大数据现代农业

A. 大数据如何监测管理现代农业

大数据如何监测管理现代农业
随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。如同其他行业的大数据应用，通过技术手段获取、收集、分析数据，能够有效地解决农业生产和市场流通等问题。
在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的变化，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带您了解大数据时代下，农产品监测预警如何运行以及未来面临的机遇。
大数据走进农业领域
数据库专家、图灵奖得主吉姆·格雷提出，数据密集型计算成为继试验科学、理论科学、计算科学之外的科学研究第四范式。大数据被学术界正式提出始于2008年9月《自然》杂志发表的“Big Data”系列专题文章，介绍了大数据应用所带来的挑战和机遇。
人们围绕研究数据的海量增加展开讨论。2011年，《科学》杂志刊登“Dealing with Data”专题，指出分析数据的能力远落后于获取数据的能力。
2012年3月，美国政府公布了“大数据研发计划”，基于大数据推动科研和创新。在我国，2012年5月香山科学会议第424次会议以“大数据”为主题，认为大数据时代已经来临，大数据已成为各行业共同面临的大问题。同年11月，香山科学会议第445次会议以“数据密集时代的科研信息化”为主题，讨论“大数据”时代的科研信息化问题。
这些事件都标志着“大数据”走入我们的生活。那么，大数据在农业中的应用如何？许世卫表示，“农业大数据是大数据在农业领域的应用和延展，是开展农产品监测预警工作的重要技术支撑。”
在他看来，农业大数据不仅保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，还使得农业内部的信息流得到了延展和深化。
数据作为一种战略资源，可以有效地解决农业生产面临的复杂问题，从数据的获取、收集到分析，能够事半功倍地解决农业生产问题。
许世卫举例道，如通过传感器、作物本体检测手段，获取了土壤中的氮磷钾肥力等大量数据，对数据进行分析整理后可以有效指导农业生产中的施肥量、施肥时间等问题，进行合理规划，得出最合适的投入量，从而提高生产效率。
再如，大数据能够提前预测到未来市场的供给需求，可以有效降低生产投入并采取适当的措施进行智能化生产，对平抑物价起到调节作用。
大数据是监测预警的基础支撑
许世卫指出，农业大数据的数据获取、采集渠道和应用技术手段，无法通过人工调查得到数据，而需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物长势生命本体传感器等手段支撑。由于技术更新、成本下降，使得农业有关生产市场流通等数据获取能力大幅提升。
“大数据使得农业进入全面感知时代，用总体替代样本成为可能；农业生产获得更多依靠数据的支撑，从此进入智慧农业时代；大量的数据可以优化生产布局，优化安排生产投入；大数据时代下，市场更有利于产销对接，在消费环节减少浪费以及减少产后损失。”许世卫说。
此外，大数据给农业的管理也带来变化。过去的农业管理主要依靠行政手段指导和安排生产，大数据有利于分析提取特征、总结趋势，通过市场信号的释放引导市场进而引导生产。
许世卫表示，农业大数据是现代化农业的高端管理工具。所谓监测预警就是监测数据，贯穿于农产品从生产到流通到消费到餐桌整个过程的产品流、物资流、资金流、信息流，使产销匹配、生产和运输匹配、生产和消费匹配。
农产品监测预警也是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等情况进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的全过程。
农产品监测预警还是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是做好监测预警工作的基础支撑。农业发展仍然面临着多重不安全因素，急需用大数据技术去突破困境。
这主要体现在：农业生产风险增加，急需提前获取灾害数据，早发现、早预警；农产品市场波动加剧，“过山车”式的暴涨暴跌时有发生，急需及时、全面、有效的信息，把握市场异常，稳定市场形势；食物安全事件频发，急需全程监管透明化，惩戒违规行为。
可以说，农产品监测预警对大数据的需求是迫切的。
农产品监测效果显著
农产品监测效果显著，大数据功不可没，主要体现在监测对象和内容更加细化、数据获取更加快捷、信息处理分析更加智能、数据服务更加精准等。
随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。
农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的复杂巨系统，在其中的生命体实时的“生长”出数据，呈现出生命体数字化的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆发，数据实现了由“传统静态”到“智能动态”的转变。
在大数据背景下，数据存储与分析能力将成为未来最重要的核心能力。未来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。
如中国农产品监测预警系统（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已经在机理分析过程中实现了仿真化与智能化，做到了覆盖中国农产品市场上的953个主要品种，可以实现全天候即时性农产品信息监测与信息分析，用于不同区域不同产品的多类型分析预警。
在大数据的支撑下，智能预警系统通过自动获取农业对象特征信号，将特征信号自动传递给研判系统。研判系统通过对海量数据自动进行信息处理与分析判别，自动生成和显示结论结果，发现农产品信息流的流量和流向，在纷繁的信息中抽取农产品市场发展运行的规律。最终形成的农产品市场监测数据与深度分析报告，将为政府部门掌握生产、流通、消费、库存和贸易等产业链变化、调控稳定市场提供重要的决策支持。

