農業物聯網和大數據創新發展論壇

編者按：本次論壇邀請了“互聯網+”領域相關的專家、企業家進行現場交流。通過交流對于發展物聯網和大數據促進現代農業發展起到重要的促進作用。目前我們農業互聯網跟農業大數據和農業深度融合之后，有可能形成新的業態，從而會給我們帶來很大的商機，促進我們經濟的發展，在這個發展過程當中促進我國農業的繁榮。

由農業部市場與經濟信息司、農業部信息中心、江蘇省農業委員會和蘇州市人民政府指導，國家農業信息化工程技術研究中心、山東農業大學、中國人工智能學會主辦的農業物聯網和大數據論壇于9月6日（周二）14：00在江蘇省蘇州市召開。

出席嘉賓有農業部市場與經濟信息司副司長王小兵、國家農業信息化工程技術研究中心主任趙春江、山東農業大學校長溫孚江、中國農業科學院信息所研究員許世衛、中國農業大學教授李道亮等。

農業部市場與經濟信息司副司長王小兵：

隨著物聯網、大數據等新一代信息技術加快與農業全面深入融合，信息化與農業現代化正在形成歷史化交匯，農業信息化發展迎來了前所未有的發展機遇。信息化是創新驅動農業現代化發展的先導力量，加快農業信息化建設、充分利用物聯網、大數據等信息技術改造傳統農業，對農業生產要素進行數字化設計、智能化控制、精準化運行、科學化管理，是加快建設智慧農業，推進農業現代化的必然選擇，也是我們的歷史責任和光榮使命。

近年來農業部大力推進農業互聯網、大數據等信息技術在生產經營中的應用，信息技術正加快從實驗室走進田間地頭，走到圈舍魚塘。農業物聯網示范實驗深入推進，在全國范圍內總結推廣了426項節本增效物聯網成果，有利推進了農業節本增效和生產智能化管理。在稻田種植上，遙感監測、病蟲害遠程診斷、農機精準作業等開始大面積應用，在設施農業上，溫室環境自動監測與控制，水肥藥智能管理等加快推廣利用，在水產養殖上水體監控、餌料自動投喂等快速集成應用。

農業農村大數據的發展和應用開始起步，各地各部門、科研院所、各類企業積極行動，在數據采集、挖掘分析和產業化應用上探索出一批成果，數據資源正在成為現代農業新型資源要素，開始滲透到農業的各環節、各領域，發揮著信息流帶動技術流、資金流、人才流、物資流的作用，為農業農村發展注入新的活力。

展望未來，信息化是農業現代化的制高點。以信息技術為代表的新一輪科技革命和產業變革方興未艾，以數字化、網絡化、智能化為特征的信息化浪潮蓬勃興起。為農業信息化打造了強大勢能。黨中央、國務院在實施創新驅動發展戰略、網絡強國戰略、國家大數據戰略、“互聯網+”行動等重大決策部署中，都把農業農村擺在突出位置，為農業信息化提供了強有力的政策支撐。

我們堅信，隨著國家信息化事業的蓬勃發展，農業信息化的春天已經到來。大家可能也都關注了前兩天發布的《“十三五”全國農業農村信息化發展規劃》，里面有一個重要指標，就是在未來五年，農業物聯網、大數據等信息技術的應用比例要達到17%，通過大家共同的努力我相信也能夠實現。

習近平總書記告誡我們，一代人要有一代人的擔當。發展農業信息化是大勢所趨，是時代的召喚。希望以此次論壇為契機，進一步凝聚各方力量和智慧，共享農業信息化發展成果、共創農業信息化發展的美好明天，共同助力我國農業現代化和全面建成小康社會的偉大事業。

山東農業大學校長溫孚江：

在農業當中，農業大數據可以發揮以下幾個環節作用；一個是生產環節，一個是產品流通領域，第三就是為管理決策服務，作為一個智庫。山東農業大學于2013年成立了山東農業大學農業大數據研究中心。目前團隊達到了80人左右。現在學校投資已經有一千萬元，涉及到三十多個具體數據庫的建設，云平臺也達到了500TB。

2013年6月份，成立了農業大數據產業聯盟，目前聯盟內的企業和單位有一百多家，我們計劃發展到一千家，這個任務我們要在2017年完成。我們建設了大數據采集定位站，結合渤海糧倉計劃，在地里面安置一些物聯網數據采集系統，這個系統也是我們學校學生團隊研發的。對于農業大數據，我們學校到目前為止已經有三年多了，我們做了哪些工作呢？一個是建立了生物信息數據庫，第二個是建立了小麥、玉米、病蟲害的預測預警體系，第三個是建立了智慧水利預測預警系統，第四個是建立了農業信息服務平臺，最后一個就是我們建立了奶牛數字化養殖系統，涵蓋農業、水利、畜牧業、園藝、農產品價格預警各個領域的工作都相應開展，學校連續資助年輕教師開展這方面的科研。

典型的案例：一是生物數據庫，包括種質資源、植物基因組、植物轉錄組等4000余份，數據量2TB左右。基于數據庫，已經定位和克隆了高產、優質，高抗等主要農藝性狀的基因；構建了快速鑒定田間病害的試劑盒；利用了分子標記，篩選了大量種質資源，為種質資源的調查、收集、分類、保存和育種利用提供了物質基礎和技術支持；已建數據庫9個，在線使用軟件27個，涵蓋物種多余259個。

