羅德尼?席林是美國伊利諾伊州的一個農場主，他和父親二人經營著約7900畝的田地。他的父親已經83歲了，地里的活兒全靠席林自己上陣，即便在農忙時節，他也不用雇工，最好的幫手是農場里的那幾臺農業機械。

大多數時候，席林會把平板電腦帶在身邊，內置的APP軟件會提醒他何時適宜下地查看，該打藥或是該施肥了，以及提供實時的和未來幾天的天氣數據。

在美國，像席林這樣“勞作”的農場主越來越多。農業生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特征的農業，正在讓種植變得更加容易。

美國的農業

美國是農業大國，但農業產值僅占美國經濟1.2%。美國有3億多人口，其中住在農村地區的人僅占約2%，從事農業生產的人不到1%，其中又只有半數將農業作為主業，根據美國農業部的數據，美國農場數量1935年達到峰值680萬個，農業人口超過1.27億，現如今農場數量只有220萬個，農民數量也降至300萬左右。

農業生產的盈利性從根本上保證了農業的吸引力。愛荷華州全職農民年收入基本都在5萬至7萬美元以上，有些農民可能會達到10萬至25萬美元，一般而言要比城市居民平均收入水平高。

美國是對農業數據收集比較齊全的國家，也是較早進行農業數據開放的國家。目前，有關農業數據的采集、共享和利用正幫助美國農業政策制定者對農業部門的發展制定各種政策。不僅如此，美國各大農場主協會以及涉農企業也不惜投入大量的時間、金錢以及花費巨大的精力去搜集被人們稱為“大數據”的涉農數據。

大數據對于農業的作用

隨著全球人口的增加，天氣的波動更加不穩定，以及依賴石油的農業對于石化燃料的價格越來越敏感，必然激勵更多地運用新技術來提高作物產量，并管理風險。圍繞著基因組學、生物信息學以及計算生物學的研究活動都已經取得了重大的進展，使得科學家和組織能夠更好地養活全世界，并提高食品和農作物的質量。

這些技術都涉及到龐大的數據集和計算分析，那么在此過程中，大數據的作用是什么?

首先，也是最重要的，農民需要需要測量和了解數據巨大和種類繁多的數據能夠帶來怎樣的影響，因為這些數據驅動著他們的耕作質量與產量。這些數據包括天氣數據、GPS數據、土壤細節、種子、化肥和作物藥劑等，充分利用這些數據對于土地進行長期管理和短期模擬，以實現產量和利潤的最大化。

其次，種子和肥料以及藥劑的供應商需要接收所有的這些數據，將其放入統一的模型中，并使用專用算法，以便向農民提供盡可能最優化的解決方案和服務。

再次，農業機械制造商是整個價值鏈的另一個重要組成部分。他們不僅需要確保其資產能夠在最低成本保持最長的正常運行時間，還要支持移動數據采集(如土壤樣本、水分監視器和傳感器、田間作物顏色、生長速率、天氣破壞、營養水平、農作物品種等)，并讓這些瑣碎的信息在價值鏈能被實時獲取，以進行進一步的處理。

除了農民、農企、種子化肥供應商和農業機械制造商以外，氣象站和實驗室、貿易商和行業合作伙伴、技術和解決方案提供商也是這個日益復雜的生態系統的一部分。他們對于來自無數信息源的大數據也有著巨大的需要。

大數據進田  

大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。通過對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度，甚至是設備和勞動力的成本及可用性方面的實時數據收集，預測分析可以用來做出更明智的決策，而這就是所謂的精準農業。

在精準農業中，控制中心實時收集并處理數據，來幫助農民在播種、施肥和收割作物等方面做出最明智的決策。遍布田間的傳感器用于測量土壤和周圍空氣的溫度與濕度。

此外，衛星圖像和無人機會被用來拍攝田地的照片。隨著時間的推移，圖像會顯示作物成熟，加上對未來48小時的精準天氣預測模型，就可以建立模型并進行模擬，從而預測未來的情況，并幫助農民做出前瞻性的決策。

對農場的土地情況，農民還可以聘請專業服務公司。在田地中，每4英畝設1個取樣點，做土壤的分析測試。完成后，農民會得到一份書面報告，除了給出各個地塊詳細的土壤成分數據，還有種植不同作物時所需要的肥料、水分以及未來產量等數據。據此，他可以精確安排農場的生產計劃。

隨著種植活動，土壤的成分是動態變化的。因此，每過三年，席林會重新做一次土壤分析，每次要花費5000多美元。不過，由于精確數據意味著幾乎最高的投入產出比，席林還是很樂意花這筆錢的。

在席林的平板電腦里，安裝了ClimateCorporation的氣象數據軟件。他把農場的坐標和相關信息通過軟件上傳，即可獲得農場范圍內的實時天氣信息，如溫度、濕度、風力、雨水等，這些信息可以幫助他判斷每個地塊的播種、收獲、耕作時間。

事實上，從生產規劃、種植前準備、種植期管理，直到采收，席林每年要做40多項決策。這些決策大多環環相扣，如果哪一步選錯了，那就不得不忍受減產的后果。

影響作物生長的因素有很多，土壤、氣候、水分、品種、病蟲害和雜草等，作物產量是這些因素的綜合結果。因此，在現代農業領域，農民光憑經驗做出決策已遠遠不夠，需要依靠科學、概率和專業分析得出優化決策。

物聯網發展帶來的智能化農機

大數據讓農民開始用移動設備管理農場，可以掌握實時的土壤濕度、環境溫度和作物狀況等信息，大幅度提高了管理的精確性。然而，再好的決策，也需要硬件設備去實施。

在大田中，即使相隔兩三米遠的兩塊土地，土壤的水分含量、營養情況、農作物的生長情況都可能不相同。過去幾千年中，農民并不區分這種差異，會把同樣的品種以等間距播種下去。

如今，精準農業顛覆了這一傳統，在肥力高的地方密植，在肥力低的地方稀植，還可以更換種子品種。這些作業都是隨著播種機的行進，自動完成的。僅此一項改變，即可給玉米帶來每公頃300公斤-600公斤的增產。

精準農業下的農業機械必須是智能化的，通常安裝有衛星導航系統、自動駕駛系統、計算機設備，以及必要的傳感器，這樣才能“理解”大數據分析軟件給出的信息，并準確地執行。

智能化的農業機械也大大提高了作業質量，單粒播比率可以提高到99%。農民可以實時監控播種機的準確率，如果出現大面積異常，可以馬上停機，檢查糾正播種機。以前，如果播種機出了毛病，農民很難立即發現，而只能接受損失。

理想情況下，播下的種子應在地里有同樣的深度。如果種得深了，種子出苗晚，不利于競爭陽光和養分;淺了，則抗倒伏性不好。現在，智能化的農機可根據土地的松軟程度，自動調節播種動作，以便所有種子處于同樣的深度。

通過全流程的精打細算，精準農業可以極大地節約化肥、水、農藥等投入，把各種原料的使用量控制在非常準確的程度，讓農業經營像工業流程一樣連續地進行，從而實現規模化經營。

（內容整理自互聯網要點）

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