B. 大数据时代带来时代大变革

大数据时代带来时代大变革_数据分析师考试

“贵州贵阳确实非常适合发展大数据，人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地”；

“在大数据时代，每一种数据都是一种财富，如何挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题”；

“21世纪通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导”；

……

7月28日，欧美同学会·中国留学人员联谊会第四届年会暨海归创新创业贵阳峰会分论坛之一，贵州大数据产业发展论坛在贵阳国际生态会议中心举行，国内外专家学者、“千人计划”专家、海归博士等创新创业人才汇聚一堂，围绕“大数据与人工智能”、“数据安全”、“大数据+农业”等问题分享经验、交流观点。

中国电信北京研究院总工程师毕奇：

人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地

“大数据时代的到来，带来了很多变革。”国家“千人计划”特聘专家、中国电信北京研究院总工程师、美国贝尔实验室院士、美国电气与电子工程师学会院士（IEEE Fellow）毕奇认为，大数据要有开阔观察数据的思维和完善处理数据的手段，找到经济价值的应用，得到挖掘数据的价值。

怎样得到大数据产生的价值呢？毕奇认为，利用大数据的技术从应用中获取，而服务是获得经济收入的最直接的来源。

“现代服务行业呈计算机化，互联网是现代服务业计算机化的一场革命，而用户界面是这场革命的制高点。”毕奇说，互联网商通过控制用户界面，将大数据服务推向纵深，获得了更大的经济价值。

他分析说，信息行业的服务趋势是从第一代以新浪为代表的门户网站，首页有大量信息供用户自己选择，第二代是谷歌、网络为代表，大数据在后台，通过关键字搜索获取大量信息，第三代是用智能方法获取信息服务。

“目前正处在第二代向第三代发展的阶段，是投资进入开辟新方向的最好时机，而人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地。”毕奇说，从海量数据中挖掘价值才是大数据应用成功的关键，但海量无结构的数据的挖掘对获取数据的价值造成巨大的压力，人工智能便是建立数据结构、发掘数据价值的捷径之一。

人工智能需要庞大的数据库来训练数据模型，隐藏的数据结构可以由人工智能来寻找和建立，人工智能与人才是大数据成功的关键因素，他还举了“智慧教育”和“机器人服务”两个大数据与人工智能的应用案例。

“目前的人工智能技术不仅能理解语义，根据上下文理解多义单词和多句，实时产生答案，有逻辑推理功能，还有机器自我学习功能，能学习和发现数据的内在结构。”他认为，大数据应用是未来服务的关键技术，人工智能系统是大数据应用的人机界面，能有效地推动大数据的发展，大数据与人工智能的结合可以在很多领域有着较好的商业前景。

第一次来贵州贵阳的毕奇，山清水秀给他留下深刻印象。“这里确实非常适合发展大数据，贵州、贵阳政府抓住发展大数据的时代机遇，为时代的变革迈出了稳健的步伐。”毕奇说，大数据有着广阔的领域，在各行各业都有着发展空间，“大数据有着大价值，能提供大机遇，可能导致大变革，有潜力带来大效益。”

上海弘视智能有限公司创始人、董事长潘今一：

挖掘大数据时代下的视频数据“金矿”

