大數據現代農業

A. 大數據如何監測管理現代農業

大數據如何監測管理現代農業
隨著海量信息的爆發，農業跨步邁入大數據時代。如同其他行業的大數據應用，通過技術手段獲取、收集、分析數據，能夠有效地解決農業生產和市場流通等問題。
在大數據的推動下，農業監測預警工作的思維方式和工作範式發生了根本性的變化，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。本期嘉賓將帶您了解大數據時代下，農產品監測預警如何運行以及未來面臨的機遇。
大數據走進農業領域
資料庫專家、圖靈獎得主吉姆·格雷提出，數據密集型計算成為繼試驗科學、理論科學、計算科學之外的科學研究第四範式。大數據被學術界正式提出始於2008年9月《自然》雜志發表的「Big Data」系列專題文章，介紹了大數據應用所帶來的挑戰和機遇。
人們圍繞研究數據的海量增加展開討論。2011年，《科學》雜志刊登「Dealing with Data」專題，指出分析數據的能力遠落後於獲取數據的能力。
2012年3月，美國政府公布了「大數據研發計劃」，基於大數據推動科研和創新。在我國，2012年5月香山科學會議第424次會議以「大數據」為主題，認為大數據時代已經來臨，大數據已成為各行業共同面臨的大問題。同年11月，香山科學會議第445次會議以「數據密集時代的科研信息化」為主題，討論「大數據」時代的科研信息化問題。
這些事件都標志著「大數據」走入我們的生活。那麼，大數據在農業中的應用如何？許世衛表示，「農業大數據是大數據在農業領域的應用和延展，是開展農產品監測預警工作的重要技術支撐。」
在他看來，農業大數據不僅保留了大數據自身具有的規模巨大、類型多樣、價值密度低、處理速度快、精確度高和復雜度高等基本特徵，還使得農業內部的信息流得到了延展和深化。
數據作為一種戰略資源，可以有效地解決農業生產面臨的復雜問題，從數據的獲取、收集到分析，能夠事半功倍地解決農業生產問題。
許世衛舉例道，如通過感測器、作物本體檢測手段，獲取了土壤中的氮磷鉀肥力等大量數據，對數據進行分析整理後可以有效指導農業生產中的施肥量、施肥時間等問題，進行合理規劃，得出最合適的投入量，從而提高生產效率。
再如，大數據能夠提前預測到未來市場的供給需求，可以有效降低生產投入並採取適當的措施進行智能化生產，對平抑物價起到調節作用。
大數據是監測預警的基礎支撐
許世衛指出，農業大數據的數據獲取、採集渠道和應用技術手段，無法通過人工調查得到數據，而需要依靠土壤感測器、環境感測器、作物長勢生命本體感測器等手段支撐。由於技術更新、成本下降，使得農業有關生產市場流通等數據獲取能力大幅提升。
「大數據使得農業進入全面感知時代，用總體替代樣本成為可能；農業生產獲得更多依靠數據的支撐，從此進入智慧農業時代；大量的數據可以優化生產布局，優化安排生產投入；大數據時代下，市場更有利於產銷對接，在消費環節減少浪費以及減少產後損失。」許世衛說。
此外，大數據給農業的管理也帶來變化。過去的農業管理主要依靠行政手段指導和安排生產，大數據有利於分析提取特徵、總結趨勢，通過市場信號的釋放引導市場進而引導生產。
許世衛表示，農業大數據是現代化農業的高端管理工具。所謂監測預警就是監測數據，貫穿於農產品從生產到流通到消費到餐桌整個過程的產品流、物資流、資金流、信息流，使產銷匹配、生產和運輸匹配、生產和消費匹配。
農產品監測預警也是對農產品生產、市場運行、消費需求、進出口貿易及供需平衡等情況進行全產業鏈的數據採集、信息分析、預測預警與信息發布的全過程。
農產品監測預警還是現代農業穩定發展最重要的基礎，大數據是做好監測預警工作的基礎支撐。農業發展仍然面臨著多重不安全因素，急需用大數據技術去突破困境。
這主要體現在：農業生產風險增加，急需提前獲取災害數據，早發現、早預警；農產品市場波動加劇，「過山車」式的暴漲暴跌時有發生，急需及時、全面、有效的信息，把握市場異常，穩定市場形勢；食物安全事件頻發，急需全程監管透明化，懲戒違規行為。
可以說，農產品監測預警對大數據的需求是迫切的。
農產品監測效果顯著
農產品監測效果顯著，大數據功不可沒，主要體現在監測對象和內容更加細化、數據獲取更加快捷、信息處理分析更加智能、數據服務更加精準等。
隨著農業大數據的發展，數據粒度更加細化，農產品信息空間的表達更加充分，信息分析的內容和對象更加細化。
農業系統是一個包含自然、社會、經濟和人類活動的復雜巨系統，在其中的生命體實時的「生長」出數據，呈現出生命體數字化的特徵。農業物聯網、無線網路傳輸等技術的蓬勃發展，極大地推動了監測數據的海量爆發，數據實現了由「傳統靜態」到「智能動態」的轉變。
在大數據背景下，數據存儲與分析能力將成為未來最重要的核心能力。未來人工智慧、數據挖掘、機器學習、數學建模、深度學習等技術將被廣泛應用，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。
如中國農產品監測預警系統（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已經在機理分析過程中實現了模擬化與智能化，做到了覆蓋中國農產品市場上的953個主要品種，可以實現全天候即時性農產品信息監測與信息分析，用於不同區域不同產品的多類型分析預警。
在大數據的支撐下，智能預警系統通過自動獲取農業對象特徵信號，將特徵信號自動傳遞給研判系統。研判系統通過對海量數據自動進行信息處理與分析判別，自動生成和顯示結論結果，發現農產品信息流的流量和流向，在紛繁的信息中抽取農產品市場發展運行的規律。最終形成的農產品市場監測數據與深度分析報告，將為政府部門掌握生產、流通、消費、庫存和貿易等產業鏈變化、調控穩定市場提供重要的決策支持。

