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“數(shù)字農(nóng)業(yè)”到底是什么?

來(lái)源:高新院 achie.org 日期:2022-04-14 點(diǎn)擊:

  數(shù)字農(nóng)業(yè)——1997年由美國(guó)科學(xué)院、工程院兩院士正式提出。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)是將信息作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素,用現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)對(duì)象、環(huán)境和全過(guò)程進(jìn)行可視化表達(dá)、數(shù)字化設(shè)計(jì)、信息化管理的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。數(shù)字農(nóng)業(yè)使信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)有效融合,對(duì)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式具有重要意義。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)將遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)等高新技術(shù)與地理學(xué)、農(nóng)學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物生理學(xué)、土壤學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)地結(jié)合起來(lái),實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)農(nóng)作物、土壤從宏觀到微觀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)、發(fā)育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應(yīng)的環(huán)境進(jìn)行定期信息獲取,生成動(dòng)態(tài)空間信息系統(tǒng),對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)象、過(guò)程進(jìn)行模擬,以達(dá)到合理利用農(nóng)業(yè)資源,降低生產(chǎn)成本,改善生態(tài)環(huán)境,提高農(nóng)作物產(chǎn)品和質(zhì)量的目的。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)的組成
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)是一個(gè)集合概念,它主要包含以下4個(gè)主要部分:
 
  1.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings)
 
  農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)從本質(zhì)上講,是一套數(shù)控系統(tǒng)。在一個(gè)特定的封閉系統(tǒng)內(nèi),以探頭、傳感器、攝像頭等設(shè)備為基礎(chǔ)的物物相聯(lián)。它根據(jù)已經(jīng)確定的參數(shù)和模型,進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)控和操作。由于需要以硬件設(shè)備的投資和聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),因此投資額較大,主要用于設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的管理和操作,也用于農(nóng)產(chǎn)品的加工、倉(cāng)儲(chǔ)和物流管理。
 
  2.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)(BigData)
 
  農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相對(duì)應(yīng)的概念,它是一個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng),在開放系統(tǒng)中收集、鑒別、標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù),并建立數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)參數(shù)、模型和算法來(lái)組合和優(yōu)化多維和海量數(shù)據(jù),為生產(chǎn)操作和經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù),并實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化控制和操作。因?yàn)樗窃谕耆_放的系統(tǒng)中運(yùn)作,因此主要用于大田農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的操作和經(jīng)營(yíng)。
 
  3.精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)(PrecisionFarming)
 
  精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是建立在農(nóng)機(jī)硬件基礎(chǔ)上的執(zhí)行和操作系統(tǒng)。它主要是以農(nóng)機(jī)的單機(jī)硬件為基礎(chǔ),配以探測(cè)設(shè)備和智能化的控制軟件,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)操作,變量控制(包括變量播種、變量施肥、變量噴藥等),無(wú)人駕駛,以及最佳的工作環(huán)境和場(chǎng)景適配。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)的是(單體)設(shè)備和設(shè)施操作的精準(zhǔn)和智能化控制,是硬件+軟件。
 
  4.智慧農(nóng)業(yè)(SmartAgriculture)
 
  智慧農(nóng)業(yè)是建立在經(jīng)驗(yàn)?zāi)P突A(chǔ)之上的專家決策系統(tǒng),其核心是軟件系統(tǒng)。智慧農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)的是智能化的決策系統(tǒng),配之以多種多樣的硬件設(shè)施和設(shè)備,是系統(tǒng)+硬件。智慧農(nóng)業(yè)的決策模型和系統(tǒng)可以在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
 
  2016年,谷歌旗下DeepMind的AlphaGo橫空出世,把人工智能為(AI)的決策水平提高到一個(gè)前所未有的高度,讓人們認(rèn)識(shí)到人空智能發(fā)展的提速和廣闊的前景,也為數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展注入了強(qiáng)心針。
 
