数字农业和数字化农业
转自智农团体数字农业的观点数字农业--1997年由美国科学院、工程院两院士正式提出。指在地学空间和信息技术支撑下的集约化和信息化的农业技术。
数字农业是指将遥感、地理信息系统、全球定位系统、盘算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地联合起来，实现在农业生产历程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的情况举行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象、历程举行模拟，到达合理使用农业资源，降低生产成本，改善生态情况，提高农作物产物和质量的目的。数字农业是将信息作为农业生产要素，用现代信息技术对农业工具、情况和全历程举行可视化表达、数字化设计、信息化治理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对革新传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。
数字农业的特点 1、农业生产高度专业化、规模化、企业化 美国农业生产的专业化是多条理的，这主要体现在地域专业化、农场专业化和生产工艺专业化。美国大陆划分为几个主要的作物带，每个作物带中最适合一种作物的生长，如著名的"玉米带"、"奶牛带"等;绝大多数的农场只生产一种作物，举行大规模种植;而有的农场只生产一种作物的一个品种，或只做一种作物的育种。这样因地制宜、各有所专，到达了专业化与规模化的很好联合，形成了专业化生产、集约化谋划、企业化治理现代工业模式。
2、农业生产体系完善美国已形成蓬勃的产前、产中、产后精密衔接的农业生产体系，包罗农业生产资料的生产和供应，以及农产物的收获后的蕴藏、运输、加工和销售等部门。他们分工明确，高效协作，在相关农业执法体系的维护下，农业生产有序而高效。
3、农业教育、科研和推广"三位一体"美国的农业是由私人谋划的，但各级政府努力支持农业科学技术的生长，建设了富有特色的"三位一体"的农业教育科研和推广体系，农学院同时负担农业教育、科研和推广三项职能，使教学科研和推广精密地联合起来，为农业生长提供强大的技术推动力。当我们提到智慧农业，已经不仅限于普通的农业机械人，现在这个观点更多地已经成为精准农业、数字农业。凭据中商工业研究院数据陈诉，我国智慧农业的潜在市场规模有望由2015年的137亿美元增长至2020年的268亿美元，年复合增长率达14.3%，市场前景十分辽阔。如今，农民也徐徐开始相识和接受用高新科技武装农业生产，提高作物整体产出。
越来越多的田间使用的植保无人机就是一个开端，相信不久之后，当人们习惯了数字农业、精准农业带来的高效便捷，大数据、物联网、云盘算、认知盘算和人工智能这些现在看来高峻上的技术，会逐步渗透到田野间。数字化是未来农业生长的趋势 前美国航空航天局（NASA）大数据科学家张弓2015年回国建立了自己的公司——佳格天地，公司的任务是通过卫星和气象大数据收集、处置惩罚、分析和可视化系统，为农场提供种植面积测算、作物长势监测、生长周期估算、产量预估、自然灾害预测、病虫害预警等服务。他们在陕西千阳承包了千亩苹果园，苹果着花的周期只有一周，张弓和他的团队正在完成一项看似不行能的任务，使用卫星和航拍，数清每一棵树上苹果花的数量，而且要准确到每一朵，通过对苹果花数量的评估，以及后续一系列大数据分析，对苹果的未来产量举行预估。卫星探测苹果花AI控制合理施肥蓝河科技是位于美国硅谷一家主要研究用于农业生产的盘算机视觉技术的初创公司。
