
農俠會:三農領域產業社群(資源對接、案例分享、線上課程、線下活動)
近年來,北斗導航、5G等技術應用到農業生產、流通、服務等環節,在一些地方,農業不但改了模樣,還變了內涵:物聯網、大數據引領“無人化”農業正逐步替代看天澆水,靠經驗施肥的傳統耕作模式,數字農業將會是農業現代化的更高級階段。
數字農業發展的大背景
21世紀是生物的世紀,也是信息化水平突飛猛進,通過物聯網照進現實的世紀。信息化與物聯網技術對于我國農業發展來說,是一個千載難逢的機遇,在這個機遇當口,任何的遲疑、任何的懈怠、毫厘之間的失之交臂,都可能導致未來在農業產業升級乃至糧食安全博弈中付出代價。
從世界各國來看,各個大國都把信息化作為國家的重點和優先發展方向。我國提出要用信息化整體帶動和提升新型工業化、城鎮化和農業現代化。黨的十九大報告提出,要建設網絡強國、數字中國、智慧社會,黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素。
近幾年黨中央、國務院出臺了一系列有關推進信息化的重大決策,包括《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》《促進大數據發展行動綱要》《「互聯網+」行動計劃》《數字鄉村發展戰略綱要》等重要文件。
農業農村部印發了《「十三五」全國農業農村信化發展規劃》《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》《「互聯網+」現代農業三年行動實施方案》《推進農業電子商務發展行動計劃》《數字農業農村發展規劃(2019—2025年)》等多份文件文件。
根據國際數據公司(IDC)的測算,全球數據已經進入了爆炸增長的時期,預測至2025年全球的數據總量為175ZB。相較于2005年全球數據總量152EB,20年間增長逾千倍。其中我國已于2018年起成為數據總量最多的國家,且年均增速近30%。
未來,數字經濟將逐步成為衡量國家經濟實力的重要標志。美國的數字經濟規模占GDP比重超過60%,英、德、日等發達國家,數字經濟規模占GDP比重幾乎都超過了50%。而2018年我國數字經濟規模31.3萬億元,居世界第二,但占GDP比重為34.8%,距離美國60%的占比相去甚遠。
數字轉型是信息化的最終目標,農業作為三大產業信息化數字化程度、GDP增值占比最低的一項,加快推進數字農業產業化發展已經是大勢所趨。
而數字轉型路徑的規律都是有跡可循的,首先是信息的數字化,即如何把信息變成數據,然后是業務數字化,即如何通過物聯網設備深度參與農業生產與服務環節中,最終是要實現農業整體的數字轉型。
數字農業是什么?
數字農業——1997年由美國科學院、工程院兩院士正式提出。
數字農業是將信息作為農業生產要素,用現代信息技術對農業對象、環境和全過程進行可視化表達、數字化設計、信息化管理的現代農業。數字農業使信息技術與農業各個環節實現有效融合,對改造傳統農業、轉變農業生產方式具有重要意義。
數字農業將遙感、地理信息系統、全球定位系統、計算機技術、通訊和網絡技術、自動化技術等高新技術與地理學、農學、生態學、植物生理學、土壤學等基礎學科有機地結合起來,實現在農業生產過程中對農作物、土壤從宏觀到微觀的實時監測,以實現對農作物生長、發育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應的環境進行定期信息獲取,生成動態空間信息系統,對農業生產中的現象、過程進行模擬,以達到合理利用農業資源,降低生產成本,改善生態環境,提高農作物產品和質量的目的。
數字農業的組成
數字農業是一個集合概念,它主要包含以下4個主要部分:
01、農業物聯網
農業物聯網從本質上講,是一套數控系統。在一個特定的封閉系統內,以探頭、傳感器、攝像頭等設備為基礎的物物相聯。它根據已經確定的參數和模型,進行自動化調控和操作。
由于需要以硬件設備的投資和聯網為基礎,因此投資額較大,主要用于設施農業生產過程的管理和操作,也用于農產品的加工、倉儲和物流管理。
02、農業大數據
農業大數據是與農業物聯網相對應的概念,它是一個數據系統,在開放系統中收集、鑒別、標識數據,并建立數據庫,通過參數、模型和算法來組合和優化多維和海量數據,為生產操作和經營決策提供依據,并實現部分自動化控制和操作。
