大數據與養殖

① 大數據應用在哪些行業

大數據應用於各個行業包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(1)大數據與養殖擴展閱讀：

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。

著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

參考資料：大數據_網路

② 農業大數據類型有哪些農業大數據主要包含了哪些內容

根據農業的產業鏈條劃分，目前農業大數據主要集中在農業環境與資源、農業內生產、農業市場和農容業管理等領域。
（1）農業自然資源與環境數據。主要包括土地資源數據、水資源數據、氣象資源數據、生物資源數據和災害數據。
（2）農業生產數據包括種植業生產數據和養殖業生產數據。其中，種植業生產數據包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農葯信息、化肥信息、農膜信息、灌溉信息、農機信息和農情信息；養殖業生產數據主要包括個體系譜信息、個體特徵信息、飼料結構信息、圈舍環境信息、疫情情況等。目前，廣西慧雲信息所做的農業大數據就是主要是在種植方面，其智慧農業雲平台可以自動採集農田數據以及實時視頻，通過雲端發送到用戶手機上，用戶可以直觀快速准確了解農田情況，為農業生產帶來了便利與高效。
（3）農業市場數據包括市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。
（4）農業管理數據主要包括國民經濟基本信息、國內生產信息、貿易信息、國際農產品動態信息和突發事件信息等。

③ 大數據驅動農業發展新路徑

大數據驅動農業發展新路徑

農業大數據：從國內國際的發展來看，大數據正在驅動農業發展路徑發生變化，以提高農業效率，保障食品安全，實現農產品優質優價，農業大數據蘊含著巨大的商業價值。

以主要應用目的劃分，國內農業大數據應用分六種類型：1。重塑產業生態圈。代表性公司大北農，利用大數據再造養殖生態產業鏈。2。打造「新農人」運營服務平台。代表性公司智慧農業，通過集聚、分析「新農人」的生產經營數據，提高專業合作社運營效率。3。匯聚產業鏈大數據，降低交易成本，形成品牌溢價。

代表性公司新希望，搭建養殖服務雲平台，監控養殖全程，實現可追溯，匯聚產業鏈真實數據，實現消費者對廠家的信任，從而形成品牌溢價。4。轉型種植服務商，提高生產效率及產品品質。代表性公司芭田股份，集聚種植大數據，成為全面解決種植問題的服務提供商！5。升級農產品流通模式，提升農產品交易效率。代表性公司一畝田，積累大量的交易數據，提供價格指導、金融等多項服務。6。為企事業提供農業大數據分析服務。代表性公司龍信思源，以大數據分析挖掘技術為核心競爭力，幫助企事業單位實現高效管理，提升服務質量，推動行業發展。

國際上，利用大數據及互聯網提高農業效率的企業和案例也比比皆是，大數據及互聯網技術已開始在全球農業中得到廣泛運用，並成為資本與農業龍頭投資的下一風口！代表性公司有孟山都收購的精準種植服務商PrecisionPlantingInc，大數據意外天氣保險公司TheClimateCorporation等。

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④ 在大數據時代的精準農業下，農民們能從中獲得什麼利益

在農業4.0時代前夕，中國農業生產的三大要素悄然發生了變化。農民傳統形象已經被拋棄，科技力量使農村勞動力成為「網上新農民」。他們手中的新農業大數據平台工具已經可以隨時監控土壤、天氣、作物和其他數據。

預測未來，幫助農民做出選擇。精準農業是農業中最常用大數據的領域之一。在精準農業中，控制中心實時收集和處理數據，幫助農民在播種、施肥和收獲作物方面做出最明智的決定。