“目前，全球共有数十亿个监控摄像机，记录着城市的第一次心跳和呼吸，这些海量的视频数据中蕴含着大量的政治、商业和生活信息，如何在大数时代的背景下，挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题。”上海弘视智能有限公司创始人、董事长，中组部“千人计划”国家特聘专家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介绍，大数据视频监控天网不仅具有高清视频监控系统的完整功能，包括高清监控、大屏显示、录像回放和查询等，还包括图像识别和抓拍功能，即对经过的目标自动识别、抓拍（人、车、特征），识别后统一集中到公安内部的云计算中心。

基于大数据视频监控天网，潘今一创办的弘视智能有限公司开发的“基于相似度干预迭代视频数据搜索”系统（RIIS）更加强调对人、车、物体特征的对比，从而找到身份信息，以及通过关联搜索，对同一目标的行动轨迹、出现概率、团伙关联、团伙延伸等进行分析，从而实现对重点人群的报警联动。

目前，该系统已经在遵义、毕节和都匀获得良好的实际效果，针对目前贵阳市如火如荼开展的“两严一降”、禁毒人民战争和大数据产业，潘今一希望在这里也找到合作的空间。

值得期待的是，今天五月份，公司已经与贵大合作，着力打造大数据视频监控天网“样板”，除了原系统中的所有功能，还将实现视频识别精准性的“升级”，进而提高系统的应用价值，希望有机会可以为贵阳打造“平安城市”贡献力量。

“但是，大数据天网监控可不只是有维稳和治安等政治功能，其商业价值才是以后重要的发展方向。”潘今一强调说，在保护市民个人隐私的前提下，视频数据中所传递的商业信息极富商业价值。

他举例说，视频信息中收集到的服装款式、色彩，以及顾客光顾商店的类别、消费习惯、活动轨迹等都是商家需要的重要信息，这对于制定合理的市场营销策略至关重要。

潘今一表示，在大数据时代，每一种数据都是一种财富。而视频数据这座“金矿”的富饶程度也远超公众的想象，他非常期待看到这座“金矿”能够给产业发展带来的源源动力。

韩国釜山大学超级计算机中心主任金哲民：

通过大数据解决医学临床问题成为时代潮流和主导

“在韩国保健福祉部看来，韩国现在最大的焦点问题就是人口老龄化，韩国从2000进入老龄化社会，2018年进入高龄社会，预计2026年进入超高龄社会，韩国高龄化速度在全球是最快的。”韩国釜山大学超级计算机中心主任、韩国抗衰老事业团团长、釜山大学医科大学研究院副院长金哲民说，面对老龄化的问题，医疗保健系统也必须与时俱进、有所变化。

金哲民认为，现在医疗中心的保健医疗是以治疗、预防和老人病的管理以及康复为主体来设置，为了更精度的医疗管理，现有的医疗形态就需要重新树立，因此用国民健康信息大数据分析技术来进行精度分析便成为重要课题。

最近，金哲民的团队开发了保健医疗大数据开放系统，开放了健康保险审查评价院从2009年到2013年所持有的公共数据、内存数据、公开的API等所有公共数据，能在国民和保健医疗产业部门和医疗研究机构等用互联网进行疾病、药品等医疗大数据分析。

“还有一个国民健康保险团体公团，从2014年开始分析提供保健医疗大数据。”金哲民说，保健医疗大数据的精髓是基因组信息和临床信息链接配对医疗，目前正在做以未来配对医学遗存体的信息为基础的大数据分析的基础设施建设。

10年前韩国保健福祉部就开始对基因组进行研究，研究数据已从2014年5月开始对全世界的相关研究者进行公开使用。国立保健研究院在2014年3月设立了国立医科学知识中心集中管理和运营所有的知识信息，主要把临床研究信息和遗传体的临床研究信息收集、加工变成有意义的医学信息进行临床使用。

“韩国人口问题已成为事关国家存亡的重要问题，医学模式已渐渐向治疗预防转变，因此大数据的管理和使用越来越重要。”金哲民说，21世纪疾病治疗要秉持“以预防为主”的主导思想，通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导。

贵州大学博士李晖：

FAST大数据服务 让“高大上”科学“接足地气”

“前不久，被誉为地球‘大表哥’的开普勒－452b行星被天文学家通过开普勒太空望远镜发现，这使得一直显得有些冷门的天文学再次走进大众视野。”贵州大学博士李晖的这番话引起观众的注意。

