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农业科技化-作物生长

 
一是加快作物育种。
 
培育优良作物品种的传统过程不仅耗费大量的财力和人力,而且可能需要10年或更长时间。大数据加快了这个过程。大数据加快了作物育种,遗传学的进步已经导致了生物信息的爆炸式增长:首先是模式生物基因组测序的开始,其次是高通量或自动化实验技术的快速应用。
 
利用更好的工具,研究成果转化为实际生产力的速度将更快,成本也将更低。设施较少、规模较小的实验室也能完成这个过程,数据库共享能够提供更多的数据供实验人员获取和分析。
 
二是驱动耕种方法。
 
商业化农业生产十分复杂,涉及生物学、气象和人类活动。近年,种植者迅速采用新的精准农业技术。利用GPS和其他技术,生产者可以精确地追踪不同田地的产出,操纵和控制设备,监测田地状况,管理投入品,大幅提高生产率和利润。同时,数据迅速累积,变得数量庞大且错综复杂,只能使用计算机软件进行分析。
 
数据本身无法创造见解,需要通过分析和咨询服务来帮助农民洞悉数据,以机器学习为核心的软件应用在与数据、设备和人类互动时变得越来越智能化和定制化。通过学习,它们能提供以前没有开发过的机遇,帮助我们在农事方面做出更明智的决策。
 
大数据公司能测试各种各样的基因组、作物投入品以及很多不同的农田、土壤和气候条件。他们能按照数千亩土地的真实环境进行田间试验,为农民提供在特定田地、特定土壤和特定气候条件下优化种植的信息,甚至细化到每一粒种子。
三是让农业信息透明化。
 
这种透明度能够颠覆价值链,使品牌投入品的定价和表现具有可见性,让下层的种植者能够拥有更多的权力。种植者将能够以非常精准的方式使用更少的化学品,以更精确的方式使用普通投入品的效果,让种植者的投入减少大约30%至40%。
 
新兴的农业科技公司把收集、汇总和分析众多田地的数据作为自己的主业,目标是向农民提供个性化方案,将每块田地的耕种细化到作物个体,使用有关气候和土壤条件、作物以及产出的数据。数据公司利用从农民那里获得的信息来改善他们的模型,提出更好的建议。数据让农户能够不断采用符合自身特定需要的产品,定价策略更加全面完善,能够实现同一领域内更好的性价比。
 
四是可实现食物追踪溯源。
 
大数据对食物从田间到餐桌的过程进行追踪,可以预防疾病、减少浪费和提高利润。由于全球供应链的延长,追踪和监督农产品变得越来越重要。大数据正在被用来改善各个环节,比如仓库和零售店的库存水平,以及作为食品在整个供应链中的食品温度。食品生产商和运输者使用传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。
 
温度和湿度通过带有GPS功能的传感器进行监控,在配送途中需要采取纠正措施时,警报就会响起。如果发生问题或召回,零售商处的销售点扫描让他们可以采取迅速有效的行动,哪怕产品已经售出。
 
此外,通过大数据的应用,加强了消费者与种植者的沟通联系,让传统的供应链得以改变,实现了从农田到餐桌的一站式供应。
 
农业大数据建设是一个系统工程,是一项长期而艰巨的任务。对此,既要做好顶层设计,又要坚持问题导向,以应用成效为检验标准,找准切入点。据有关专家分析,当前,结合农业大数据发展应用的现状和需求,应当主要抓好以下几项重点任务。
 
一是加强大数据基础设施建设。
 
要加强农业大数据的“云”“网”“端”基础设施建设,既包括国家农业大数据平台、重要信息系统等软件基础设施建设,也包括互联网、物联网等网络基础设施建设,还包括安装在田间地头的传感设备、移动终端等硬件基础设施建设。
 
二是加快构建农业数字资源体系。
 
全面提升数据采集、传输、存储、处理、利用、安全保障等能力,加强农业大数据标准化体系建设,加快形成跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的农业数字资源体系。现在最基础、最关键的是要解决没有数据这个最大“短板”。
 
三是加大农业大数据科技创新和成果转化应用力度。
 
推动有关部门、科研教学单位加强农业大数据学科建设、重点实验室建设和重大科技攻关,积极争取将农业大数据发展应用纳入数字农业工程项目和现代农业产业技术体系。
 
要与有关科研教学单位、大数据企业合作,启动开展数据挖掘、深度学习、关联分析、管理与处理等农业大数据核心关键技术开发应用,推出系列农业大数据产品,创新完善农业大数据推广和服务方式。
 
四是强化政务信息资源整合落地。
 
加快建立农业数据资源共享开放和开发利用的制度机制,深入推进业务融合、数据融合,打通“互联网+政务服务”的数字大动脉,真正实现用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新。同时,要深入推进网站整合,推动农业新媒体的建设和创新。
 
五是提升网络安全保障能力。
 
按照网络安全与建设同步规划、同步实施、同步落实的要求,全面加强基础设施、信息系统、数据资源的网络安全保障体系建设。同时,要应用大数据技术,提升重大舆情监测能力。

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