数据如何驱动农业智能化？
以大数据、物联网、AI、智能农机、云计算、北斗导航为支撑的数据驱动农业智能化实践，成为今后农业领域高科技竞争的角力场。本文就此展开讨论，以拓展视野，加快其发展，引领世界前进。
一、什么是数据驱动农业智能化
数据驱动农业智能化，是指通过大数据、云计算、物联网等现代信息技术手段，对农业生产过程中的各类数据进行收集、分析、处理和应用，以实现农业生产的精准化、智能化和高效化。
1、数据驱动农业智能化的核心要素
数据采集：利用物联网技术、无人机航拍、地面传感器等手段，实时获取农田环境、作物生长等数据。
数据分析：运用大数据分析和人工智能技术，对收集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
决策支持：基于数据分析结果，为农业生产提供精准决策支持，如灌溉、施肥、病虫害防治等。
智能管理：通过智能化设备和系统，实现农业生产的自动化、智能化管理，提高生产效率和品质。
2、数据驱动农业智能化的应用案例
精准农业：利用智能传感器和自动化系统，实现农田环境的精准监测和调控，提高作物产量和质量。
智能农机：开发具备数据收集、分析和执行功能的智能化农机，提高农业生产自动化水平。
农业大数据平台：建立农业大数据平台，整合各类农业数据资源，实现数据共享与应用，为农业政策制定和市场预测提供科学依据。
3、数据驱动农业智能化的优势
提高生产效率：通过精准农业实践，降低生产成本，提高农作物产量和质量。
优化资源配置：基于数据分析结果，合理配置农业生产资源，减少浪费和损失。
环保可持续：减少化肥和农药的使用，保护土壤和水资源，符合环保和可持续性的要求。
促进农业创新：推动农业技术的创新与发展，提高农业产业的竞争力和附加值。
二、国内外数据驱动农业智能化最新进展
1、国内数据驱动农业智能化进展
农业卫星遥感市场。国内农业卫星遥感市场正从数据驱动转向 AI 智能驱动，乡村振兴战略为其带来重大机遇，农业精细化管理需求强烈。未来几年内将保持高速增长态势，到 2027 年市场规模将超过 37 亿元，一体化服务的市场规模占比最大且将进一步扩大。
免费可视化工具。山海鲸可视化工具应运而生，以简洁易用的界面、强大的数据处理能力，将复杂的农业数据转化为直观可视的图表等，降低了农业数据应用的门槛，支持灵活定制、促进交流等。
农机装备创新。国家农机装备创新中心在农机装备核心元器件、核心零部件、农业机器人、农机大数据平台等多个领域取得阶段性成果。“河南农机云”App 实现了农机调度精准、高效、有序，还有多项填补国内空白的创新产品。
2、国际数据驱动农业智能化最新进展
1）德国数字农业政策与试点项目
德国政府专门制定了“农业数字政策”未来计划，并于 2021 年发布《德国耕地战略 2035》，主要包括扩大移动网络覆盖面、建立新技术测试点、实现全国范围内定位系统实时动态覆盖、农民可获取农业公共数据等。
此外，德国政府还投入 2500 万欧元进行智慧农村建设，建立“数字生态系统”联合平台和知识转移平台，面向全国推广数字农业试点经验和技术成果。
德国联邦食品和农业部开展了 14 个数字农业试点项目，计划到 2025 年为这些试点项目提供总计约 7000 万欧元资助，以促进农业向数字化转型。
这 14 个数字农业试点项目包含 61 个子项目，包括 5G 技术在农业领域应用、数字技术在农业机械领域应用、通过实时数据分析减少化肥和农药使用等。莱比锡大学数字农业和网络管理实验室就是这 14 个数字农业试点项目之一。
知名农机制造商凯斯纽荷兰近期在德国上市一款新型联合收割机，搭载数字自动化控制系统，动力达 775 马力，每秒卸粮 210 公斤，在提升作业效率的同时，可有效降低能耗水平和粮食损耗。
在农业传感器、遥感卫星等智慧农业技术支持下，德国的大型农业机械大多由卫星定位系统控制，根据云端指令开展自动精准作业，误差可控制在几厘米以内。
借助大数据、人工智能等技术，柏林一家名为“365 农场网”的初创企业开发出一套智能决策系统，为小型农场主提供包括种植、饲养和经营在内的精准农业解决方案。
2）埃及智能灌溉系统
埃及 2020 年开始面向部分农户推广使用湿度传感器系统。该系统需要在土壤中安装传感器以检测土壤湿度，然后用卫星信号将数据传输到农民的移动应用程序上，帮助农民制定科学合理的灌溉方案。
埃及水资源与灌溉部发言人穆罕默德·加尼姆表示，该系统是埃及推动灌溉现代化的国家战略之一，目的是减少埃及农业用水量、降低生产成本并提高农业生产率。
