什么是智慧农业呢-时代-智慧农业是必然趋势-互联网 (什么是智慧农业)

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• 互联网+时代，智慧农业是必然趋势，什么是智慧农业呢？
• 大数据产业:未开放的农业之花
• 大数据十大商业应用场景

互联网+时代，智慧农业是必然趋势，什么是智慧农业呢？

智慧农业是传统农业和大数据技术相结合的化学物质，它依据现代农业间最前面传感器，将及时分析的传送数据到数据库管理中，然后由数据库将每一个数据信息数据通信至pc端或者手机端，然后农户依据电子计算机或者手机上中对农作物的生产制造进行并行处理和观察，那般的农作物种植整个过程，便是智慧农业。

这是现代化农业的全民化，不仅有水肥一体化，还会对生态环境温湿度记录、土壤分层温湿度记录、二氧化碳成份以及光照强度进行实时动态反馈意见，农户根据信息内容反馈意见对农作物进行精准管理方式。

在我国通常十分重视智慧农业发展趋向，主要是因为它相较于传统农业能够产生极大的优势，此外可让农业现代化越来越智能化系统，变更在中国农业处于相对落后的长相。

智慧农业里的水肥一体化专业性，能够有效的避免我国水资源的耗费，确保精准灌溉，此外节省有机肥，智能化的灌溉浇肥整个过程还可以有效节省人力成本，从而降低了时间，让创新科技帮助村民进行时间随便。

大数据技术渗入农业全产业链。

发展方向农牧业，可以从全产业视角开展合理布局。

大数据技术全方位渗入了从种籽化肥逐渐，到生产、生产加工、派送到客户饭桌，再从废物处理的全流程，凸显出信息技术对农业产业发展的推动作用。

智能化系统武器装备广泛运用。

智能的武器装备是由智能的更新改造和优化，使设备具有一定的方便性，能够全方位或者部分辅助人方便快捷、靠谱地做好特殊繁杂的任务目标。

全球智能农机装备发展趋势经历过不同类型的历史时期，从专业化到智能化、自动化技术、智能化系统，己经衍化了系统软件。

现阶段，世界各国科学研究农机装备，关键表现在无人驾驶大拖拉机、农业机器人和农业无人机等多个方面。

大数据产业:未开放的农业之花

大数据产业:未开放的农业之花当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。

农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。

在当下全球科技、经济发展格局下，数据已经成为了一种生产力和竞争力。

当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。

农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。

近年来，农业大数据可谓炙手可热。

但相比于其他行业，农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。

我国农业大数据尚未形成涉及面广泛的农业大数据尤为庞大和复杂，可谓是最大的大数据。

根据农业的特点和农业全产业链切分，农业大数据可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等。

而从行业来看，农业的大数据则可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业，其中还可再细分成不同的品种和产品。

中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在今年5月举办的中国大数据产业峰会上指出，农业大数据主要来自四个方面：物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。

而从应用来看，农业大数据主要在五个方面：第一是基础研究，第二是农业智能生产，第三是农产品市场行情预测与物流，第四是农产品质量安全，第五是农业资源整合共享与服务平台。

李道亮告诉《中国科学报》记者，目前我国的大数据概括来说有两大类，一类是微观的，主要来自企业；另一类是宏观的，来自政府部门。

随着大数据的战略资源地位越来越凸显，不少农业领域企业纷纷布局深耕大数据，甚至由此转型。

孟山都公司中国总裁在今年上半年就透露，孟山都近几年的战略方向是数据科学在农业上的应用。

2014年，大北农集团提出“智慧大北农”战略，推出“三网一通”，据了解，其在全国分布了上万名业务员，记录猪场生产情况、搜集客户信息，以不断更新数据。

但李道亮也表示，无论是从政府层面来看，还是从企业层面来看，目前中国的农业大数据“还没有形成”。

“这是目前最大的问题。

”李道亮告诉记者，这是长期形成的局面，短时间内很难改变。

“这与我们过去不重视积累有关，也与我们的科研机制、政府部门的工作体制有关”。

2013年，农业部市场与经济信息司时任司长张合成曾撰文指出，我国在数据采集、发布、应用等方面与决策需要存在较大差距，数据采集和发布还处于初级阶段，亟须从体制层面进行改革。

根源在于缺乏完整数据体系“现在国内农业企业在有意识地涉足大数据，但能兼顾做全产业链的企业屈指可数。

”山东卓创资询集团畜牧业产业群经理李霞在接受《中国科学报》记者采访时表示。

她介绍，以畜牧业产业群为例，做全产业链的大数据意味着要从饲料原料的供需入手，到养殖、流通环节，再到下游屠宰加工环节，环环相扣，实现数据间的引用和佐证。

“很多企业做的大数据大都是自己熟悉和擅长的领域。

”李霞告诉记者。

在李道亮看来，目前做大数据最“热”的是在企业，打造大数据平台，既可为企业生产经营提供决策依据，同时也利于掌握数据话语权。

“只有行业里的大企业才能真正形成和掌握大数据”。

在中国大数据产业峰会论坛上，李道亮总结了我国大数据面临的问题：农业大数据缺乏，大数据模型缺乏长期的积累，大数据缺乏与行业产业的结合，大数据缺乏必要的规范。

李道亮告诉《中国科学报》记者，由于条块管理等原因，各部门间数据不共享，造成了农业大数据的缺乏。

“现在从政府层面来说，事实上就是在着力打破这种局面，实现资源共享，有了资源共享，才能形成大数据，才能再分析大数据。

”说到数据的积累，李霞也表示，“数据采集的工作量是非常庞大的，需要不断甄别、筛选、更新，长时间积累形成的数据才是有价值的。

”一位不愿具名的业内人士告诉《中国科学报》记者，目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。

“归根到底，还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。

”人才缺口亟待补上约半个月前，农业部印发了《全产业链农业信息分析预警第二批试点方案》，旨在通过试点，组建全产业链农业信息分析预警团队，形成分析反应快速、信息内容全面、预测判断准确的工作格局。

记者了解到，目前国家在农业信息采集和分析方面的人员“缺口很大”，且“并不专业”。

武汉工程大学管理学院的明均仁指出，当前农业信息人才队伍主要存在以下问题：专业型农业信息人才严重缺乏，农业信息人才队伍结构失衡，农业信息活动工作流程不规范，农业信息人才薪酬管理体系不健全等。

而李霞则用“断层”来形容当前相关领域的人才现状。

“行业内有领衔的专家学者和国家级的信息预警分析师，”她解释道，“但是，再往下走就没有了。

”在身处农业信息采集分析一线多年的李霞看来，做信息采集和分析应该“接地气”，真正通过实地考察，了解相关的行业和产业，“相信从方法上，信息采集分析人员肯定是熟知的，但是做这项工作更为重要的是，对行业的了解，在领域内积累的资源。

”李霞说。

此外，李霞认为，还需要形成好的组织架构和采集流程，“简单说，就是怎么采集、什么时间更新、怎么检查监督，这都需要一连串配套。

”明均仁建议，将农业信息化人才培养纳入我国高等教育学科培养体系，构建农业信息人才多元培养体系。

山东农业大学农业大数据研究中心常务副主任宋长青曾撰文指出，要根据农业大数据发展和现代农业应用需求，制定农业大数据技术和应用人才培养计划，建立多学科融合的协同创新团队。

大数据十大商业应用场景

大数据十大商业应用场景

大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。

大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。

大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。

现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。

政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。

既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。

大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。

利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。

在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。

机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。

铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。

大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。

中国金融行业大数据应用开展得较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。

在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。

现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和Talking target=_blank>大数据十大商业应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货