二是病蟲害的大數據預測。最近幾年棉鈴蟲發生量比較嚴重，原來棉鈴蟲是不吃玉米的。為了搞清楚這個，我們對棉鈴蟲的發育進行了初步的建模，看看能不能通過一些數據進行成功的預測。我們選了16個變量，以玉米田四代棉鈴蟲為研究對象，這是數據進行標準化，這些數據都是歷史數據，一共是15年的數據，并進行了計算和處理。

第三，是大數據在水文當中的利用。大家知道中國是缺水的國家，我們針對山東的水資源情況進行了研究，我們利用的數據是歷史數據，60年的數據和現在采集的一些數據，數據匯集到山東農業大學大數據中心。初步建立了山東省水文大數據應用平臺系統，這個是和山東省水利廳一塊來做的。這個平臺系統有什么作用呢？一個是為將來城鎮化的人口遷移，農業種植結構調整等服務，到底這的淡水和用水的標準，能支撐多少人口。第二是為地方水利建設提供服務，我們每年流失的這些水有多少能把它收集起來，來增加我們的供水。

農業大數據產業即將形成，泰安市大力發展農業大數據產業，2015年11月份由我校倡導，在泰安市建立了一個專門搞農業大數據的園區，這個區名叫“神農智谷”。神農智谷準備引入企業500個左右，實現年產值一百億。

國家農業信息化工程技術研究中心研究員王開義：

種業是農業的芯片，沒有種業的發展就沒有糧食的生產。第一部分，介紹一下種業信息化內含和發展現狀。現在國家種業發展的數字就是利用平臺進行一體化的技術體系，怎么樣在育種領域做好物聯網大數據的應用是比較重要的。信息技術對種業非常重要，包括在育種環節以育種管理與數據分析為代表的，還有繁種環節和推廣流通環節的電商以及精準推廣這樣一些具體的研究內容。信息技術在育種領域的研究與應用。首先是常規育種管理軟件為代表的工作內容，還有以植物表型、生理生態、氣象環境監測為代表的硬件設備。還有分子領域的一些研究，包括分子領域環節的系統和基因組測序、表型數據庫和基因型數據庫，那么就有了現代種業大數據和常規加分子育種技術體系，這是從數據的角度看我們育種領域的信息化技術。

第二個部分介紹一下金種子育種大數據平臺，這是我們的規劃和要實現的目標。談到國外的情況就會到說到三大巨頭孟山都、杜邦先鋒、先正達，孟山都大概在五六年前開始布局它的種業大數據信息化，現在的戰略是搭建種子和農藥為雙核，開拓基于大數據的農業綜合的增值服務，建設農業綜合服務平臺。在2014年孟山都以9.3億美元的現金收購了Climate公司，這是它的大的布局。杜邦先鋒打造了傳統產業深耕能力、加金融服務能力、加互聯網的運營能力以及大數據應用能力，四大能力代表著新型的農業發展模式。

第三部分介紹一下表型信息數字化的采集以及一些操作設備，包括環境氣象的、根系的、還有玉米粒這樣的考種設備。無人機做大群體標準化的篩選是更加適合的方式，我們的核心技術是軟件對遙感作物的解析。最后介紹一下我的團隊，國家農業信息化工程技術研究中心的育種信息化團隊應該說是國內成立較早，以趙春江研究員為首的專家，六個研究員、十五個副研究員等等。

中國農業科學院信息所研究員許世衛：

監測預警是對生產、流通、市場、消費等進行全產業鏈的數據采集、信息分析、預測預警與信息發布的過程，應該說監測預警是現代農業管理一個高端的工具，現代化、信息化一定要有監測預警。

講兩點體會；第一點，現代化管理的過程實際上就是伴隨著與監測相關的工程。現代農業的發展時刻都在監測上，監測好了那農業現代化就完成了，現代農業的管理正在從采前向采后轉化，從全產業鏈轉化。決策要的是可靠、準確、及時。第二點體會，農業風險的防范過程就是不斷預警的過程。在現代農業管理當中，大家不斷的要預知未來，現在農業發展中最難的是難以真正快速的了解市場。我們很多情況下不了解現在發生了什么，更不知道未來會怎么樣，這是一個難題。現在農業的管理規避風險的需求更加強。 接下來，在現代農業的管理當中有三個方面的難題。首先要數字化發現問題，其次是模型化分析問題，再其次是系統方面的預警，系統方面預警未來也是很難。

首先，數字化發現問題比較難，我問了很多的專家，他們的判斷都是這個。 其次，模型化分析問題很難，過去做模型是理論驅動，先有理論再去找數據，現實是往往找不到想要的數據。現在是數據驅動，重新來建立適合的東西，過去是理論驅動現在是數據驅動，這是一個趨勢，我們要從大量的數據當中識別出適合于我們這個領域的東西。 第三個是系統化的預警比較難，預警需要持續化、不間斷、系統化的預知未來。由于農業產品的自然性、區域性、脆弱性，進行全天24小時廣域性、系統性的預警是比較困難的。

