农业大数据生态圈

A. 农业农村大数据的重要性体现在哪些方面数字农业的意义是什么

数字农业是农业现代化的普及化，是自主创新促进农牧业互联网建设发展趋势的合理方式，也是在我国由农业大国迈进农牧业大国的必由之路。在这里过程中，仅有积极融入时尚潮流，提高智能化生产效率，才可以加速农牧业智能化发展趋势脚步，促进农牧业高质量发展。

物联网的运用，可以使信息管理系统的数据信息由人力收集、键入，变成感应器收集、即时传输到系统软件，那样可以立即获取信息，及其提升信息的精确性，防止人为性不正确。物联网在现代化农业生产制造设备和机器设备行业中的运用极大地提高了现代化农业生产制造设备和机器设备的数据和自动化水准，真正完成全部农牧业生产过程的信息化操纵和智能化系统企业生产管理。

智能农业是可以摆脱传统农业落后面貌的新型农业发展趋势方式，是构建在工作经验实体模型基本上的权威专家决策支持系统。智能农业注重智能化系统的决策支持系统，配之以技术专业的硬件设施。智能农业的决策模型和系统软件可以在智慧农业和农业大数据行业获得广泛运用。智能农业借助于现代科技为现代化农业给予一整套解决方法，同时可以依照某区块链的进步必须开展分拆。

B. 大数据驱动农业发展新路径

大数据驱动农业发展新路径

农业大数据：从国内国际的发展来看，大数据正在驱动农业发展路径发生变化，以提高农业效率，保障食品安全，实现农产品优质优价，农业大数据蕴含着巨大的商业价值。

以主要应用目的划分，国内农业大数据应用分六种类型：1。重塑产业生态圈。代表性公司大北农，利用大数据再造养殖生态产业链。2。打造“新农人”运营服务平台。代表性公司智慧农业，通过集聚、分析“新农人”的生产经营数据，提高专业合作社运营效率。3。汇聚产业链大数据，降低交易成本，形成品牌溢价。

代表性公司新希望，搭建养殖服务云平台，监控养殖全程，实现可追溯，汇聚产业链真实数据，实现消费者对厂家的信任，从而形成品牌溢价。4。转型种植服务商，提高生产效率及产品品质。代表性公司芭田股份，集聚种植大数据，成为全面解决种植问题的服务提供商！5。升级农产品流通模式，提升农产品交易效率。代表性公司一亩田，积累大量的交易数据，提供价格指导、金融等多项服务。6。为企事业提供农业大数据分析服务。代表性公司龙信思源，以大数据分析挖掘技术为核心竞争力，帮助企事业单位实现高效管理，提升服务质量，推动行业发展。

国际上，利用大数据及互联网提高农业效率的企业和案例也比比皆是，大数据及互联网技术已开始在全球农业中得到广泛运用，并成为资本与农业龙头投资的下一风口！代表性公司有孟山都收购的精准种植服务商PrecisionPlantingInc，大数据意外天气保险公司TheClimateCorporation等。

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C. 一文看懂大数据的技术生态圈

一文看懂大数据的技术生态圈

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Rece？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

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D. 农业大数据能为农民做什么应该如何应用

农业大数据平台就是利用气候及土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有内效管理其农容地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值；
简单来说，农夫可以透过移动装置快速进行数据分析，并借此分析结果优化资源及提高效益。除Climate FieldView平台外，MySmartFarm、FarmLogs等也都是大数据在农业应用中的实例。
农业大数据运用将会是解决未来人类对粮食需求的解药，透过物联网及云端运算之应用，农业大数据下的精准农业，预期将能减少农业对环境生态的负面影响，并透过所建立的模型进行预测，提出最适的解决方案，一方面提高粮食的产量，另一方面则减少生产资源的错置与浪费，进而在未来有效地回应人类对粮食的需求。

