数字农业为什么可以成为发展关键

数字农业为什么可以成为

发展关键

什么是数字农业

数字农业是一个宽泛和集合的概念。一切用数字信息技术应用于农业科研和生产领域的实践，都可以称之为数字农业。

更具体的讲，数字农业就是将遥感技术、地理信息和定位技术、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术和人工智能等各种信息技术，与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等各种基础学科实现有机结合，从宏观到微观，对农作物的生长发育状况，对影响农作物的自然环境，以及对影响农产品销售的市场环境，进行实时监测，定期获取信息并生成动态信息系统，以达到提升农产品产量和质量，降低生产成本，改善生态环境的目的，促进农业可持续发展。

下面就数字农业不同内容的概念的内涵和外延，以及它们之间的相互关系做一个简单的介绍。

01、农业物联网（Agricultural Internet Of Things）

农业物联网是一个封闭的数控系统。系统根据设定的模型和部分参数，监测环境的温度、湿度、光照的变化以及农作物的生长状况，自动地感知、识别和采集数据，并时时传导到后台进行数据处理，输出计算结果和操作指令，实现部分自动化和智能化操作。农业物联网主要用于设施农业和物流系统。

02、农业大数据（Big Data）

农业大数据是一个开放的数据系统。系统通过收集、鉴别和标识数据，建立数据库，通过模型、参数和算法，组合和优化多维数据，为生产操作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和操作。农

业大数据主要用于大田大农业和全产业链的操作。

03、精准农业（Precision Farming）

精准农业是一个以硬件为基础的农机单机操作系统。系统以农机单机硬件为基础，配以智能化探测设备和控制软件，通过利用全球定位系统，地理信息系统，环境探测系统，作物自动成像和识别系统，自动控制系统等，实现不同环境中的场景配适，定位、定时、定量地实现精准的农事操作以及变量控制（包括变量播种、变量施肥、变量喷药等）。

04、智慧农业（Smart Agriculture）

智慧农业是建立在经验模型基础上的专家决策系统。系统通过对已建立模型的不断迭代和升级，具有自我学习、纠错和完善的能力，并在复杂和专业的领域，最终超越人类传统经验的综合判断和决策能力。智慧农业可以和农业物联网，农业大数据和精准农业等互相结合，灵活应用。

农业数字化与数字农业的区别

一些专家学者，官员和媒体在谈所谓“数字农业”或“智慧农业”的时候，其实大多是农业数字化的内容。那农业数字化与数字农业两者的内涵和区别又是什么呢？

01、农业数字化

农业数字化是利用数字技术，对农业的生产和管理环节进行数字化和可视化改造，以便获取实时的横向统计数据，为实施决策提供依据。基本特点是：

数量化：从定性到定量

即时性：软件系统自动获取

可视化：直观性和便捷性

全局性：宏观和综合，便于了解全局情况，及时规划和指导工作

02、数字农业

数字农业是以数据和模型为基础，科学化、智能化进行生产和经营的纵向决策流程。基本特点是：

典型化：生产和经营的典型场景选取

标准化：生产和交易流程规范化

操作性：生产和交易主体自我操作

智能化：通过数据反馈，不断迭代升级；并具有学习、自适、改善和优化的决策能力

03、区别

农业数字化多是政府和科研机构主导的，以管理和指导为目的，是横向和宏观逻辑，它的操作主体也主要是由政府部门来主导的；

数字农业主要是农业产业的从业者（生产者、交易者和企业），以生产和经营具体过程为导向实施，是纵向和微观逻辑，它的操作主体是生产者和企业。

总体上讲，虽然“数字农业”目前还处于发展的早期和探索阶段。但是，它是从更加宏观和全面的角度，切入和渗透农业产业链的各个环节和末梢，使得以经验为基础的产业开始向数字化转变的艰难过程，并从机体的每一个细胞去改变传统的运行逻辑。未来随着数字化技术

的不断发展，相信数字农业将会激发出更多潜力，推动中国农业产业发展！