因為它是在完全開放的系統中運作,因此主要用于大田農業的生產和農業全產業鏈的操作和經營。
03、精準農業
精準農業是建立在農機硬件基礎上的執行和操作系統。它主要是以農機的單機硬件為基礎,配以探測設備和智能化的控制軟件,以實現精準操作,變量控制(包括變量播種、變量施肥、變量噴藥等),無人駕駛,以及最佳的工作環境和場景適配。
精準農業強調的是(單體)設備和設施操作的精準和智能化控制,是硬件+軟件。
04、智慧農業
智慧農業是建立在經驗模型基礎之上的專家決策系統,其核心是軟件系統。智慧農業強調的是智能化的決策系統,配之以多種多樣的硬件設施和設備,是系統+硬件。智慧農業的決策模型和系統可以在農業物聯網和農業大數據領域得到廣泛應用。
2016年,谷歌旗下Deep Mind的Alpha Go橫空出世,把人工智能為(AI)的決策水平提高到一個前所未有的高度,讓人們認識到人空智能發展的提速和廣闊的前景,也為數字農業的發展注入了強心針。
由于數字農業的發展還處于早期階段,對于其核心的組成部分以及各個部分的理解還有不少歧義,因此,概念被用錯和被混為一談的事情經常發生。
數字農業未來的發展前景雖然非常富有吸引力,但是由于農業的生產涉及的品類和品種繁多,生產過程漫長和復雜,不可控因素多,變量多,因此數字農業從單點突破到全面進步和應用還需要假以時日。
數字農業的特點
01、農業生產高度專業化、規模化、企業化
農業生產的專業化是多層次的,這主要表現在地區專業化、農場專業化和生產工藝專業化。這樣因地制宜、各有所專,達到了專業化與規模化的很好結合,形成了專業化生產、集約化經營、企業化管理現代產業模式。
02、農業生產體系完善
形成發達的產前、產中、產后緊密銜接的農業生產體系,包括農業生產資料的生產和供應,以及農產品的收獲后的儲藏、運輸、加工和銷售等部門。分工明確,高效協作,在相關農業法律體系的維護下,農業生產有序而高效。
03、農業教育、科研和推廣“三位一體”
各級政府積極支持農業科學技術的發展,建立富有特色的“三位一體”的農業教育科研和推廣體系,農學院同時承擔農業教育、科研和推廣三項職能,使教學科研和推廣緊密地結合起來,為農業發展提供強大的技術推動力。
數字農業基本特征
01、以物聯網系統為載體
數字農業是建立在現代信息技術、網絡技術等基礎之上的現代化農業生產、經營、管理、服務等模式,它的基本特征之一是以物聯網系統為載體。通過“互聯網+農業”實現農業產業產量、質量及勞動效率的提高,如無人機在農業作業中的應用,區塊鏈在農業管理中的應用,都體現了現代技術與農業生產有機結合。
02、以農業數字資源為基本要素
數字農業的實現需要數字計算技術的大幅應用,不管是在農業生產中,還是在農業經營或管理中,數字計算技術都起到了重要的作用。
例如,可以通過無人機、定位系統、云計算技術及傳感器等高科技技術實現農業要素的收集,還可將其轉化為農業模型形成二進制數字便于計算機對其進行處理。
在整個農業生產過程中,主要包括環境要素、生物要素、技術要素及社會經濟要素等。在數字農業中可以利用數字技術模擬農作物從播種到收獲的全過程,并根據此過程精確計算出種子、農藥、化肥等資源的投入產出比,實現效益最大化。
03、以數據驅動模型及算法為核心
要實現農業要素的數據化,則需利用信息技術對其進行處理,數據的采集、傳輸、存儲、計算與分配等過程中都需要數據驅動模型及算法技術的支持,如此才能有效制定出農業資源數據化方案。
此外,物聯網農業系統的搭建離不開相關部門的決策支持,而這些決策應該是建立在準確的農業要素數據之上,所以數字農業匯總應以數據驅動模型及算法為核心。
04、以精密數字技術為主要手段
數字化農業模式是一種新興的農業模式,需要信息技術及計算技術的大力支持,在該模式中需要將農業要素轉化為計算機能夠處理的數據模式,因此對信息技術與數字技術較為依賴。
要想提升農業產業的效率,就要對農業生產、經營及管理的各個環節進行精準的管控,做好農業生產的量化管理,這些都需要依賴精密數字技術。
05、以優質優價農產品市場機制為依托
要想增加農業產業效益,光實現全產業鏈交易透明化是不夠的,還需要優質優價的農產品市場機制作為依托,促使農場主動加入產業鏈條,降低流通環節成本,提高收益。
