農業大數據試點方案

Ⅰ 互聯網現代農業項目建設運營方案

生產方面
要深入推進農業物聯網示範應用，按照全系統、全要素全過程理念深入實施國家物聯網試驗示範工程，推廣適宜農業、方便農民的傻瓜技術裝備，經營方面加快電子商務，通過電子商務利益驅動機制，投入研發農村電子商務創新、統籌。推進農產品、農業生產資料和休閑觀光電子商務的協調發展，農產品、農業生產資料和休閑觀光農業電子商務這是農業部具體的有實施計劃的重要方面。
管理方面
要抓緊農業大數據工程，建立數據互通共享機制，消除信息孤島，做到數據公開開放，挖掘大數據的價值。

服務方面
大力提升農業信息服務水平，加快推進信息入戶，擴大12316覆蓋范圍和使用用戶，豐富公益服務、便民服務、電子商務、培訓服務的內容。

接下來從農業部的網站和中國農業信息網為大家分享一些數據：
1、每日的點擊率是700萬到800萬人次，甚至於達到一千萬。它是覆蓋全世界158個國家，英日俄韓四種語言，這些為我們今後做宣傳服務。

2、農業部的網站較為權威，各個司局給農業部的網站提供一手信息，想要互動需出權利清單。農業部的網站是一個網站集群，是部省市縣農業網的網站集群，現在我們沉澱了516萬個關鍵詞，4.2萬個來源訪問渠道，總的數據量超過10T，我們的數據，能達到五秒鍾刷新一次。

3、12316是三省市聯動服務平台。目前平台已經覆蓋了98%的省市，各個省的實名制用戶都是百萬級，中央實名用戶是22.3萬，每天發送的彩信達三千多萬條，服務對象是各省平台上的70萬農計員，其中有5萬管理人員，這都是每天要提供的服務，目前中央平台已經匯聚13個省數據資源。

4、三微一端，微博、微信和移動客戶端。移動客戶端是著力打造掌上農業部，現在已有十多個移動應用產品，它整體體系跟農業部網站是一樣的。

具體到農業電商方面，農業部已經做了以下的幾項工作：
1、出台指導文件。制定農業電子商務發展行動計劃，加快農村電子商務的意見，明確農業部門促進電子商務發展的基本目標等。

2、培育示範典型。2015年示範基地，認定了電子商務企業12個，希望下次評選新農人也名列其中。

3、做好主體培訓。新型職業農民教育和農村實用人才培訓，希望可以與新農商學院有效對接，這個培訓連接合作社、有關企業以及新型主體開展。

4、開展縣域農業電子商務的地點工作，為電商發展提供規劃、咨詢、推廣和資源對接以及專家服務等。

5、電商服務試點。

6、建設中國農產品促銷平台，平台在這個月末上線試運行，到時會下發通知，而且完全是公益服務，為大家提供好平台。將出口和入口變成一個匯聚口，也是農產品品牌宣傳權威發布窗口。

7、成立全國農業信息化聯盟，建立政產學研溝通交流和協同工作機制，申請加入聯盟的單位是2500多家，加盟人數超過6萬人。

2016年將繼續做好以下幾個方面的推進
1、組織千禧對接。根據農業部辦公廳《關於組織開展農業電子商務平台對接專項行動的通知》，組織開展農民合作社、農業企業和電商平台對接的專項活動。

2、基於12316平台，進一步集中平台、聚集資源、集約服務、集群商務，開展升級建設探索新應用，目前正在抓試點，一張圖、一政通、一網通、一號通、一卡通等等。

3、繼續開展信息進村入戶工程，工程以12316的服務基礎為依託。以鄉村、村級信息服務農業建設為著力點，現在有十個省市22個縣已經開展試點，提供公益服務、便民服務、電子商務和培訓體驗，在「十三五」期間覆蓋55.8萬個行政村。

4、落實互聯網+三農保險行動計劃，是農業部信息中心和中航安盟保險公司的一項戰略合作，推動政、保、銀、企、社、站六方大協作，同時通過兩站合一，兩元一體推進農業信息化和現代保險服務業的融合發展。

