和銷售策略；②資源優(yōu)化配置：分析能源消耗、水資源利用等數(shù)據(jù)，識別浪費環(huán)節(jié)，提出節(jié)能節(jié)水建議；③病蟲害智能預警：通過分析圖像識別數(shù)據(jù)（如無人機拍攝的作物葉片圖像）和氣象數(shù)據(jù)，建立預測模型，提前預警病蟲害爆發(fā)，指導及時防治；④市場趨勢分析：分析消費者行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，預測市場需求和價格走勢，輔助生產(chǎn)計劃和產(chǎn)品營銷。5.在設(shè)計智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)時，需要考慮的主要系統(tǒng)邊界包括：物理邊界（如具體的農(nóng)田地塊、溫室范圍、養(yǎng)殖區(qū)域）；功能邊界（系統(tǒng)主要涵蓋哪些功能模塊，如環(huán)境監(jiān)測、精準控制、數(shù)據(jù)分析、用戶管理等）；組織邊界（系統(tǒng)服務的主體是誰，涉及哪些組織機構(gòu)）；技術(shù)邊界（系統(tǒng)采用的技術(shù)標準、平臺和協(xié)議范圍）。主要的系統(tǒng)約束條件包括：①技術(shù)約束：可用的傳感器、控制器、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、計算平臺的能力和限制；②經(jīng)濟約束：系統(tǒng)的開發(fā)成本、運行維護成本、投資回報周期要求；③時間約束：項目開發(fā)周期、系統(tǒng)上線時間要求；④環(huán)境約束：自然條件（氣候、地形等）、政策法規(guī)、環(huán)保要求、能源供應條件；⑤用戶約束：用戶的技能水平、使用習慣、接受程度等。二、論述題1.系統(tǒng)工程方法論（如V模型）在智慧農(nóng)業(yè)一個具體系統(tǒng)（如精準灌溉系統(tǒng)）設(shè)計中的應用過程可以概括為：首先在V模型的頂部（需求分析階段），通過市場調(diào)研、用戶訪談、專家咨詢等方法，明確精準灌溉系統(tǒng)的目標（如節(jié)約用水、提高作物產(chǎn)量、減少人工成本），并詳細定義系統(tǒng)的功能需求（如自動檢測土壤濕度、根據(jù)預設(shè)規(guī)則或氣象數(shù)據(jù)決策是否灌溉、控制水泵開關(guān)、記錄灌溉歷史）和非功能需求（如響應時間、可靠性、易維護性）。接著在V模型的左側(cè)（系統(tǒng)設(shè)計階段），基于需求進行概要設(shè)計和詳細設(shè)計。概要設(shè)計包括確定系統(tǒng)總體架構(gòu)（如感知層、決策層、執(zhí)行層）、主要功能模塊劃分（如傳感器數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與決策模塊、水泵控制模塊、用戶交互界面模塊）以及它們之間的接口關(guān)系。詳細設(shè)計則是對每個模塊進行細化，設(shè)計具體的算法（如土壤濕度閾值判斷算法、水量計算算法）、硬件選型（如傳感器類型、控制器型號、水泵規(guī)格）、軟件架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。然后進入V模型的右側(cè)（系統(tǒng)實現(xiàn)與驗證階段），根據(jù)詳細設(shè)計文檔進行編碼、硬件組裝與調(diào)試。在編碼和組裝過程中，同步進行單元測試（測試每個模塊的功能是否正確）和集成測試（測試模塊之間的接口和交互是否順暢）。最后進行系統(tǒng)測試（包括功能測試、性能測試、壓力測試、用戶驗收測試），驗證整個精準灌溉系統(tǒng)是否滿足在需求分析階段定義的所有需求，系統(tǒng)是否穩(wěn)定可靠，用戶體驗是否良好。通過V模型的驗證和確認階段，最終交付滿足要求的精準灌溉系統(tǒng)。這種自頂向下、分階段驗證的方法有助于及早發(fā)現(xiàn)和解決問題，降低項目風險，確保系統(tǒng)設(shè)計的質(zhì)量和效率。2.智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)帶來了深刻變革：首先在生產(chǎn)方式上，從傳統(tǒng)的經(jīng)驗式、粗放式生產(chǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、精準化、智能化生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，利用傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)實現(xiàn)對作物生長環(huán)境的精準調(diào)控和病蟲害的智能防治，提高了資源利用效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量；其次在經(jīng)營管理上，從分散化、個體化經(jīng)營向規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化、信息化經(jīng)營轉(zhuǎn)變，通過農(nóng)業(yè)信息服務平臺、電子商務平臺等實現(xiàn)生產(chǎn)、加工、銷售、金融等環(huán)節(jié)的整合