  由于數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展還處于早期階段,對(duì)于其核心的組成部分以及各個(gè)部分的理解還有不少歧義,因此,概念被用錯(cuò)和被混為一談的事情經(jīng)常發(fā)生。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)未來(lái)的發(fā)展前景雖然非常富有吸引力,但是由于農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)涉及的品類和品種繁多,生產(chǎn)過(guò)程漫長(zhǎng)和復(fù)雜,不可控因素多,變量多,因此數(shù)字農(nóng)業(yè)從單點(diǎn)突破到全面進(jìn)步和應(yīng)用還需要假以時(shí)日。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)
 
  1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度專業(yè)化、規(guī)模化、企業(yè)化
 
  美國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)化是多層次的,這主要表現(xiàn)在地區(qū)專業(yè)化、農(nóng)場(chǎng)專業(yè)化和生產(chǎn)工藝專業(yè)化。美國(guó)大陸劃分為幾個(gè)主要的作物帶,每個(gè)作物帶中最適合一種作物的生長(zhǎng),如著名的“玉米帶”、“奶牛帶”等;絕大多數(shù)的農(nóng)場(chǎng)只生產(chǎn)一種作物,進(jìn)行大規(guī)模種植;而有的農(nóng)場(chǎng)只生產(chǎn)一種作物的一個(gè)品種,或只做一種作物的育種。這樣因地制宜、各有所專,達(dá)到了專業(yè)化與規(guī)模化的很好結(jié)合,形成了專業(yè)化生產(chǎn)、集約化經(jīng)營(yíng)、企業(yè)化管理現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)模式。
 
  2.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系完善
 
  美國(guó)已形成發(fā)達(dá)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后緊密銜接的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系,包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的生產(chǎn)和供應(yīng),以及農(nóng)產(chǎn)品的收獲后的儲(chǔ)藏、運(yùn)輸、加工和銷售等部門。他們分工明確,高效協(xié)作,在相關(guān)農(nóng)業(yè)法律體系的維護(hù)下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有序而高效。
 
  3.農(nóng)業(yè)教育、科研和推廣“三位一體”
 
  美國(guó)的農(nóng)業(yè)是由私人經(jīng)營(yíng)的,但各級(jí)政府積極支持農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,建立了富有特色的“三位一體”的農(nóng)業(yè)教育科研和推廣體系,農(nóng)學(xué)院同時(shí)承擔(dān)農(nóng)業(yè)教育、科研和推廣三項(xiàng)職能,使教學(xué)科研和推廣緊密地結(jié)合起來(lái),為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)推動(dòng)力。
 
  國(guó)內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
 
  近年來(lái),我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)得到快速發(fā)展,突破了一批數(shù)字農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù),開發(fā)一批實(shí)用的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)品,建立了網(wǎng)絡(luò)化數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)平臺(tái)。
 
  例如農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在陜西省試點(diǎn)的“國(guó)家級(jí)蘋果產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)中心”,托普云農(nóng)為浙江省政府搭建的智慧農(nóng)業(yè)云平臺(tái)都是優(yōu)秀的數(shù)字農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例。
 
  目前,在農(nóng)業(yè)數(shù)字信息標(biāo)準(zhǔn)體系、農(nóng)業(yè)信息采集技術(shù)、大比例尺的農(nóng)業(yè)空間信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)、農(nóng)作物生長(zhǎng)模型、動(dòng)植物數(shù)字化虛擬設(shè)計(jì)技術(shù)、農(nóng)業(yè)問(wèn)題遠(yuǎn)程診斷、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程教育多媒體信息系統(tǒng)、嵌入式手持農(nóng)業(yè)信息技術(shù)產(chǎn)品、溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)、數(shù)字化農(nóng)業(yè)宏觀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生物信息學(xué)方面的研究應(yīng)用上,中國(guó)企業(yè)都取得了重要的階段性成果,通過(guò)不同類型地區(qū)應(yīng)用示范,初步形成了我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)框架和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)體系、應(yīng)用體系和運(yùn)行管理體系,促進(jìn)了我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

 