大型農業企業擁有大量的研發資金和機制，這使得它們更容易利用復雜技術開發新產品。

誰能抓住這個機會，誰就在市場上有主動權。正如谷歌改變了許多行業，打車軟體改變了人們的出行方式。

⑤ 大數據對於養豬行業能有什麼作用

首先，解釋一下大抄數據的含義。以養豬為例，所謂大數據，就是說要包含與養豬有關的盡可能全的數據，注意，此處強調的數據的「全面性」。在數據全面性的基礎上，追求數據量上的大，也就是數據的「海量性」。
通過對搜集到的大數據進行分析，能夠得出許多有用的信息。例如，以餵食為例，通過數據分析，得出體重為多少的豬，它的最佳餵食量是多少，幾點鍾餵食最佳，餵食持續多長時間最佳，那種飼料最佳，等等。
其實，大數據很早就被提出，最近由於高性能計算的不斷發展，是大數據分析得到了質的提升。

⑥ 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。

⑦ 大數據時代水產業如何與互聯網做加法

大數據時代水產業如何與互聯網做加法

隨著科學技術的進步，物聯網和製造業服務化迎來了以智能製造為主導的第四次工業革命。2013年，德國漢諾威工業博覽會正式提出了「工業4.0」的概念。這是德國政府《高技術戰略2020》確定的十大未來項目之一，旨在支持工業領域新一代革命性技術的研發與創新。

農業作為工業生產原材料的提供行業和工業製成品的使用行業，也必將融入這場時代的變革，向農業智能化時代即農業4.0時代發展。作為農業4.0的重要內容之一，水產行業也將發生深刻的變革，智能化、網路化、精細化和便捷化的水產養殖時代即將到來。

農業1.0 到4.0的變遷

農業4.0是以物聯網、大數據、移動互聯、雲計算技術為支撐和手段的一種現代農業形態，即智能農業（Intelligent Agriculture），也是繼傳統農業、機械化農業、信息化(自動化)農業之後，進步到更高階段的產物。

縱觀國內外現代農業發展歷程，可以分為四個階段：農業1.0是依靠個人體力勞動及畜力勞動的農業經營模式，人們主要依靠經驗來判斷農時，利用簡單的工具和畜力來耕種，主要以小規模的一家一戶為單元從事生產，生產規模較小，經營管理和生產技術較為落後，抗禦自然災害能力差，農業生態系統功效低，商品經濟較薄弱。農業2.0，即機械化農業，是以機械化生產為主的生產經營模式，運用先進適用的農業機械代替人力、畜力生產工具，改善了「面朝黃土背朝天」的農業生產條件，將落後低效的傳統生產方式轉變為先進高效的大規模生產方式，大幅度提高勞動生產率和農業生產力水平。隨著計算機、電子及通信等現代信息技術以及自動化裝備在農業中的應用逐漸增多，農業將步入3.0模式。農業3.0，即信息化（自動化）農業，是以現代信息技術的應用和局部生產作業自動化、智能化為主要特徵的農業。

信息技術發展到新階段即可產生新的農業發展模式即農業4.0，即：智能化農業，這是融合物聯網、雲計算和大數據的高度智能化農業，其目的是要實現大范圍大尺度的農業生產全局的最優，以最高效率地利用各種農業資源、最大程度地降低農業能耗和成本、最大限度地保護農業生態環境以及實現農業系統的整體最優為目標；以農業全鏈條、全產業、全過程、全區域智能的泛在化為特徵，以全面感知、可靠傳輸和智能處理等物聯網技術為支撐和手段；以自動化生產、最優化控制、智能化管理、系統化物流、電子化交易為主要生產方式的高產、高效、低耗、優質、生態、安全的現代農業發展模式與形態。

農業4.0在我國「小荷才露尖尖角」，尚處概念、理念、設計和試驗示範階段：北京市重點開展了農業物聯網在農業用水管理、環境調控、設施農業等方面的應用示範，實現了農業用水精細管理和設施農業環境監測；黑龍江省側重在大田作物生產中搭建無線感測器網路，藉助互聯網、移動通信網路等進行數據傳輸及數據集中處理和分析，支撐生產決策；江蘇省開發了國內領先的基於物聯網的一體化智能管理平台，側重在水產養殖等方面進行探索；山東在設施溫室和水產養殖的整體行業信息化推進進步明顯；浙江省重點在設施花卉方面應用物聯網技術，各項環境指標通過感測器無線傳輸到微電腦中，實現了花卉種植全過程自動監測、傳輸控制；安徽省小麥「四情」監測項目建設已經啟動。此外，河南、重慶、遼寧和內蒙等地也開展了一些探索工作。