是由2名斯坦福大学学生建立的，开发出了的产物包罗：细密除草剂喷雾机械人See & Spray、间苗机械人LettuceBot、植保无人机、作物长势分析软件ARPA-E TERRA等。2017年被美国最大农业机械制造商约翰迪尔公司以3.05亿美元收购。
蓝河科技发现的机械人可以通过安装在架子上的摄像头“看到”秧苗，在几毫秒之内，它就能识别出强壮的植物，并给弱小的植物施肥。蓝河科技总部，机械人正在学习区分杂草蓝河科技的See and Spray（看而喷）系统可以用来消除棉花田中的杂草，这个系统使用AI来分析高分辨率图像，并检测出杂草的存在和位置。另外，实践讲明，通过高度准确和有针对性的喷雾应用，他们可以淘汰90%的除草剂用量。
See and Spray技术检测并除去杂草AI笼罩农业生产全历程要想通过AI改变农业的生产质量与效率，那么全方位全阶段的渗入则是势在必行。产前：育种选种、土壤分析在产前阶段，可使用物联网获取的数据，对浇灌用水、土壤身分以致农作物的市场周期需求举行大数据的分析和预测，选择适合种植的农作物品种，制止产销脱节引发价钱猛烈颠簸，造成经济损失和农产物浪费。另外，云盘算、大数据分析和机械学习等技术，还可以资助筛选和改良农作物基因，到达提升口胃、增强抗虫性、增加产量的目的。
产中：病虫害治理、自动采收在产中阶段，人工智能技术可用于监测情况数据和农作物生长情况。通过建设病虫草害特征分类数据库，并使用盘算机视觉技术识别作物品种、病害水平和杂草生长情况，可实现智能预防和治理病虫草害，淘汰经济损失。不仅如此，这在一定水平上还可淘汰除草剂和杀虫剂的使用，提升农产物宁静性，减轻情况影响。
针对传统农业“看天用饭”的缺陷，使用机械学习技术处置惩罚卫星图像数据，可预测天气等情况变化对作物的影响，提前应对。在采收环节，盘算机视觉技术与机械臂或机械人联合，可实现24小时自动化采收，节约人力，降低成本。此外，大数据处置惩罚和语音识别等技术可运用于农业智能专家系统中，为农业从业者提供专业咨询服务和指导，资助解决生产中种种技术问题。产后：品质检测、优化物流在产后阶段，具有盘算机视觉的机械臂可举行农产物售前品质检测、分类和包装等事情；用大数据分析市场行情，可资助农产物电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售计谋；通过人工智能遗传算法和多目的路径优化数学模型，可对物流配送路径举行智能优化，完善生鲜农产物供应链等。
科技巨头纷纷结构数字化农业对企业的技术水平有了更高的要求，在外洋，活跃在这一领域的科技巨头主要有思科（Cisco），IBM和微软等。思科正在开发用物联网（IoT）远程治理农作物的技术，而且还投资了一家专注于盘算机视觉、数据处置惩罚研究的公司Prospera Technologies，开发农业专用的人工智能系统。IBM的沃森公司不仅应用于精准医疗，也在开发精准农业领域的应用，开始用人工智能技术为农业构建数字模型，主要用于预测、模拟未来农业可能泛起的不确定性，资助农民作出更准确的决议。
微软则正在用机械学习和智能助手cortana、物联网打造现代农业解决方案，在印度播种实验中，微软使用人工智能技术优化了播种历程，使农田每公顷平均产量提高了30％。近些年，中国的几个科技巨头BATJ也都纷纷入局智慧农业，实验用科技改变传统农业。首先是阿里提倡农村电商；京东计划做全工业链的智慧农业；百度偏重和农业企业举行互助，搭建智能平台。
在今年4月份也宣布了自己的智慧农业平台。百度ABC农业ABC即AI，Big Data，Cloud Computing。ABC+农业的焦点是：通过IoT和智能传感设备更准确更实时地收集农业生产各方面的信息，这些信息再实时地上传到云端服务器，云端服务器由大数据支撑举行深度学习，把数据酿成有用的信息，有些信息再转酿成相应的指令发给农户或者智能终端。