5、推進農民創業創新系列行動計劃。繼續加強農業領域電子商務和網上平台建設，加強職業技能和創業能力培訓，進一步引導支持新農人創業創新。

Ⅱ 農業大數據怎麼玩

農業大數據怎麼玩？中國民企在行動
科技正在以大數據的形式向農業領域滲透，行業整合成為中國農業生產方式變革的重要力量。決策者多次提出的「讓農民成為令人羨慕職業」願景，在科技的武裝下正在接近實現。
在農業4.0時代前夜，中國農業生產的三要素已經悄然改變。農民面朝黃土背朝天的傳統形象已被拋棄，科技的力量已使農村勞動力成為「網路新農人」。他們手中的農業大數據平台新工具，已經可以隨時監測到土壤、天氣、農作物等數據；而越來越多的土地流轉，也賦予他們更大的規模效益。
中國農科院農發所研究員胡定寰曾向經濟觀察報記者描述了他對中國未來農業生產方式的構想。他認為未來中國的農業生產者應該是有技術的新農民，甚至是大學畢業生來經營適度規模的家庭農場。
市場主體已經開始意識到這一點。相對於國外，中國農業公司很多，但是依靠科技手段提供大數據的龍頭農業公司卻很少。這也是掣肘互聯網科技和傳統農業相結合的因素。曾是美國航空航天局（NASA）數據科學家的張弓試圖改變這一現狀，2015年他離開矽谷，帶回了科學技術和大數據解決方案，也帶回了在空間、氣象和農業領域十分活躍的多位中國科學家。
張弓現在的身份是北京佳格天地科技有限公司創始人兼CEO。在美國，他從事衛星和氣象大數據在農業和生態領域的應用，參與了美國農業部和美國森林局以及商業機構的重要項目，多項技術創新成果被應用於NASA地球信息共享系統。
張弓接受經濟觀察報采訪時說，隨著中國人口結構的變化以及農業的快速發展，農業正在發生深刻的變革，時下農業大數據的發展正當其時。
如果說留給大眾印象深刻的是50年代大批留美科學家回國，21世紀的海外人才回國潮正在影響著中國經濟結構變革。張弓就是這輪「現象級」中國留學人才迴流中的一員。
佳格開始對接中國的農業公司，為農業生產提供技術領先的農業大數據平台。作為中國為數不多的農業大數據公司之一，佳格已經獲得A輪融資6000萬元，其最近的動態是，順利與現代農業領先企業東方集團簽署戰略合作協議。
民企發力
當人們談論大數據時，或許首先想到的並不是農業。作為高風險行業，農業生產面臨天氣、種植等太多不確定性。而作為最古老的生產形態，農業生產更是遠落後於現代工業、服務業的社會產值。但是，隨著越來越多的科技被用到農業領域，農業生產的高附加值已經逐漸顯露。
城鎮化、農村勞動力外流，已經讓傳統意義上農民已經開始主動或被動離開土地。根據此前農業部統計，截至2016年底，二輪承包地經營權流轉面積達到4.7億畝，佔比約35.1%，現在2.3億農戶中有7000萬農戶已經不再直接經營其承包的全部或部分土地。
規模化和規范化的農業生產需要更多的技術支撐，大數據農業公司越來越有市場，走在前列的中國民營企業已經嗅到了這一商機。佳格此時開始登上時代的舞台。張弓告訴經濟觀察報記者，佳格的核心服務是通過提供作物大數據、氣象預測以及病蟲害預警服務，實現中國農業從傳統「看天吃飯」的經驗模式到「知天而作」的現代數據農業模式的轉變。
農業大數據公司是服務農業公司的公司。張弓介紹：「具體來說，佳格可以為農業企業解決的痛點包括以氣象、遙感和地面數據為基礎的農業信息系統，比如給用戶提供作物長勢監測，結合地塊級氣象服務和病蟲害預警、智能化灌溉植保，有效提升農作物的種植效率和精細化管理水平；另一類是農產品的評估需求，包括農業種植，農產品貿易和金融體系服務。」
這一次，佳格選中了以現代農業產業為主營業務的上市公司——東方集團，後者旗下的子公司東方糧倉已建立了從育種到餐桌的全產業鏈經營管理商業模式。2009年成立的東方糧倉先後在黑龍江省五常、方正、肇源這3個糧食主產區投資興建了3個年綜合加工能力為30萬噸的現代化稻穀精深加工園區，並在五常核心產區流轉13000畝優質水稻田。其與五常市政府合作建設的五常市農業高科技示範園區，已成為國內一流的現代農業示範園區。
與歐洲、美國大農業相比，中國人均耕地少、土地分散，這對農業數據收集造成很大困難。此外中國農業還存在大數據人才匱乏、大數據共享度低等困擾。農業部信息中心主任王小兵建議，中國應該加快構建數據資源體系，解決農業數據匱乏問題。
東方集團股份有限公司董事長孫明濤告訴經濟觀察報記者：「中國農業還缺乏一些大數據，農產品的市場行情每時每刻都在變化，在價格變化中吃虧的可能更多的是種地的人，他們從種植到收獲，包括最後相關的消費數據都是極其缺乏的，所以需要一種方式能夠快速收集和分析這些數據。」
孫明濤認為，不管是通過氣象、氣候數據，還是其他衛星得到的播種面積等相關數據，是能夠有效解決生產這端數據供給的。
事實上，即使正在走向規模化經營，中國農業生產一定程度上也面臨著「靠天吃飯」的困局。甚至在中國農業保險賠付率不高的現狀下，一旦遇到暴雪、強降水等天災，尤其是設施農業經營者很容易難以收回成本，更不用談當年盈利了。根據經濟觀察報記者采訪，2017年底安徽省雪災時，一家投資上千萬的合作社受災嚴重，而按照當地保險公司規定，僅依據其對合作社核定損失額的40%進行賠付。
從防範風險、降低損失的角度來講，大數據公司的出現解決了這兩點的矛盾。張弓的獨特經歷也使得公司能夠利用中、美、歐等數十顆衛星和無人機實時採集地面和氣象數據，整合土壤、地塊、作物、農資等全方位信息。
張弓介紹，這些信息通過擁有自主知識產權的圖像解析和數據分析演算法，為現代農業產業提供全產業鏈數據支持和管理服務，提高農業管理的科技化水平和精細化管理能力。此外，佳格已經可以做到進行產值預判，從金融和貿易的角度，服務場內場外期貨公司、貿易公司。
農業4.0前夜
毫無疑問，中國農業生產正處於巨大變革之中。正如信息化和工業化的融合帶來了工業4.0時代，這片土地上的互聯網數據和傳統農業生產碰撞，正將中國的農業帶向4.0時代。農業4.0從2015年開始備受關注，這一年11月，《農村深化改革實施方案》公布，明確提出到2020年農業科技創新體系更加健全的目標。
農業部課題組曾對六省1072農戶數據進行調研分析，結果表明，信息化對農戶農業經營收入有重要影響。查詢農業信息的農戶比不查詢信息的農戶家庭農業經營收入要提高45.8%；使用過農業信息技術的農戶比未使用的農戶收入高14.3%。
這些數據僅僅是針對分散農戶做的信息技術調查。對於規模化生產者運用大數據科技手段後增收額的變化，官方尚沒有相關的數據，但這一改變生產方式的手段，對於農業增收的影響可想而知。
政府層面推動的現代農業4.0項目的代表是北京市大興區的500畝西紅柿，其中一個重要溫室大棚根據需要自動調整光線，西紅柿需要快速生長時光線是直射的，而需要慢慢生長時則調整到斜射的角度。由於物聯網技術的運用，這些西紅柿的生長可以實現全程可追溯。
專業的農業公司所面對的生產規模遠非500畝。僅僅東方集團的子公司東方糧倉在黑龍江省五常市就有13000畝優質水稻田。
孫明濤告訴經濟觀察報：「與佳格合作，就是要把科技引入農業，提高農業產量，降本增效，提升產業化水平;同時，雙方共同探索出一套成功的模式，激發行業內更多創新力，共同促進農業產業升級。」
雖然與自帶話題的BAT等傳統互聯網公司相比，大數據公司顯得有些低調，但卻在悄無聲息中消融行業邊界。佳格就是這樣，作為一家通過衛星和氣象大數據服務於農業、環境、金融等行業的大數據應用公司，佳格已經開始將前沿互聯網大數據融入到傳統農業中來。從技術本身來看，這家公司也是中國第一家將目標智能識別技術和機器學習技術應用於高解析度遙感影像領域、並率先實現商業化應用的公司。
對於未來的發展，張弓告訴經濟觀察報，佳格首先是從農業相關領域切入，做好農業種植板塊，得到種植經驗積累之後再逐漸向上下游推進。佳格不僅是農業大數據，更是以空間數據為核心。佳格在基礎技術平台上最主要的應用除了農業，還有金融、生態環保，並以這幾個應用為核心逐步拓展其他相關行業。

