【智慧农业】从农业大数据下视角审视我国智慧农业的发展.docx

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1、【智慧农业】从农业大数据下视角，审视我国智慧农业 的发展农业是国民经济发展的关键基础，同时也是家安全的重要保 障，自古以来，我国对于农业发展就极为重视。但近年来，农 业资源和需求间的矛盾不断凸显，如何利用有限资源满足更多 人的需求，成为我国亟待解决的问题。数字经济快速发展背景下，数字农业应运而生。数字农业 是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农 业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化 管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方 式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。01数字农业是什么？数字农业是信息技术在农业领域的综合和全面的应用。具体来讲，数字

2、农业是指将遥感、地理信息系统、定位系 书记数字农业面临的4大难题书记的数字农业依然处在相对早期的阶段，大量硬件投入 实际上还未完全解决农业的根本问题。很多地方的数字农 业建设，都存在增量不增收，种，产，销”三个阶 段脱节，或者数字概念脱离实际生产环境等问题。具体包 括：1 .重硬件，轻软件无论是书记还是农户容易把数字农业与农业机械化的概念 相混淆。数字农业与农业机械化的根本区别在于，机械化 是用机械来代替人工劳动，数字农业则是以数据来驱动机 械实现自动化运转和智能化调节。没有数据和软件来驱动 的物联网，其实还是工具，与机械农业并无本质上的差 别。打通软件平台才有打开大数据，智慧农业，数字经济

3、大门的钥匙。2 .有数据，没智慧数据是数字农业的基础资源，近年来书记与企业多在数据采集上投入重金。然而，由于缺乏明确的业务化方向和必 要的数据运营技能，对获取数据的质量控制、分析加工和 建模应用方面的工作相对滞后。数据的获取与应用是一个 双向互动的过程，只有不断尝试利用数据产生业务价值， 才能建立有价值的数据采集渠道。3 .数字经济薄弱当前书记数字农业的绝大部分应用还停留在生产环节，严 格来说处于现代农业3.0的初级阶段，产业链其他环节的信 息化和经济化程度较低。虽然农业部提出了 全产业链 的农业大数据发展路径，尚未能充分激发产业链其他环节 的潜力，农产品电商的经营方式也还未开始数据驱动的尝

4、试。农业的数字经济和其他的数字农业关键因素有所不 同，其实农业数字经济是以市场资本反向驱动的。农业电 商的模式是以数字驱动市场经济，在市场推广营运、产品 特性、物流等方面受到了非常多的阻力，如若当反向驱动形成现实，一切问题就变得简单起来。4 .产品化能力弱近年来，农业数据服务企业层出不穷，但对农业生产经营 主体的服务能力普遍不足，产品市场化困难。数据产品的 服务能力严重依赖于数据质量，随着高价值数据的不断积 累，有望提升产品实用性。只有持续打造有生命力的数据 产品，才能撬动庞大的农业数字化市场。未来数字农业的发展趋势以数字化为特征的现代农业4.0是毋庸置疑的未来，数 字农业将带来更高的产业效率

5、，更公平的价值分配，更可 持续的发展方式。我们认为书记数字农业的发展将呈现以 下六大趋势：1 .数据供应定制化数据资源是发展数字农业的基石。目前书记数字农业面临 数据采集成本较高的困境。随着数据思维深入人心，数据 采集的组织成本将大幅下降；随着农业物联网的升级换 代、公共数据的不断开源以及从业者信息化水平的提升， 数据采集的显性成本将不断减少。未来所有的农业产业单 元都将拥有定制化的数据供应系统。而且，数据仓库里的静态资源将随着拥有者的数字化能力提升而不断流入产业 链，通过交换、融合或再生，去不断创造价值，实现业务的数字化驱动。2 .数据模型国产化发现数据价值是数字农业发展的动力之源。以色列可

6、以把 硬件设备卖给我们，却绝不开放后台系统，因为真正的核 心技术是实现数据价值的模型。当下，随着大国科技竞争 的加剧，引进科技成果的壁垒不断增高，而且由于国内外 农业业态差异大，我们无法套用国外的模式与模型。另一 方面，书记不断鼓励科研成果的产业转化，产业与学术、 农业与数据科学的跨界合作正在逐步深入，因此实现产业 核心数据模型的自主研发是大势所趋。3 .农业机械智能化机械化与智能化之间只隔着一个数据驱动的距离。书 记制造2025战略明确把智能制造作为主攻方向，顺应 市场潮流，海尔、金风等老牌制造厂商已经积极开展数字 化转型，寻找新的增长点。农机厂商也必将不断利用数据 为机械赋能，适应数字农场

7、的场景需求，实现从制造商向 服务商的转型升级。4 .产业链虚拟化随着农业产业各环节数字化程度的有效提升，当数字化的 机器智能与商业智能走进生产与经营，产业链将不断走进 网络，在网络世界逐步完成现实的数字化映射。产业链虚 拟化将进一步推动消除信息不对称，提高产业效率，发现 新的增长。5 .供应链金融普惠化近年来供应链金融迅猛发展，据测算，到2020年，书记供 应链金融的市场规模可达14.98万亿元。供应链金融是产 业优化的重要组成部分。它通过优化资金流来促进产业、 特别是中小企业的健康发展。通过物联网、互联网和人工 智能等新兴技术的应用，数字农业将有效推动中小企业有 机的融入产业网络体系，为供应