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2022-04-14 來(lái)源:高新院 achie.org 點(diǎn)擊:

  數(shù)字農(nóng)業(yè)——1997年由美國(guó)科學(xué)院、工程院兩院士正式提出。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)是將信息作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素,用現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)對(duì)象、環(huán)境和全過(guò)程進(jìn)行可視化表達(dá)、數(shù)字化設(shè)計(jì)、信息化管理的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。數(shù)字農(nóng)業(yè)使信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)有效融合,對(duì)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式具有重要意義。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)將遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)等高新技術(shù)與地理學(xué)、農(nóng)學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物生理學(xué)、土壤學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)地結(jié)合起來(lái),實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)農(nóng)作物、土壤從宏觀到微觀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)、發(fā)育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應(yīng)的環(huán)境進(jìn)行定期信息獲取,生成動(dòng)態(tài)空間信息系統(tǒng),對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)象、過(guò)程進(jìn)行模擬,以達(dá)到合理利用農(nóng)業(yè)資源,降低生產(chǎn)成本,改善生態(tài)環(huán)境,提高農(nóng)作物產(chǎn)品和質(zhì)量的目的。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)的組成
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)是一個(gè)集合概念,它主要包含以下4個(gè)主要部分:
 
  1.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings)
 
  農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)從本質(zhì)上講,是一套數(shù)控系統(tǒng)。在一個(gè)特定的封閉系統(tǒng)內(nèi),以探頭、傳感器、攝像頭等設(shè)備為基礎(chǔ)的物物相聯(lián)。它根據(jù)已經(jīng)確定的參數(shù)和模型,進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)控和操作。由于需要以硬件設(shè)備的投資和聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),因此投資額較大,主要用于設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的管理和操作,也用于農(nóng)產(chǎn)品的加工、倉(cāng)儲(chǔ)和物流管理。
 
  2.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)(BigData)
 
  農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相對(duì)應(yīng)的概念,它是一個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng),在開放系統(tǒng)中收集、鑒別、標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù),并建立數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)參數(shù)、模型和算法來(lái)組合和優(yōu)化多維和海量數(shù)據(jù),為生產(chǎn)操作和經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù),并實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化控制和操作。因?yàn)樗窃谕耆_放的系統(tǒng)中運(yùn)作,因此主要用于大田農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的操作和經(jīng)營(yíng)。
 
  3.精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)(PrecisionFarming)
 
  精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是建立在農(nóng)機(jī)硬件基礎(chǔ)上的執(zhí)行和操作系統(tǒng)。它主要是以農(nóng)機(jī)的單機(jī)硬件為基礎(chǔ),配以探測(cè)設(shè)備和智能化的控制軟件,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)操作,變量控制(包括變量播種、變量施肥、變量噴藥等),無(wú)人駕駛,以及最佳的工作環(huán)境和場(chǎng)景適配。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)的是(單體)設(shè)備和設(shè)施操作的精準(zhǔn)和智能化控制,是硬件+軟件。
 
  4.智慧農(nóng)業(yè)(SmartAgriculture)
 
  智慧農(nóng)業(yè)是建立在經(jīng)驗(yàn)?zāi)P突A(chǔ)之上的專家決策系統(tǒng),其核心是軟件系統(tǒng)。智慧農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)的是智能化的決策系統(tǒng),配之以多種多樣的硬件設(shè)施和設(shè)備,是系統(tǒng)+硬件。智慧農(nóng)業(yè)的決策模型和系統(tǒng)可以在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
 
  2016年,谷歌旗下DeepMind的AlphaGo橫空出世,把人工智能為(AI)的決策水平提高到一個(gè)前所未有的高度,讓人們認(rèn)識(shí)到人空智能發(fā)展的提速和廣闊的前景,也為數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展注入了強(qiáng)心針。
 