Ⅲ 智慧農業大數據可視化管控平台建設方案

不可否認，說起大數據在金融稅務等領域的表現確實是更加亮眼一些。目前也開始向醫療、製造業、能源等方面傾斜。而農業似乎鮮有耳聞有落地的項目。但其實，國家近年來也一直在推動和扶持農業大數據的發展。而大數據也實實在在會給傳統農業帶來翻天覆地的變革和變化。

1、監管更加透明公開

農業行業是具有時間屬性和空間屬性的行業，因此跟農業相關的數據呈現的狀態是多而繁雜，其中它還貫穿了農業的整個產業鏈。包括：播種過程的種子、農葯、化肥、氣象、環境、土壤、作物等，運輸過程的農產品加工、市場經營、物流、農業的交易等。這樣長線的流程下來，如果沒有公開透明的監管很容易在中間環節出現紕漏和問題，大數據使得這個過程更加的公開並被監督。

2、使得農業更加高效

我們都知道大數據的誕生解決了很多問題，其中最明顯的是要降低成本提高效率。通過農業產業鏈的快速整合，從育種等前端科學的研發應用速度，生產到產品端的流程的高效化，區域供需匹配的高效化，減少信息流和物流在不必要的環節打轉，實現信息流和物流的高速匹配！提高效率是一個從上至下滲入內部的重要目的。

3、讓決策更加及時智能

農業大數據會使得農業更加智能化！通過科技、自然、生產、消費、價格、信息等海量農業信息數據的挖掘，可以大大提高農業生產的智能化程度，未來農民將不會為種什麼發愁、不會為怎麼種發愁、不會為市場銷路發愁，通過對消費市場的把控，生產高度訂單化，生產的時候就已經賣出了，政府管理的決策也將智能化，而且政府管理應用的空間也越來越小，因為可以通過企業的商業行為或者各種公共平台來實現政府管理的部分功能，加強農業生產的有序性。

4、追溯及問責

關注農產品的物流可以進一步的防止疾病、減少環境污染和農作商可增加利益。物流的發達使農產品的供應鏈也越來越長，這讓農作商對農產品的跟蹤和把控的越來越緊張。大數據的介入讓農作商能更加快捷、更加方便的提高運營質量和檢測質量。同時，可以通過大數據分析技術和基因組工具來檢測和發現以事物為傳播載體的病菌傳播規律，進而減少疾病。

