京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据改造农业:一个有趣的中国故事
传统农业正在遭遇着互联网的冲击,这个贯穿着整个人类文明发展的产业正在发生聚变,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了日出而作日落而息地手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化,农业生产因此获得了“类工业”的产业属性。

大数据农业并非一两家企业就可以完成,需要各方协同才能搭建完毕,探索才刚刚上路。
传统农业正在遭遇着互联网的冲击,这个贯穿着整个人类文明发展的产业正在发生聚变,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了日出而作日落而息地手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化,农业生产因此获得了“类工业”的产业属性。
目前的物联网、大数据等技术已经可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。在整体解决方案中,底层应用主要采用物联网技术,通过对作物的信息收集,将数据反馈至云平台中,方便决策和后续提供帮助。
“大数据的应用以及物联网的成熟,将弥补很多传统农业的不足,让整个产业更加科学合理。”软通动力信息技术(集团)有限公司首席技术官方发和告诉记者。
然而,大数据农业并非一两家企业就可以完成的任务,需要各方协同才能搭建完毕,对于大数据农业以及智慧城市的探索才刚刚上路。
数据的裂变
不可否认,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式,农业云计算与大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代农业的发展具有重要作用。在农业发展中,大数据不仅可以渗透到生产经营的各环节,而且能够帮助农业实现跨行业、跨专业、跨业务的发展。
农业大数据的收集在发达国家其实已经颇为成熟。Data.gov 是奥巴马政府在 2009 年推出的,该网站上有诸如植物基因组学和当地天气情况的详尽数据库,还有一些关于特定土壤条件下最佳种植作物的研究、降水量的变化、害虫和疾病的迹象,以及当地市场作物的期望价格等数据库。在此基础上,美国农业部宣布在 Data.gov 的基础上建立一个门户网站,该网站能链接到 348个农业数据集。除了美国外,一些国家也公布了关于农业数据库公开的政策方案,推动建设开放性的农业数据共享平台,以数据驱动农业的全新模式呼之欲出。
目前,中国也开始了自己的实践。在河北( 农用地、 商住地、 工业地)廊坊( 农用地、 商住地、 工业地)的郊区,软通动力的团队在做着基于大数据的“智慧农业”尝试。软通动力在农田里安装了内置摄像头的传感器,通过传感器、摄像头等终端应用收集、采集农产品(12.01, -0.04, -0.33%)的各项指标,并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理,比如每天的气温、湿度、雨量等信息,还向农民发放了智能手机和平板电脑,让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题。
在整个智慧农业体系中,信息收集作为提供数据的基础,可以实现决策层信息反补,比如在食品安全问题上,信息的收集可以帮助相关部门实现追溯,更好地解决源头的监控难题。在源头的监管体系中,“智慧农业”主要采用条形码及RFID技术进行记录、监督,从而实现针对生产、收获、库存、流通和食品安全等的管理,再根据不同地区、不同作物类型进行相应的数据信息调整,以便监控管理软件能够很好地帮助农户种植和管理作物。
“我们现在提供给客户的是一套整体的解决方案,之前受制于整体环境发展不充分,现在条件已经成熟了。”方发和向记者坦言,如今微电子和计算机等新技术不断涌现并被采用,将进一步提高传感器的智能化程度和感知能力,在源头的数据采集上解决了此前的难题。这一切都源于市场对整个物联网设备的需求剧增,根据市场研究公司Gartner发表的报告预测,明年投入使用的物联网设备数量将由今年的38亿个增长30%至49亿个,到2020年预计增长至250亿个。
协同发展
随着互联网的渗透,催生出订单式农业已经成为业内共识——农户根据同农产品的购买者之间所签订的订单,组织安排农产品生产的一种农业产销模式。在技术层面已不存在太多障碍的情况下,大数据农业的操盘者开始将更多精力放在了社区开发、电商平台搭建等环节上。
“通过数据的反馈,会更为清晰地了解整个产业链的情况,避免传统农业的资源浪费。”方发和向记者解释道,在智慧城市和农业大数据没有兴起之前,传统农业的最大弊端是难以和市场及时接通,“供不应求”或者“菜贱伤农”的现象经常发生,传统的农业生产与市场需求时常脱节的,农民的种植完全根据经验。通过种植技术的升级也仅仅是针对生产效率的问题,从宏观上还是没有改善脱节问题。
软通动力按照工业生产方式“以销定产”,由公司搜集市场需求,继而指导农户种植。事实上,智慧社区就是一套智能信息系统,落实到具体就是引入了多个信息管理系统,如生产管理系统、销售管理系统、ERP管理系统、温室管家系统、二维码追溯系统、配送管理系统。
在管控农产品的物流配送方面,软通动力也试图利用智慧社区来促进智慧农业的一站式便捷服务的搭建工作。“智慧农业是一个需要各方一起努力协同才能做起来的领域。”方发和说,目前以阿里( 农用地、 商住地、 工业地)巴巴为首的众多电商平台也开始涉足农业领域,这对于基于大数据的智慧农业的推广来说是一件好事,毕竟阿里巴巴也是一家以大数据为核心竞争力的企业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23