中國農業生產三要素悄然改變，農業生產多方遭顛覆！

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科技正在以大數據的形式向農業領域滲透，行業整合成為中國農業生產方式變革的重要力量。決策者多次提出的「讓農民成為令人羨慕職業」願景，在科技的武裝下正在接近做到。

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在農業4.0時代前夜，中國農業生產的三要素已經悄然改變。農民面朝黃土背朝天的傳統形象已被拋棄，科技的力量已使農村勞力力成為「網路新農人」。他們手中的農業大數據平台新工具，已經可以隨時監測到土壤、天氣、農作物等數據；而越來越多的土地流轉，也賦予他們更大的規模效益。

大數據是信息化發展的新階段。對此，我們應審時度勢、精心謀劃、超前布局，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施建設。

其中，推進農業大數據發展應用是一個重要方向，是建設農業農村現代化、實施鄉村振興戰略的有力抓手。必須緊跟大數據時代步伐，抓緊推動農業大數據建設，以此牽引農業農村信息化發展，搶占農業農村現代化的制高點，推動大陸從農業大國走向農業強國。

大數據多方面顛覆農業生產

大數據加快作物育種

培育優良作物品種的傳統過程不僅耗費大量的財力和人力，而且可能需要10年或更長時間。大數據加快了這個過程。

大數據加快了作物育種，遺傳學的進步已經導致了生物信息的爆炸式增長：首先是模式生物基因組測序的開始，其次是高通量或自動化實驗技術的快速應用。

利用更好的工具，研究成果轉化為實際生產力的速度將更快，成本也將更低。設施較少、規模較小的實驗室也能完成這個過程，數據庫共享能夠提供更多的數據供實驗人員獲取和分析。

數據驅動耕種方法

商業化農業生產十分複雜，涉及生物學、氣象和人類活動。近年，種植者迅速採用新的精準農業技術。利用GPS和其他技術，生產者可以精確地追蹤不同田地的產出，操縱和控制設備，監測田地狀況，管理投入品，大幅提高生產率和利潤。

同時，數據迅速累積，變得數量龐大且錯綜複雜，只能使用計算機軟件進行分析。數據本身無法創造見解，需要通過分析和咨詢服務來幫助農民洞悉數據，以機器學習為核心的軟件應用在與數據、設備和人類互動時變得越來越智能化和定制化。通過學習，它們能提供以前沒有開發過的機遇，幫助我們在農事方面做出更明智的決策。

大數據公司能測試各種各樣的基因組、作物投入品以及很多不同的農田、土壤和氣候條件。他們能按照數千畝土地的真實環境進行田間試驗，為農民提供在特定田地、特定土壤和特定氣候條件下優化種植的信息，甚至細化到每一粒種子。

讓農業信息透明化

這種透明度能夠顛覆價值鏈，可能會令某些零售商、批發商、大型種子生產商和大型化學品生產商感到不喜。信息使品牌投入品的定價和表現具有可見性，讓下層的種植者能夠擁有更多的權力。

種植者將能夠以非常精準的方式使用更少的化學品。以精確方式使用普通投入品的效果很可能好於使用名牌投入品的效果。更精準的種植很可能會讓投入品的用量減少大約30%至40%。

新興的農業科技公司把收集、匯總和分析眾多田地的數據作為自己的主業，目標是向農民提供個性化方案，將每塊田地的耕種細化到作物個體：使用有關氣候和土壤條件、作物以及產出的數據。

數據公司利用從農民那里獲得的信息來改善他們的模型，提出更好的建議。數據讓農戶能夠不斷採用符合自身特定需要的產品，定價策略更加全面完善，能夠做到同一領域內更好的性價比。

食物追蹤

對食物從田間到餐桌的過程進行追蹤，可以預防疾病、減少浪費和提高利潤。由於全球供應鏈的延長，追蹤和監督農產品變得越來越重要。大數據正在被用來改善各個環節，比如倉庫和零售店的庫存水平，以及作為食品在整個供應鏈中「血統記錄」的食品溫度。