億信華辰作為一家專業的大數據方案提供商，已經為100多個細分行業提供成功的方案並覆蓋智能數據產品全生命周期，農業方面的也有不少。雲南省糧食局的省級糧食信息管理雲平台就是其中一個例子， 為實現省、市、縣的物資儲備和糧食的產量的趨勢掌控分析，實現年趨勢分析、流通總覽、倉儲管理倉儲基礎建設使用情況、倉儲倉容的投資情況，糧食的購銷與庫存的實時監測，在供求的平衡和交易情況做出智慧分析，神州良實助力雲南省糧食局搭建糧食和物資儲備可視化平台，幫助雲南省糧食局實現一站式全局掌控信息駕駛艙。

另外，億信華辰為貴州農委打造的脫貧攻堅統計監測系統也是一個很好的例子，1、數據採集：建立扶貧數據採集系統；2、數據整合：完成扶貧大數據整合工作；3、大數據分析：建立扶貧大數據分析平台。面向政府決策、產業發展和公眾服務，通過統一的農業產業脫貧攻堅大數據平台，支撐政府與企業、上級與下級、省內與省外數據的共享交換、整合關聯及業務功能協作融合。

Ⅳ 二零一六年十二十日廣州南方農村報頭條

重磅！農業部印發農業農村大數據試點方案
2016-10-19 09:41:54 我要評論(0)分享到
據農業部消息，農業部印發《農業農村大數據試點方案》，方案提出，到2019年底，數據共享取得突破。地方各級農業部門內部及涉農部門之間的數據共享機制初步形成，省級農業數據中心建設
據農業部消息，農業部印發《農業農村大數據試點方案》，方案提出，到2019年底，數據共享取得突破。地方各級農業部門內部及涉農部門之間的數據共享機制初步形成，省級農業數據中心建設取得顯著進展，部省聯動、數據共享取得突破。大數據應用取得突破。大數據在農業生產經營各環節加快應用，大數據關鍵共性技術研發、關聯分析和挖掘利用取得積極進展，形成一批創新應用成果。

方案提出四大主要任務，包括推進涉農數據共享、開展單品種大數據建設、探索市場化的投資、建設、運營機制、推動農業農村大數據應用。

在推動農業農村大數據應用，方案提出，積極探索農業大數據技術在農業領域集成應用，對海量數據進行分析挖掘，實現決策的智能化、精確化和科學化。結合農業物聯網、信息進村入戶和農產品電子商務等工作，在測土配方施肥、動植物疫病防控、農機作業、農產品質量安全監管、農業生態環境保護等領域，研發一批有效支撐智慧農業建設的大數據應用系統。聯合政產學研用各方主體，開展農業大數據共性關鍵技術研發和大數據關聯分析，開發一批分析模型和應用成果。

農業農村大數據試點方案

為貫徹落實《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》（國發〔2015〕50號）和《農業部關於推進農業農村大數據發展的實施意見》（農市發〔2015〕6號）、《農業部關於印發〈「十三五」全國農業農村信息化發展規劃〉的通知》（農市發〔2016〕5號）等有關部署要求，鼓勵基礎較好的地方結合自身實際，積極探索發展農業農村大數據的機制和模式，帶動不同地區、不同領域大數據發展和應用，特製定本試點方案。

一、總體要求

緊緊圍繞解決制約農業農村大數據發展的突出問題和薄弱環節，瞄準「數從哪來、數誰來用、數怎麼管」，充分運用大數據理念和技術創新農業監測統計工作的思路和辦法，充分發揮各地農業部門及企業、科研單位、行業協會的作用，推進大數據在農業生產、經營、管理、服務等各環節、各領域的應用，形成一批可復制、可推廣、可持續的試點成果，提高農業農村經濟運行監測的能力和水平，更好地服務政府部門決策和市場主體生產經營決策。

二、試點目標

力爭通過3年左右時間，到2019年底，達到以下目標：

———數據共享取得突破。地方各級農業部門內部及涉農部門間的數據共享機制初步形成，省級農業數據中心建設取得顯著展，部省聯動、數據共享取得突破。

———單品種大數據建設取得突破。結合優勢特色產業，建成干單品種全產業鏈的大數據，並在引導市場預期和指導農業生中充分發揮作用。

———市場化投資、建設和運營機製取得突破。通過政府購買務、政府與社會資本合作（PPP）等方式建設大數據取得實質性展，形成一批項目成果，探索出有效路徑和模式。

———大數據應用取得突破。大數據在農業生產經營各環節加應用，大數據關鍵共性技術研發、關聯分析和挖掘利用取得積極展，形成一批創新應用成果。

三、主要任務

（一）推進涉農數據共享開展省級農業農村大數據中心建設，通過軟硬體資源整合和構重建，形成上下聯動、覆蓋全面的省級農業農村大數據共享平。完善農業信息資源共享機制，以共享促共建，制定涉農信息資目錄體系與相關標准，深化農業專項數據建設，促進信息資源共共建、系統互聯互通、業務協作協同。推動省部農業大數據共探索農業部各類統計報表、各類數據調查樣本和調查結果、批市場監測數據、農村固定觀察點數據等開放模式，促進部省之間數據有序共享。（試點省份：天津、上海、江蘇、安徽、江西、山東、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、青海、新疆）