B. 大數據時代帶來時代大變革

大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試

「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；

「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；

「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；

……

7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。

中國電信北京研究院總工程師畢奇：

人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地

「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。

怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。

「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。

他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。

「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。

人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。

「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。

第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」

上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：

挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」

「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。

基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。

目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。

值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。

「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。

他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。

潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。

韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：

通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導

「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。

金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。

最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。

「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。

10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。

「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。

貴州大學博士李暉：

FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」

「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。

李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。

目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。

李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。

銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。

眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。

屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。

江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：

讓農民得到「大數據深度學習」的紅利

「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。

他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。

「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。

過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。

周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。

周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。

中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：

信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能

「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。

「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。

唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。

唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。

「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。

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C. 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。

D. 大數據在農業農村領域的應用有哪些實際意義

數據提供依據 用來校驗演算法模型

比如 你想知道全國的糧食收入， 但又覺得會被造假欺騙（大飢荒） 那麼就可以利用衛星偵測全國農田，得出各個穀物的總面積、降水量、。 根據以往數據進行分析出產量

E. 現代農業,數字農業,智慧農業的基本概念與特點

現代農業的前提是機械化，沒有機械化就沒有農業的現代化；
數字農業可以理解成現代農業和現代服務業結合的產物，比方說，我農場里平時有各種農機打理著，有「天羅地網」伺候著，各種農產品在沒收獲之前就通過電商平台、直播平台賣出去了，冷鏈物流車會根據實時訂單自動上門來運，賣出去的錢自動匯給銀行，一部分用來償還種子、化肥、農機購置、維修、用工、保險等農場的經營花銷，剩下的全部存入我的個人賬戶，最重要的是生產、流程、交易全過程中產生的所有數據都會被存儲到雲端且不可篡改，成為我的數據資產，除用作徵信外還可以交易產生額外收益。
智慧農業是建立在數字農業基礎之上，智慧農業是一個理念性的發展方向和模式，並不如數字農業那樣具體和明確。智慧農業與數字農業的區別在於，前者的功能更加全面，具有輔助農業宏觀管理的功能；信息採集的范圍也更加廣泛，不但有區域數據，還有全國、全球數據。
成都世紀銳通科技有限公司（www.sjrt.net）成立於2012年，注冊資金1200萬元。近年來，公司積極響應黨和國家三農政策，與四川省農業科學院、四川農業大學等省內外科研單位和高等院校積極開展產學研合作，致力於數字農業、智慧農業以及數字鄉村相關技術軟體、平台以及新型設備的研發、集成、轉化以及產業化服務，旨在為推動物聯網、大數據、雲平台以及人工智慧等新興信息技術在農業農村的應用，助推農業高質量發展和鄉村振興作出積極貢獻。 公司核心業務主要包括各級政府三農大數據平台建設、鄉村振興服務大數據平台開發和建設；現代數字農業園區建設、數字農業示範基地建設；數字農產品冷鏈物流建設、農產品安全智慧監管以及農產品溯源系統開發和建設；業務范圍涵蓋農業農村全行業、農業全產業鏈，公司技術、產品和服務網路遍布四川、重慶、福建、上海、江蘇等多個省、市。

