京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、无人机和云技术 对食物安全有什么意义
在全美规模内,从事农业任务的生齿只占到总生齿数目的百分之一。但另外一方面,我们看到农业正在面对着各类全球成绩的考验,此中包罗天气转变、地盘削减、和疾速增加的世界生齿。农人不克不及本身处理这些成绩,他们需求手艺人员的帮忙,驱动更高效地功课。当我们进入到一个全新的时期以后,就愈来愈火急地需求为农业成绩找到处理方案。
“我们糊口的世界正在变得愈来愈复杂,比来人们热议的一个话题就是,到2050年,全球生齿将会跨越90亿,”A.G.Kawamura说道,他是一位“农三代”,也是加州前农业部部长和农业地盘办事组织Solution from the Land的结合主席。“我们有才能处理成绩,但此刻我们并没有付诸步履,好比农业物流就还没有落实到位。”
农业需求改动
本周三,在旧金山举行的2015青年科技论坛上,云手艺在食粮和农业行业的影响成了会议的主要议题,此中最主要的成绩之一,就是食物平安。专家们估计到2050年,全球将完全处理食物平安成绩,但现实上,将来遥遥无期,而近在面前的2015年,食物平安照旧是一个紧急的成绩。对农人、消费者、和身处在食物供给链中的每分子来讲,这意味着必需要有所改动,而驱动这类改动的气力则来自于手艺。
不外,只要盈利才干有动力。气候、地盘、和监管零碎都存在必然的不肯定性,继而致使小型农业出产者很难构建不变的营业,同时,针对年夜型农场的处理方案也纷歧定能合用于其他小型农场。为了进步农业产物、并缔造支出,农人需求更好、更详细的手艺处理方案。
“人是铁,饭是钢。所以,我们改若何晋升食物零碎质量,若何保证食物平安,和若何确保可延续性,这些成绩都应当提上议题,”Kawamura说道。
智能农业
结合国倡议了一个“天气智能农业全球同盟”组织,该组织专注于为全球农业零碎供给可延续性的处理方案。
所谓的天气智能农业,实际上是操纵卫星为农业供给精准办事,好比指点农人施肥,和节制泥土和虫豸的农作物办理,等等,无人机零碎在这里就可以阐扬庞大感化。还有智能浇灌零碎,可以帮忙农人加倍高效地晋升保存率和产量。智能农业供给了一个全新的视角,不管你运营的是规模较年夜的农场,仍是产量不高的小型农业作坊,它都能有所帮忙。
智能农业的成长给投资人和手艺专家带来了机缘。但Kawamura暗示,人们其实还疏忽了一个主要要素,那就是水。不管是人类从空气或陆地中获得的、活动的、和抽取的水,仍是在家里搜集的可收受接管的水,现实上都具有食物出产和再操纵属性,这类属性近似于城市中的良多烧毁仓库一样,都是可轮回再操纵的。
另外一个值得注重的范畴,则是水培法。这类植物莳植方式不需求年夜量地盘,并且占空中积也不年夜,乃至可以垂直莳植,节流莳植空间。“你总不克不及掏空位球,可是却可以开辟出更好的农业出产零碎,”Kawamura弥补说道。在杂货店里发卖的西红柿中,有百分之四十都来自于封锁的零碎温室或温床。这些零碎都可以操纵起来,不局限于莳植西红柿,也能够莳植其他蔬菜。
“我们想要消弭农业范畴里的不成预知性,为赡养全球生齿找到新的处理方案,而且做到可延续性成长,”Kawamura说道,“我们在不竭尽力开辟手艺,当到了适合的时候以后,这些手艺必然会加倍成熟。”
对在食物和农业行业里发生的成绩,科技将会助力鞭策开辟各类处理方案。举个例子,在美国每一年有40%的食品会被华侈,而此刻,草创公司正在想法子操纵这些华侈的食品,给数百万贫苦生齿供给帮忙。另外,农业范畴里一向存在休息力欠缺成绩,为农人供给高效的通信和农业目标零碎也长短常有需要的。
Wendy Millet是Tomkat Ranch教育基金会主任,她暗示本身更正视可延续性成长,若是看看此刻市场上的食物,会发现此中都和农药与转基因相干,此时手艺将饰演很是主要的脚色,由于只要当人们起头存眷农业手艺,才会对全部农业行业引发更多存眷。
“我们但愿缔造一个更好,更不变的平台,”Kawamura说道,“现在的农业行业正处在一个‘文艺回复’时期,我们巴望更多新思惟,新设法注入到农业范畴当中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26