第二個方面，說一說數據來源問題。在大數據時代需要有新的處理模式，才能夠具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力，來適應我們海量、高增長率和多樣化的數據資源數量與價值，因此我們建立了以分析對象為中心的農業監測預警大數據體系，包括全要素、全流程的做了一個專門的數據庫。這些數據庫包括八個模型，目前有70多項。首先是基準數據，大部分是以一次數據為主，是為模型的研制做出基數的設定。第二是實時數據，第三個是用網絡爬蟲技術去生產數據、制作數據，這些技術條件產生很充分。這三種方式每一種數據的來源都有特點，這些數據放在一起也聯合起來會推進這方面的進步。 第三個方面，建立數據的分析實踐。對于農業自然與社會的復雜背景，常規的模型預測方法響應滯后，分析問題非常籠統，或者不夠深刻。實時監測通過分析、鑒析、歸納能夠發現一些問題，大數據的問題將從多維度的融合當中能夠全面建成。我們的農業監測預警中的大數據分析，目標是點到什么就有什么，點到哪個地區就是哪個區，這個系統能做生產分析，能做消費的分析，還有能做供需平衡表的分析，現在農業部也在嘗試著每個月發布平衡表。這看上去是很簡單的工作，這實際上是需要有非常強的科技支撐條件才能做好的工作。

中國農業大學教授李道亮：

講四個方面問題。第一個是水產養殖的國情。大家知道水產我們是世界第一大國，占世界產量的65%，近些年發展非常迅速，平均漲了將近10倍，同時我們的水污染越來越重，風險越來越大。我們是國家從業勞動力的成本在迅速增加，老齡化在迅速提升。我去過山東，他們水產養殖都是在50歲以上的人，下一步面臨的問題就是將來誰與養育它，中國的水產養殖業將往哪走？整個行業靠人肯定不行了。第二是電腦代替人腦，第三是物聯網逐步走智能化，第四個是大數據水產走向精準，這就代表了我個人對未來水產養殖業的看法。

物聯網最核心的中心思想就是讓物體連接網絡，我覺得用到水產養殖里面就是讓我們的裝備有身份、有連接方式，讓我們的裝備能夠精準智能的工作，同時通過裝備之間的連接實現每個方面的定義化，大數據核心就是從眾多的數據中獲取有價值的東西，什么時候投料、投多長時間這些都變成精準化的東西。我的核心觀點就是物聯網給大數據提供數據的來源，這里邊包括環境的全面感知、個體行為的實時監測、現場作業的自動化操作以及可追溯的質量管理。第二個關鍵的觀點就是大數據給農業提供科學的決策，大數據可以使每一個模型都實現最優，按照這樣一個理解就是物聯網和大數據是孿生兄弟，誰也離不了誰，這兩個加起來和裝備和種養殖技術結合在一起，才構成了現代農業和現代漁業。 農業包括漁業也要走這樣一個道路，開始是手工的后來是機械的，再后來是自動化的。物聯網和大數據起來之后就是智能化的，所以農業和漁業這是必然要發展的道路。我們現在處于2.0的階段，如果不是機械化、裝備化就沒有條件實現這個智能化了。

第三個，我想簡單的談一談我對物聯網、大數據未來研究方向的思考。我覺得第一個就是標識技術。將來要想精準每一個個體首先要有身份，所以標識技術是一個重點的方向。第二個是要對這個東西進行控制，所以傳感器是一個很重要的方向，這里邊包括環境的傳感器、行為的傳感器、生理的傳感器，還有就是我們現在安全很重要，另外也可以從技術上分析電化學、光學、納米和生物的。農業將來一定是規模化的，在規模化里面必然形成區域，所以說我覺得無線傳感網絡現在實用性雖然不高，但是我相信將來一定是一個非常重要的發展方向。在一個就是移動互聯，我相信將來手機成為最重要的使用終端，跟它相關的技術也是一個發展的必然方向。裝備代替勞力是中國未來30年要必須解決的問題，所以智能裝備尤其是以機器人為代表的方向是很重要的。最后一點就是標準，如果物聯網物沒有標準就不可能實現，所以就必須建立相關的標準。

再說一下大數據，我個人覺得可能五個方面比較重要。第一個方面就是基礎研究，現在國外這塊做得特別多，就是生物信息數據和宏觀的養殖這一塊的大數據，特別是遺傳。我看到在國外生物學家、信息學家還有動植物的專家，三個專家合到一起搞大數據，這個我覺得是未來很重要的發展。第二個方面就是模型，沒有長期的大量數據的話這個模型是做不出來的。我很多年前訪問日本最大一個體會就是他們做一個東西可以做20年，我覺得這些模型是未來智能裝備的前提。第三個方面是我們的市場，現在波動非常劇烈，為什么呢？我提出一個精準的預測，市場的大數據也是要考慮安全。最后一塊就是把剛才所有的數據集中到一個平臺上，實現全程的管控，這是個很重要的方向。 最后說一下挑戰，我個人覺得主要的挑戰來自于幾個方面。第一個方面是技術不成熟，第二個方面就是大型制造商接入程度低，第三個缺乏模式，第四個缺乏規范，第五個缺乏政策。我想要通過技術、通過商業模式、通過官產學研聯合起來，眾志成城把我們物聯網大數據推進農業現代化。

國家農業智能裝備技術研究中心研究員孟志軍：

對于農機這個行業和領域來講，我們認為在農機設計制造和發展本身都存在著這種大量的感知數據，傳輸數據并且支持各種應用和數據管理，所以說在農機行業的數字化過程中和裝備管理的升級都是一個物聯網的理念。比如說兩大主機我們都有大量的傳感控制的系統，從傳輸里面，就是布局的一個總線的傳輸網絡，包括短域和公網的傳輸。Farm Sight這個系統是管理人員、制造商互通互聯的系統，就是高效作業精準調配。第二個就是Connected Farm。這個大家看到了前面講的是監測和傳輸的例子，這個小視頻展示的是精準作業，通過精準控制來實現基于人機互聯，大家可以看到通過精確控制可以相對于傳統的平臺來講大量節省時間，有效解決人力的壓力。這個視頻可以看到是無人作業，都是自動導航，無人作業，搞農機的可能知道網上都在傳一個公司展示他們無人駕駛的系統，大家可以看一下。

