數字農業現狀及發展方向

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了數字農業現狀及發展方向范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：數字農業是將數字化信息作為農業新的生產要素，用數字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、信息化管理的新興農業發展形態，是數字經濟范疇下用數字化重組方式對傳統產業進行變革和升級的典型應用之一［1］。同數字農業比較，傳統農業通常根據過往總結的經驗來進行評判和實施，以“人”為主導，便造成了全程農業生產環節效率低、農作物和農產品質量不能得到保證等情況，但在數字農業模式里，依靠數字化設施田間攝像頭、溫濕度測控、土壤監測、無人機拍攝等，以實時“數據”為基點來管控和精準執行生產決策，并依靠大量的數據和人工智能進行數據和技術支持，進而大幅提高農業生產效率，同時優化資源分配［2］。

關鍵詞：數字農業；數據；人工智能；農業生產

1數字技術助力傳統農業轉型升級

1．1物聯網

物聯網在農業生產環節適用較廣，依據物聯網的農業提升方案，通過實時采集并分析處理現場數據，實現提高農業生產效率、增加收益、減少損耗的目的。智能大棚、智能澆灌、精準農業等各種依靠物聯網的應用將推進農業快速發展。物聯網技術可以用來解決農業生產環節的一些問題，建設基于物聯網的智慧農場，實現農作物產量和質量雙提升。

1．2大數據

萬物互聯在促進眾多設備聯入的同時，還會在云端形成大量的數據，而提取這些通過物聯網產生的大數據中隱藏的重要信息就必須依靠人工智能，物聯網最重要的農業價值就是對形成的海量的數據進行智能化分析、處理，從而全面提升農業生產各環節的質量。

1．3人工智能

在種植方面，人工智能可以增加糧食產量、避免造成浪費。在養殖方面，依靠人工智能能夠有效預防畜禽疾病的發生。人工智能能夠縮短農業研發進程，幫助培育出更好的農作物基因，生產出更安全、更有效的化肥。

2中國數字農業面臨的問題

2．1對軟件重視不足

不管是政府還是農民都容易將數字農業與農業機械化的定義混淆，數字農業和農業機械化的本質差別在于，農業機械化是依靠農機裝備來替代人力作業，而數字農業是指依靠數據來控制機械，實現自動化作業和智能化調節，沒有數據和軟件來控制的物聯網，本質上還是工具，與機械農業沒有實質上的區別，掌握軟件平臺才能真正實現大數據、智慧農業和數字經濟。

2．2數據利用化不高

數據是數字農業的根本保證，當前政府同企業在數據采集上合作頻繁，但是往往沒有明確的利用化方向，缺少必須的數據運營手段，對采集數據的正確篩選、處理分析和建模應用等領域的工作跟進不夠及時，數據的采集與利用是一個相互促進的關系，只有不斷通過采集的數據產生農業價值，才會形成長期有效的數據來源渠道。

2．3數字經濟發展不足

目前我國農業電商的模式是通過數字來驅動市場經濟，但這種方式在市場推廣營運、產品特性突出、物流運輸等方面有很多明顯的缺點，如果農業電商的經營方式以數據為基礎，利用市場資本來反向驅動農業數字經濟，一些問題的處理就變得簡單許多。我國數字農業技術的利用基本上都是在農業生產階段，數字農業的信息化和經濟化水平不高，數字經濟創新突破的同時，也將帶動“全產業鏈”的農業大數據快速提升［2］。

2．4數據服務產品化不強

隨著數字農業的發展，農業數據服務企業越來越多，但數據產品的服務能力完全依靠于所采集的數據質量，一些企業對農業生產經營主體的服務水平不足，導致產品市場化受阻，只有通過持續積累高價值的數據，不斷增強數據產品的實用性，讓數據產品具有強大的生命力，才能開拓巨大的農業數字化市場。

3未來數字農業的發展趨勢

3．1數據定制化供應

數據資源是數字農業發展的根本保證，當前我國數字農業具有數據采集費用較高的問題，隨著數字農業優勢的顯現，數據采集的組織成本會慢慢下降，同時農業物聯網持續升級換代、公共數據的利用不斷開源、數據分析者的信息化水平逐漸增強，數據采集的綜合成本也逐漸減少。今后農業數據服務企業將會逐步建立起自己的定制化數據供應系統，并且數據庫里以往采集的高價值數據信息，將會隨著企業的數字化服務能力提升而持續匯入到產業鏈中，通過交換、融合或再生來創造更多的價值，實現數據服務的數字化驅動。

