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什么是数字农业?未来数字农业呈现哪些趋势变化,什么是数字农业?未来数字农业呈现哪些趋势图
“ 数字化是科技赋能农业最有力的体现。
农业是国民经济发展的关键基础，也是国家安全的重要保障。中国自古以来就非常重视农业发展。然而，近年来，农业资源与需求的矛盾日益突出。如何利用有限的资源满足更多人的需求，成为中国亟待解决的问题。
随着数字经济的快速发展，“数字农业”应运而生。数字农业是将数字信息作为农业生产的新要素，利用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计和管理的一种新的农业发展形式。在数字经济范畴下改造提升传统产业，是数字化重组的典型应用之一。
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数字农业是什么？
数字农业是信息技术在农业领域的全面综合应用。具体而言，数字农业是指将遥感、地理信息系统、定位系统、计算机技术、通信与网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机结合，实现对农作物从规划、投入、生产到农产品收获、加工、营销等农业生产全过程的模拟、监测和判断。
数字农业从概念的产生到实践中的探索、发展和应用，不断得到丰富和完善。数字农业的定义和理解因人而异。笔者根据世界主要农业国家企业的科研和实践，在此做一个阶段性总结。
数字农业是一个集合概念，主要包括以下四个主要部分：
1.农业物联网（InternetofThings）
农业物联网本质上是一个数控系统。在一个特定的封闭系统中，基于探头、传感器、摄像头等设备的事物是相互连接的。它根据确定的参数和模型进行自动调节和操作。因为需要基于硬件设备的投资和联网，所以投资金额比较大，主要用于设施农业生产过程的管理和运营，以及农产品的加工、仓储和物流管理。
2.农业大数据（BigData）
农业大数据是与农业物联网相对应的概念。这是一个数据系统。它在一个开放的系统中收集、识别、鉴别数据，建立数据库。多维度、海量的数据通过参数、模型、算法进行组合优化，为生产运营和商业决策提供依据，实现部分自动化控制和操作。因为它是在一个完全开放的体系中运行的，主要用于田间农业的生产和整个农业产业链的运营管理。
3.精准农业（PrecisionFarming）
精准农业是基于农业机械硬件的执行和操作系统。它主要是以农业机械的单机硬件为基础，配备检测设备和智能控制软件，从而实现精准作业、变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷洒等。)，无人驾驶，以及理想的工作环境和场景适应。精准农业强调的是(单个)设备设施的精准智能控制，是硬件和软件。
4.智慧农业（SmartAgriculture）
智能农业是基于经验模型的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能决策系统，有各种硬件设施设备，这就是系统硬件。农业智能决策模型和系统可广泛应用于农业物联网、农业大数据等领域。
2016年，谷歌DeepMind旗下的AlphaGo诞生，将人工智能(AI)的决策水平提升到了前所未有的高度，让人们认识到了人工智能发展的速度和广阔前景，为数字农业的发展注入了一剂强心针。
由于数字农业的发展还处于初级阶段，对其核心组成部分和各个部分的理解还存在很多模糊之处。因此，概念被误用和混淆是很常见的
虽然数字农业未来的发展前景非常诱人，但由于农业生产涉及的品种和种类多，生产过程漫长复杂，不可控因素多，变数多，数字农业从单点突破到全面进步和应用还需要一段时间。
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数字农业有哪些优势
1.农业生产高度专业化、规模化、企业化
美国农业生产的专业化是多层次的，主要表现在区域专业化、农场专业化和生产技术专业化。美国大陆分为几个主要作物带，每个作物带都比较适合一种作物的生长，比如著名的“玉米带”和“奶牛带”。大多数农场只生产一种作物，大规模种植；有些农场只生产一种作物的一个品种，或者只培育一种作物。这样因地制宜，各有所长，实现了专业化和规模化的良好结合，形成了专业化生产、集约化经营、企业化管理的现代产业模式。
2.农业生产体系完善
美国形成了发达的农业生产体系，产前、产中、产后紧密联系，包括农业生产资料的生产和供应，农产品收获后的储存、运输、加工和销售。他们分工明确，合作高效。在相关农业法律制度的维护下，农业生产是有序高效的。
3.农业教育、科研和推广“三位一体”
美国的农业是私营的，但各级政府积极支持农业科技的发展，建立了颇具特色的“三位一体”的农业教育、科研和推广体系。农学院同时承担农业教育、科研和推广三大职能，将教学、科研和推广紧密结合，为农业发展提供了强大的技术动力。
中国数字农业发展现状
近年来，我国数字农业技术发展迅速，突破了一批数字农业关键技术，开发了一批实用的数字农业技术产品，建立了网络化的数字农业技术平台。
比如农业农村部在陕西省试点的“苹果产业大数据中心”，顶云农为浙江省政府搭建的智慧农业云平台，都是数字农业大数据应用案例。