李晖介绍，其实天文学并不冷门，它不仅跟我们的日常生活密切相关，而且和贵阳现在大力发展的大数据产业也有着千丝万缕的联系。

目前，贵州省大数据产业发展应用研究院、贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室和贵州大学计算机科学与技术学院正在合作研究FAST大数据服务项目，是天文学应用于大数据的示范。

李晖介绍，FAST大数据服务的意义在于海量天文数据整合分析、天体分析和挖掘以及天方大数据的可视化，即提供数据的多维可视化分析，把海量天文数据转化为形象可视的易懂演示图像资料，让公众也能直接享受深奥科学的结果。

银河系中存在10亿个类地球行星，宇宙中类地球行星的数量是地球上沙子数量的100倍，而开普勒望远镜观测到的数据中，仅计算出约15000颗行星，初步鉴别4000余颗，相比于浩瀚宇宙，目前人类的技术能力还属有限。此时，FAST天文大数据服务则应运而生，推动天文科学研究和探索由假设驱动向数据驱动转变。科学研究由过去的“应该设计什么样的实验来验证这个假设？”转变为现在的“从这些数据中能分析出来什么？如果把其他数据融合，能够发现什么？”数据密集型科学研究对数据管理与分析技术提出了巨大的挑战。

眼下，李晖团队已经初步建立云计算基础平台、数据服务平台，未来第三方应用服务、可视化分析服务、数据分析云服务和科普应用服务等将成为研究的主攻方向。

届时，利用FAST大数据服务，繁杂的数据将会变成一项项可视图像，甚至可以交互查看细节、自动化天体识别并勾勒天体轮廓，“高大上”的科学将走下高台“接足地气”。

江苏加德绿色能源有限公司总经理周楚新：

让农民得到“大数据深度学习”的红利

“如果整个农业不联网的话，物联网就是一句空话，而如果物联网不成的话，互联网就是一句空话。”江苏加德绿色能源有限公司总经理、南京绿色科技研究院院长、加德绿色能源研发有限公司总裁、国家“千人计划”特聘专家周楚新说。

他认为，作为人类赖以生存的根本，农业发展离不开信息化，大数据技术从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，为现代农业信息化建设提供了强劲的动力。

“如何让农民得到‘大数据深度学习’的红利是我们需要重点研究的问题。”周楚新说，“大数据深度学习”意味着更快速地从数据中获得更多、也更精准的信息，但农民不喜欢空洞的概念，如何用最简单最直接的信息，让教育水平偏低的农民也能明白是我们最重要的课题。

过去，传统的农业生产中的许多决策往往是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，而用农业大数据来指导，将为农业的生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。全国每一位农民都可以提供来自第一线的信息，同时信息的共享，使得农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息，并通过农业大数据平台得到精确的生产指导。

周楚新表示，农业现代化是实现我国四化同步发展的重要组成部分，互联网+农业、大数据+农业是一个万亿级大市场。包括联想、阿里等国内互联网及电子商务巨头已经纷纷开始抢占市场，同时传统农业生产资料企业也在抓紧布局农业农村信息化市场及农业农村电子商务市场。

周楚新认为，农业信息化是一种新型生产力，是我们发展的必然选择、核心要素和制高点，支撑和引领农业现代化发展、转型和升级的方向。以农业信息化促进乃至带动农业现代化，对促进国民经济和社会持续协调发展具有重要意义。

中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯：

信息化为后发地区提供“弯道超车”的可能

“现在我国百分之百的省级城市，百分之九十的地级城市，超过百分之六十以上的县级城市都提出要建设或者正要建设智慧城市，可以看出，智慧城市已经成为我国城市发展的主流。”中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯说。

“建设智慧城市离不开我们正面临的城镇化进程的背景，大量的劳动力从农村向城市转移，各个城市都面临着大量的问题，公共服务跟不上、社会治理难及产业转型难等。”唐斯斯认为，这些都倒逼我们进行体制改革和创新，而信息化则有着巨大的潜力并发挥了关键的作用。从信息化的发展趋势来看，新一代的信息技术已经跟我们的经济社会深度融合，融合才能创新，原有传统发展模式的颠覆也为很多后发的地区提供了一个“弯道超车”的可能。