3．2國產數據模型得到發展

實現數據價值是數字農業最困難，也是最終的根本目標，硬件設施可以從國外買到，但對于后臺系統國外卻對我國嚴防死守，所以必須掌握實現數據價值模型的核心技術。目前國與國之間的科技力量競爭不斷加劇，引進科技成果的壁壘持續增高，同時國內外農業生產經營模式存在很大差別，因此不能直接套用國外的數據模型。我國不斷鼓勵科研成果的轉化利用，農業數據模型的跨界合作正在逐步深入，所以農業核心數據模型的自主研發在今后一定會實現。

3．3農業機械智能化加快

農業機械化與農業智能化最根本的區別就在于“數據驅動”，“中國制造2025”明確要把“智能制造”作為今后的努力方向。順應時展，海爾等一些國內的制造企業已經逐步進行數字化轉型升級，從而獲得新的經濟增長點，農機企業也必須通過數據來對農機裝備賦能，適應數字農業的發展要求，完成從農機制造商向農機服務商的轉型升級目標［3］。

3．4產業鏈向虛擬化方向發展

由于農業生產各環節數字化水平的逐漸提高，數字化驅動的農機智能與商業智能同農業生產經營聯系越來越緊密，數字農業產業鏈將慢慢走進網絡世界中，通過互聯網進一步實現農業數字化的映射，數字農業產業鏈虛擬化會慢慢消除農業信息不對稱，提高產業整體效率，促進數字農業更好更快的發展。

3．5供應鏈金融普惠化

近年來，供應鏈金融高速提升，2020年我國供應鏈金融的市場規模已達到14．98萬億元，供應鏈金融是農業產業提升的重要環節，可以改善資金流從而促進農業產業、尤其是中小型企業的良好發展。依靠物聯網、大數據及人工智能等一系列科技手段，數字農業會進一步促進中小企業逐漸融入到農業產業體系中，為供應鏈金融普惠化打下良好的發展基礎。農業產業虛擬化的同時，會使其變得更加透明，信用責任也更容易得到保證，因此金融風險的量化管理也變得不再復雜。

3．6數據安全更加重視

不管是地塊的信息數據，還是企業的經營數據都能直接表現出農業生產經營主體或企業的當前情況，數據促進農業發展的同時，也有被泄露和亂用的風險，所以保證數據安全也是農業數字化發展不可忽視的問題，存儲和使用數據的信息化系統的安全性要求越來越高，數據所有權的保證也會隨著法律的不斷優化而徹底解決。

4數字農業的發展領域

4．1智能農機裝備

智能農機裝備是農業生產的重要工具，通過物聯網和信息化技術可以達到最優的農業實施方案，從農作物耕種收等各個環節來降低農業成本，實現農產品增產增收，從規模化種植角度，能夠實現農業資源可持續發展，農業生態良性循環［4］。

4．2智能灌溉

提高澆灌效率和避免水資源浪費是農業良好發展的根本要求，可以依靠建設可持續和高效節本的智能灌溉系統來達到節約水資源的目的。目前以物聯網為基礎的智能灌溉系統，可以利用空氣濕度、土壤濕度、土壤溫度和光照度等參數進行精準的計算，從而根據用水需求來進行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。

4．3農業無人機

無人機在農業領域具有廣泛的應用，可以用來進行農作物生長情況檢測、農業攝影、農作物植保和牲畜管理等。農業無人機可以提高監測效率、降低監測成本，同時還可以采集大量的數據傳輸至后臺。

4．4智能溫室

智能溫室可以連續不間斷地測量溫室內的各項環境數據，包括室內溫度、室內濕度、光照度和土壤濕度等，當這些重要的參數超出設定的正常范圍時，系統會對這些參數進行分析和評估，并做出自動響應，將這些參數的誤差進行校正，從而使溫室的環境保持在農作物生長的最佳范圍內，極大地降低了人力和物力成本。

4．5收獲監測

收獲監測不只是針對農作物產量這一個指標，而是對收獲環節所有可能影響最終收獲量的因素進行監測，包括糧食含水量、糧食飽滿度、糧食破碎量和總收獲量等。對在收獲監測中獲得的實時數據進行有效的分析處理，可以輔助農民做出正確的決斷，從而降低成本，增加產量。

4．6土壤監測系統

土壤監測系統主要用來監測和改良土壤綜合性能，避免土壤退化，此系統可以監測土壤的大部分重要參數（包括土壤緊實度、蓄水保墑能力、土壤溫度等），從而防止土壤板結、土壤侵蝕等。

4．7農業管理系統

農業管理系統可以為農業工作者和相關企業提供數據收集和管理功能。得到的數據被存儲和分析從而為使用者提供決策依據，農業管理系統還可以用來建立農業數據模型。其優勢包括為使用者作出重要決策時提供了理論數據支持，提高了農業生產的綜合管理能力。