F. 讓大數據介入新農業

讓大數據介入新農業

為充分發揮大數據在農業農村發展中的重要功能和巨大潛力，有力支撐和服務農業現代化，按照國務院《促進大數據發展行動綱要》精神，農業部近日印發了《關於推進農業農村大數據發展的實施意見》，全面部署農業農村大數據發展工作。
《意見》強調，要按照「著眼長遠、突出重點、加快建設、整合共享」要求，堅持問題和需求導向，堅持創新驅動，加快數據整合共享和有序開放，充分發揮大數據的預測功能，深化大數據在農業生產、經營、管理和服務等方面的創新應用，為政府部門管理決策和各類市場主體生產經營活動提供更加完善的數據服務，為實現農業現代化取得明顯進展的目標提供有力支撐。
我國農業農村數據歷史長、數量大、類型多，隨著信息化和農業現代化同步推進，農業農村大數據與農業產業全面深度融合，正成為現代農業新型資源要素。與此同時，農業農村數據長期存在底數不清、核心數據缺失、數據質量不高、共享開放不足、開發利用不夠等問題，亟待解決。《意見》指出，要堅持「問題導向、應用驅動，創新機制、整合資源，先易後難、逐步推進，上下聯動、社會眾籌」原則，立足我國國情和現實需要，利用5-10年時間，努力實現農業數據的有序共享開放，初步完成農業數據化改造。
《意見》明確了農業農村大數據發展和應用的五大基礎性工作和十一個重點領域，即夯實國家農業數據中心建設、推進數據共享開放、發揮各類數據的功能、完善農業數據標准體系、加強數據安全管理等五大基礎;突出支撐農業生產智能化、實施農業資源環境精準監測、開展農業自然災害預測預報、強化動物疫病和植物病蟲害監測預警、實現農產品質量安全全程追溯、實現農作物種業全產業鏈信息查詢可追溯、強化農產品產銷信息監測預警數據支持、服務農業經營體制機制創新、推進農業科技創新數據資源共享、滿足農戶生產經營的個性化需求、促進農業管理高效透明等11個重點領域。
為確保農業農村大數據發展扎實推進、取得實效，《意見》對實施進度作出安排，同時要求各級農業部門切實落實責任、推進完善基礎設施、創新投入和發展機制、提升科技支撐能力、健全規章制度，形成覆蓋全面、業務協同、上下互通、眾籌共享的農業農村大數據發展格局。

G. 何為農業大數據如何利用大數據

農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇：播什麼種、施什麼肥、如何管理農田、病蟲害如何防治等等。實際上，一套農事任務，從生產規劃、種植前准備、種植期管理，到採收、銷售等每一步都會極大的影響農民的生產和收益，而且它們大多數環環相扣，如果選錯一步，那後果可能就是減產。所謂的農業大數據即與農民實際生產操作相對應的所有數據，從「天時、地利、人和」三方面理解：「天時」可以指實時的氣象數據，降水、溫度、風力、濕度等；「地利」可以指動靜態的土壤數據，如土壤水分、土壤溫度，作物品種信息、作物病蟲害信息等；「人和」則是從人力資源給出信息，農資產品使用、農產品加工和流通渠道、農產品市場價格等等。
如何利用農業大數據？
目前，農業生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特徵的農業，正在讓種植變得更加容易。在我國從傳統農業邁向現代農業的關鍵時期，如何利用農業大數據呢？
首先，我們不妨先看看世界最發達的農業大國-美國，是如何利用農業大數據的？在美國，一些種業巨頭公司已經意識到，面對大數據時代的來臨，傳統行業模式也亟待轉型。如美國農用機械製造商John Deere在所有的拖拉機上都安裝了感測器，將機械狀況及土壤和農作物的生長情況傳到MyJohnDeere.com和Farmsight服務。農戶可以訂閱分析結果，了解諸如何時訂購備件、何時播種之類的信息。
另一位美國種業巨頭杜邦先鋒公司依託其優質種質資源與研發技術，也已先行結合農業大數據推進精準農業技術。其種子部門與農場機械製造商約翰迪爾聯手，給農民提供種子和化肥方面的指導。目前，無論是迪爾（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先鋒（Pioneer）公司的Field360，都已經是廣泛使用的農業大數據系統，這些系統都與氣候雲（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場設備的種植和產量數據，以及氣象、種植區劃等多樣數據，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。

H. 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。

I. 農業農村大數據的重要性體現在哪些方面數字農業的意義是什麼

數字農業是農業現代化的普及化，是自主創新促進農牧業互聯網建設發展趨勢的合理方式，也是在我國由農業大國邁進農牧業大國的必由之路。在這里過程中，僅有積極融入時尚潮流，提高智能化生產效率，才可以加速農牧業智能化發展趨勢腳步，促進農牧業高質量發展。

物聯網的運用，可以使信息管理系統的數據信息由人力收集、鍵入，變成感應器收集、即時傳輸到系統軟體，那樣可以立即獲取信息，及其提升信息的精確性，防止人為性不正確。物聯網在現代化農業生產製造設備和機器設備行業中的運用極大地提高了現代化農業生產製造設備和機器設備的數據和自動化水準，真正完成全部農牧業生產過程的信息化操縱和智能化系統企業生產管理。

智能農業是可以擺脫傳統農業落後面貌的新型農業發展趨勢方式，是構建在工作經驗實體模型基本上的權威專家決策支持系統。智能農業注重智能化系統的決策支持系統，配之以技術專業的硬體設施。智能農業的決策模型和系統軟體可以在智慧農業和農業大數據行業獲得廣泛運用。智能農業藉助於現代科技為現代化農業給予一整套解決方法，同時可以依照某區塊鏈的進步必須開展分拆。

J. 大數據應用對農業發展起到關鍵作用嗎

是的，因為大數據的發展，讓農業了解到了更多的數據支持，是運用高科技產品提升了農業效率