未來數字農業的發展趨勢
以“數字化”為特征的現代農業4.0是毋庸置疑的未來,數字農業將帶來更高的產業效率,更公平的價值分配,更可持續的發展方式。我們認為中國數字農業的發展將呈現以下六大趨勢:
01、數據供應定制化
數據資源是發展數字農業的基石。目前中國數字農業面臨數據采集成本較高的困境,隨著數據思維深入人心,數據采集的組織成本將大幅下降。加上農業物聯網的升級換代、公共數據的不斷開源以及從業者信息化水平的提升,數據采集的顯性成本將不斷減少。
未來所有的農業產業單元都將擁有定制化的數據供應系統。而且,數據倉庫里的靜態資源將隨著擁有者的數字化能力提升而不斷流入產業鏈,通過交換、融合或再生,去不斷創造價值,實現業務的數字化驅動。
02、數據模型國產化
發現數據價值是數字農業發展的動力之源。以色列可以把硬件設備賣給我們,卻絕不開放后臺系統,因為真正的核心技術是實現數據價值的模型。
當下,隨著大國科技競爭的加劇,引進科技成果的壁壘不斷增高,而且由于國內外農業業態差異大,我們無法套用國外的模式與模型。
另一方面,中國不斷鼓勵科研成果的產業轉化,產業與學術、農業與數據科學的跨界合作正在逐步深入,因此實現產業核心數據模型的自主研發是大勢所趨。
03、農業機械智能化
機械化與智能化之間只隔著一個“數據驅動”的距離。中國制造2025戰略明確把“智能制造”作為主攻方向,順應市場潮流,海爾、金風等老牌制造廠商已經積極開展數字化轉型,尋找新的增長點。
農機廠商也必將不斷利用數據為機械賦能,適應數字農場的場景需求,實現從制造商向服務商的轉型升級。
04、產業鏈虛擬化
隨著農業產業各環節數字化程度的有效提升,當數字化的機器智能與商業智能走進生產與經營,產業鏈將不斷走進網絡,在網絡世界逐步完成現實的數字化映射。產業鏈虛擬化將進一步推動消除信息不對稱,提高產業效率,發現新的增長。
05、供應鏈金融普惠化
近年來供應鏈金融迅猛發展,供應鏈金融是產業優化的重要組成部分。它通過優化資金流來促進產業、特別是中小企業的健康發展。
通過物聯網、互聯網和人工智能等新興技術的應用,數字農業將有效推動中小企業有機的融入產業網絡體系,為供應鏈金融普惠化提供堅實的產業基礎;同時,農業產業虛擬化進程所帶來的產業信息透明化和主體信用可追溯也將為金融風險的量化管理提供切實的保障。
06、數據安全增強化
無論是農田數據還是企業的經營數據都是反映從業者生產經營狀況的關鍵信息。數據帶給產業動能的同時,也存在被濫用的風險。因此,數據安全是產業數字化發展的基本保障。
存儲和應用數據的信息化系統安全性的訴求將不斷增強,數據權屬問題也將隨著法律的完善而得到妥善解決,解除產業數字化的后顧之憂。
數字農業賦能鄉村振興的重要意義
01、數字農業加速產業融合發展
① 創新數字化產業發展模式,打造定制、創意、認養等農業新業態,推動“云農場”建設,有助于將農業與工業、服務業結合起來,拓展產業鏈、完善價值鏈、豐富利益鏈。
② 在農業領域加快推進“互聯網+社會化服務”,構建農業產品新媒體供銷公共服務平臺,有助于加速農產品產供銷一體化,推動農產品流通電商化。
③ 依托人工智能、云計算、大數據等新興技術,完善多元化農業信息公共服務,有助于促進農業與服務業融合發展,化解工業產品和消費品進入農村“最后一公里”的難題。
02、數字農業提供人才培養契機
① 隨著種植業、畜牧業、漁業、種業等鄉村生產經營的數字化改造,特別是5G技術、人工智能等戰略性前沿性技術在農業發展中的應用推廣,要求培養能夠駕馭數字農業所帶來系統性變革的新型職業農民。
② 隨著數字農業新興技術研發路線圖的確定,農業領域大數據匯總、信息決策分析、個性精準投入、智能回答及推送等技術亟需突破,要求依托高等院校、科研院所培養一批知識結構合理的數字農業技術研發人員。
03、數字農業促進文化資源數字化
① 國家農業農村云平臺、大數據平臺、政務信息系統一體化建設,有助于構建農業文化遺產網絡,挖掘鄉村文物數字資源,推進農業農村優秀傳統文化的資源數字化。
② 實施國家數字農業農村創新中心與數字農業試點建設項目,開發數字技術與農業產業交互融合的集成創新平臺,有助于打造鄉村文化振興的互聯網平臺,推動“三農”題材優秀網絡作品創作,豐富鄉村振興的數字文化資源。