"MAP智农”是中化农业推出的智慧农业服务，在百度云ABC（AI，Big Data，Cloud Computing）的深入赋能下，正在开拓出越来越多的应用场景。在内蒙古正蓝旗农场的马铃薯种植基地，“MAP智农”能够在异常天气提醒方面，基于马铃薯生理模型，提前推送针对性气象灾害发生概率、连续时间等信息给种植户，提供未来3小时短临降雨提醒；在农事提醒方面，基于马铃薯的物候期需肥水纪律，设立相应的生产种植农事历，通过自动抓取关键生理指标，联合种植模型和未来天气，提前推送出最佳适宜施肥和浇灌建议；在病虫害发作提醒方面，基于马铃薯生理模型举行与气候强相关的病虫害发作概率、影响水平、发作时间、病虫害症状处置惩罚等信息内容的推送。
阿里ET农业大脑2018年6月7日，云栖大会·上海峰会正式公布阿里云ET农业大脑，希望将人工智能与农业深入联合，现在已应用于生猪养殖、苹果及甜瓜种植，已具备数字档案生成、全生命周期治理、智能农事分析、全链路溯源等功效。在陕西，10000亩海升苹果的生产资料已经汇聚到ET农业大脑，可以对每棵果树举行个性化治理，大大提高果园的治理效率。
果农再也不用一笔一划记载每棵果树的浇水量、施肥量、施药量，再分头录入EXCEL汇总到治理层。一部手机、一个治理软件，就可以实时记载、实时同步相关人员；未来扫一扫果树旁的二维码，还能看到这棵果树的历史浇水、施肥、施药情况。
通过对这些历史数据的智能分析，ET农业大脑能建设起一整套知识库，指导果农播种、施肥和耕作，提供最优决议；还可以举行智慧选址，针对差别品种的果树选择最适宜的水土情况。阿里与国强互助社互助的“用AI扶贫”，将 ET农业大脑应用到了国强甜瓜圃：每个甜瓜都有一个二维码身份证，对甜瓜全生命周期举行监控，确保瓜农根据尺度化手册操作，不打激素，让每一个瓜长足天数，是真正的“瓜熟蒂落”。智慧农场AI Lab的AI专家凭据植物学、生物学和物理学等相关学科知识举行建模，建设起模拟气候情况和作物生长的仿真器。随后，该团队开创性地搭建出一个农业人工智能系统，通过创新的强化学习方法，将iGrow农业专家的知识和履历自然地嵌入仿真器中，使人类专家能够在种植密度、浇灌施肥、打顶剪枝等方面，实现对AI的有效干预，提高AI学习效率，最终在资源最优化的同时，最大水平地提升了作物产量。
在国际人工智能温室种植大赛种出的黄瓜，获“AI计谋”单项第一名、总分第二名的优异结果。AI为农业赋能，已然成为了农业现代化的一定生长趋势。数字农业的生长前景与生长现状近年来，我国数字农业技术获得快速生长，突破了一批数字农业关键技术，开发一批实用的数字农业技术产物，建设了网络化数字农业技术平台，在农业数字信息尺度体系、农业信息收罗技术、大比例尺的农业空间信息资源数据库、农作物生长模型、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家系统与决议支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、嵌入式手持农业信息技术产物、温室情况智能控制系统、数字化农业宏观监测系统、农业生物信息学方面的研究应用上，取得了重要的阶段性结果、通过差别类型地域应用示范，开端形成了我国数字农业技术框架和数字农业技术体系、应用体系和运行治理体系，促进了我国农业信息化和农业现代化历程。凭据华为《联网农场智慧农业市场评估》，到2020年，数字农业的潜在市场规模有望由2015年的138亿美元增长至268亿美元，年复合增长率达 14.24%。
当前，数字农业正出现出庞大的生长潜力和辽阔的应用前景。 第一，农业数字经济生长潜力庞大。据第44次中国互联网络生长状况统计陈诉，停止2019年6月，我国网民规模达8.54亿人，互联网普及率为61.2%。其中农村网民规模2.25亿人，占整体网民的26.3%，农村互联网仍有很大生长空间。