我們團隊在最近幾年做了一些技術的實踐，其中給大家簡單的匯報一下深松作業監管系統，這是唯一一個得到深松作業補貼的監管終端。這個過程中就需要政府管理部門了解到作業的數量、質量包括作業的增長情況，過去靠人工檢測量變大是不可能的，我們通過這個實現了作業識別、跟蹤監測、位置信息的獲取，所有的數據都在這，實際上就實現了深松作業的數量、質量的在線化監測。縣一級的農業局長在他的辦公桌上就能看到這個場景，坐在辦公室里面就可以了解到每一臺機器的深松的數量質量和實施的情況，這樣可以實時發現異常的情況。這個界面是比較典型的例子，左邊是作業數量，右邊是作業的地圖、作業的深度和場地能不能達標都可以在這上面顯示出來。我們做的也不是實驗性的而是在全國大面積的布點，并且我們到目前為止系統已經召集了八千多人，我們預計今年年底系統的容量達到15000臺到16000臺的規模。我們有這么大的量的數據，就是為我們下一輪大數據分析提供了很好的支撐基礎。前幾天很多個縣都在找我們的技術人員要下載手機APP支持他們的工作。包括這里面的重漏區也是進行了有效的數據分析，我們進行一個有效識別，這也是一個比較典型的例子。2016年我們提供了這個手機端的APP，支持這些功能都能夠在手機上查這些作業的質量。我們目前已經在農機作業的耕種管收全過程，我們結合科研項目已經建立了這樣一個遠程運維服務的平臺，實現我們面向基礎的，面向合作社管理人員的作業管理。

第二個小案例就是我們做的精準施肥，定量施肥，也是我們做的比較早的案例。最近幾年我們在東北農墾的大規模農機作業過程中也在進行這方面的探索，數據的智能回傳等等。大家都知道自動導航是推廣用的最好的，我們在2016年已經形成成套的成熟商品化產品了，這個圖片顯示的是在新疆棉花播種，這個在新疆也是非常常見的場景，這樣一個顯著的作用就是節省人工的支出，提高作業精度。 最后我感覺信息的時代像剛才講的一樣，大數據、物聯網這種技術發展得非常迅速。我想在農機領域里面從機械化到智能化以及到未來的自主作業是非常好的前景和過程，希望共同努力早日實現這個目標。

北京派得偉業有限公司總經理楊寶祝：

我們怎么樣來克服這些困境？通過物聯網，因為物聯網是對環境的實時監測、跟蹤、控制，最后達到一個質量安全的目的。包括我們的農業、大田、水產、畜禽等等。關于農業物聯網的技術和產品主要是通過三個方面，傳感技術、智能技術還有網絡技術。傳感技術就是說對于這些動植物的成長環境和生長信息進行采集。網絡技術就是說通過移動互聯技術來實現信息的傳輸，采集完了要傳輸，傳輸要可靠，然后再進行采集，通過一些傳感器來采集這些植物的生長信息。采集完了以后我們進行處理，處理完了以后進行調控。你要不懂得農業的生長模型，你要不知道動植物需要什么，你怎么來進行調控呢？所以說農業物聯網最根本的就是要根據農業的模型解決問題。

我們這個應用模式里面分幾塊，大田的檢測是我們的重點任務。還有就是通過傳感器采集作物的生長情況進行檢測，這樣便于我們掌握作物的生長規律。病蟲害是農業里面的一大難題，怎么樣通過物聯網技術動態的監測，對病蟲害進行及時的管理。可以說物聯網技術用的比較成功的，是在設施農業里面，設施農業里面就包括一些蔬菜，還有一些養殖等等，通過物聯網的檢查，來調整我們設施里面的一些溫度濕度、二氧化碳等等來滿足動植物的需要。還有養殖也是這樣，來監測哪種環境適合動物的生長發育。 還有就是大田和果園的智能節水灌溉系統，比如說什么時候灌，灌多少等等都可以進行控制，通過物聯網完全可以定時定量的實現。再一個是我們的物流，通過物聯網技術對運輸過程進行監測。

我下面講幾個案例，首先是我們的黑龍江水稻智能控制催芽生產線項目，就是說怎么來保證我們水稻產業增加品質提高產量，我們通過這個可以每畝增產50到100斤。主要是通過對水箱溫度的分段控制，通過三個時間段、三個溫度對種子進行催芽，大概10天左右就可以催一批。通過三年，2011年到2014年我們一共是做了68個點。我們企業也一直在做這方面的研究。

中國電信互聯網公司副總經理朱明：

中國電信不從事農業生產，只是通過兩個方面來助力農業的發展。一個是技術手段，互聯網和大數據，第二個是金融和商業，我們生產農業終極目標是為了消費者能夠安全健康的吃到東西，通過技術和市場來助力現代技術農業的創新。中國電信憑什么來助力農業的發展？我們有兩方面，第一方面是基礎的建設，運營商的覆蓋領域經過測試之后，我們的基礎網絡還是不錯的。第二個是基于中國電信網絡基礎發展助力農業發展。一是連接天地實現智能化生產、二是連接市場實現智能化協同、三是連接產品實現服務化轉型、四是連接用戶個性化服務。