（二）開展單品種大數據建設依託本地區優勢特色產業，開展單品種全產業鏈大數據建設，建立完善的數據採集、數據分析和數據服務機制，增強生產經營的科學決策能力。

1.生豬大數據。利用大數據技術構建生豬價格發現機制，匯聚生豬全產業鏈數據，通過分析模型和關聯分析技術，加強生豬價格周期波動規律研究。（試點省份：北京、重慶重點完善以消費趨勢為導向的生豬全產業鏈數據監測試點，四川重點依託生豬生產及價格監測預警系統開展建設）

2.柑橘大數據。整合柑橘產業資源數據，結合物聯網監測數據、調查統計數據及電商平台數據，進行數據挖掘分析，為管理部門決策、生產者經營管理及消費者提供服務。（試點省份：江西重點依託省農業數據雲建設柑橘全產業鏈大數據，重慶重點建設市柑橘產業數據中心）

3.花生大數據。開展花生品種面積、生產資料、氣象環境、精深加工、倉儲運輸、市場價格等數據採集，通過數據清洗、分析、挖掘和服務，指導決策、服務生產、輔助經營。（試點省份：遼寧重點加強數據採集體系、數據處理團隊及分析模型構建，吉林以扶餘四粒紅花生為重點建設大數據支撐平台及統計分析隊伍）數據有序共享。（試點省份：天津、上海、江蘇、安徽、江西、山東、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、青海、新疆）

（三）開展單品種大數據建設依託本地區優勢特色產業，開展單品種全產業鏈大數據建設，建立完善的數據採集、數據分析和數據服務機制，增強生產經營的科學決策能力。

1.生豬大數據。利用大數據技術構建生豬價格發現機制，匯聚生豬全產業鏈數據，通過分析模型和關聯分析技術，加強生豬價格周期波動規律研究。（試點省份：北京、重慶重點完善以消費趨勢為導向的生豬全產業鏈數據監測試點，四川重點依託生豬生產及價格監測預警系統開展建設）

2.柑橘大數據。整合柑橘產業資源數據，結合物聯網監測數據、調查統計數據及電商平台數據，進行數據挖掘分析，為管理部門決策、生產者經營管理及消費者提供服務。（試點省份：江西重點依託省農業數據雲建設柑橘全產業鏈大數據，重慶重點建設市柑橘產業數據中心）

3.花生大數據。開展花生品種面積、生產資料、氣象環境、精深加工、倉儲運輸、市場價格等數據採集，通過數據清洗、分析、挖掘和服務，指導決策、服務生產、輔助經營。（試點省份：遼寧重點加強數據採集體系、數據處理團隊及分析模型構建，吉林以扶餘四粒紅花生為重點建設大數據支撐平台及統計分析隊伍）「利益共享、風險共擔、全程合作」的原則，引導新型農業經營主體及其他社會資金積極投資農業大數據建設。加強政府和社會資本合作（PPP模式）的制度設計，研究制定服務外包、項目代建的具體措施，以及與之配套的信息安全保密管理制度，探索大數據建設運營新模式。（試點省份：河北、遼寧、吉林、江西、廣西）

（四）推動農業農村大數據應用積極探索農業大數據技術在農業領域集成應用，對海量數據進行分析挖掘，實現決策的智能化、精確化和科學化。結合農業物聯網、信息進村入戶和農產品電子商務等工作，在測土配方施肥、動植物疫病防控、農機作業、農產品質量安全監管、農業生態環境保護等領域，研發一批有效支撐智慧農業建設的大數據應用系統。聯合政產學研用各方主體，開展農業大數據共性關鍵技術研發和大數據關聯分析，開發一批分析模型和應用成果。（試點省份：河北、遼寧、江蘇、湖北、雲南）

四、保障措施

（一）加強組織領導。各試點地區要制定試點工作方案，細化試點任務和措施，充實人員力量，強化隊伍建設。試點工作中要及時總結經驗、反映問題、提出建議，為指導面上工作提供參考。農業部市場與經濟信息司將定期開展總結評估，推廣典型經驗。

（二）加強團隊協作。各試點地區要充分發揮科研院所、行業協會及企業的作用，加強聯合與合作，形成有力的工作團隊和協作機制。農業部市場與經濟信息司將會同有關單位和專家，在工作指導和數據共享等方面加大推進力度。

（三）強化政策創設。試點地區要認真謀劃、積極爭取國家和省級關於大數據、「互聯網+」等扶持政策和工程項目，加大資金支持力度。農業部在制定相關政策時，對試點省份優先考慮，支持開展試點工作。