埃及农业部门还开发了帮助农民识别和防治害虫的移动应用程序，帮助农民制定合理的施肥计划。埃及政府希望大力发展智慧农业，将单位面积农作物产量提高 5%至 10%。
3）澳大利亚数字技术应用
位于澳大利亚新南威尔士州的科比智能农场面积达 2800 公顷，主要养殖牛、羊，并种植各种谷物。农场经营者通过安装数百个传感装置，可有效监测土壤肥力、空气温度、饲料分配、畜牧生产、牲畜健康等。
这些数据被整合传送至“智能农场信息平台”，每 5 分钟即可绘出一张实况数字地图。农场还安装了大量感应摄像头，以便观察机械故障、农场安全状况等。无人机通过全球定位和遥感技术，针对不同地形、土质、植株高效开展植保、施肥、测量等农业活动。
近年来，澳大利亚还不断创新农业技术。如建立可节省城市空间的垂直农场、可有效减少温室大棚内能量消耗的智能温室，以及集物联网、大数据分析、人工智能等多种先进技术为一体的全球数字农场等，推动智慧农业加快发展。
三、我国数据驱动农业智能化存在的问题
1、数据获取与管理难题
数据驱动农业智能化的首要挑战是农业数据的收集和管理。目前，我国农业数据的获取仍面临诸多困难，其中包括数据的来源分散、格式多样、质量和完整性难以保证等问题。此外，对于收集到的大量农业数据进行有效的整合和分析，以便为农业生产提供准确的决策支持，这也是一个亟待解决的问题。
2、技术普及与成本问题
虽然大数据和人工智能在农业智能化中的应用带来了许多优势，但这些技术的成本高昂，普及程度有限，这在一定程度上限制了农业智能化的发展。特别是在一些偏远或经济欠发达的地区，农民可能无法承受这些高科技设备和软件的费用，导致农业智能化技术的应用存在较大的地域差异。
3、地域差异与个性化需求
中国作为一个大国，各地的自然环境、气候条件、农业生产模式等方面存在着巨大的差异。因此，如何根据不同地区和环境的需求设计和应用适用的智能化技术，这是需要深入研究的课题。同时，农业生产的多样性和复杂性也增加了技术应用的难度。
4、人才短缺与培训不足
农业智能化的发展离不开专业的技术人才。然而，目前我国农业领域的专业技术人才较为缺乏，尤其是那些既懂农业又懂信息技术的复合型人才。此外，对于现有农业从业人员进行信息化应用技能的培训也是一个重要的任务，以提高他们对农业智能化技术的掌握和应用能力。
5、应用推广与商业模式
智慧农业的发展离不开政府的政策支持和资金投入。目前，我国智慧农业的发展在一定程度上依赖于政府的支持，但如何实现商业化运作和自我可持续发展是一个挑战。同时，智慧农业的商业模式还不十分清晰，这也影响了其在市场上的推广和应用。
四、加快我国数据驱动农业智能化步伐的若干建议
1、搭建我国数据驱动农业智能化的基础设施
推动5G技术在“三农”中的应用，应继续大力实施电信普遍服务补偿工作，加强农产品流通冷链基础设施建设，夯实智慧农业发展基础。例如，加快建设智慧农业关键支撑系统，尽快全面启动全市天空地一体化智慧农业监测体系和农业生产数字“一张图”建设，加大对重点单品种全产业链大数据项目的资金支持力度。
2、加强基础性研发应用
以特色产业为重点，制定智慧农业应用标准规范，研发低成本、实效好的智慧农业技术，推广农业智能化关键技术和成套设备，规范产业数据采集方式，构建生产管理 AI 数据模型，共享生产管理服务软件，推广节本增效的智慧农业应用模式，探索可复制的农业全产业链数字化改造模式。
3、免费的可视化工具
如山海鲸可视化能够将复杂的农业数据转化为直观可视的图表、地图和动态模拟，降低农业数据应用门槛，让广大农民朋友轻松上手，享受数据带来的红利。
4、积极推进农业大数据平台建设
实现信息采集智能化，通过多元化的传感器和观测平台，提升种植业和养殖业的监测精度，利用小型无人机技术快速获取农业信息；
实现信息传输高速化，借助物联网和 5G 技术加快数据远程传输速度，提升农业信息系统的响应速度和处理能力；
推动管理标准规范化，制定符合国内外农业生产、经营、管理过程中特性的数字农业标准，促进农业大数据的开放、互联与共享；
加快系统集成与平台开发，构建覆盖农业资源管理、农田生产精细管理等多个系统的综合服务平台；
深化农业大数据应用，发展线上农业教育，培养专业人才，构建多元化的农业信息服务平台，提升农业生产效率和市场监管能力。
尽管我国在农业数字化方面已经取得了一系列重要进展，但要完全实现农业的全面数字化转型，还需要克服一些挑战，例如技术基础设施的改善、农民技能的提升、数据安全和隐私保护等问题。