唐斯斯表示，目前我们正面临着经济新常态的局面，经济发展由原来的高速发展转为中高速发展，经济结构发生质的变化，经济增长动力从原来的要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。在这个过程中间，国家非常重视信息化的手段，希望在经济新常态下用这样一个新的方式来解决传统方式难以解决的问题。

唐斯斯认为，网络安全是我们在建设智慧城市过程中不得不面对的问题，信息安全已经纳入到我们国家安全的层面，然而原有的信息保障已不足以应对我们所面临的问题。所有的云计算是集约化的建设，如果一旦信息安全保障没有到位，意味着我们将面临更大的风险，这是我们需要特别注意的。

“移动互联网已经进入了一个全面爆发的时代，民众需求的变化，对政府提出了更高的要求，对我们原有的服务模式也提出了更高的要求。”唐斯斯说，为此，国家在信息化的战略方面密集地颁布了一系列的政策，希望信息化成为促进我国经济社会发展的强大动力和支撑。同时，信息惠民政策的密集出台，意味着信息化从为政府服务，向更多的为民众服务转变。

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C. 大数据产业:未开放的农业之花

大数据产业:未开放的农业之花
当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
在当下全球科技、经济发展格局下，数据已经成为了一种生产力和竞争力。当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
近年来，农业大数据可谓炙手可热。但相比于其他行业，农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。
我国农业大数据尚未形成
涉及面广泛的农业大数据尤为庞大和复杂，可谓是最大的大数据。
根据农业的特点和农业全产业链切分，农业大数据可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等。而从行业来看，农业的大数据则可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业，其中还可再细分成不同的品种和产品。
中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在今年5月举办的中国大数据产业峰会上指出，农业大数据主要来自四个方面：物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。而从应用来看，农业大数据主要在五个方面：第一是基础研究，第二是农业智能生产，第三是农产品市场行情预测与物流，第四是农产品质量安全，第五是农业资源整合共享与服务平台。
李道亮告诉《中国科学报》记者，目前我国的大数据概括来说有两大类，一类是微观的，主要来自企业；另一类是宏观的，来自政府部门。
随着大数据的战略资源地位越来越凸显，不少农业领域企业纷纷布局深耕大数据，甚至由此转型。孟山都公司中国总裁在今年上半年就透露，孟山都近几年的战略方向是数据科学在农业上的应用。2014年，大北农集团提出“智慧大北农”战略，推出“三网一通”，据了解，其在全国分布了上万名业务员，记录猪场生产情况、搜集客户信息，以不断更新数据。
但李道亮也表示，无论是从政府层面来看，还是从企业层面来看，目前中国的农业大数据“还没有形成”。
“这是目前最大的问题。”李道亮告诉记者，这是长期形成的局面，短时间内很难改变。“这与我们过去不重视积累有关，也与我们的科研机制、政府部门的工作体制有关”。
2013年，农业部市场与经济信息司时任司长张合成曾撰文指出，我国在数据采集、发布、应用等方面与决策需要存在较大差距，数据采集和发布还处于初级阶段，亟须从体制层面进行改革。
根源在于缺乏完整数据体系
“现在国内农业企业在有意识地涉足大数据，但能兼顾做全产业链的企业屈指可数。”山东卓创资询集团畜牧业产业群经理李霞在接受《中国科学报》记者采访时表示。
她介绍，以畜牧业产业群为例，做全产业链的大数据意味着要从饲料原料的供需入手，到养殖、流通环节，再到下游屠宰加工环节，环环相扣，实现数据间的引用和佐证。“很多企业做的大数据大都是自己熟悉和擅长的领域。”李霞告诉记者。
在李道亮看来，目前做大数据最“热”的是在企业，打造大数据平台，既可为企业生产经营提供决策依据，同时也利于掌握数据话语权。“只有行业里的大企业才能真正形成和掌握大数据”。
在中国大数据产业峰会论坛上，李道亮总结了我国大数据面临的问题：农业大数据缺乏，大数据模型缺乏长期的积累，大数据缺乏与行业产业的结合，大数据缺乏必要的规范。
李道亮告诉《中国科学报》记者，由于条块管理等原因，各部门间数据不共享，造成了农业大数据的缺乏。“现在从政府层面来说，事实上就是在着力打破这种局面，实现资源共享，有了资源共享，才能形成大数据，才能再分析大数据。”
说到数据的积累，李霞也表示，“数据采集的工作量是非常庞大的，需要不断甄别、筛选、更新，长时间积累形成的数据才是有价值的。”
一位不愿具名的业内人士告诉《中国科学报》记者，目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。“归根到底，还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。”
人才缺口亟待补上
约半个月前，农业部印发了《全产业链农业信息分析预警第二批试点方案》，旨在通过试点，组建全产业链农业信息分析预警团队，形成分析反应快速、信息内容全面、预测判断准确的工作格局。
记者了解到，目前国家在农业信息采集和分析方面的人员“缺口很大”，且“并不专业”。
武汉工程大学管理学院的明均仁指出，当前农业信息人才队伍主要存在以下问题：专业型农业信息人才严重缺乏，农业信息人才队伍结构失衡，农业信息活动工作流程不规范，农业信息人才薪酬管理体系不健全等。
而李霞则用“断层”来形容当前相关领域的人才现状。“行业内有领衔的专家学者和国家级的信息预警分析师，”她解释道，“但是，再往下走就没有了。”
在身处农业信息采集分析一线多年的李霞看来，做信息采集和分析应该“接地气”，真正通过实地考察，了解相关的行业和产业，“相信从方法上，信息采集分析人员肯定是熟知的，但是做这项工作更为重要的是，对行业的了解，在领域内积累的资源。”李霞说。
此外，李霞认为，还需要形成好的组织架构和采集流程，“简单说，就是怎么采集、什么时间更新、怎么检查监督，这都需要一连串配套。”
明均仁建议，将农业信息化人才培养纳入我国高等教育学科培养体系，构建农业信息人才多元培养体系。
山东农业大学农业大数据研究中心常务副主任宋长青曾撰文指出，要根据农业大数据发展和现代农业应用需求，制定农业大数据技术和应用人才培养计划，建立多学科融合的协同创新团队。