04、數字農業夯實生態環境基礎
①運用數字技術,構建電子追蹤監管模式,借助衛星設備精準監測土地、大氣、化肥農藥殘留等生態因素,有助于保證實現農業綠色生產方式。
②建設鄉村人居環境實時監測平臺和鄉村物聯網,有助于節約資源、確保水源安全,引領鄉村綠色生活方式理念。
③增強鄉村生態保護信息化管理能力,利用衛星遙感技術等監控系統對鄉村整體生態系統進行全面監測,有助于促進生態修復,助力美麗鄉村建設。
05、數字農業強化組織保障能力
① 貫徹數字化理念,推動黨建信息平臺建設,有助于強化黨領導鄉村治理的能力,不斷提升基層信息服務的綜合化水平、鄉村治理的智能化水平,進而提升鄉村社會治理的精細化、現代化水平。
② 以數字技術支持現代新興農業經營主體、市場化服務組織的發展,加大線上平臺渠道、營銷資源、金融信貸、教育培訓等政策支持,有助于培育具有大規模和信息化優勢的經營主體、服務組織,不斷推進農業生產的全程可追溯化與虛擬可視化,降低個體農戶從事生產的不確定性。
推進數字農業發展的路徑
推進數字農業發展,要充分發揮大數據的預測預警和優化投入要素結構兩大核心功能。大數據必須要有預測預警的功能,做到氣候農情先知道,同時要優化投入要素結構,提高全要素的生產率。具體來講,要著重考慮以下幾個方面。
01、建設地域農業數據中心
地域農業數據中心主要是推進數字技術的落地。在數據中心建設的過程中,要加速推進現有數據資源的整合,構建天空地一體化的農業數字資源體系是需要久久為功的關鍵工程。
對于各地域受到各級財政支持的農業試點項目,尤其是涉及信息化的項目,最好在立項之初就明確把數據共建共享作為一項義務向各方參與主體申明,后續的試點項目批復應該在可行性分析中考慮到這個項目會積累采集到數據類型與內容,需要何種類型的研究工具,并在驗收時把數據是否實現采集與初篩作為驗收的前置條件。
此外,要建立數據資源共建共享的合作機制,在數據中心建設過程中參與共建的主體都有權參與到數據共享當中來,通過建立健全市場主體共享數據的制度機制,打破數據壁壘、互通有無。
02、條塊結合,推進農業數據建設
以單品種全產業鏈為主線建設條數據,就是說包括蘋果、大豆、棉花、糧料等單品種的全產業鏈大數據;因為大數據落地,必須依賴于縣域農產品生產基地和現代農業園區為單元的塊數據。
特別要注意數字農業閉環迭代的三個環節:采集、分析、應用,這三個環節必須形成循環,才能持續促進。不是說把數據收集起來了就完事了結,最重要的是在分析基礎上形成模型,最終關鍵是回到應用、帶動發展。
03、加快數字技術科技成果轉化
加大數字農業新技術新產品新模式的應用推廣力度。在政策上,需要將農業傳感器、智能裝備納入農機購置補貼,日本在這方面有很好的先例,一般農機補貼30%,智能裝備補貼 50%。
截止目前,全國開展的農產品一安全示范縣、一村一品示范村(鎮)都非常適合作為數字技術應用試點開展實踐;未來還需要布局建設一批農業大數據試點示范縣和數字農業經濟示范區,前瞻性探索5G和區塊鏈在農業農村經濟生態中的應用場景。
04、培育壯大農業農村數字經濟
傳統農業的數字化改造是農業農村數字經濟發展的主陣地,信息化農業生產與服務對提高農業的附加值有著關鍵作用;培育農村推進數字技術產業鏈是農業數字經濟發展的主戰場,這里適合依托「互聯網+傳統農業」農產品出村進城工程的紅利,創新發展農村電子商務。
目前電子商務在農業農村數字經濟發展過程中依舊發揮著無可替代的作用。把農產品的電子商務外銷與工業品采購下鄉相結合,增加農村在電子商務活動中的消費力屬性,大力發展內容電商、品質電商、社交電商、視頻電商等。
這些都需要從事數字農業事業第一線的涉農企業擔負更大的社會責任,把農業農村數字經濟的數據鏈、產業鏈、價值鏈結合好、發揮好。
05、強化農業的信息服務
政策、農事、商務信息資源整合共享作為農業信息服務的前置條件。要通過農業服務業務推廣,把數字技術落地到千家萬戶,加快建設農業綜合信息服務平臺,開發一些農民生產易用、企業經營常用、分析研究好用的APP,大力發展以數據為關鍵要素的農業生產性服務業。讓農業現代化道路走得更穩更遠。
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