农业大数据发展与应用

A. 人工智能大数据如何作用在农业发展

原标题：2019年中国农业产业市场分析：传统三大发展痛点，三大技术助力向数字农业转型升级

数字农业应运而生 前景如何?

在数字经济快速发展的背景下，“数字农业”应运而生。我们应该怎样理解 “数字农业”?我国数字农业前景如何?数字农业又能如何助推传统农业转型升级?

2019年3月中国农产品进出口金额统计分析

在进口金额方面，数据显示，2018年2-4季度中国农产品进口金额逐渐下降，2019年3月中国农产品进口金额为10595.8百万美元，同比下降0.1%。

在出口金额方面，2018年1-4季度中国农产品出口金额呈增长趋势，其中，2018年2季度中国农产品出口金额增幅最大，相比1季度增长11.45%。2019年3月中国农产品出口金额为16482.3百万美元，同比增长12.3%。

我国传统农业发展痛点分析

1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的运咐瞎需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。

2、供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种简肢植、养殖现状，导致农业技术水平低，无论是机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。

3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂，成本高，时效性差。“三农”贷款难问题突出，民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善，农产品标准化的销售体系不健全，品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高。

数字技术如何助力传统农业转型升级?

针对传统农业面临的以旁空上问题，物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。

1、物联网——农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。

2、大数据——决策“数字化”，全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。

3、人工智能——潜力巨大，激活农业高效发展。在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。

说到数字技术助推农业发展，就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。

近年来，以色列越来越多的农业领域正通过热像仪、传感器、无人机、卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民，大幅提高了农民相应速度，最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程，截至2016年，以色列实现了从新中国成立初期80%粮食靠进口到可以生产满足自身95%需求的转变。

更多数据请参考于前瞻产业研究院发布的《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

B. 农业农村大数据应用与运营方向

农业农岩差渣村信息化。物粗悄联网、大数据和云计算在农业农村应用，运用新一代信息技术解决“三农”问题。农业农村大数据应用与运营方向是农业农村信息化。农村信息化是通讯技术和计算机技术在农村生产庆或、生活和社会管理中实现普遍应用和推广的过程。

C. 什么是数字农业数字农业会有怎样的发展趋势呢

数字农业是指以现代信息技术为基础，以提高农业生产效率和产品质量为目标，运用计算机、传感网络等高新技术，通过现代信息通信技术对农作物的生长、加工、管理等环节进行有效监控和控制的农业生产过程。

那么数字农业与传统的农业有什么不同呢？它与现代物联网有什么不同呢？现代社会，随着信息技术手段在农村的广泛应用，以及互联网、物联网技术与数字农场、智能电网和智慧社区建设相结合，使农村的信息化程度不断提高。为了适应新形势提出的对信息化发展需求，人们开始将农业作为一个新兴产业加快发展。这是随着工业技术和信息系统的飞速发展出现的结果。

该系统在全国共有22万亩农田得到了应用。这些田里基本上都有这种监测设备，可以及时地了解到农作物生长的各个阶段，保证农作物长得好。而且智能农田监测系统对土壤的有效监测还有其他多种方式，包括在线监测、移动监测与远程实时监控等。所以智能农田监测系统就是能够及时地监测到农作物对生长环境的变化趋势以及农作物所需的水分、温度等变化情况，帮助人们及时做出相应的判断和决策。

D. 如何准确把握农业大数据的发展内涵

据报道，大数据是信息化发展的新阶段，推进农业大数据发展应用是一个重要方向，是建设农业农村现代化、实施乡村振兴战略的有力抓手。

大数据已成为国家重要的基础性战略资源，是新的基础设施。工业时代的“铁公机”带来的是“乘数效应”，而大数据带来的将是“幂数效应”，对适应把握引领经济发展新常态、推进供给侧结构性改革、建设现代化经济体系、实现国家治理体系和治理能力现代化具有极其重要的意义。

希望农业大数据应用可以取得更大的突破！

E. 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

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. 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。

H. 大数据技术如何在农业中运用

根据目前农业大数据的主要来源，可以将其应用领域归纳为以下几个方面：
（1）农业生产过程管理方面应用
运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理，进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制，达到农业增产、农民增收的目的。
（2）农业资源管理方面应用
农业资源除了土地、水等自然资源之外，还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博，但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看，有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发，从而实现农业的高产优质和节能高效。
（3）农业生态环境管理方面应用
农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等，需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。
（4）农产品和食品安全管理方面应用
农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节，通过对农产品质量安全监管信息的分析处理，实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。
（5）农业装备与设施监控方面应用
可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。
（6） 提供各种农业科研活动产生的大数据应用
农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据，还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据：利用科研试验大数据的分析，能够更好地指导农业生产和生活。

I. 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

J. 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。