通過四個連接實現中國電信在農業領域的綜合信息服務，這個綜合信息服務涵蓋的是端到端的意思，終端側的信息采集、管道側的信息傳輸、平臺側的信息處理，提供四個連接；第一個是連接田地，包括機器的運作情況，還有田間播種的情況，還有就是對種養殖業的監測。 第二個是連接市場，怎么賣？第一個是物流，賣到最終的消費者無論是商城還是個人超市里我們提供支付和物流解決方案，然后我們再生產、再投、再運輸、再服務、再銷售等等，全程都是有傳感器和平臺進行監控。

中國電信有兩億兩千多萬的家庭用戶，這是一個多平臺的電視，既是電視平臺又是廣告收入平臺，可以通過互聯網電視直接進行采購，還包括移動終端用戶。第三個是連接服務，這些產品主要講的是大數據服務，包括生產過程數據管理、農業資源數據管理，開展水質環境的監控。大數據主要是生產的大數據，可以對你噴淋自動化和投餌自動化，還有農藥的噴灑都是有一個正向的優化，這主要是基于生產的農業資源數據。

第四個是連接個性化的服務，圍繞供應鏈的生產提供一些專門的項目，然后再打造個性化服務，比如說在哪一個小區哪些高檔社區派送一些高端的農產品和消費品。這其實都是跟農業相關的消費市場相關的。 我們如何達到這四個連接呢？我們通過技術手段，通過互聯網、大數據通過四個連接的方式將大數據整合分析，核心數據、生產數據、市場數據、營銷數據和金融數據這幾個數據得出來的結果。農業傳感器基于這個物聯網技術，一個傳感器放上兩節號電池你可以10年不用更換。第二個是管理水平的提高，基于物聯網層面的話就需要一個通道，通道就有收費，我們提供物聯網服務這一個地方來提供服務。再就是個性化的服務，我們提供一個開放平臺可以跟所有的農業解決方案提供商可以進行定制。我們不提供農業生產，但是我們可以通過我們可以通過物聯網、大數據的技術手段加上商業金融或者是服務來做一些我們的貢獻。

北京農信互聯科技有限公司、農信研究院院長于瑩：

養豬業其實跟國外相比差距比較大，養殖業經營效率低主要有以下幾個原因，首先是從業者的素質不高、管理方式落后、信息不對稱，生產方式也會造成成本過高，交易流通環節過多所以交易的成本也很高。金融方面由于沒有抵押擔保，所以金融的成本也很高。這種情況下隨著互聯網、大數據的發展，大數據時代下豬聯網也在探索生態圈的打造，首先是包括管理的生產數字化、業務電商化、發展金融化，通過這幾化我們把飼料廠商、中間商、食品企業、養豬廠相關的主體都連接起來，形成一個以豬為中心的閉環。

這就是我們豬聯網養豬人的快樂生態圈，首先是把全國豬場通過一套信息化的管理軟件連接起來而且是免費的，一方面可以實時看到自己的生產績效，一方面在手機上可以得到相應的提醒。同時用了這個以后可以在平臺上做交易，有了這個生產過程和交易過程的數據以后就可以在金融上形成一個信用擔保，自動形成一個征信，然后來做風控，這樣就實現了金融服務。通過豬管理、豬交易和豬金融打造一個跟豬相關的豬肉圈，現在已經囊括了差不多五十多萬個跟豬相關的精準的經營主體，這是一個新的概念。我們把豬聯網形成場景化和數字化，把原來的經驗化養殖變為數字化、格式化、場景化的養殖。有了這些記錄就可以形成各項的生產預警，還有免疫提示等等，有了這些就幫助他做生產的預警從而降低非生產的天數，提高生產效率。 通過這個手機端這個豬小慧的服務，可以實時給豬聯網的用戶提供實時的問答。比如說某一個時間你豬場的存欄情況、總產仔數還有你當月績效排名情況是多少，還可以在手機上實時查你的績效指標、母豬存欄分析、給豬做B超等一系列的服務都通過豬聯網來實現。

我們做了一個網上給豬看病的網上問診平臺，這也是免費的，一系列的問題回答下來就能自動完成給豬看豬病。我們做免費服務，對我們來說意義在哪里呢？我們就形成一個全國豬病的區域分布圖，同時也相當于豬病疫情的預警平臺，通過大數據掌控某一個地區、某一個時間段某一種疾病問診量達到一定的級別之后，就會造成疾病的高發，在平臺上就可以看到，顏色比較深就是這個疾病在這幾個區域問診量比較多的。 這個是我們豬場監控的大數據，我們在后臺做了一些截圖，這實際上都是實時的。在后臺點擊每一個點就是一個豬場平臺，一萬多家豬場基本上規模都是一百到幾百頭，點擊進去可以看到豬場場景。這是其中一個豬場，點擊一個配種舍進去，就可以看到現在接入一些物聯網設備，可以實時遠程查看，還可以點擊操作進行遠程物聯網的操作。通過這一系列的服務我們就形成了跟豬相關的全程約束的記錄，相當于養豬業的ISO9000。這個豬從生到死的數據都會在這個平臺上做留存，這個豬雖然比較慘從生下來就是為了被屠宰，但是所有的數據都會在服務器上面留存。用了豬聯網的效果是什么樣的呢？從2015年開始豬聯網從全國推廣到現在，就是今年7月份，可以看到我們全國用豬聯網平臺生產績效的實時情況。我們可以看到在6月份有一個高峰，就是豬場生產效率最直接的指標，可以看到它是一個曲線上升的。