5互聯網巨頭布局數字農業案例

5．1阿里巴巴：盒馬村

阿里巴巴數字農業事業部始終將農業全產業鏈數字化轉型升級作為戰略目標，力爭盡快建成1000個高效規模化的數字農業示范基地。從去年開始，阿里巴巴數字農業事業部更是全面加緊了對盒馬村的布局和建設，以希望先于其它企業完成數字農業示范基地建設的戰略任務。盒馬村并不是指某一個村落，而是所有為盒馬種植農產品的村落的統稱，盒馬村模式是新時代農村轉型升級的一個標桿，根據訂單情況，針對不同的村落，因地制宜地發展數字農業，讓種植戶和銷售企業直接對接，從而使優質的農產品快速入城，同時將城里的優質資本引進村落，形成良性循環。通過阿里巴巴建設的“產—供—銷”一體化平臺，讓原本分散孤立的村落緊密聯系在一起，成為現代數字農業產業鏈的一部分，種出更優質的農產品，讓農民獲得更大的收益。依托阿里云技術和淘寶電商平臺，盒馬模式幫助農業產業的種植端和銷售端實現了數字化的升級，盒馬利用其強大的銷售匯聚能力，解決了小農戶難銷售的問題，改變了以往小農生產模式產銷散亂的面貌，幫助農戶降低了風險，開拓了銷售渠道，提高了銷售效率。據有關新聞報道，截至2020年底，上海、江蘇、海南等全國13個省、市、自治區已經建立盒馬村，盒馬村模式為我國數字農業發展提供了良好的參考。

5．2京東：京東農場

從2018年開始，京東農場便逐步進行數字化農業的試驗，京東農場廣泛同全國各地的高標準農場開展合作，共同建立更高品質的農業生產基地，全面實行農作物標準化和規范化種植，從源頭開始建立農作物全程可視化追溯性模式，讓農作物從田間到餐桌的安全性得到保證，全面提升京東農場的農產品質量。其建立的“京品源”品牌，擁有產銷一體化的全套服務體系，對京東農場的農產品在品牌、品質、供應、產銷等方面進行全面的支撐。根據有關新聞報道，京東農場進行了廣泛的戰略布局，截至2020年底，其已經在全國各地建立了17個示范農場。從農產品的種植、加工、運輸，到供銷的各個階段，京東農場利用區塊鏈、人工智能、物聯網等技術對傳統農業進行賦能，徹底改變了傳統農業的產銷模式，為數字農業發展作出了重要貢獻。

5．3華為：聯手北大荒，助力數字化轉型

技術實力雄厚的華為，一直希望利用其技術優勢，幫助傳統企業進行轉型升級。2019年8月，華為同北大荒農墾集團簽定了戰略合作協議，按照協議內容，雙方將建立長期的戰略合作伙伴關系，彼此會充分利用行業地位和自身技術為另一方提供全面的幫助，貫徹取長補短、互惠互利的原則，在人才培養、平安墾區、智慧農業、華為云建設等多方面進行密切合作，攜手探索數字農業的新發展模式，全面開展北大荒集團的轉型升級。華為除了和北大荒合作以外，還將利用其大數據、云計算、人工智能及5G技術與袁隆平團隊共同打造“互聯網農場”。

5．4騰訊：AI技術種黃瓜

騰訊作為互聯網巨頭之一，也依靠其技術優勢早早進入到數字化農業生產。2018年，騰訊利用AI技術試驗種植黃瓜，根據網上資料顯示，其種植的AI黃瓜產量高達57kg•m－2。根據網上有關資料介紹，騰訊種植的AI黃瓜是在完全依靠人工智能技術建立的生態系統中生長的，該生態系統中的所有氣候條件，如溫度、濕度等都是按照最適宜黃瓜生長的條件進行控制的，而且這些參數全都和AI系統連接在一起，此AI系統可以實時監控溫度、濕度等參數，按照這些參數的改變來控制機器人操作，以往需要人力來完成的工作可以由人工智能系統和機器人替代。

參考文獻

［1］馬麗．淺談數字農業［J］．云南農業，2020（07）：23－24．

［2］陳摯，邱云橋．數字農業助力鄉村振興的思考［J］．四川農業與農機，2019（06）：6－8．

［3］郭建偉，祁麗君．數字農業如何破解傳統農業發展瓶頸［J］．農業知識，2019（22）：8－11．

［4］王富增．數字農業離我們究竟多遠科技賦農，未來可期［J］．中國自動識別技術，2019（05）：41－47．

作者：高宇 王文強 初小兵 董永鷺 單位：長春市農業機械研究院