D. 大数据在农业农村领域的应用有哪些实际意义

数据提供依据 用来校验算法模型

比如 你想知道全国的粮食收入， 但又觉得会被造假欺骗（大饥荒） 那么就可以利用卫星侦测全国农田，得出各个谷物的总面积、降水量、。 根据以往数据进行分析出产量

E. 现代农业,数字农业,智慧农业的基本概念与特点

现代农业的前提是机械化，没有机械化就没有农业的现代化；
数字农业可以理解成现代农业和现代服务业结合的产物，比方说，我农场里平时有各种农机打理着，有“天罗地网”伺候着，各种农产品在没收获之前就通过电商平台、直播平台卖出去了，冷链物流车会根据实时订单自动上门来运，卖出去的钱自动汇给银行，一部分用来偿还种子、化肥、农机购置、维修、用工、保险等农场的经营花销，剩下的全部存入我的个人账户，最重要的是生产、流程、交易全过程中产生的所有数据都会被存储到云端且不可篡改，成为我的数据资产，除用作征信外还可以交易产生额外收益。
智慧农业是建立在数字农业基础之上，智慧农业是一个理念性的发展方向和模式，并不如数字农业那样具体和明确。智慧农业与数字农业的区别在于，前者的功能更加全面，具有辅助农业宏观管理的功能；信息采集的范围也更加广泛，不但有区域数据，还有全国、全球数据。
成都世纪锐通科技有限公司（www.sjrt.net）成立于2012年，注册资金1200万元。近年来，公司积极响应党和国家三农政策，与四川省农业科学院、四川农业大学等省内外科研单位和高等院校积极开展产学研合作，致力于数字农业、智慧农业以及数字乡村相关技术软件、平台以及新型设备的研发、集成、转化以及产业化服务，旨在为推动物联网、大数据、云平台以及人工智能等新兴信息技术在农业农村的应用，助推农业高质量发展和乡村振兴作出积极贡献。 公司核心业务主要包括各级政府三农大数据平台建设、乡村振兴服务大数据平台开发和建设；现代数字农业园区建设、数字农业示范基地建设；数字农产品冷链物流建设、农产品安全智慧监管以及农产品溯源系统开发和建设；业务范围涵盖农业农村全行业、农业全产业链，公司技术、产品和服务网络遍布四川、重庆、福建、上海、江苏等多个省、市。