本文來源：綜合自新華網、農業部等報道

南方農村報 責任編輯：陳志深

Ⅳ 孟山都的農業大數據解決方案都有哪些作用呢

目前雜草、病害、蟲害和天氣之間的相互作用為種植者在選擇作物保護方案時增添了更多挑戰，孟山都的農業大數據解決方案剛好可以解決這一問題

Ⅵ 農業大數據展望 六大領域數據亟須推廣

農業大數據展望：六大領域數據亟須推廣

隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」。

21世紀宏觀研究院分析師戴春晨

繼農村電商後，農業大數據獲得決策層關注。

在近期國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放，加快農業大數據關鍵技術研發，推動農業資源要素數據共享。商務部等三部委印發的《推進農業電子商務發展行動計劃》則強調，將移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等新一代信息技術貫穿到農業電子商務的各領域各環節，切實增強自主創新能力。

21世紀宏觀研究院認為，隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」，紓解當前農業產業鏈因信息不對稱產生的痛點，從而驅動農業向精準化、網路化、智能化轉變。

六大領域農業大數據亟待推廣

當前，中國農業正處在以小農經營為主向規模化、機械化、集約化過渡的階段。由於粗放生產、分散經營和農業自身的季節性、地域性特徵，信息不對稱，成為貫通農業產業鏈的共性問題。當前農業產業鏈令人頭疼的四大痛點問題，根源之一往往在於信息的缺失：

一是種不好。種植、養殖的人力物力消耗大，農產品質量相對不高。這大多與農業經營者對種養技術和對病蟲害、疫情信息把握不足有關系，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農資產品有關；

二是銷不出。農產品滯銷、賣難問題多地頻發，這往往由於農業經營者對同類產品生產數據估計不足，盲目生產而造成集中上市，另一方面則是消費者對農產品質量缺乏足夠的信心；

三是地難租。擴大生產規模租不到地，這既與地塊分散、資金短缺有關，又與缺少土地流轉信息渠道相關；

四是錢難借。除了抵押物，農業經營者難以提供充分的信用數據，因而往往難以借到錢，這也限制其更新生產設備、擴大生產規模。

上述四大痛點問題，涉及到農業經營者與政府、上游的農資企業、下游的消費者、金融機構等多個主體之間的信息對接。21世紀宏觀研究院注意到，在打破「數字鴻溝」方面，國內已有不少機構、企業進行了初步探索。依據目前的探索，至少六大領域的大數據將發揮作用：

其一，生態環境數據，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數據。這些數據是農業日常經營調整農業用水、農業產品投入的主要依據，准確掌握這些數據將有助於做到精準種植、養殖，減少資源浪費和成本投入。

其二，農業技術及農資流通數據。掌握農業技術能保障農產品高效、豐產，而基於農資流通數據的分析，則為農業經營者選擇農資產品提供判斷依據。種子、種苗的流通數據，亦可判斷某個品類農產品的生產規模，為調整規模的依據。

其三，農產品價格與農產品流通數據。生產規模的調節、生產品類的調整，必須要事前獲知農產品價格和各主產區的產銷情況。另外，通過B2B、B2C電子商務平台促使農產品供求信息對接，能拓展銷售市場，提高農產品價格。

其四，土地流轉數據。通過土地流轉供求雙方信息的對接，促使流轉更高效率，減少一方撂荒、一方找地的情況出現。

其五，農產品質量可追溯數據。通過上述的農資使用數據、生產流通數據的整合，可構建出從農場到餐桌的可追溯數據，以消除消費者對農產品質量的疑慮，提高農產品的購買率。

其六，農業經營者徵信數據。前述數據可納入銀行、農村信用社以及保險機構的徵信系統，作為發放貸款、設置農業保險的信用依據，以此推動金融和農業的融合。

21世紀宏觀研究院認為，隨著上述六大領域農業大數據的推廣應用，將降低交易成本，提高生產效率及產品品質，提升農產品交易效率。從本質上看，則是促進粗放分散式經營和規模化、集約化經營向精準化、智能化經營的轉變。

涉農部門需多方合力

圍繞著大數據與農業的融合，農業鏈條上的不同產業或迎來生態的轉變。

以大數據驅動下的單一農場為例，經營者將更多使用綠色、高效的農資產品，早已水漲船高的簡單勞動力將被替換，而適應大數據的知識型、技術型「新農業經營者」將有更多的用武之地。如適應「水肥一體化」的發展，水溶性肥料、液體肥將獲得發展，而此前大行其道的普通化學肥料將因為顆粒不能完全溶解而堵塞滴灌設備，則可能遭到市場的淘汰。

不過，需要指出的是，農業大數據技術多數還處在起步階段，未能做到足夠的智能化；承載農業大數據的農業物聯網、智能監測設備等售價過高；另外，由於推廣力度尚不大，農業經營者尚未有足夠認識。

21世紀宏觀研究院認為，當前無論是「電商下鄉」還是大數據產業，都處於初級階段。依託大數據技術廣泛推動農業發展，在短時間內並不現實。農業大數據市場還是一個充滿機遇、有待開發的市場。為此，需要政府部門、涉農企業、大數據企業和農業生產經營主體多方合力，共同推進農業大數據的示範與推廣。