，提升了農(nóng)業(yè)經(jīng)營效益和市場競爭力；再次在產(chǎn)業(yè)鏈上，推動了農(nóng)業(yè)與二、三產(chǎn)業(yè)的深度融合，催生了農(nóng)產(chǎn)品加工、休閑農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)旅游等新業(yè)態(tài)，拓展了農(nóng)業(yè)的價值鏈；最后在勞動力結(jié)構(gòu)上，部分傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)被自動化、智能化設(shè)備替代，對農(nóng)民的技能水平提出了更高要求，促進了農(nóng)業(yè)勞動力向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)服務業(yè)轉(zhuǎn)移。同時，智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展也面臨諸多重要的社會經(jīng)濟和倫理挑戰(zhàn)：社會經(jīng)濟方面，可能加劇城鄉(xiāng)數(shù)字鴻溝，掌握先進技術(shù)的農(nóng)戶或企業(yè)可能獲得更大優(yōu)勢，而傳統(tǒng)小農(nóng)戶可能被邊緣化，導致農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體結(jié)構(gòu)進一步分化；數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題日益突出，大量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)（包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)、甚至農(nóng)戶個人信息）的收集、存儲和使用需要嚴格規(guī)范，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用；高昂的初始投入成本和技術(shù)更新?lián)Q代快，可能給農(nóng)業(yè)主體帶來較大的經(jīng)濟壓力，投資回報周期不確定性高，影響技術(shù)推廣應用的廣度；技術(shù)應用的公平性問題，如何確保所有類型的農(nóng)業(yè)主體都能平等地獲取和受益于智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)，避免技術(shù)加劇不平等。倫理方面，過度依賴技術(shù)可能導致農(nóng)民實踐經(jīng)驗流失，增加對技術(shù)的脆弱性；基因編輯等生物技術(shù)的應用在提升農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的同時，也引發(fā)了關(guān)于食品安全、生物多樣性保護的倫理爭議；自動化設(shè)備可能導致農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)失衡和部分農(nóng)民失業(yè)問題，引發(fā)社會穩(wěn)定隱憂。從系統(tǒng)觀點看，需要構(gòu)建更加包容、公平、可持續(xù)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，在推動技術(shù)進步的同時，關(guān)注其對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、社會經(jīng)濟系統(tǒng)以及倫理規(guī)范的綜合影響，加強相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)和倫理規(guī)范引導，確保智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展惠及更廣泛的群體。三、設(shè)計題1.為大型連棟智能溫室設(shè)計一套環(huán)境與作物生長監(jiān)控系統(tǒng)，其設(shè)計思路如下：系統(tǒng)目標是為溫室內(nèi)的作物提供最佳的生長環(huán)境，實現(xiàn)環(huán)境的自動化控制和生長狀態(tài)的實時監(jiān)控，提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)，降低人工管理成本。主要功能模塊劃分包括：①環(huán)境感知模塊：部署溫濕度、光照強度、CO2濃度、土壤水分、土壤電導率（EC）、葉面濕度等傳感器，分布式安裝在溫室不同區(qū)域，實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)傳輸模塊：采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（如LoRaWAN,NB-IoT或Zigbee）或有線網(wǎng)絡(luò)（如以太網(wǎng)），將傳感器采集到的數(shù)據(jù)可靠地傳輸?shù)街醒胩幚韱卧＂蹟?shù)據(jù)處理與控制模塊：在溫室內(nèi)部署或云端部署工控機或服務器，對接收到的數(shù)據(jù)進行清洗、存儲和分析。