❶ 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。
❷ 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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❸ 托普云农如何利用人工智能改变传统农业
人工智能的优势不仅在于替人作业，还在于它能替人思考。例如“城市大脑”就是一个典型的案例，在城市交通早晚高峰时部分道路拥挤，智能算法则会给你规划出一条畅行的路线。在农业领域也有个“农业大脑”它是基于农业大数据的采集与处理，利用智能算法模型，比如在虫情测报信息方面，农业大脑就可以根据虫情的趋势及相关的气象数据，结合算法模型，对未来的虫情发生进行预测预报，为植保部门的虫情防治方案提供依据，甚至可根据植保部门的资源配置，直接输出一份防治方案。托普云农的“植物语言翻译器”也是同样的逻辑，基于对作物生长环境信息的采集与处理，农业大脑可根据算法模型对作物生长状态进行评估，进而调动物联网设施采取农事操作，保证作物生长一直处于在最佳环境。
❹ 人工智能 大数据 如何作用在农业发展
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》。