E. 多利农业产业生态圈是怎样的

以有机种植技术和循环农业技术为支撑，遵照国际 IFOAM有机标准，建设形成集有机种植、农产品加工、 健康食材开发、有机肥生产等功能为一体的有机农业示 范园区；配套完善园区道路、水电、通讯和办公服务等基础设施、 开展高标准农田、设施农业建设，搭建有机生态农业双 创平台和空间载体，引导返乡下乡等农业创客到示范园 区创业创新。

F. 农业大数据平台国内有吗

探码科技目前正在与四川农产品供销社合作做农业大数据这一块。

G. 托普云农技术实力好吗开发了哪些项目有没有案例可以参考的

托普云农的研发实力应该算是数字农业领域里的先行企业了。公司成立早，研发投入也大，在这个行业还是积累了很大的优势，尤其是在硬件，物联网方面。2017年，他们又全资收购了浙江省农业信息化的领军企业浙江森特信息技术有限公司，丰富了信息化建设与大数据算法能力，综合能力得到了很大的提升，在国内也有着独特的竞争力。他们还成立浙江省省级重点企业研究院，成为国家物理防治科技创新联盟秘书长单位和全国苹果大数据发展应用协作组副理事长单位，这些都是公司研发实力在行业内的体现。

H. 农业大数据怎么玩

农业大数据怎么玩？中国民企在行动
科技正在以大数据的形式向农业领域渗透，行业整合成为中国农业生产方式变革的重要力量。决策者多次提出的“让农民成为令人羡慕职业”愿景，在科技的武装下正在接近实现。
在农业4.0时代前夜，中国农业生产的三要素已经悄然改变。农民面朝黄土背朝天的传统形象已被抛弃，科技的力量已使农村劳动力成为“网络新农人”。他们手中的农业大数据平台新工具，已经可以随时监测到土壤、天气、农作物等数据；而越来越多的土地流转，也赋予他们更大的规模效益。
中国农科院农发所研究员胡定寰曾向经济观察报记者描述了他对中国未来农业生产方式的构想。他认为未来中国的农业生产者应该是有技术的新农民，甚至是大学毕业生来经营适度规模的家庭农场。
市场主体已经开始意识到这一点。相对于国外，中国农业公司很多，但是依靠科技手段提供大数据的龙头农业公司却很少。这也是掣肘互联网科技和传统农业相结合的因素。曾是美国航空航天局（NASA）数据科学家的张弓试图改变这一现状，2015年他离开硅谷，带回了科学技术和大数据解决方案，也带回了在空间、气象和农业领域十分活跃的多位中国科学家。
张弓现在的身份是北京佳格天地科技有限公司创始人兼CEO。在美国，他从事卫星和气象大数据在农业和生态领域的应用，参与了美国农业部和美国森林局以及商业机构的重要项目，多项技术创新成果被应用于NASA地球信息共享系统。
张弓接受经济观察报采访时说，随着中国人口结构的变化以及农业的快速发展，农业正在发生深刻的变革，时下农业大数据的发展正当其时。
如果说留给大众印象深刻的是50年代大批留美科学家回国，21世纪的海外人才回国潮正在影响着中国经济结构变革。张弓就是这轮“现象级”中国留学人才回流中的一员。
佳格开始对接中国的农业公司，为农业生产提供技术领先的农业大数据平台。作为中国为数不多的农业大数据公司之一，佳格已经获得A轮融资6000万元，其最近的动态是，顺利与现代农业领先企业东方集团签署战略合作协议。
民企发力
当人们谈论大数据时，或许首先想到的并不是农业。作为高风险行业，农业生产面临天气、种植等太多不确定性。而作为最古老的生产形态，农业生产更是远落后于现代工业、服务业的社会产值。但是，随着越来越多的科技被用到农业领域，农业生产的高附加值已经逐渐显露。
城镇化、农村劳动力外流，已经让传统意义上农民已经开始主动或被动离开土地。根据此前农业部统计，截至2016年底，二轮承包地经营权流转面积达到4.7亿亩，占比约35.1%，现在2.3亿农户中有7000万农户已经不再直接经营其承包的全部或部分土地。
规模化和规范化的农业生产需要更多的技术支撑，大数据农业公司越来越有市场，走在前列的中国民营企业已经嗅到了这一商机。佳格此时开始登上时代的舞台。张弓告诉经济观察报记者，佳格的核心服务是通过提供作物大数据、气象预测以及病虫害预警服务，实现中国农业从传统“看天吃饭”的经验模式到“知天而作”的现代数据农业模式的转变。
农业大数据公司是服务农业公司的公司。张弓介绍：“具体来说，佳格可以为农业企业解决的痛点包括以气象、遥感和地面数据为基础的农业信息系统，比如给用户提供作物长势监测，结合地块级气象服务和病虫害预警、智能化灌溉植保，有效提升农作物的种植效率和精细化管理水平；另一类是农产品的评估需求，包括农业种植，农产品贸易和金融体系服务。”