  由于數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展還處于早期階段,對(duì)于其核心的組成部分以及各個(gè)部分的理解還有不少歧義,因此,概念被用錯(cuò)和被混為一談的事情經(jīng)常發(fā)生。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)未來(lái)的發(fā)展前景雖然非常富有吸引力,但是由于農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)涉及的品類和品種繁多,生產(chǎn)過(guò)程漫長(zhǎng)和復(fù)雜,不可控因素多,變量多,因此數(shù)字農(nóng)業(yè)從單點(diǎn)突破到全面進(jìn)步和應(yīng)用還需要假以時(shí)日。
 
  數(shù)字農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)
 
  1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度專業(yè)化、規(guī)模化、企業(yè)化
 
  美國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)化是多層次的,這主要表現(xiàn)在地區(qū)專業(yè)化、農(nóng)場(chǎng)專業(yè)化和生產(chǎn)工藝專業(yè)化。美國(guó)大陸劃分為幾個(gè)主要的作物帶,每個(gè)作物帶中最適合一種作物的生長(zhǎng),如著名的“玉米帶”、“奶牛帶”等;絕大多數(shù)的農(nóng)場(chǎng)只生產(chǎn)一種作物,進(jìn)行大規(guī)模種植;而有的農(nóng)場(chǎng)只生產(chǎn)一種作物的一個(gè)品種,或只做一種作物的育種。這樣因地制宜、各有所專,達(dá)到了專業(yè)化與規(guī)模化的很好結(jié)合,形成了專業(yè)化生產(chǎn)、集約化經(jīng)營(yíng)、企業(yè)化管理現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)模式。
 
  2.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系完善
 
  美國(guó)已形成發(fā)達(dá)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后緊密銜接的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系,包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的生產(chǎn)和供應(yīng),以及農(nóng)產(chǎn)品的收獲后的儲(chǔ)藏、運(yùn)輸、加工和銷售等部門。他們分工明確,高效協(xié)作,在相關(guān)農(nóng)業(yè)法律體系的維護(hù)下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有序而高效。
 
  3.農(nóng)業(yè)教育、科研和推廣“三位一體”
 
  美國(guó)的農(nóng)業(yè)是由私人經(jīng)營(yíng)的,但各級(jí)政府積極支持農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,建立了富有特色的“三位一體”的農(nóng)業(yè)教育科研和推廣體系,農(nóng)學(xué)院同時(shí)承擔(dān)農(nóng)業(yè)教育、科研和推廣三項(xiàng)職能,使教學(xué)科研和推廣緊密地結(jié)合起來(lái),為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)推動(dòng)力。
 
  國(guó)內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
 
  近年來(lái),我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)得到快速發(fā)展,突破了一批數(shù)字農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù),開發(fā)一批實(shí)用的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)品,建立了網(wǎng)絡(luò)化數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)平臺(tái)。
 
  例如農(nóng)業(yè)農(nóng)村部在陜西省試點(diǎn)的“國(guó)家級(jí)蘋果產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)中心”,托普云農(nóng)為浙江省政府搭建的智慧農(nóng)業(yè)云平臺(tái)都是優(yōu)秀的數(shù)字農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例。
 
  目前,在農(nóng)業(yè)數(shù)字信息標(biāo)準(zhǔn)體系、農(nóng)業(yè)信息采集技術(shù)、大比例尺的農(nóng)業(yè)空間信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)、農(nóng)作物生長(zhǎng)模型、動(dòng)植物數(shù)字化虛擬設(shè)計(jì)技術(shù)、農(nóng)業(yè)問(wèn)題遠(yuǎn)程診斷、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程教育多媒體信息系統(tǒng)、嵌入式手持農(nóng)業(yè)信息技術(shù)產(chǎn)品、溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)、數(shù)字化農(nóng)業(yè)宏觀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生物信息學(xué)方面的研究應(yīng)用上,中國(guó)企業(yè)都取得了重要的階段性成果,通過(guò)不同類型地區(qū)應(yīng)用示范,初步形成了我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)框架和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)體系、應(yīng)用體系和運(yùn)行管理體系,促進(jìn)了我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

 
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