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大数据时代下的现代农业

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信息化、智能化时代的到来,各行各业都开始用大数据等现代化手段投放到各个生产环节,就针对农业来说,已经趋近现代化,通过技术成熟度曲线,可以发现大数据、云计算、物联网、人工智能等技术仍是未来促使农业代际演进的主技术。

高德纳公司(Gartner)对“大数据”的定义更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资是指需要新处理模式。2013年,大数据位于技术成熟度曲线的顶峰,而2014年大数据已由过热期转向低谷期,2016年大数据因不再是新技术而消失,但大数据技术依然保有生命力,距离达到成熟期还有5-10年时间。近年来,市场围绕大数据的炒作不断升温,很多企业也的确面临数据量激增的现实困境,但是大数据技术并非仅仅是数据量大的问题,其核心还是在于数据挖掘背后所能产生的价值。在经历了一段热潮之后,大数据的概念开始转向低谷期,大数据的应用将逐步落地。农业信息化与大数据密不可分。目前,农业领域已经积累了海量的信息数据,但农业领域对大数据的认识还不够深刻,现有的数据价值并未充分发挥出来,农业大数据面临着“用什么、怎么用”的问题。农业大数据就像是正在修建的水库一样,即这个水库中的水不仅是活的水,还必须有来源;有了来源还不行,还必须有出处和应用。

目前,已经有不少涉农机构、企业进行了初步探索。从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧水产养殖业、产品加工业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业(饲料、化肥、农药农机,仓储、屠宰业,肉类加工业等),并将整合宏观经济背景数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、气象数据、灾害数据等;从地域来看,以国内区域数据为核心,将借鉴国际农业数据作为有效参考,同时不仅包括全国层面数据,还将涵盖省市数据,甚至地市级数据,为区域农业发展研究提供基础;从广度来看,不仅包括统计数据,还将包括涉农经济主体基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、地理空间坐标信息等;从专业性来看,不仅将分步构建农业领域的专业数据资源,还将逐步有序规划专业的子领域数据资源。

总的来讲,大数据作为新一代信息技术,在农业领域的应用任重道远。大数据不仅充满了挑战和未知,也充满了更多期待和憧憬。农业作为中国的基础产业,面临着农产品需求不断增加、资源紧缺气候变化导致灾害频发、生态安全脆弱、生物多样性持续下降等严峻挑战,夯实以农业物联网、云计算、大数据、人工智能等技术为核心的农业信息化基础,提升以大数据为支撑的农业信息化服务,将推动农业加快迈向智能农业新时代。

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