这一次，佳格选中了以现代农业产业为主营业务的上市公司——东方集团，后者旗下的子公司东方粮仓已建立了从育种到餐桌的全产业链经营管理商业模式。2009年成立的东方粮仓先后在黑龙江省五常、方正、肇源这3个粮食主产区投资兴建了3个年综合加工能力为30万吨的现代化稻谷精深加工园区，并在五常核心产区流转13000亩优质水稻田。其与五常市政府合作建设的五常市农业高科技示范园区，已成为国内一流的现代农业示范园区。
与欧洲、美国大农业相比，中国人均耕地少、土地分散，这对农业数据收集造成很大困难。此外中国农业还存在大数据人才匮乏、大数据共享度低等困扰。农业部信息中心主任王小兵建议，中国应该加快构建数据资源体系，解决农业数据匮乏问题。
东方集团股份有限公司董事长孙明涛告诉经济观察报记者：“中国农业还缺乏一些大数据，农产品的市场行情每时每刻都在变化，在价格变化中吃亏的可能更多的是种地的人，他们从种植到收获，包括最后相关的消费数据都是极其缺乏的，所以需要一种方式能够快速收集和分析这些数据。”
孙明涛认为，不管是通过气象、气候数据，还是其他卫星得到的播种面积等相关数据，是能够有效解决生产这端数据供给的。
事实上，即使正在走向规模化经营，中国农业生产一定程度上也面临着“靠天吃饭”的困局。甚至在中国农业保险赔付率不高的现状下，一旦遇到暴雪、强降水等天灾，尤其是设施农业经营者很容易难以收回成本，更不用谈当年盈利了。根据经济观察报记者采访，2017年底安徽省雪灾时，一家投资上千万的合作社受灾严重，而按照当地保险公司规定，仅依据其对合作社核定损失额的40%进行赔付。
从防范风险、降低损失的角度来讲，大数据公司的出现解决了这两点的矛盾。张弓的独特经历也使得公司能够利用中、美、欧等数十颗卫星和无人机实时采集地面和气象数据，整合土壤、地块、作物、农资等全方位信息。
张弓介绍，这些信息通过拥有自主知识产权的图像解析和数据分析算法，为现代农业产业提供全产业链数据支持和管理服务，提高农业管理的科技化水平和精细化管理能力。此外，佳格已经可以做到进行产值预判，从金融和贸易的角度，服务场内场外期货公司、贸易公司。
农业4.0前夜
毫无疑问，中国农业生产正处于巨大变革之中。正如信息化和工业化的融合带来了工业4.0时代，这片土地上的互联网数据和传统农业生产碰撞，正将中国的农业带向4.0时代。农业4.0从2015年开始备受关注，这一年11月，《农村深化改革实施方案》公布，明确提出到2020年农业科技创新体系更加健全的目标。
农业部课题组曾对六省1072农户数据进行调研分析，结果表明，信息化对农户农业经营收入有重要影响。查询农业信息的农户比不查询信息的农户家庭农业经营收入要提高45.8%；使用过农业信息技术的农户比未使用的农户收入高14.3%。
这些数据仅仅是针对分散农户做的信息技术调查。对于规模化生产者运用大数据科技手段后增收额的变化，官方尚没有相关的数据，但这一改变生产方式的手段，对于农业增收的影响可想而知。
政府层面推动的现代农业4.0项目的代表是北京市大兴区的500亩西红柿，其中一个重要温室大棚根据需要自动调整光线，西红柿需要快速生长时光线是直射的，而需要慢慢生长时则调整到斜射的角度。由于物联网技术的运用，这些西红柿的生长可以实现全程可追溯。
专业的农业公司所面对的生产规模远非500亩。仅仅东方集团的子公司东方粮仓在黑龙江省五常市就有13000亩优质水稻田。
孙明涛告诉经济观察报：“与佳格合作，就是要把科技引入农业，提高农业产量，降本增效，提升产业化水平;同时，双方共同探索出一套成功的模式，激发行业内更多创新力，共同促进农业产业升级。”
虽然与自带话题的BAT等传统互联网公司相比，大数据公司显得有些低调，但却在悄无声息中消融行业边界。佳格就是这样，作为一家通过卫星和气象大数据服务于农业、环境、金融等行业的大数据应用公司，佳格已经开始将前沿互联网大数据融入到传统农业中来。从技术本身来看，这家公司也是中国第一家将目标智能识别技术和机器学习技术应用于高分辨率遥感影像领域、并率先实现商业化应用的公司。
对于未来的发展，张弓告诉经济观察报，佳格首先是从农业相关领域切入，做好农业种植板块，得到种植经验积累之后再逐渐向上下游推进。佳格不仅是农业大数据，更是以空间数据为核心。佳格在基础技术平台上最主要的应用除了农业，还有金融、生态环保，并以这几个应用为核心逐步拓展其他相关行业。

