京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据改造农业:一个有趣的中国故事
传统农业正在遭遇着互联网的冲击,这个贯穿着整个人类文明发展的产业正在发生聚变,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了日出而作日落而息地手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化,农业生产因此获得了“类工业”的产业属性。

大数据农业并非一两家企业就可以完成,需要各方协同才能搭建完毕,探索才刚刚上路。
传统农业正在遭遇着互联网的冲击,这个贯穿着整个人类文明发展的产业正在发生聚变,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了日出而作日落而息地手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化,农业生产因此获得了“类工业”的产业属性。
目前的物联网、大数据等技术已经可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。在整体解决方案中,底层应用主要采用物联网技术,通过对作物的信息收集,将数据反馈至云平台中,方便决策和后续提供帮助。
“大数据的应用以及物联网的成熟,将弥补很多传统农业的不足,让整个产业更加科学合理。”软通动力信息技术(集团)有限公司首席技术官方发和告诉记者。
然而,大数据农业并非一两家企业就可以完成的任务,需要各方协同才能搭建完毕,对于大数据农业以及智慧城市的探索才刚刚上路。
数据的裂变
不可否认,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式,农业云计算与大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代农业的发展具有重要作用。在农业发展中,大数据不仅可以渗透到生产经营的各环节,而且能够帮助农业实现跨行业、跨专业、跨业务的发展。
农业大数据的收集在发达国家其实已经颇为成熟。Data.gov 是奥巴马政府在 2009 年推出的,该网站上有诸如植物基因组学和当地天气情况的详尽数据库,还有一些关于特定土壤条件下最佳种植作物的研究、降水量的变化、害虫和疾病的迹象,以及当地市场作物的期望价格等数据库。在此基础上,美国农业部宣布在 Data.gov 的基础上建立一个门户网站,该网站能链接到 348个农业数据集。除了美国外,一些国家也公布了关于农业数据库公开的政策方案,推动建设开放性的农业数据共享平台,以数据驱动农业的全新模式呼之欲出。
目前,中国也开始了自己的实践。在河北( 农用地、 商住地、 工业地)廊坊( 农用地、 商住地、 工业地)的郊区,软通动力的团队在做着基于大数据的“智慧农业”尝试。软通动力在农田里安装了内置摄像头的传感器,通过传感器、摄像头等终端应用收集、采集农产品(12.01, -0.04, -0.33%)的各项指标,并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理,比如每天的气温、湿度、雨量等信息,还向农民发放了智能手机和平板电脑,让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题。
在整个智慧农业体系中,信息收集作为提供数据的基础,可以实现决策层信息反补,比如在食品安全问题上,信息的收集可以帮助相关部门实现追溯,更好地解决源头的监控难题。在源头的监管体系中,“智慧农业”主要采用条形码及RFID技术进行记录、监督,从而实现针对生产、收获、库存、流通和食品安全等的管理,再根据不同地区、不同作物类型进行相应的数据信息调整,以便监控管理软件能够很好地帮助农户种植和管理作物。
“我们现在提供给客户的是一套整体的解决方案,之前受制于整体环境发展不充分,现在条件已经成熟了。”方发和向记者坦言,如今微电子和计算机等新技术不断涌现并被采用,将进一步提高传感器的智能化程度和感知能力,在源头的数据采集上解决了此前的难题。这一切都源于市场对整个物联网设备的需求剧增,根据市场研究公司Gartner发表的报告预测,明年投入使用的物联网设备数量将由今年的38亿个增长30%至49亿个,到2020年预计增长至250亿个。
协同发展
随着互联网的渗透,催生出订单式农业已经成为业内共识——农户根据同农产品的购买者之间所签订的订单,组织安排农产品生产的一种农业产销模式。在技术层面已不存在太多障碍的情况下,大数据农业的操盘者开始将更多精力放在了社区开发、电商平台搭建等环节上。
“通过数据的反馈,会更为清晰地了解整个产业链的情况,避免传统农业的资源浪费。”方发和向记者解释道,在智慧城市和农业大数据没有兴起之前,传统农业的最大弊端是难以和市场及时接通,“供不应求”或者“菜贱伤农”的现象经常发生,传统的农业生产与市场需求时常脱节的,农民的种植完全根据经验。通过种植技术的升级也仅仅是针对生产效率的问题,从宏观上还是没有改善脱节问题。
软通动力按照工业生产方式“以销定产”,由公司搜集市场需求,继而指导农户种植。事实上,智慧社区就是一套智能信息系统,落实到具体就是引入了多个信息管理系统,如生产管理系统、销售管理系统、ERP管理系统、温室管家系统、二维码追溯系统、配送管理系统。
在管控农产品的物流配送方面,软通动力也试图利用智慧社区来促进智慧农业的一站式便捷服务的搭建工作。“智慧农业是一个需要各方一起努力协同才能做起来的领域。”方发和说,目前以阿里( 农用地、 商住地、 工业地)巴巴为首的众多电商平台也开始涉足农业领域,这对于基于大数据的智慧农业的推广来说是一件好事,毕竟阿里巴巴也是一家以大数据为核心竞争力的企业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29