京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据/无人机/云技术 智能农业的潜力巨大
新科技对我们的影响一直是巨大的,因为在新科技的加入之后能够将一些传统产业造成根本性的改变。比如说我们传统的大数据、云技术以及无人机,它们有可能将传统的农业造成巨大改变。
科技在农业领域的可发挥潜力是巨大的,在今年的全球清洁科技论坛上,专家认为,食品安全和农业可持续性发展充满机遇。
在全美范围内,从事农业工作的人口只占到总人口数量的百分之一。但另一方面,我们看到农业正在面临着各种全球问题的考验,其中包括气候变化、土地减少、以及快速增长的世界人口。农民不能自己解决这些问题,他们需要技术人员的帮助,驱动更高效地作业。当我们进入到一个全新的时代之后,就越来越迫切地需要为农业问题找到解决方案。
“我们生活的世界正在变得越来越复杂,最近人们热议的一个话题就是,到2050年,全球人口将会超过90亿,”A.G.Kawamura说道,他是一名“农三代”,也是加州前农业部部长和农业土地服务组织Solution from the Land的联合主席。“我们有能力解决问题,但现在我们并没有付诸行动,比如农业物流就还没有落实到位。”
本周三,在旧金山举办的2015青年科技论坛上,云技术在粮食和农业行业的影响成为了会议的重要议题,其中最重要的问题之一,就是食品安全。专家们预计到2050年,全球将彻底解决食品安全问题,但实际上,未来遥遥无期,而近在眼前的2015年,食品安全依旧是一个紧迫的问题。对于农民、消费者、以及身处在食品供应链中的每一份子来说,这意味着必须要有所改变,而驱动这种改变的力量则来自于技术。
不过,只有盈利才能有动力。天气、土地、以及监管系统都存在一定的不确定性,继而导致小型农业生产者很难构建稳定的业务,同时,针对大型农场的解决方案也不一定能适用于其他小型农场。为了提高农业产品、并创造收入,农民需要更好、更具体的技术解决方案。
“人是铁,饭是钢。所以,我们改如何提升食品系统质量,如何保障食品安全,以及如何确保可持续性,这些问题都应该提上议题,”Kawamura说道。
智能农业
联合国发起了一个“气候智能农业全球联盟”组织,该组织专注于为全球农业系统提供可持续性的解决方案。
所谓的气候智能农业,其实是利用卫星为农业提供精准服务,比如指导农民施肥,以及控制土壤和昆虫的农作物管理,等等,无人机系统在这里就能发挥巨大作用。还有智能灌溉系统,可以帮助农民更加高效地提升生存率和产量。智能农业提供了一个全新的视角,无论你经营的是范围较大的农场,还是产量不高的小型农业作坊,它都能有所帮助。
智能农业的发展给投资人和技术专家带来了机遇。但Kawamura表示,人们其实还忽略了一个重要要素,那就是水。无论是人类从空气或海洋中获取的、流动的、以及抽取的水,还是在家里收集的可回收的水,实际上都具有食品生产和再利用属性,这种属性类似于城市中的很多废弃仓库一样,都是可循环再利用的。
另一个值得注意的领域,则是水培法。这种植物种植方法不需要大量土地,而且占地面积也不大,甚至可以垂直种植,节省种植空间。“你总不能掏空地球,但是却可以开发出更好的农业生产系统,”Kawamura补充说道。在杂货店里销售的西红柿中,有百分之四十都来自于封闭的系统温室或温床。这些系统都可以利用起来,不局限于种植西红柿,也可以种植其他蔬菜。
“我们想要消除农业领域里的不可预知性,为养活全世界人口找到新的解决方案,并且做到可持续性发展,”Kawamura说道,“我们在不断努力开发技术,当到了合适的时间之后,这些技术一定会更加成熟。”
对于在食品和农业行业里产生的问题,科技将会助力推动开发各种解决方案。举个例子,在美国每年有40%的食物会被浪费,而现在,初创公司正在想办法利用这些浪费的食物,给数百万贫困人口提供帮助。此外,农业领域里一直存在劳动力短缺问题,为农民提供高效的通讯和农业指标系统也是非常有必要的。
Wendy Millet是Tomkat Ranch教育基金会主任,她表示自己更重视可持续性发展,如果看看现在市场上的食品,会发现其中都和农药与转基因相关,此时技术将扮演非常重要的角色,因为只有当人们开始关注农业技术,才会对整个农业行业引起更多关注。
“我们希望创造一个更好,更稳定的平台,”Kawamura说道,“如今的农业行业正处在一个‘文艺复兴’时代,我们渴望更多新思维,新想法注入到农业领域之中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 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 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09