同时，农业数字经济与制造业、服务业以及电力、金融、水利、气象等行业和领域相比，还是一片洼地。据中国信息通信研究院在《中国数字经济生长与就业白皮书（2019年）》中公布的数据，2018年我国农业数字经济仅占农业增加值的7.3%，远低于工业18.3%、服务业35.9%的水平。 第二，数字技术加速向农业农村渗透融合。
新技术的新应用将加速对传统农业各领域各环节的全方位、全角度、全链条的数字化革新，提高全要素生产率，释放数字技术对农村经济社会生长的放大、叠加、倍增作用，为农村经济社会高质量生长增添新动能。我们推动农业高质量生长，亦要求全面提升农业绿色化、优质化、特色化、品牌化水平，加速农业转型升级，不停提升我国农业的综合效益和竞争力。数字技术对提高土地产出率、劳动生产率、资源使用率的作用正日益凸显，其在农业中的应用推广也出现出率先在经济效益较高的行业实现突破的显着特征。
第三，农业数字化转型是农业现代化的一定选择。农业数字化转型是农业绿色可连续生长的一定要求，使用传感实时在线数据和历史记载数据构建动植物生长模型，实行精准化种养，可最大限度挖掘动植物生长潜力，淘汰投入，降低成本，实现农业生产优质、高产、高效；农业数字化转型是保障农产物质量宁静的一定要求，使用区块链、大数据、云平台等提供精准生产、加工、流通各环节的数据信息，可实现从生产到消费全历程的有效羁系和可追溯，保障农产物质量宁静；农业数字化转型是促进农产物产销精准对接的一定要求，推动农产物生产流通各环节的数字化，可提高产需双方信息获取效率和处置惩罚效率，淘汰信息不透明、差池称等影响，降低生意业务历程中的不确定性，实现更为精准的产需对接；农业数字化转型是解决“谁来种地、怎么种地”的一定选择，使用大数据、人工智能，将履历、知识和技术数据化，可实现智能化、工业化、高效化生产，降低农业从业门槛，有效解决劳动力缺乏、行业风险高、生产效益低等问题。
我国数字农业生长的现状 数字农业是数字中国的重要组成部门，是创新推动农业农村信息化生长的有效手段，也是抢占农业农村现代化制高点的战略举措。近年来，我国推动数字农业农村生长取得显著成效，但也面临诸多挑战。 从数字农业生长取得的成效看：一是农村网络基础支撑能力显着增强。
据工信部数据，2019年我国行政村光纤和4G网络通达比例均已凌驾98%，提前完成“十三五”计划目的；贫困村的固网宽带笼罩率达99%，实现了全球领先的农村网络笼罩。二是数字农业农村建设快速起步。自2015年实施“互联网+”现代农业行动以来，现代信息技术与农业农村出现全面融合生长之势。据农业农村部信息中心公布的数据，2018年全国县域数字农业农村生长总体水平到达33%，其中农业生产数字化水平为18.6%。
三是农村电子商务快速生长。2018年我国农村电商市场规模达17050亿元，2019年上半年到达1873.6亿元，同比增长25.3%。
行政村电子商务服务站点笼罩率达64%。四是数字农业建设成效初显。农业农村部已在9个省份开展了农业物联网区域试验示范工程；深入推进数字农业建设试点，在全国开展了苹果、大豆、棉花、茶叶、油料、橡胶6个品种的全工业链大数据建设试点；已批复建设数字农业试点县13个；分三批认定全国农业农村信息化示范基地210个。五是信息进村入户工程已进入整省推进的新阶段。
停止2019年11月，已在18个省份整省推进信息进村入户工程，共建成运营34.6万个益农信息社，累计培训村级信息员73.7万人次，为农民和新型农业谋划主体提供公益服务7709万人次，开展便民服务2.6亿人次，实现电子商务生意业务额254.1亿元。 从数字农业生长面临的挑战看：一是焦点关键技术研发滞后。传感器国产化、准确度、集成度、抗逆性都不高，动植物本体传感器基本处于空缺，尚未研发出专用智能芯片，也尚未构建起动植物生长模型。
