
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
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26