京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“土地信息+”能否激发千亿大数据应用市场
一块巨大的农业“互联网+”蛋糕正加速成熟。
农村土地承包经营权确权登记颁证,是农业现代化的基础。2008年,国家选择成都率先开展试点,2015年在四川、山东、安徽整省推进,至今年,在全国的整省推进名单上已有22个省份。这将产生大规模、精细化程度最高的土地信息大数据库。
一个巨大的市场接踵而至——基于土地信息大数据为基础的信息服务。
A “钱景”:
1500亿元大市场,5-10年迎爆点
“现代农业最核心的是数据,土地和人的数字化是基础。”1月13日,西南财大经济信息工程学院副教授罗旭斌开门见山。
在他看来,确权建立起的农场土地信息大数据,是农业最基础的数据,有了数据才能用信息技术精准“重构”传统农业,这是农业的巨大变化。
“确权的下游应用市场空间大概在1500亿元,商机相当广阔。”西南交大信息与技术学院博士李剑波特别强调,这只是这项农业信息化工作本身的投入,其引爆的整个产业链价值则是天文数字。
学计算机的罗旭斌和学地理信息的李剑波合作完成了中国首张现代鱼鳞图——都江堰鹤鸣村土地登记系统绘制,随后成立起集数据、地理信息服务、软件研发等于一体的四川鱼鳞图信息公司,产品和方案被应用于23个省200多个区县,成为行业领跑者之一。
罗旭斌把确权后的拓展应用称为“土地信息+”。在他看来,该领域应用广阔,如土地流转、数字农场、农产品销售、土地金融等社会化服务等环节,将为相关计算机软件、硬件、服务公司带来巨大发展机遇。如现有农产品质量安全追溯体系,精细不足,只有当土地信息数据与溯源公司数据互换,才能真正从餐桌一口气精准追溯到具体某块地头。以前搞土地流转只是本台账,现在土地在哪里有精准定位,将信贷与具体地块吻合,从而化解了银行隐忧。“未来两三年主体数据基本就位,真正有意义的市场化行为的流转应在3年后,5—10年就会迎来‘土地信息+’应用爆发高点。”李剑波预测。
B 困惑:
建数字化农场,商业模式还不成熟
谁会买单?
1月12日,省农业厅与西南交大围绕共建土地信息研究院签定战略合作协议。省农业厅厅长任永昌抛出了当下较为急迫的需求订单:高标准农田建设、土壤普查巩固、耕地质量提升等,都亟待通过基于农村土地信息数据的挖掘应用。 在省农业厅信息中心主任钱亮看来,这种应用挖掘应贯穿于农业生产、经营、管理和服务四大环节,“比如生产环节的物联网技术、经营环节的农村电商等,都与土地信息数据实现嫁接。”
与政府合作是一块大市场,但在李剑波眼里,未来真正的需求更多来自市场,在于日益崛起的新农人们和对农产品质量安全营养等要求愈来愈高的消费者。“核心还是为新农人建立数字化农场。”
全国同行如雨后春笋般出现。作为先行者,李剑波也坦承,目前对于如何精准挖掘应用,暂时毫无突破。“核心难点在于商业模式的设计。”
各地数据库还在建立当中,需求方也仅初具规模,应用突破成为整个行业的共同困惑。鱼鳞图公司今年也曾尝试一些应用新业态,但并未盈利。
C 突破:
政府合理开放数据,避免出现“数据鸿沟”
中科院成都计算机应用研究所高级工程师张炳泉表示,大数据应成为一种支持公众创新创业的公共资源,政府应避免垄断,在厘清权责关系的前提下,将数据向企业和个人开放,并用公信力为交易等应用“背书”。
钱亮也表示,农业大数据是三农公共事业,应在保护国家安全的情况下,有条件地与社会共享,“今后农民工流转出土地外出打工,用APP就能看到自家土地业主拿来种了啥,他有知情权。”
张炳泉看来,政府应从主导者变为服务者,可通过PPP模式等市场化模式与企业共同开发应用。“企业或个人利用大数据对集中起来的土地资源进行更合理的规划利用,实现精细农业、规模生产。”
钱亮强调,政府必须合理地自下而上建立大数据库,同时不能仅局限于土地信息数据库,还应尽快将质量安全信息溯源、农村三资管理、农村电商等方方面面的农业大数据统起来,打通各个环节,建立数据云,才能发挥出精准效应,跨越“数据鸿沟”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04