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                            農業大數據到底怎么玩?

                            發布時間:2017-01-10 點擊次數:1189

                              先思考一個問題:農業大數據能為農民做什么?
                              農業大數據平臺就是利用氣候及土壤大數據,提供農戶最佳化的栽種管理決策,協助農民有效管理其農地,并讓農民從每一顆種子中提取最高的價值。
                              專家認為:農業大數據運用將會是解決未來人類對糧食需求的解藥,透過物聯網及云端運算之應用,農業大數據下的精準農業,預期將能減少農業對環境生態的負面影響,并透過所建立的模型進行預測,提出最適的解決方案,一方面提高糧食的產量,另一方面則減少生產資源的錯置與浪費,進而在未來有效地回應人類對糧食的需求。
                              但我想反問一句:農民能真的能借助農業大數據改變生產嗎?
                              至少一點:互聯網很難過關!
                              國家互聯網信息中心在第38次中國互聯網發展報告:“農村網民規模”這一項,其揭示了農村與城市間的互聯網普及率存在較大的差距,農村的普及率為26.9%,城市的普及率則為73.1%,二者相差近35.6個百分點,這個差距意味著農村還有過億的人口沒能接入互聯網。同時,數據還顯示:農村居民不懂網絡和電腦而不上網的比例達68.0%。
                              這也意味著,至少100個農民,有68個不擅于互聯網操作。
                              就這一點!農業大數據平臺如何突破呢?
                              同時,農業大數據還存在以下3個問題:
                              1、共享范圍
                              至少目前來說,擁有農業大數據的群體依然是政府或者研究機構,農業企業或者農民不會有一手農業數據或者數據報告的。
                              因此,如果把農業領域的大數據實現公平性,這一點至關重要!
                              2、真實性
                              農業大數據的關鍵在于數據真實性、數據分類、數據共享和數據決策,最終圍繞農業產業鏈形成閉環。
                              農業大數據在于計算與分析,并不能產生數據。同時在產生省局過程中,有可能是人為的作用。比如:養豬,通過喂養的頻次、豬運動情況、豬的排便與休息等數據可以判斷豬是否健康,但如果喂養的飼料與食物有排他性,而導致豬生病的情況。這個時候,數據就有可能失真。
                              3、使用者辨別能力
                              農業大數據的運用都是要產生報告或者結論,但使用者對大數據的報告、結論進行辨別與解讀特別重要。
                              雖然,這是主觀原因,但很多情況下,數據的解讀是需要專家來完成的,但農民都不可能是這一類的專家。
                              大數據可應用于哪些領域?
                              雖然,大數據存在這樣或那些的問題。但阻礙不了大數據的“洪荒之力”。
                              目前,已經有不少機構、企業進行了初步探索。未來,農業大數據將在這六大領域發揮作用:
                              (1)生態環境數據,包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數據。這些數據是農業日常經營調整農業用水、農業產品投入的主要依據,準確掌握這些數據將有助于做到精準種植、養殖,減少資源浪費和成本投入。
                              (2)農業技術及農資流通數據。掌握農業技術能保障農產品高效、豐產,而基于農資流通數據的分析,則為農業經營者選擇農資產品提供判斷依據。種子、種苗的流通數據,亦可判斷某個品類農產品的生產規模,為調整規模的依據。
                              (3)農產品價格與農產品流通數據。生產規模的調節、生產品類的調整,必須要事前獲知農產品價格和各主產區的產銷情況。另外,通過B2B、B2C電子商務平臺促使農產品供求信息對接,能拓展銷售市場,提高農產品價格。
                              (4)土地流轉數據。通過土地流轉供求雙方信息的對接,促使流轉更高效率,減少一方撂荒、一方找地的情況出現。
                              (5)農產品質量可追溯數據。通過上述的農資使用數據、生產流通數據的整合,可構建出從農場到餐桌的可追溯數據,以消除消費者對農產品質量的疑慮,提高農產品的購買率。
                              (6)農業經營者征信數據。前述數據可納入銀行、農村信用社以及保險機構的征信系統,作為發放貸款、設置農業保險的信用依據,以此推動金融和農業的融合。
                              農業大數據:國家在發力
                              大數據能在這么多領域的領域,國家與政府自然不會袖手旁觀,于是“大數據要成為國家戰略”的想法有很多官員及專家都在倡導。
