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智慧农业四大典型应用——新技术如何驱动农业变革?丨亿欧智库

2018-05-10 eNet&Ciweek

  中国是一个农业大国,也是一个农业弱国。智慧农业作为现代农业发展的高级阶段,是我国农村经济社会发展转型的必由之路。伴随着物联网、大数据、人工智能等新技术的快速发展,智慧农业有望改变现有农业生产方式,驱动农业变革。
  亿欧智库此次推出《2018智慧农业发展研究报告》(以下简称报告),希望以新技术为出发点,农业生产环节为落脚点,系统性的输出了当前行业实际应用情况,同时提出了几点关于智慧农业未来发展的建议。然而,由于时间与能力的限制,疏忽之处在所难免,希望各位读者批评指正。
  本报告从中国农业实际问题出发,着重探讨新技术如何助力中国农业发展,进而提出了智慧农业的概念。通过对智慧农业相关概念的解读及分析,梳理总结了当前智慧农业的四大典型应用。当前,智慧农业多应用于农业生产环节,利用新技术实现农业生产的精细化和智能化。
  本篇文章节选了报告的部分内容,阅读完整报告请点击链接《2018智慧农业发展研究报告——新科技驱动农业变革》
  中国农业存在很多问题,人均耕地面积远小于世界平均水平,优等耕地质量占比较少,农业生产服务价格逐年升高,化肥农药过度使用,粮食产量严重受天气影响,以物联网、人工智能等新技术助力中国农业发展。
  什么是智慧农业?
  智慧农业指的是利用物联网、人工智能等现代信息技术与传统农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理预计智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业的可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。智慧农业发展的基础基在于数字农业。
  智慧农业的四大应用
  广义的农业分为农、林、牧、渔以及副业,新技术主要体现在农业的生产环节。当前,着重应用于农业种植和畜牧养殖两个方向上。智慧农业生产环节的四大典型应用包括数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖,根据四大应用场景,列举了部分企业的应用图谱。
  数据平台服务
  指的是利用传感器、无线网络、大数据、云计算等进行数据分析收集与分析,通过可视化展示,实时监测农作物的生长情况,最终预测农作物的产量。实现作物的精准管理,需要收集土地土壤数据、天气气候数据、农作物生长数据以及病虫害数据。
  农业数据获取的方式多种多样,当前,主要有卫星遥感、无人机航拍以及传感器采集等三种方式收集数据,通过对收集到的数据进行分析,建立可视化模型,实现作物的精准管理。
  然而,数据平台服务仍然存在很多问题,数据质量不高,农业收集时间长等严重抑制了行业的发展。
  文章详细探讨了数据平台服务的定义、应用方式以及当前行业发展存在的问题,另外三个应用无人机植保、农机自动驾驶和精细化养殖,请查看完整报告
  最后
  智慧农业的未来发展仍然存在很多问题,土地不规整、人才短缺、技术能力差、环境多种多样,而人才短缺是当前面临的最主要问题。
  随着基础设施不断完善、技术不断成熟、人才扶持力度加大,农业未来发展潜力巨大。本篇文章节选了部分内容,阅读完整报告请点击链接《2018智慧农业发展研究报告——新科技驱动农业变革》。

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