現階段，我國農業4.0主要以物聯網技術在各領域各環節的示範推廣應用為主，還未實現大規模、高階化的應用。隨著農業電商、農產品物流、農業市場化服務的快速發展，大數據、雲計算、移動互聯等也得到了廣泛的應用，並與物聯網技術進行了有效地融合。

「農業4.0」在水產行業的應用現狀

「農業4.0」的發展以物聯網、大數據、雲計算、移動互聯等技術為關鍵，突破涉及農業物聯網的核心技術和重大關鍵技術，迎合現代農業的發展需求是邁向「農業4.0」的必經之路。現階段，「農業4.0」在水產行業的應用主要體現在以物聯網為核心的關鍵技術應用上。

物聯網等「農業4.0」技術在水產領域的深化應用需要有大批懂技術、會應用的實用性人才。然而，水產養殖歷來被視為艱苦、薪酬低、社會評價不高的職業，陳舊的社會偏見對農業院校特別是本身學水產養殖的學生及其親人的心理產生了巨大沖擊，這些學生畢業後，在自身有畏懼心理及其在家人勸阻之下，大部分轉向了飼料營銷等非養殖一線崗位，還有相當大一部分轉向了跟水產風馬牛不相及的行業，更不用說其它專業畢業生會投身這個行業。因此，在實用性人才不足的情況下，通過物聯網等「農業4.0」技術大力提升行業內技術裝備，打「技術牌」，才能更好地緩解水產行業高素質勞動力緊缺的困境。挪威的大型養殖場在人力成本高昂的情況下，通過集成現代信息技術，構建養殖物聯網平台，實現三文魚飼料投喂、收獲、洗網、加工的完全自動化，只要定期維護便可實現1～2 人管理全場所有事務，這種良性運作的養殖業模式值得我們借鑒。

長久以來，作為我國傳統的養殖方式，以低窪鹽鹼地和荒灘荒水等資源改造進行養殖，技術成熟、操作簡便、投入適中，適合我國農村以農民承包經營的經濟發展水平。但是其周期長、勞動強度大、生產效率低且養殖風險大、水體污染嚴重。因此，減輕勞動強度，提高生產效率，降低養殖風險，實現生態養殖是漁民多年來的夢想，也是新時期對漁業現代化的必然要求。通過物聯網等「農業4.0」技術把人工智慧系統和相關的儀器、儀表、裝備相結合，通過計算機控制實現水體質量監控、增氧、投餌、捕撈等養殖作業和運輸、加工、倉儲、物流等自動化管理，減少了人力物力的投入，也減少了人為經驗誤差造成的損失。同時，通過水產養殖戶走向聯合，各種行業協會、水產組織孕育而生，形成集群效應和規模效應，這就轉變了水產養殖的發展模式。

當前，我國水產養殖業發展正處於一個新的歷史階段，特別是深化水產養殖業結構調整，穩定增加農民收入，提高水產品市場競爭力，對推進水產養殖業信息化的要求比以往任何時候都顯得更為緊迫。大力推進水產養殖信息化，以信息化帶動我國水產養殖業現代化，對於促進農業和水產養殖業的發展，提高漁民生活質量具有重要意義。

水產行業「農業4.0」面臨的問題

目前，以物聯網為代表的「農業4.0」技術涵蓋了水產養殖行業的多個方面，並在政策扶持、技術研發、示範應用等方面積累了一定的經驗，對水產行業形成了良好的促進作用。但農業物聯網技術應用總體仍處於初級階段，還有許多問題亟待解決，主要體現在以下幾個方面：