食品生產商和運輸者使用傳感器技術、掃描設備和分析工具來監控收集供應鏈的相關數據。溫度和濕度通過帶有GPS功能的傳感器進行監控，在配送途中需要採取糾正措施時，警報就會響起。

如果發生問題或召回，零售商處的銷售點掃描讓他們可以採取迅速有效的行動，哪怕產品已經售出。

對供應鏈的影響

大型農企正在遭受挑戰，因為新技術使農民知道應該種植什麼，何時和如何種植，使用哪種作物投入品來最大程度地提高收成和效益。傳統的大型農企可能無法做出改變，向農民提供最好的作物特性和有關農業投入品的最佳信息。

現在，創新更容易在新企業中產生，這有很多原因。

一是信任，企業必須能讓農民相信他們的數據將被匿名化，他們不太可能願意他們的信息落入那些想方設法推銷自家產品的大公司之手。

二是對公正建議和雙向信息的渴求，即使大公司能夠建立最好的數字平台，他們也很難被視為公正建議的提供者。

目前，大數據革命尚處於早期階段，但已經使農業踏上了迅速變遷和探索發現的道路。

農業大數據建設重點任務

農業大數據建設是一個系統工程，是一項長期而艱巨的任務。對此，既要做好頂層設計，又要堅持問題導向，以應用成效為檢驗標準，找準切入點。當前，結合農業大數據發展應用的現狀和需求，應當主要抓好以下幾項重點任務。

加強大數據基礎設施建設

要加強農業大數據的「雲」「網」「端」基礎設施建設，既包括國家農業大數據平台、重要信息系統等軟件基礎設施建設，也包括互聯網、物聯網等網路基礎設施建設，還包括安裝在田間地頭的傳感設備、移動終端等硬件基礎設施建設。

加快構建農業數字資源體系

全面提升數據采集、傳輸、存儲、處理、利用、安全保障等能力，加強農業大數據標準化體系建設，加快形成跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的農業數字資源體系。現在最基礎、最關鍵的是要解決沒有數據這個最大「短板」。

加大農業大數據科技創新和成果轉化應用力度

推動有關部門、科研教學單位加強農業大數據學科建設、重點實驗室建設和重大科技攻關，積極爭取將農業大數據發展應用納入數字農業工程項目和現代農業產業技術體系。要與有關科研教學單位、大數據企業合作，啟動開展數據挖掘、深度學習、關聯分析、管理與處理等農業大數據核心關鍵技術開發應用，推出系列農業大數據產品，創新完善農業大數據推廣和服務方式。

強化政務信息資源整合落地

加快建立農業數據資源共享開放和開發利用的制度機制，深入推進業務融合、數據融合，打通「互聯網+政務服務」的數字大動脈，真正做到用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新。同時，要深入推進網站整合，推動農業新媒體的建設和創新。

提升網路安全保障能力

按照網路安全與建設同步規劃、同步實施、同步落實的要求，全面加強基礎設施、信息系統、數據資源的網路安全保障體系建設。同時，要應用大數據技術，提升重大輿情監測能力。

落地化的農業大數據建設

現在的農業大數據大多是從數據源入手，比如天上的衛星遙感、地下的土地設備等，但缺少實際的農業應用場景，導致數據很難直接進行價值轉化落地，農業的大數據不只是天上的、地下的能夠解決，更關鍵是地臉部隊，地面推進。在國內，農業大數據不是一蹴而就的，它要結合農民和農業的實際情況來展開，可能要經歷5-6個不同階段：

農業階段

當前相對比較粗放的小農經濟；

智能農業

開始使用部分自動化的農業機械、局部的衛星氣象大數據和物聯網設備等做到的局部智能農業；

在線的智能農業

智慧農業已經可以將智能設備和數據相互連接並在線，可以互通和算法分析決策；

智慧農業系統

通過雲端+智能設備+農機等做到了雲端的智慧農業經營系統；

開放型智慧平台

通過開放接口將雲、智能設備等開放給各個農業節點和廠家，做到雲端或區塊鏈的分布式智慧平台；

大數據產融平台

結合場景精煉的大數據和交易閉環、產業閉環以及金融服務平台，做到農業的大數據產融平台；