對政府而言，首先應當推動大數據的基礎設施建設。這包含兩個方面，一是要大力推動通信基站、電信寬頻的建設，為各類農業經營者「觸網」、聯通大數據提供基礎；二是要盡可能開發政府掌握的各類涉農大數據，包括天氣數據、農業用地的各類元素含量數據、病蟲害和動物疫情的監測數據，以供農資企業合理調配生產，並制定針對各區域各品種的農資解決方案。

其次，政府需要提供政策支持，引導涉農企業、大數據企業構建以品種或區域為中心的農業大數據平台。讓農業大數據服務成為企業的直接盈利項目或配套的增值服務。

此外，還需要引導農業經營者主動向大數據農業轉型，對優秀案例做示範推廣，引導農業經營者學習「雲上的示範田」。

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Ⅶ 互聯網+智慧農業大數據一體化管理平台解決方案

智慧農業大數據一體化管理平台解決方案包括智慧農業管理平台，極飛農業物聯網，農機自動駕駛系統，植保無人機，自動數據傳輸設備等等來解決類似智能溫室大棚，大型農田裡的水肥一體化，土壤里的病蟲害。
智慧農業是當今世界發展的新潮流，根據空間變異，定位、定時、定量地實施一整套現代化農事操作技術與監測管理的系統，是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。而農業物聯網信息化是農業生產的高級階段，是集新興的互聯網、移動互聯網、雲計算和物聯網技術為一體，依託部署在農業生產現場的各種感測節點，是智慧農業的解決方案。
極飛可以在水果、蔬菜、茶葉和中葯材等農產品項目實施地區，通過安裝土壤墒情、環境氣候等農業物聯網監測設備，實現對作物長勢、環境條件、病蟲害發生情況等信息的實時監測，監測數據實時傳輸到農業物聯網雲平台，通過計算機、智能手持終端和物聯網終端等設備，實現氣象、土壤等信息的查看、時空物聯的遠程精準控制。也可為企業以及農戶提供農技指導、農業病蟲害預警、農產品質量溯源等相關服務。通過智能化控制，減少勞動力及農資投入，提高農業生產效率。數據的積累還可為農業專家對各類農作物構建生產模型提供數據保障，為政府中心以及主管部門宏觀監管決策提供數據支撐。

Ⅷ 我國將開展農業農村大數據試點，你怎麼看

新農村 新農民

近年來隨著國家農村振興策略的不斷深入，各項利農惠農政策連接不斷，特別是國家新農村政策的出台，讓農村已經成為了一個可以大有作為的廣闊天地！

作為農村的主力軍，70後的新一代農民，隨著國家社會經濟的不斷高速發展，也迎來了新的歷史發展機遇。相比傳統農民，70後的新一代農民普遍接受了良好的基礎教育，對網路也不陌生，大部分都有過城市打工的經歷，有些多年在城市裡生活，已經不再是傳統意義上的「農民」了，而是是具備現代經營理念的新一代「農人」！

再從長遠來說，農村和農民都已經發生了根本性的變化，很多發達國家「農村」和「農民」已經是和「城市」，「市民」相對的一個概念，不再有身份認同和經濟差別的內在區分了，我國以後也會是這種情況，現在已經有這種趨勢了，這也是很多70後選擇回農村生活的原因之一。

總之，現在很多70後選擇回鄉生活，不是被動的後撤，而是主動的追尋，尋找新的生活，新的農村，新的未來！這是一個可喜的現象！也是國家發展的潛力所在！

Ⅸ 對於《農業農村大數據試點方案》的公布，目的是為了

對於《農業農村大數據試點方案》的公布，其實我認為這個對於我們的幫助其實是非常大的並且也可以為我們提供到一個非常不錯的參考價值的，並且這個也可以更好地去推動農業進一步發展，而且這個方案的公布也同樣可以去加強農業的高技術的發展以及進步的，因此我認為這一點對於我們來說是非常重要的。

因此我認為這個數據試點對於農業發展其實是非常有著必要的，並且也可以去推動農業現代化的發展，我認為這個對於農業新時代的發展來說是非常重要的，並且這個方案的目的就是為了推動農業的發展。