首先，關鍵設備與核心技術儲備不足。相對於其他領域，由於動植物的生命特徵、系統環境的開放性和復雜性，加之應用對象經濟條件的限制，農業對物聯網技術產品提出了更高的要求。從總體上看，水產養殖的裝備化程度低，自動化的基礎條件有待進一步夯實。同時，我國農業物聯網關鍵技術、產品、設備技術儲備不足，集成體系成熟度較低，大面積推廣應用的難度較大。比如在水產養殖業方面，由於我國水體富營養化程度高，穩定、可靠、耐用溶解氧、pH 值、葉綠素、氨氮、亞硝酸鹽的感測器技術仍不過關，需要小型化、精確化、靈敏化、運行穩定的感測器，這方面，我國與國外相比仍有較大差距。

其次，水產物聯網應用標准體系尚不完善。農業應用對象復雜、獲取信息廣泛，感測器的標準是否統一、採集的信息是否可以標准化應用，都成為影響水產物聯網應用成敗的重要因素。目前國內還沒建立完整的農業物聯網技術標准體系，現有標准還很零散、缺失和不統一，標准制定與市場應用結合不夠，導致物聯網市場分割，製造和服務成本偏高，這已成為制約物聯網技術在現代農業發展中推廣應用的重要因素，具體到水產物聯網更是如此。

再者，水產物聯網應用商業模式亟待建立。包括水產物聯網在內，我國整個水產物聯網行業還處於發展初期，缺乏成熟的商業模式。目前水產物聯網的市場需求仍然是以設備采購、網路接入為主，導致農業物聯網的產出與預期的估計差別太大。從產業化發展角度來看，目前我國農業物聯網技術應用總體處於試驗示範階段，規模小而分散，農業感測控制設備等物聯網關鍵技術產品難於實現批量生產，導致產品價格高，用戶難於接受。農業物聯網技術產品投放市場前缺乏嚴格質量檢測，當設備暴露在惡劣自然環境下，導致設備穩定性差，故障率高，維護成本高，後續技術服務落後，農業物聯網應用系統不能持續正常運行，影響了用戶的使用積極性，導致農業物聯網產業發展緩慢。

最後，水產物聯網技術專業人才缺乏。目前廣大基層農戶、農技人員對於水產物聯網的概念還很模糊，對於水產物聯網的技術、設備等知識的認識還不全面，還不具備應用推廣物聯網技術的能力。同時，在水產物聯網的感測器開發、運算評價模型的研究等方面缺少跨專業的復合型人才。水產物聯網是整合了水產、通信、機械、計算機軟體等多行業的一個綜合產業。因此，就需要從事水產物聯網的相關技術人員對農學、通信、軟體編程等方面都要有較強的專業知識，這樣才能研發出符合農產品生產者實際需要，真正智能化、自動化的農業物聯網。

水產行業如何融入「農業4.0」

「互聯網+」縮短了信息化與農民之間的距離，但是還沒有很好的消除與養殖戶之間的技術障礙。只有讓互聯網自然融入到傳統水產行業，讓養殖戶像打電話和看電視一樣簡易操作就可以進行智能水產養殖，才是真正的「互聯網+水產」，也才真正邁出了水產行業「農業4.0」的第一步。

互聯網尤其是移動互聯網環境對於加速信息化在農業領域的應用、推進「農業4.0」發展優勢明顯：一是軟硬體支出費用相對較低；二是可以隨身攜帶、隨時應用；三是交互方式相對優化，便於操作；四是易於附加個性化服務和實現精準推送，可載入更多智能化的應用。這些恰恰是長期以來困擾信息化在農業領域深度、廣度應用的關鍵難題。如今劣勢變優勢，意味著未來農業領域，特別是水產領域的移動互聯網應用前景十分光明：

「互聯網+水產」有利於實現生產智能化。移動互聯網與水產物聯網裝備結合後，能夠發揮全面感知、可靠傳輸、先進處理和智能控制等技術優勢，實現水產養殖的全程式控制制，降低污染，減少疫病，提高養殖品質，達到科學養殖和智能養殖的目的。