I. 农业大数据展望 六大领域数据亟待推广

农业大数据展望：六大领域数据亟待推广

随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”。

继农村电商后，农业大数据获得决策层关注。

在近期国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放，加快农业大数据关键技术研发，推动农业资源要素数据共享。商务部等三部委印发的《推进农业电子商务发展行动计划》则强调，将移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术贯穿到农业电子商务的各领域各环节，切实增强自主创新能力。

21世纪宏观研究院认为，随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”，纾解当前农业产业链因信息不对称产生的痛点，从而驱动农业向精准化、网络化、智能化转变。

六大领域农业大数据亟待推广

当前，中国农业正处在以小农经营为主向规模化、机械化、集约化过渡的阶段。由于粗放生产、分散经营和农业自身的季节性、地域性特征，信息不对称，成为贯通农业产业链的共性问题。当前农业产业链令人头疼的四大痛点问题，根源之一往往在于信息的缺失：

一是种不好。种植、养殖的人力物力消耗大，农产品质量相对不高。这大多与农业经营者对种养技术和对病虫害、疫情信息把握不足有关系，也跟人力成本上升、使用假冒伪劣的农资产品有关；

二是销不出。农产品滞销、卖难问题多地频发，这往往由于农业经营者对同类产品生产数据估计不足，盲目生产而造成集中上市，另一方面则是消费者对农产品质量缺乏足够的信心；

三是地难租。扩大生产规模租不到地，这既与地块分散、资金短缺有关，又与缺少土地流转信息渠道相关；

四是钱难借。除了抵押物，农业经营者难以提供充分的信用数据，因而往往难以借到钱，这也限制其更新生产设备、扩大生产规模。

上述四大痛点问题，涉及到农业经营者与政府、上游的农资企业、下游的消费者、金融机构等多个主体之间的信息对接。21世纪宏观研究院注意到，在打破“数字鸿沟”方面，国内已有不少机构、企业进行了初步探索。依据目前的探索，至少六大领域的大数据将发挥作用：

其一，生态环境数据，包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据，准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖，减少资源浪费和成本投入。