二是信息数据资源共享机制不健全。政务信息系统互联互通不够，公共服务信息化历程滞后。部省联动、部门协作、协力推进的事情机制有待强化。
全国性和全工业链数据共享平台仍未建设。三是使用现代信息技术解决农业工业中的现实问题有待增强。
生产环节的智能装备研发滞后，全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、第五代通信技术（5G）等技术的融合集成度低，相关装备的易操作性差、价钱高。四是农村缺乏高素质劳动力，在一定水平上制约了数字技术的应用。农村劳动力文化水平普遍偏低，农业劳动强度大，年轻人不愿意从事农业，靠天用饭的局势尚未基础改变，亟需推进农业生产智能化、谋划网络化、治理数字化、服务精准化。五是财政经费保障不足。
据农业农村部信息中心监测，2018年全国县域用于农业农村信息化建设的财政投入，25.2%的县域低于10万元，仅有20.0%的县域在500万元以上。 更好生长数字农业的路径与措施 鼎力大举生长数字农业，需瞄准农业农村现代化的主攻偏向，以创新驱动农业高质量生长，让农民群众有更多获得感、幸福感、宁静感。
第一，建设国家和省级农业农村大数据中心。牢牢围绕农业供应侧结构性革新、农业高质量生长等，坚持需求导向、问题导向、应用导向，加速构建天空隙一体化的农业数字资源体系，抓紧启动建设国家农业农村大数据中心。勉励支持各省（区、市）建设省级农业农村大数据中心。
加速推进现有数据资源整合，尽快明确涉农数据权属，建设健全市场主体共享数据的相关机制。特别是对各级财政支持的各种农业项目，立项时可明确数据共享义务，验收时亦把数据共享作为前置条件。 第二，条块联合推进农业大数据建设。
以重点农产物全工业链为主线建设“条数据”，从苹果、生猪、大豆等重点品种入手，努力探索单品种全工业链大数据建设的路径、模式和可连续生长机制；以县域农产物生产基地和现代农业园区为单元，在国家农业农村地理信息平台的基础上建设“块数据”。条块联合，建设健全数据收罗、分析、应用循环体系。
努力探索农业大数据应用场景，与有关科研单元、大数据企业互助，打造内容富厚、模式多样、载体多元的信息服务产物。 第三，加速数字农业技术创新和转化。
在相关焦点关键技术攻关中，要对智慧农业技术研发予以重点支持，加大数字农业领域新技术新产物新模式的应用推广力度，尽快将农业传感器、智能装备等纳入农机购置补助。结构建设一批农业大数据试点示范县和农业农村数字经济示范区，前瞻性探索5G技术在农业农村中的应用场景，在全国农产物质量宁静示范县、一村一品示范村（镇）开展区块链技术应用试点，推动科技结果尽快转化为现实生产力。 第四，培育壮大农业数字经济。
把传统农业的数字化革新作为农业数字经济生长的主阵地，打造数字农产物，提高农业附加值。深入挖掘农村在推进数字技术工业化方面的潜力，不停催生新业态新模式。创新生长农村电子商务，加速实施“互联网+”农产物出村进城工程，坚持以农产物电子商务为重点，鼎力大举生长内容电商、品质电商、社交电商、视频电商等。 第五，推进“三农”综合信息服务。
把政务、事务、商务信息系统资源整合共享作为“牛鼻子”事情，鼎力大举生长以数据为关键要素的农业生产性服务业。勉励市场主体开发农民爱用、常用、易用、好用的手机APP，让手机尽快成为宽大农民的“新农具”。
深入实施信息进村入户工程，力争2020年实现全国行政村益农信息社基本全笼罩。加速建设“一门式管理”“一站式服务”的农业综合信息服务平台，统筹推进城乡信息资源整合共享与使用，完善民生保障信息化服务。
（课题组成员：王小兵 钟永玲 李 想 康春鹏 董春岩 梁 栋 马 晔）。
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