為什么農業大數據是一門大生意

2021-08-12

為了應對日益增長的糧食需求和氣候變化的壓力,決策者和行業領袖正在尋求物聯網、大數據、分析和云計算等技術力量的幫助。


農業大數據的市場規模


物聯網設備有助于這一過程的第一階段——數據收集。插入拖拉機和卡車以及田地、土壤和植物中的傳感器有助于直接從地面收集實時數據。

 

其次,分析師將收集的大量數據與云中的其他可用信息(如天氣數據和定價模型)進行集成,以確定模式。

 

最后,幫助解決農業生產的問題。它們有助于查明如運營效率低下和土壤質量、病蟲害等問題,并制定預測算法,甚至在問題發生之前就可以發出警報。

 

根據麥肯錫的估算,農業分析的采用一直在不斷增加;全球市場規模預計將從2018年的5.85億美元增長到2023年的12.36億美元,復合年增長率(CAGR)為16.2%。


農業大數據的應用場景


大數據應用的范圍很大,我們才剛剛開始探索冰山一角。跟蹤物理項目、收集實時數據和預測場景的能力可以真正改變農業實踐中的游戲規則。讓我們來看幾個大數據可以帶來不同的場景:

 

1.養活不斷增長的人口


這是連政府都在齊心協力解決的關鍵挑戰之一。實現這一目標的一個方法是增加現有農田的產量。

 

大數據為農民提供了降雨模式、水循環、肥料需求等方面的各項數據。這使他們能夠做出明智的決定,例如種植什么作物以獲得更好的利潤、何時種植澆灌以及何時收割。正確的決策最終會提高農業產量。


2.合理使用殺蟲劑

 

由于農藥對生態系統的副作用,農藥管理一直是一個有爭議的問題。大數據允許農民通過推薦使用何種農藥、何時使用以及使用多少農藥來更好地管理這一問題。

 

通過密切監測,農民可以遵守政府規定,避免在食品生產中過度使用化學品。此外,由于作物不會被雜草和昆蟲破壞,因此這會增加盈利能力。

 

3.優化農業設備

 

由于農業設備中集成了傳感器,并部署了大數據應用程序,這有助于更好地管理他們的設備。對于大型農場來說,這種級別的監控可以起到救命的作用,因為它可以讓用戶了解拖拉機的可用性、服務到期日和燃油加注警報。從本質上講,這可以優化使用并確保農業設備的長期健康。


通過農業無人機在授粉、施肥施藥、植保、病蟲害檢測等過程中采集的農作物監測數據、植保數據,以及對病蟲害的預測、產量預測分析;

 

4.農產品監測、溯源

通過智慧農業的攝像頭對農產品成長過程的監測,在采收后的分揀檢測(果型大小、甜酸度或淀粉度、農藥殘留檢測、金屬殘留檢測等),農產品箱垛物流跟蹤,農產品的電子標簽或RFID等數據;

 

5.從產地到餐桌的供應鏈監測

麥肯錫報告稱,每年有三分之一的供人類食用的食品流失或浪費。這是一個毀滅性的事實,因為該行業正努力彌合供需之間的差距。為了解決這一問題,需要通過電商平臺縮短從生產商到市場的食品交付周期。大數據可以通過跟蹤和優化送貨卡車路線來幫助實現供應鏈效率。

 

農業大數據變現


從產業化角度看,農業大數據的核心是能夠抓住幾個關鍵數據:資產和交易的數據。資產,主要是土地和農產品;交易,主要是農產品交易的商流(訂單和資金)、物流(產品和庫存)和信息流(品質、生產、標準)。


只有抓住產業化的關鍵數據,才可能有價值變現的落地場景。

那么,農業大數據有什么價值呢?
或者有哪些價值變現的場景呢?

從最初的出發點,農業大數據是可以利用衛星遙感、氣象和土地等數據集成天氣、病蟲害、成長監測等到種植管理計劃中,并能夠進行作物產量和生長趨勢預測;

從標準化農場的規?;妥詣踊a業運營的角度,農業大數據是可以結合自動化農機、IoT的智慧農業等進行輔助決策分析;

通過大數據分析和預測,可以進行農產業的產品創新和垂直市場的深入開發;

通過大數據來支撐農產品的品質控制和種植生產等數據與農產品零售和食品零售的數據交換和追溯;

基于大數據來進行農業的一二三產的價值鏈整合,誰先掌握更多的大數據誰更容易建立產業鏈的首發優勢;

通過豐富和全面的大數據來支撐農產品品牌的打造和IP化;

但是,如果只是為了農業大數據而大數據是沒有用的,一定要結合農業的實際應用場景來采集、利用和算法分析,也就是要讓“量”大的大數據變成“厚實”應用場景的大數據。

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,更關鍵是地面部隊,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:

1、農業階段
相對比較粗放的小農經濟;
2、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實現的局部智能農業;
3、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并在線,可以互通和算法分析決策;
4、智慧農業系統
通過云端+智能設備+農機等實現了云端的智慧農業運營系統;
5、開放型智慧平臺
通過開放接口將云、智能設備等開放給各個農業節點和廠家,實現云端或區塊鏈的分布式智慧平臺;
6、大數據產融平臺
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臺,實現農業的大數據產融平臺;
通過這些不同的階段,結合實際的農業生產和運營,最終農業大數據才可以實現三農產業鏈內的協同和數據交換。

當然,國內的農村還沒有完全實現智能手機和智能農機,也沒有實現標準化和規?;霓r場或者基地,而農場和農產品的交易平臺也沒有完全實現,這就意味著農業大數據的發展道阻且長。



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