8、链金融普惠化提供坚实的 产业基础；同时，农业产业虚拟化进程所带来的产业信息 透明化和主体信用可追溯也将为金融风险的量化管理提供 切实的保障。6 .数据安全增强化无论是农田数据还是企业的经营数据都是反映从业者生产 经营状况的关键信息。数据带给产业动能的同时，也存在 被滥用的风险。因此，数据安全是产业数字化发展的基本 保障。存储和应用数据的信息化系统安全性的诉求将不断 增强，数据权属问题也将随着法律的完善而得到妥善解 决，解除产业数字化的后顾之忧。统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技 术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础 学科有机地结合起来，从而实现在农业生产的全过程中

9、， 对农作物从规划、投入、生产，到农产品收获、加工、营 销等全过程模拟、监测、判断、预测和建议等，达到提高 资源利用率，降低成本，提高生产效率和产品质量，改善 生态环境的目的。数字农业从概念的产生，到实践中的探索、发展和应用， 一直在不断丰富和完善之中。对于数字农业的定义和理解 也因人而异。综合世界主要农业家的科研和企业的实践, 笔者在这里给大家做一个阶段性的总结。数字农业是一个集合概念，它主要包含以下4个主要部分：1 .农业物联网(InternetofThings )农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的 封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物 物相联。它根据已经确定

10、的参数和模型，进行自动化调控 和操作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此 投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和操作, 也用于农产品的加工、仓储和物流管理。2 .农业大数据（BigData ）农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据 系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据 库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数 据，为生产操作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和操作。因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。3 .精准农业(PrecisionFarming )精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操

11、作系统。它 主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化 的控制软件，以实现精准操作，变量控制（包括变量播 种、变量施肥、变量喷药等），无人驾驶，以及理想的工 作环境和场景适配。精准农业强调的是（单体）设备和设 施操作的精准和智能化控制，是硬件+软件。4 .智慧农业（SmartAgriculture ）智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统， 配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。智慧农 业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域 得到广泛应用。2016年,谷歌旗下DeepMind的AlphaGo横空出世， 把人

12、工智能为（AI）的决策水平提高到一个前所未有的高 度，让人们认识到人工智能发展的提速和广阔的前景，也 为数字农业的发展注入了强心针。由于数字农业的发展还处于早期阶段，对于其核心的组成 部分以及各个部分的理解还有不少歧义，因此，概念被用 错和被混为一谈的事情经常发生。数字农业未来的发展前景虽然非常富有吸引力，但是由于 农业的生产涉及的品类和品种繁多，生产过程漫长和复 杂，不可控因素多，变量多，因此数字农业从单点突破到 全面进步和应用还需要假以时日。02数字农业有哪些优势1 .农业生产高度专业化、规模化、企业化美国农业生产的专业化是多层次的，这主要表现在地区专 业化、农场专业化和生产工艺专业化。美

13、国大陆划分为几 个主要的作物带，每个作物带中更适合一种作物的生长， 如着名的“玉米带、奶牛带等；绝大多数的农场只 生产一种作物，进行大规模种植；而有的农场只生产一种 作物的一个品种，或只做一种作物的育种。这样因地制 宜、各有所专，达到了专业化与规模化的很好结合，形成 了专业化生产、集约化经营、企业化管理现代产业模式。2 .农业生产体系完善美国已形成发达的产前、产中、产后紧密衔接的农业生产 体系，包括农业生产资料的生产和供应，以及农产品的收 获后的储藏、运输、加工和销售等部门。他们分工明确， 高效协作，在相关农业法律体系的维护下，农业生产有序 而iWj效。3 .农业教育、科研和推广“三位一体美国

14、的农业是由私人经营的，但各级书记积极支持农业科 学技术的发展，建立了富有特色的三位一体的农业教 育科研和推广体系，农学院同时承担农业教育、科研和推 广三项职能，使教学科研和推广紧密地结合起来，为农业 发展提供强大的技术推动力。03国内数字农业发展现状近年来，我国数字农业技术得到快速发展，突破了一批数 字农业关键技术，开发一批实用的数字农业技术产品，建 立了网络化数字农业技术平台。例如农业农村部在陕西省试点的苹果产业大数据中 心，托普云农为浙江省书记搭建的智慧农业云平台都是 数字农业大数据应用案例。目前，在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、大 比例尺的农业空间信息资源数据库、农作物生长模型、动 植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家 系统与决策支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、嵌 入式手持农业信息技术产品、温室环境智能控制系统、数 字化农业宏观监测系统、农业生物信息学方面的研究应用 上，企业都取得了重要的阶段性成果，通过不同类型地区 应用示范，初步形成了我国数字农业技术框架和数字农业 技术体系、应用体系和运行管理体系，促进了我国农业信 息化和农业现代化进程。