「互聯網+水產」有利於實現經營網路化。移動互聯網有利於加快水產電子商務的應用，實現水產品流通扁平化、交易公平化、信息透明化，建立最快速度、最短距離、最少環節、最低費用的水產品流通網路，解決買難賣難問題，大大提高水產經營的網路化水平。

「互聯網+水產」有利於實現管理精細化。移動互聯網的普及，能夠加快大數據、雲計算等先進技術的落地應用，通過對終端、用戶及其水產生產經營行為的跟蹤服務，進行生產調度、應急指揮、質量監管，對上輔助宏觀決策，對下優化生產經營行為，解決當前管理對象不明確、效率不高等問題。

「互聯網+水產」有利於實現服務便捷化。移動互聯網的便攜隨身和實時交互特點，很好地解決了農業信息服務「最後一公里」問題，便捷服務的同時，為市場化、多元化信息服務提供了機遇，通過創新型應用等多種手段，未來的水產信息服務將更加豐富便捷。

真正的信息化應該是「潤物細無聲」的，無需冗長的教程和繁難的培訓，一看就會，一用就見效，自然能夠受到農民追捧、贏得市場，這應該是互聯網融入水產行業的最佳情境設想。因此，「互聯網+水產」的發展，不能把重點放在教育一線養殖戶，而是從一線養殖戶的實際和思維出發，因勢利導、潛移默化地進行適應性改變，這就是所謂的「引導」。那麼，這個適應性改變應該如何進行？

一是要加快易用、實用APP的開發，建議模擬不同的養殖場景，按照養殖全過程設置重要節點和參數，按照農民的養殖習慣優化應用流程。

二是要打通生產和經營的通道，通過移動互聯網實現「扁平化」，藉助在線傳輸方式，讓消費者與養殖現場建立關聯，無論是水產品質量追溯，還是養殖現場視頻調閱，甚至是水產養殖眾籌，都可以大膽嘗試。

三是要充分利用政策資源，實施移動互聯網示範工程，通過創建「互聯網+」示範養殖場、養殖能手等行動，大力推廣信息化養殖理念和技術，加強用戶體驗，大規模提升水產養殖信息化水平。

四是要積極實踐互聯網思維，啟動水產信息化服務市場，借用打車軟體等先進的運營思維，合理配置盈利點，前端推廣多採用免費、補貼等手段，讓農民享受到實惠，再從水產養殖的其他環節找回企業收益。

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⑧ 人工智慧 大數據 如何作用在農業發展

原標題：2019年中國農業產業市場分析：傳統三大發展痛點，三大技術助力向數字農業轉型升級

數字農業應運而生 前景如何?

在數字經濟快速發展的背景下，「數字農業」應運而生。我們應該怎樣理解 「數字農業」?我國數字農業前景如何?數字農業又能如何助推傳統農業轉型升級?

2019年3月中國農產品進出口金額統計分析

在進口金額方面，數據顯示，2018年2-4季度中國農產品進口金額逐漸下降，2019年3月中國農產品進口金額為10595.8百萬美元，同比下降0.1%。

在出口金額方面，2018年1-4季度中國農產品出口金額呈增長趨勢，其中，2018年2季度中國農產品出口金額增幅最大，相比1季度增長11.45%。2019年3月中國農產品出口金額為16482.3百萬美元，同比增長12.3%。

我國傳統農業發展痛點分析

1、需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類製品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對於高品質的農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。

2、供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居於世界首位，但由於長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落後於發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低於發達國家。

3、服務側——融資困難、非標准化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。「三農」貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標准化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標准不完善，農產品標准化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗餘、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數字技術如何助力傳統農業轉型升級?

針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智慧將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。

1、物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基於物聯網的農業解決方案，通過實時收集並分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基於物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用於解決農業領域特有問題，打造基於物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。

2、大數據——決策「數字化」，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在雲端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智慧。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基於不同商業模式的各類應用。

3、人工智慧——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智慧有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。人工智慧縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。

說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半乾旱或乾旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。

近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、感測器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。

更多數據請參考於前瞻產業研究院發布的《中國農業產業化市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑨ 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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