其二，农业技术及农资流通数据。掌握农业技术能保障农产品高效、丰产，而基于农资流通数据的分析，则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据，亦可判断某个品类农产品的生产规模，为调整规模的依据。

其三，农产品价格与农产品流通数据。生产规模的调节、生产品类的调整，必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外，通过B2B、B2C电子商务平台促使农产品供求信息对接，能拓展销售市场，提高农产品价格。

其四，土地流转数据。通过土地流转供求双方信息的对接，促使流转更高效率，减少一方撂荒、一方找地的情况出现。

其五，农产品质量可追溯数据。通过上述的农资使用数据、生产流通数据的整合，可构建出从农场到餐桌的可追溯数据，以消除消费者对农产品质量的疑虑，提高农产品的购买率。

其六，农业经营者征信数据。前述数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统，作为发放贷款、设置农业保险的信用依据，以此推动金融和农业的融合。

21世纪宏观研究院认为，随着上述六大领域农业大数据的推广应用，将降低交易成本，提高生产效率及产品品质，提升农产品交易效率。从本质上看，则是促进粗放分散式经营和规模化、集约化经营向精准化、智能化经营的转变。

涉农部门需多方合力

围绕着大数据与农业的融合，农业链条上的不同产业或迎来生态的转变。

以大数据驱动下的单一农场为例，经营者将更多使用绿色、高效的农资产品，早已水涨船高的简单劳动力将被替换，而适应大数据的知识型、技术型“新农业经营者”将有更多的用武之地。如适应“水肥一体化”的发展，水溶性肥料、液体肥将获得发展，而此前大行其道的普通化学肥料将因为颗粒不能完全溶解而堵塞滴灌设备，则可能遭到市场的淘汰。

不过，需要指出的是，农业大数据技术多数还处在起步阶段，未能做到足够的智能化；承载农业大数据的农业物联网、智能监测设备等售价过高；另外，由于推广力度尚不大，农业经营者尚未有足够认识。

21世纪宏观研究院认为，当前无论是“电商下乡”还是大数据产业，都处于初级阶段。依托大数据技术广泛推动农业发展，在短时间内并不现实。农业大数据市场还是一个充满机遇、有待开发的市场。为此，需要政府部门、涉农企业、大数据企业和农业生产经营主体多方合力，共同推进农业大数据的示范与推广。

对政府而言，首先应当推动大数据的基础设施建设。这包含两个方面，一是要大力推动通信基站、电信宽带的建设，为各类农业经营者“触网”、联通大数据提供基础；二是要尽可能开发政府掌握的各类涉农大数据，包括天气数据、农业用地的各类元素含量数据、病虫害和动物疫情的监测数据，以供农资企业合理调配生产，并制定针对各区域各品种的农资解决方案。

其次，政府需要提供政策支持，引导涉农企业、大数据企业构建以品种或区域为中心的农业大数据平台。让农业大数据服务成为企业的直接盈利项目或配套的增值服务。

此外，还需要引导农业经营者主动向大数据农业转型，对优秀案例做示范推广，引导农业经营者学习“云上的示范田”。

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J. 托普云农的发展历程是怎样的求详细介绍

托普云农的发展历程主要分为夯实基础、互联战略、平台战略、运营战略四个阶段：
夯实基础（1、托普1.0 农业精密仪器2、农业快检仪器供应商3、成立研发中心4、构建种子、土壤、气象、植物生理、植保等7大类，130余种产品）
互联战略（1、托普2.0 农业物联网2、农业仪器&农业物联网解决方案服务商3、推进农业物联网关键技术攻关和软硬件开发4、率先实现农业物联网装备的联网，进入互联时代）
平台战略（1、托普3.0 智慧农业云平台2、智慧农业综合解决方案服务商3、导入产学研一体化新模式，打造院士+院校+企业为一体的研发团队4、构建了部、省、市、县四级联动农业云平台）
运营战略（1、托普4.0 农业大数据2、数字农业综合服务商3、构建数字农业生态圈4、为政府、事业单位、企业、农民提供数字农业综合数据服务）