根據(jù)預設(shè)的作物生長模型或用戶定義的規(guī)則，比較當前環(huán)境參數(shù)與目標值，當出現(xiàn)偏差時，觸發(fā)控制指令。④設(shè)備控制模塊：根據(jù)處理模塊的輸出，控制相應的執(zhí)行器，如風機、濕簾、卷簾、補光燈、加濕器、灌溉系統(tǒng)（水泵、閥門）等，對溫濕度、光照、CO2濃度等進行調(diào)節(jié)。⑤數(shù)據(jù)展示與報警模塊：開發(fā)用戶界面（如Web或移動App），實時顯示溫室各區(qū)域的環(huán)境參數(shù)、作物生長狀態(tài)（可通過攝像頭或圖像傳感器）、設(shè)備運行狀態(tài)等信息。設(shè)置報警閾值，當環(huán)境參數(shù)超出安全范圍或設(shè)備故障時，通過界面彈窗、短信、郵件等方式向管理人員發(fā)送報警信息。⑥（可選）智能分析模塊：利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法，進行作物長勢預測、病蟲害預警、環(huán)境優(yōu)化策略推薦等。關(guān)鍵硬件選型考慮：傳感器需選用精度高、穩(wěn)定性好、壽命長、功耗低的工業(yè)級產(chǎn)品，并考慮溫室環(huán)境的防護等級（如防塵、防潮）。數(shù)據(jù)傳輸方式需根據(jù)溫室規(guī)模、預算和環(huán)境選擇，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性?；镜臄?shù)據(jù)處理與分析邏輯：采用時間序列數(shù)據(jù)庫存儲環(huán)境數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫查詢和聚合功能進行統(tǒng)計分析。通過設(shè)定閾值判斷法或基于模糊邏輯/PID控制算法進行控制決策。例如，當土壤濕度低于閾值時，觸發(fā)灌溉指令；當室內(nèi)溫度高于設(shè)定上限時，啟動風機和濕簾進行降溫。數(shù)據(jù)可視化通過圖表（如折線圖、柱狀圖）直觀展示環(huán)境變化趨勢，便于用戶理解。2.利用人工智能技術(shù)優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品供應鏈管理的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)方案描述如下：系統(tǒng)核心功能是整合供應鏈各環(huán)節(jié)信息，利用AI技術(shù)進行需求預測、智能調(diào)度、風險預警和效率優(yōu)化，提升供應鏈的響應速度、透明度和韌性。關(guān)鍵的人工智能技術(shù)應用點包括：①需求預測：利用機器學習算法（如ARIMA、LSTM、隨機森林），整合歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)、社交媒體情緒數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、促銷活動信息等多源數(shù)據(jù)，建立精準的需求預測模型，預測不同區(qū)域、不同時間尺度下的農(nóng)產(chǎn)品需求量，為生產(chǎn)計劃和庫存管理提供依據(jù)。②智能調(diào)度與路徑優(yōu)化：基于AI算法（如遺傳算法、模擬退火、深度強化學習），根據(jù)需求預測、實時庫存、物流運力、交通狀況、運輸成本等信息，動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)的農(nóng)產(chǎn)品運輸路線、倉儲調(diào)度方案和配送計劃，降低物流成本，縮短配送時間。③智能倉儲與分揀：應用計算機視覺技術(shù)（圖像識別）和機器人技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品在倉庫內(nèi)的自動識別、分類、分揀、質(zhì)檢，并利用AI算法優(yōu)化倉庫存儲布局，提高倉儲空間利用率和作業(yè)效率。④質(zhì)量預測與溯源：結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、氣體）和圖像識別技術(shù)，利用機器學習模型預測農(nóng)產(chǎn)品在存儲、運輸過程中的質(zhì)量變化趨勢，并建立基于區(qū)塊鏈或中心化數(shù)據(jù)庫的農(nóng)產(chǎn)品全程溯源系統(tǒng)，利用AI技術(shù)分析溯源數(shù)據(jù)，識別潛在的質(zhì)量風險點。⑤風險預警與管理：通過自然語言處理（NLP）技術(shù)分析新聞、報告、社交媒體等非結(jié)構(gòu)化信息，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如市場波動、政策變化），利用AI模型進行供應鏈風險（如需求突變、斷供、價格劇烈波動、食品安全事件）的早期識別和預警，并提供應對建議。預期效益包括：提高庫存周轉(zhuǎn)率，減少缺貨和積壓損失；降低物流運輸成本和時間；提升農(nóng)產(chǎn)品新鮮度和品質(zhì)，減少損耗；增強供應鏈透明度，提升品牌價值和消費者信任；提高供應鏈應對突發(fā)事件的能力?？赡苡龅降募夹g(shù)或?qū)嵤╇y點包括：①數(shù)據(jù)整合與質(zhì)量問題：供應鏈涉及多個參與方