❶ 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。
❷ 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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❸ 托普雲農如何利用人工智慧改變傳統農業
人工智慧的優勢不僅在於替人作業，還在於它能替人思考。例如「城市大腦」就是一個典型的案例，在城市交通早晚高峰時部分道路擁擠，智能演算法則會給你規劃出一條暢行的路線。在農業領域也有個「農業大腦」它是基於農業大數據的採集與處理，利用智能演算法模型，比如在蟲情測報信息方面，農業大腦就可以根據蟲情的趨勢及相關的氣象數據，結合演算法模型，對未來的蟲情發生進行預測預報，為植保部門的蟲情防治方案提供依據，甚至可根據植保部門的資源配置，直接輸出一份防治方案。托普雲農的「植物語言翻譯器」也是同樣的邏輯，基於對作物生長環境信息的採集與處理，農業大腦可根據演算法模型對作物生長狀態進行評估，進而調動物聯網設施採取農事操作，保證作物生長一直處於在最佳環境。
❹ 人工智慧 大數據 如何作用在農業發展
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》。