農業大數據發展與應用

A. 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運咐瞎需求也在持續提升，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簡肢植、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旁空上問題，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》。

B. 農業農村大數據應用與運營方向

農業農岩差渣村信息化。物粗悄聯網、大數據和雲計算在農業農村應用，運用新一代信息技術解決「三農」問題。農業農村大數據應用與運營方向是農業農村信息化。農村信息化是通訊技術和計算機技術在農村生產慶或、生活和社會管理中實現普遍應用和推廣的過程。

C. 什麼是數字農業數字農業會有怎樣的發展趨勢呢

數字農業是指以現代信息技術為基礎，以提高農業生產效率和產品質量為目標，運用計算機、感測網路等高新技術，通過現代信息通信技術對農作物的生長、加工、管理等環節進行有效監控和控制的農業生產過程。

那麼數字農業與傳統的農業有什麼不同呢？它與現代物聯網有什麼不同呢？現代社會，隨著信息技術手段在農村的廣泛應用，以及互聯網、物聯網技術與數字農場、智能電網和智慧社區建設相結合，使農村的信息化程度不斷提高。為了適應新形勢提出的對信息化發展需求，人們開始將農業作為一個新興產業加快發展。這是隨著工業技術和信息系統的飛速發展出現的結果。

該系統在全國共有22萬畝農田得到了應用。這些田裡基本上都有這種監測設備，可以及時地了解到農作物生長的各個階段，保證農作物長得好。而且智能農田監測系統對土壤的有效監測還有其他多種方式，包括在線監測、移動監測與遠程實時監控等。所以智能農田監測系統就是能夠及時地監測到農作物對生長環境的變化趨勢以及農作物所需的水分、溫度等變化情況，幫助人們及時做出相應的判斷和決策。

D. 如何准確把握農業大數據的發展內涵

據報道，大數據是信息化發展的新階段，推進農業大數據發展應用是一個重要方向，是建設農業農村現代化、實施鄉村振興戰略的有力抓手。

大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源，是新的基礎設施。工業時代的「鐵公機」帶來的是「乘數效應」，而大數據帶來的將是「冪數效應」，對適應把握引領經濟發展新常態、推進供給側結構性改革、建設現代化經濟體系、實現國家治理體系和治理能力現代化具有極其重要的意義。

希望農業大數據應用可以取得更大的突破！

E. 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

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. 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。

H. 大數據技術如何在農業中運用

根據目前農業大數據的主要來源，可以將其應用領域歸納為以下幾個方面：
（1）農業生產過程管理方面應用
運用大數據的先進技術對農業各主要生產領域在生產過程中採集的大量數據進行分析處理，進而提供「精準化」的農資配方、「智慧化」的管理決策和設施控制，達到農業增產、農民增收的目的。
（2）農業資源管理方面應用
農業資源除了土地、水等自然資源之外，還包括各種農業生物資源和農業生產資料。我國雖然地大物博，但可以進行農業生產的資源已越來越少。從目前農業基礎實際狀況來看，有必要運用物聯網、大數據等先進技術對農業資源進一步優化配置、合理開發，從而實現農業的高產優質和節能高效。
（3）農業生態環境管理方面應用
農業生態環境具體包括土壤、大氣、水質、氣象、污染、災害等，需要對這些農業環境影響因子實現全而監測、精準化管理。
（4）農產品和食品安全管理方面應用
農產品安全管理涉及產地環境、產前產中產後、產業鏈管理、儲藏加工、市場流通、物流、供應鏈與溯源系統等食品鏈的各個環節，通過對農產品質量安全監管信息的分析處理，實現食品安全風險的預警及質量安全突發事件的應急管理。
（5）農業裝備與設施監控方面應用
可以提供農業裝備和設施在工作運作情況下狀態的監控、遠程診斷以及服務調度等方面的智能化管理和應用。
（6） 提供各種農業科研活動產生的大數據應用
農業科研產生的大數據有包括空間與地面的遙感數據，還有如基因圖譜、大規模測序、農業基因組數據、大分子與葯物設計等大量的生物實驗數據：利用科研試驗大數據的分析，能夠更好地指導農業生產和生活。

I. 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

J. 農業大數據能為農民做什麼應該如何應用

農業大數據平台就是利用氣候及土壤大數據，提供農戶最佳化的栽種管理決策，協助農民有內效管理其農容地，並讓農民從每一顆種子中提取最高的價值；
簡單來說，農夫可以透過移動裝置快速進行數據分析，並藉此分析結果優化資源及提高效益。除Climate FieldView平台外，MySmartFarm、FarmLogs等也都是大數據在農業應用中的實例。
農業大數據運用將會是解決未來人類對糧食需求的解葯，透過物聯網及雲端運算之應用，農業大數據下的精準農業，預期將能減少農業對環境生態的負面影響，並透過所建立的模型進行預測，提出最適的解決方案，一方面提高糧食的產量，另一方面則減少生產資源的錯置與浪費，進而在未來有效地回應人類對糧食的需求。