這是我們現在物聯網的實時運行大數據圖，現在臺上的商品豬，而且是活躍的，顯示是1800多萬頭，這塊昨天截圖是昨天晚上十一點多，特意看了一下江蘇的，江蘇的PSY數字還是相對比較高，是20.8%。還有豬病的遠程預警平臺，希望通過大數據來進行科學買賣的指導，我們做了游戲商城希望通過大數據幫助豬場進行科學的采購，比如說通過大數據我們養豬戶可以篩選出最適合當地品種豬吃的飼料和產品設備以及相應相關一些養豬服務產品，同時幫助他把豬賣出去一個好價錢。 具體的交易界面就是這樣的，我們能看到豬場分布，點進去能看到豬場交易介紹的界面。這個是相關的一些視頻截圖，實際上這些都有實時的視頻。有了這些我們做交易就形成了全國生豬的流動地圖，同時我們也知道了全國實時的豬價，不同地區會有不同的分析，下一步我們做了金融，首先通過做征信豬場管理和交易的數據然后做一個貸款，貸款現在累計向全國放貸35個億，也是跟養豬相關的，所以是產業里面的互聯網金融。 我們其實有自己的農信云，希望通過農信云更好的經營農業、指導農業、提升農業，做農業的改造和升級。

神州信息智慧農村事業部總經理劉毅：

我們從IT時代進入到了DT時代，研究大數據、現代農業。在這里征集了一個閉環的產業鏈，我們以大數據為中心，首先是農村的數據形成了政府閉環，同時我們落地了農村的經營權更加明確。還有就是我們一定要有規模化經營，我們整體思路就是說通過應用將這些數據進行挖掘，然后反哺到我們的應用平臺。我們已經在這個農業領域深耕細作了18年，我們現在做的應該說是一道比較亮麗的風景，我們現在有國家級應用平臺6個，我們現在有5個省、400多個縣、2萬多個村的數據，而且現在市場占有率40%以上。在產權交易這塊我們現在有1個省、100多個縣、幾十個億的交易數據。我們現在數據的類型是最豐富的，產品布局也是最完整的，市場占有率最高的一個。

說一下大數據的特點，首先從數據粒度來說是從一個大概數據走向精準的趨勢，十年之前我們做產品是以村鎮為單位的，現在應該逐步的走向個人、地塊甚至是一只豬、一顆苗、一粒種子。第二個就是鮮活度的問題，就是如何采集。采集之后如何第一時間讓互聯網采集的信息進入到我們的數據倉庫，這里我們堅持的是應用驅動與應用導向這是全產業鏈的應用來解決的問題。第三個就是數據維度的問題，剛才各位看到了我們做的大數據不只是互聯網相關的，我們的解決思路是說去找一個數據組件。通過人口、土地、地理信息來建數據的數據庫，然后政務、物聯網、電商的，這是從數據角度來說。為什么會選擇人口、土地和地理信息呢？這是我國目前最完整和最完善的數據了，所以用它來做很保險。這是從數據的角度，在這里我們一直堅持和各地的中心合作我們做一個跨部門、跨領域、跨區域這樣一個三跨的方案。

大數據到底帶來了什么改變呢？首先看一下在政務環節，從國務院的文件到土地執行再到老百姓的增收，這既是國計也是民生，把它們牽在一起的就是大數據。面對新農業我們更多想解決規模化生產的問題，所以通過確權我們進行產權交易，從產前、產中、產后全程都有管理，我們現在節水30%多，節肥也是30%到40%，提高產量20%。下面說說新農業，我們提供全套的服務包括農技的服務。我們這里像滴滴打車一樣，通過服務的過程形成了供需的考慮，我們宏觀的調控、資源的優化配置。最后說說我們未來的發展，以大數據政務商務農務平臺來拓展全產業鏈，這里我們希望通過大數據和互聯網將智慧城市與智慧農村相連。 聚力現代農業，點亮智慧農村，造福一代農人，這是我個人的夢想也是我們企業的目標，希望在座的有識之士共同和我們一起打造這場農業信息化的盛宴。

山東神農智谷大數據產業園區董事長李松和：

我們國家的奶牛存欄量在2013年到當前這段時間波動比較大，大家注意到，這個數據是預估的，這就說明我們的數據滯后非常嚴重。我們國家奶業行業已經處于舉足輕重的位置，從下面的數據更能說明這一點，2014年，我們國家的產奶量是3724.6萬噸，在世界上排名第三，次于美國和印度。國家有個預測數據，到2020年我們國家需要生鮮乳6500萬噸，按照現在大家對乳制品的需求，我們國家的奶業行業發展空間是巨大的！

在2015年兩會上，某乳企的管理人員在提交的提案上說：國家應該建立體系化的奶業生產補貼機制，以政策支持和政府補貼的模式，幫助行業應對不斷高漲的生產成本，平衡進口奶粉的價格優勢，保障行業的健康和可持續發展能力。這就說明，行業的發展仍然需要政府的支持、引導和管理，因此，政府需要數據的支撐來制定更加符合行業現狀的政策。 無獨有偶，在4月8號的首屆D20企業奶業轉型升級高峰論壇上，行業資深人士提出"建設行業數據庫，摸清家底，讓數據精確，從而支撐國家準確判斷行業發展并制定支撐和保障策略"。當然，還有其他的專家、學者、行業領頭羊提出的各種建議，大家都是圍繞"數據支撐決策"、"行業亟待壯大"的角度獻言獻策。