目前，在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、大型农业空间信息资源数据库、作物生长模型、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家系统和决策支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、嵌入式手持农业信息技术产品、温室环境智能控制系统、数字农业宏观监测系统、农业生物信息学等研究和应用方面，各企业均取得了重要成果。通过在不同类型区域的应用示范，初步形成了我国数字农业技术框架和数字农业技术体系、应用体系和运营管理体系，推动了我国农业信息化和农业现代化进程。
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中国数字农业面临的4大难题
中国的数字农业还处于比较初级的阶段，大量的硬件投入还没有完全解决农业的根本问题。在很多地方的数字农业建设中，存在着“增而不增收”、“种、产、销”脱节，或者数字化的概念与实际生产环境脱节等问题。包括：
1.重硬件，轻软件
政府和农民都很容易混淆数字农业和农业机械化的概念。数字农业和农业机械化的根本区别在于，机械化是用机械代替人工劳动，而数字农业是用数据驱动机械，实现自动化操作和智能调节。没有数据和软件的物联网其实就是一个工具，和机械农业没有本质区别。只有开放软件平台，才能打开大数据、智慧农业、数字经济的大门。
2. 有数据，没智慧
它是数字资源的基础
目前我国数字农业的应用大部分还在生产环节，严格来说处于现代农业3.0的初级阶段，产业链其他环节的信息化、经济化程度都比较低。农业部虽然提出了农业大数据的“全产业链”发展路径，但并没有充分激发产业链其他环节的潜力，农产品电商的运营模式也还没有开始数据驱动的尝试。农业数字经济不同于数字农业的其他要素。事实上，农业的数字经济是由市场资本反向驱动的。电子商务的模式是数字驱动的市场经济，在营销运作、产品特色、物流等方面遇到了很多阻力。如果反向驱动成为现实，所有问题都会变得简单。
3 .数字经济薄弱
近年来，农业数据服务企业层出不穷，但对农业生产经营主体的服务能力普遍不足，产品营销难度大。产品的服务能力很大程度上依赖于数据质量，随着高价值数据的不断积累，有望提高产品的实用性。只有不断创造可行的数据产品，才能撬动庞大的农业数字化市场。
4 .产品化能力弱
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以“数字化”为特征的现代农业4.0是毋庸置疑的未来。数字农业将带来更高的产业效率、更公平的价值分配和更可持续的发展模式。我们认为，中国数字农业的发展将呈现以下六大趋势：
未来数字农业的发展趋势
数据是发展数字农业的基石。目前，我国数字农业面临数据采集成本高的困境。随着数据思维深入人心，数据采集的组织成本会大大降低；随着农业物联网的升级，公共数据的不断开源，从业者信息化水平的提高，数据采集的显性成本将不断降低。所有未来的农业工业单位都将拥有定制的数据供应系统。而且数据仓库中的静态资源会随着拥有者数字化能力的提升而不断流入产业链，通过交换、整合或再生，不断创造价值，实现业务的数字化驱动。
1. 数据供应定制化
发现数据价值是数字农业发展的动力源。以色列可以卖给我们硬件设备，但绝不会开放后端系统，因为真正的核心技术是实现数据价值的模型。当前，随着大国科技竞争的加剧，科技成果引进的壁垒不断增加，而且由于国内外农业业态差异巨大，不能套用国外的模式和模式。另一方面，中国不断鼓励科研成果的产业转化，产业与学术界、农业与数据科学的跨界合作也在逐步深化。因此，实现行业核心数据模型的自主研发是大势所趋。
2. 数据模型国产化
机械化和智能化之间只有“数据驱动”的距离。中国制造2025战略明确将“智能制造”作为主攻方向，顺应了市场趋势。海尔、金风等老牌厂商积极进行数字化转型，寻找新的增长点。农机制造商将继续用数据赋能机械，适应数字化农场的需求，实现从制造商到服务商的转型升级。
3. 农业机械智能化
随着农业产业各方面数字化的有效提升，当数字机器智能和商业智能进入生产和管理，产业链将不断进入网络，逐步完成网络世界的逼真数字制图。产业链的虚拟化将进一步促进信息不对称的消除，提高产业效率，发现新的增长点。
4. 产业链虚拟化
近年来，供应链金融发展迅速。预计到2020年，中国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元。供应链金融是产业优化的重要组成部分。它促进健康发展
无论是农田数据还是经营数据，都是反映从业人员生产经营状况的关键信息。数据在给行业带来动能的同时，也存在被滥用的风险。因此，数据安全是工业数字化发展的基本保障。存储和应用数据的信息系统的安全性要求将不断加强，数据所有权问题将随着法律的完善而得到妥善解决，从而消除行业数字化的后顾之忧。
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5. 供应链金融普惠化
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