F. 让大数据介入新农业

让大数据介入新农业

为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，有力支撑和服务农业现代化，按照国务院《促进大数据发展行动纲要》精神，农业部近日印发了《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，全面部署农业农村大数据发展工作。
《意见》强调，要按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”要求，坚持问题和需求导向，坚持创新驱动，加快数据整合共享和有序开放，充分发挥大数据的预测功能，深化大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用，为政府部门管理决策和各类市场主体生产经营活动提供更加完善的数据服务，为实现农业现代化取得明显进展的目标提供有力支撑。
我国农业农村数据历史长、数量大、类型多，随着信息化和农业现代化同步推进，农业农村大数据与农业产业全面深度融合，正成为现代农业新型资源要素。与此同时，农业农村数据长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，亟待解决。《意见》指出，要坚持“问题导向、应用驱动，创新机制、整合资源，先易后难、逐步推进，上下联动、社会众筹”原则，立足我国国情和现实需要，利用5-10年时间，努力实现农业数据的有序共享开放，初步完成农业数据化改造。
《意见》明确了农业农村大数据发展和应用的五大基础性工作和十一个重点领域，即夯实国家农业数据中心建设、推进数据共享开放、发挥各类数据的功能、完善农业数据标准体系、加强数据安全管理等五大基础;突出支撑农业生产智能化、实施农业资源环境精准监测、开展农业自然灾害预测预报、强化动物疫病和植物病虫害监测预警、实现农产品质量安全全程追溯、实现农作物种业全产业链信息查询可追溯、强化农产品产销信息监测预警数据支持、服务农业经营体制机制创新、推进农业科技创新数据资源共享、满足农户生产经营的个性化需求、促进农业管理高效透明等11个重点领域。
为确保农业农村大数据发展扎实推进、取得实效，《意见》对实施进度作出安排，同时要求各级农业部门切实落实责任、推进完善基础设施、创新投入和发展机制、提升科技支撑能力、健全规章制度，形成覆盖全面、业务协同、上下互通、众筹共享的农业农村大数据发展格局。

G. 何为农业大数据如何利用大数据

农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择：播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上，一套农事任务，从生产规划、种植前准备、种植期管理，到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益，而且它们大多数环环相扣，如果选错一步，那后果可能就是减产。所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据，从“天时、地利、人和”三方面理解：“天时”可以指实时的气象数据，降水、温度、风力、湿度等；“地利”可以指动静态的土壤数据，如土壤水分、土壤温度，作物品种信息、作物病虫害信息等；“人和”则是从人力资源给出信息，农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。
如何利用农业大数据？
目前，农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。在我国从传统农业迈向现代农业的关键时期，如何利用农业大数据呢？
首先，我们不妨先看看世界最发达的农业大国-美国，是如何利用农业大数据的？在美国，一些种业巨头公司已经意识到，面对大数据时代的来临，传统行业模式也亟待转型。如美国农用机械制造商John Deere在所有的拖拉机上都安装了传感器，将机械状况及土壤和农作物的生长情况传到MyJohnDeere.com和Farmsight服务。农户可以订阅分析结果，了解诸如何时订购备件、何时播种之类的信息。
另一位美国种业巨头杜邦先锋公司依托其优质种质资源与研发技术，也已先行结合农业大数据推进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔联手，给农民提供种子和化肥方面的指导。目前，无论是迪尔（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先锋（Pioneer）公司的Field360，都已经是广泛使用的农业大数据系统，这些系统都与气候云（Climate Cloud）相结合，整合农民机械化农场设备的种植和产量数据，以及气象、种植区划等多样数据，可以得到较为详尽的种植决策，精准化农事生产，帮助农民提高产量和利润。

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。

J. 大数据应用对农业发展起到关键作用吗

是的，因为大数据的发展，让农业了解到了更多的数据支持，是运用高科技产品提升了农业效率