從2016年奶業大會上看，我們國家奶業行業已經比五年前有了大幅度的提高，而后續的發展空間也非常巨大，行業還有很大的效益空間沒有得到釋放；同時我們國家的生鮮乳質量已經非常好，全國人民應該放心飲用國產乳制品，特別是巴氏消毒奶、低溫奶、學生奶等，這兩年的行業困難發展，也應該引起我們的自救行動！很多企業都受到進口乳制品的沖擊。 現在整個的奶業大數據和整個奶業平臺已經到了非常好的培育期。同時，我們國家奶業行業數據方面存在以下問題，一是滯后嚴重，二是部分數據可信度低，三是數據維度不夠全面，四是數據采集、匯總、傳輸等不系統，五是國家亟待建設統一的現代奶業平臺。所以說，國家的奶業行業大數據建設勢在必行！

2012年，我們接手轉化國家863項目"奶牛精細化養殖技術與應用"，以下5個問題是我們對奶業大數據平臺的思考導向：一是解決牧場各生產要素間的關聯問題；二是解決乳企與牧場之間的信息對稱問題；三是解決生鮮乳到乳制品產品質量一體化問題；四是解決行業信息的開放與準確性問題；五是解決政府行業政策信息公開問題。 數據建設應該從最終端的養殖場入手，以場、牛、人信息為基礎，然后到業務，以國家關注度非常高的繁殖育種、生鮮乳信息、飼料營養數據、疫病防控與用藥信息的數據采集與業務處理為核心，從一個場到一個區域，從一個區域到整個行業，先用數據指導業務，提升行業規范程度和標準化程度，實現一個場的信息化，然后再提升到奶牛福利、飼料精準配送、養殖場服務與交流共享，并通過順向數據進行逆向追溯，進而實現乳制品質量安全溯源體系。

我們開始做了幾大項目，平臺從行業概覽、奶農信息、牛只發情、繁殖育種、疾病診療、藥品、乳脂、乳蛋白、乳制品監管、質量檢測、檢驗檢疫標準、學術期刊、社會新聞、天氣概覽等緯度展開。行業概覽中主要統計了奶牛存欄量、總產量、平均總蛋白、平均收購價格、平均發病率等基礎信息，并根據往年歷史數據預測各指標的可能發展方向，從而協助市場調控行業發展。 藍色的牧場產奶量最少，彩色的牧場產奶量最多；這個圖主要表現總產奶量與存欄量的關系，存欄越多，總產奶量越高，是一個比較明顯的正相關關系；這個餅狀圖主要表現線上牧場的牛群組成，泌乳牛占總牛群58%，育成牛占29%，干奶牛占10%，淘汰牛占3%。疫病診療中首先看到的是疾病標簽，所有得過的奶牛疾病均在此展示，并用字體大小代表疾病的發病情況，越大說明發病率越高；用藥標簽，同樣越大說明此藥的使用頻率越高；由此可總結常見疾病的最佳用藥及治療方案，并把診療方法推送給牧場。

這個展示的是牧場發病率，顏色越深，發病率越高，對于發病重災區我們可以做到早預警、早預防。餅狀圖是各種疾病在發病牛中所占的比例，乳房炎是奶牛最常見的疾病，約占發病牛的50%，然后是子宮炎20%、蹄病20%，最后是占比較小的其他疾病；然后是用藥的情況，大部分奶牛可以通過用藥得到康復，只有小部分的病牛會淘汰或者死亡，所有疾病數據形成各種形象直觀的圖表信息，便于分析查詢和預警處置，做好常見疾病的預防、大型疫病的防御；繁殖育種中首先看到的是奶牛的系譜，線上所有奶牛都會連成一個系譜網；然后是凍精庫，記錄線上所有凍精廠家的凍精信息，為凍精選擇提供性能支持。 最后是奶牛品種的展示，由圖得出荷斯坦奶牛是存欄最多的奶牛，這與荷斯坦牛的高產奶性能息息相關。奶制品加工的第一個餅狀圖展示各收奶廠家的收奶比例，另一個展示乳成品的種類及比例，標簽項中是可能含有的化學元素。此外，還清楚的看到各場原奶指標是否符合國家要求，以及當地乳制品的生產加工水平，結合當地的消費情況，可以更好的制定符合本地的生產加工計劃以及配送計劃，隨著奶業的成長與提升，最終做到牛奶的溯源，人們喝的每一口奶都能知道來自于哪個牧場，另外，大力推廣巴氏奶也是我們企業的責任。

除此之外，我們還做了很多外圍信息的鏈接，學術期刊、社會新聞、當地的天氣變化等等，全方位的服務牧場，比如，當一頭奶牛患病，所有與此疾病治療相關的新聞、期刊會自動彈出，為我們治療此頭奶牛提供支撐。最后就是我們的信息交流平臺，方便整個行業內部信息的互聯互通，優秀案例展示，行業內部的溝通學習，行業專家可以隨時指導培訓，行業政策可以第一時間到達牧場主。利用我們的平臺將奶業各相關產業互聯為一個整體。 現代奶業大數據平臺的核心是優化奶牛品種，打好產奶基礎，提高整體效益，關鍵是形成奶業大數據積累，呈現大數據效益，從而提升行業標準化水平，促進產、學、研、政一體化。