Ⅹ 大數據產業:未開放的農業之花

大數據產業:未開放的農業之花
當前，大數據已快速發展為新一代的信息技術和服務業態，成為了國家基礎性戰略資源。農業農村是大數據生產和應用的重要領域之一，農業農村大數據已成為現代農業新型資源要素。
在當下全球科技、經濟發展格局下，數據已經成為了一種生產力和競爭力。當前，大數據已快速發展為新一代的信息技術和服務業態，成為了國家基礎性戰略資源。農業農村是大數據生產和應用的重要領域之一，農業農村大數據已成為現代農業新型資源要素。
近年來，農業大數據可謂炙手可熱。但相比於其他行業，農業農村大數據的採集、發布和應用仍面臨著種種亟待化解的困境。
我國農業大數據尚未形成
涉及面廣泛的農業大數據尤為龐大和復雜，可謂是最大的大數據。
根據農業的特點和農業全產業鏈切分，農業大數據可分為農業環境與資源大數據、農業生產大數據、農業市場大數據和農業管理大數據等。而從行業來看，農業的大數據則可分為成種植業、農資及養殖業等不同的行業，其中還可再細分成不同的品種和產品。
中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮曾在今年5月舉辦的中國大數據產業峰會上指出，農業大數據主要來自四個方面：物聯網、生物信息數據、資源環境數據、農業統計數據。而從應用來看，農業大數據主要在五個方面：第一是基礎研究，第二是農業智能生產，第三是農產品市場行情預測與物流，第四是農產品質量安全，第五是農業資源整合共享與服務平台。
李道亮告訴《中國科學報》記者，目前我國的大數據概括來說有兩大類，一類是微觀的，主要來自企業；另一類是宏觀的，來自政府部門。
隨著大數據的戰略資源地位越來越凸顯，不少農業領域企業紛紛布局深耕大數據，甚至由此轉型。孟山都公司中國總裁在今年上半年就透露，孟山都近幾年的戰略方向是數據科學在農業上的應用。2014年，大北農集團提出「智慧大北農」戰略，推出「三網一通」，據了解，其在全國分布了上萬名業務員，記錄豬場生產情況、搜集客戶信息，以不斷更新數據。
但李道亮也表示，無論是從政府層面來看，還是從企業層面來看，目前中國的農業大數據「還沒有形成」。
「這是目前最大的問題。」李道亮告訴記者，這是長期形成的局面，短時間內很難改變。「這與我們過去不重視積累有關，也與我們的科研機制、政府部門的工作體制有關」。
2013年，農業部市場與經濟信息司時任司長張合成曾撰文指出，我國在數據採集、發布、應用等方面與決策需要存在較大差距，數據採集和發布還處於初級階段，亟須從體制層面進行改革。
根源在於缺乏完整數據體系
「現在國內農業企業在有意識地涉足大數據，但能兼顧做全產業鏈的企業屈指可數。」山東卓創資詢集團畜牧業產業群經理李霞在接受《中國科學報》記者采訪時表示。
她介紹，以畜牧業產業群為例，做全產業鏈的大數據意味著要從飼料原料的供需入手，到養殖、流通環節，再到下游屠宰加工環節，環環相扣，實現數據間的引用和佐證。「很多企業做的大數據大都是自己熟悉和擅長的領域。」李霞告訴記者。
在李道亮看來，目前做大數據最「熱」的是在企業，打造大數據平台，既可為企業生產經營提供決策依據，同時也利於掌握數據話語權。「只有行業里的大企業才能真正形成和掌握大數據」。
在中國大數據產業峰會論壇上，李道亮總結了我國大數據面臨的問題：農業大數據缺乏，大數據模型缺乏長期的積累，大數據缺乏與行業產業的結合，大數據缺乏必要的規范。
李道亮告訴《中國科學報》記者，由於條塊管理等原因，各部門間數據不共享，造成了農業大數據的缺乏。「現在從政府層面來說，事實上就是在著力打破這種局面，實現資源共享，有了資源共享，才能形成大數據，才能再分析大數據。」
說到數據的積累，李霞也表示，「數據採集的工作量是非常龐大的，需要不斷甄別、篩選、更新，長時間積累形成的數據才是有價值的。」
一位不願具名的業內人士告訴《中國科學報》記者，目前中國的市場行業尤其是農業領域對大數據的分析需求和使用遠不及國外。「歸根到底，還是需要扎實的、高精確度的、完整的數據體系。」
人才缺口亟待補上
約半個月前，農業部印發了《全產業鏈農業信息分析預警第二批試點方案》，旨在通過試點，組建全產業鏈農業信息分析預警團隊，形成分析反應快速、信息內容全面、預測判斷准確的工作格局。
記者了解到，目前國家在農業信息採集和分析方面的人員「缺口很大」，且「並不專業」。
武漢工程大學管理學院的明均仁指出，當前農業信息人才隊伍主要存在以下問題：專業型農業信息人才嚴重缺乏，農業信息人才隊伍結構失衡，農業信息活動工作流程不規范，農業信息人才薪酬管理體系不健全等。
而李霞則用「斷層」來形容當前相關領域的人才現狀。「行業內有領銜的專家學者和國家級的信息預警分析師，」她解釋道，「但是，再往下走就沒有了。」
在身處農業信息採集分析一線多年的李霞看來，做信息採集和分析應該「接地氣」，真正通過實地考察，了解相關的行業和產業，「相信從方法上，信息採集分析人員肯定是熟知的，但是做這項工作更為重要的是，對行業的了解，在領域內積累的資源。」李霞說。
此外，李霞認為，還需要形成好的組織架構和採集流程，「簡單說，就是怎麼採集、什麼時間更新、怎麼檢查監督，這都需要一連串配套。」
明均仁建議，將農業信息化人才培養納入我國高等教育學科培養體系，構建農業信息人才多元培養體系。
山東農業大學農業大數據研究中心常務副主任宋長青曾撰文指出，要根據農業大數據發展和現代農業應用需求，制定農業大數據技術和應用人才培養計劃，建立多學科融合的協同創新團隊。