                              1、我國將構建農業大數據體系
                            農業部市場與經濟信息司副司長王小兵表示,目前我國農業電商發展迅速,但瓶頸和痛點日益凸顯,未來要培育多種主體,利用好電商平臺大數據,調節農產品生產和消費,構建農業大數據體系。
                              2、農業部力挺大數據
                              2016年1月份,農業部發布《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》(以下簡稱《意見》),提出到2018年基本完成數據的共用共享,2020年實現政府數據集向社會開放,2025年建成全球農業數據調查分析系統。
                              3、農業部印發《農業農村大數據試點方案》
                              2016年10月份,農業部印發《農業農村大數據時代方案》決定自今年起在北京等21個省(區、市)開展農業農村大數據試點,建設生豬、柑橘等8類農產品單品種大數據。鼓勵基礎較好的地方結合自身實際,積極探索發展農業農村大數據的機制和模式,帶動不同地區、不同領域大數據發展和應用。
                              同時,力爭通過3年左右時間,到2019年底,達到以下目標:
                              數據共享取得突破。地方各級農業部門內部及涉農部門間的數據共享機制初步形成,省級農業數據中心建設取得顯著展,部省聯動、數據共享取得突破。
                              單品種大數據建設取得突破。結合優勢特色產業,建成干單品種全產業鏈的大數據,并在引導市場預期和指導農業生中充分發揮作用。
                              市場化投資、建設和運營機制取得突破。通過政府購買務、政府與社會資本合作(PPP)等方式建設大數據取得實質性展,形成一批項目成果,探索出有效路徑和模式。
                              大數據應用取得突破。大數據在農業生產經營各環節加應用,大數據關鍵共性技術研發、關聯分析和挖掘利用取得積極展,形成一批創新應用成果。
                              不做這些,農業大數據玩不轉
                              其中有不少案例表明,農業大數據與物聯網的給農業生產與管理帶來“百倍”效益。但還有以下5點需要發力,如果得不到解決,農業大數據依然還是孤島一座。
                              1、主體問題
                              農業大數據到底有誰來主導?我認為,當然是國家或政府來主導,國家必須要建立大數據收集與計算平臺,并大力培養大數據分析人才。
                              當然,政府也可以搭臺,有企業來執行。但大數據服務一定是便民化,而不是集中在一家,否則農業大數據也只是壟斷行業,全民普惠的時代已然到不了。
                              2、產業化問題
                              農業數據側重單品才有可能帶來更大的反應,如此也可以快速形成大數據的產業化與集約化發展。
                            但,單品的產業化也存在很多問題,比如馬鈴薯產業,有種子、化肥、加工、存儲、物流、渠道等一系列的產業環節。
                              這些環節不是一家能完成,因此在數據收集過程中存在不對等的情況。
                              因此,大數據產業化需要在產業各個環節發揮作用,并有效的鏈接。
                              3、大數據成本問題
                              成本高是大數據的一個特點,農業大數據同樣存在這個問題。因此,如何把大數據的成本降下來,真正普惠才是關鍵。
                              同時,如何借助商業資本推動大數據平臺建設,并快速確立商業模式,讓大數據不僅僅是服務,更能變現,從而降低大數據生產的成本。
                              4、跨界問題
                              也許,大數據跨界問題是技術端的問題,但大數據的跨界直接決定大數據運用的廣度與深度的問題。
                              因此, 積極推動農業農村大數據應用。結合農業物聯網、信息進村入戶和農產品電子商務等工作,在測土配方施肥、動植物疫病防控、農機作業等領域,研發一批有效支撐智慧農業建設的大數據應用系統。聯合政產學研用各方主體,開展農業大數據共性關鍵技術研發和大數據關聯分析,開發一批分析模型和應用成果。
                              5、信息化建設
                              大數據是依賴互聯網,互聯網依賴信息化建設。
                              我們試想一下,一個連網絡都不通的村子,農業大數據如何能發揮作用。
                              因此,農村信息化建設成為國家破解信息最后一公里的關鍵。
                              最后,農業大數據是利國利民,也是現代化農業不可或缺的助推器,想要利用好農業大數據,就必須要破解基礎的工作:比如互聯網普及、公平共享、信息化建設等問題。如此如此,農業大數據可能迎來春天。


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