上海農業與信息技術有限公司董事長占錦川：

現在數據資源已經變成我們的戰略資源，上海在大數據上面已經做了將近五年的時間，有很多的數據已經開始在做了，我們在前瞻性、預測性和準確性上面已經起步，不能說做到最好。上海是一個非常小的農業，我們的GDP只占了1%不到，但是擁有一個很大的消費市場，所以在整個大數據建設方面有很多的市場經驗。我們在做品牌農業、服務農業、綠色農業，現在做智慧農業，智慧農業上海也是省級的示范。

今天大家看到了很多的設備，我們也做了很多的集成，我們有上海的特點也有很多全國的一些標準化的產品，從大田、水產以及作物、農機調動指揮的應用，這些都是大數據的基礎。這是我們農機物聯網的綜合解決方案，我們上海大概有一萬多個農機都在安裝我們的系統，采集了將近數十萬的信息。這是我們在水產方面的應用，很多大型的水產養殖場有很多的物聯網系統，我們已經有四十多套系統、1.3億條數據。我們從生產到價格到信息的服務到互聯網實時的監測，可以看到大數據不是一個企業能做完的，在我們五年的摸索當中有很多的合作，我們和政府部門合作、我們和很多的院校合作，我們和上海理工大學、上海交通大學、華南師范大學以及河南大學都建設了聯合實驗室，有云計算實驗室、有的是大數據實驗室，同時華東師范大學的何院士也是我們這個團隊主要的研發人員之一。這是我們主要應用歐洲環境大數據給我們做的參考模型。基于這個參考模型，我們建了一個上海農業大數據的參考模型。

重點是我們要形成一套資源的目錄，一個數據中心、一個平臺，多應用的服務平臺。我們希望能夠做到層次清晰、覆蓋全面、內容整潔、互聯互通，我們的數據有3.8億條，但是最關鍵的是我們有27項的相關標準。這是我們做了很多年的農產品的價格監測平臺，我們有很多定制化的服務，大家都知道我們有一個菜管家已經做了八年的農產品電商平臺，在農產品電商里面大數據在背后起了關鍵性的作用。我們可以看到這張圖，這張圖對我們很重要，我們的農產品賣到哪里去，哪個行業是我們重點的行業，哪個產品是我們重點的產品知道訂單消費的金額和會員所在區域的分析，這樣我們可以精準銷售、精準營銷。正是因為有了這個大數據的分析所以我們能夠預測銷量、指導門戶和供應商調整我們的供應量，我覺得這個特別重要。然后能夠通過用戶的消費行為為我們的用戶做畫像分析，包括倉儲物流都能優化，這就是大數據為農產品電商帶來的很多的優勢。

我們現在正在籌建上海農業大數據產業技術聯盟，我們正在啟動上海一庫一圖的工程建設，一庫就是上海統一的農業數據庫把很多的系統分散在各個單位、各個部門的系統整合在一起，希望最后歸結在一張地圖上。希望能夠用大數據來指導我們農業、指導我們產業、指導我們門戶。我們農信公司不僅是提供技術服務，我們還提供了農產品電商的服務，在不久我們要提供的是大數據的服務，在這里我們有很多的老朋友也有很多的新朋友，特別感謝我們公司18年來對我們的支持，現在我們正在走出上海，很多省市都跟我們有戰略的合作。

浪潮集團有限公司技術總監王選明：

如何思考農業大數據，從浪潮的經驗來講，我們希望農業的大數據是從生產經營管理服務各個角度去考慮農業大數據的應用，實際上這個數據來源是多樣化的，比如說涉農的互聯網數據、農業部門的組織數據和大量的農業物聯網產業數據，通過這個數據我們經過數據采集、數據清理和數據組織的一些過程進行梳理，來構造一些農業大數據的存儲平臺，通過這個存儲平臺進行一些分布式計算，通過云海的數據庫和分布式處理環境來解決大數據的計算模式。

從應用的角度，第一個是數據分析，第二個是數據推送，第三個是數據洞察的潛力來分析。從大數據處理的流程上來看分三個部分，第一個是從統一的數據源來講做了一個數據融合，比如說把政府從農業氣象的數據和災情數據結合互聯網采集的數據，就是互聯網浪潮云有一個工程，有將近45個TB的數據，從這里面拿出電商數據、消費評價的數據結合物聯網的數據，比如說生物信息采集、光、水電、空氣、魚、溫度等等這些信息的采集，構造一個基于浪潮云海平臺統一大數據的處理環境，通過這些平臺的構建我們能夠實現實時的決策、智能的數據挖掘分析。站在IT的角度如何看待大數據？我們的建設理念是什么？從云計算平臺的理念來講公司是云平臺加輕應用，第二個就是大數據加微服務這是基本的建設理念。我們的愿景是如何把部委的組織數據、物聯網數據通過浪潮的數據開放平臺開放給數據應用的企業能夠構造更多APP的應用，面對政府企業和個人的應用。我們的解決方案是什么呢？以前我們建的應用系統都是從各個角度獨立建的應用系統，未來實際上是以數據為中心。

從分布式云架構來講，我們的IT系統大多數都是在某一臺機器里面，包括系統軟件、應用軟件都有可能是在一臺機器里面，從云平臺這個角度來講我們需要構建一個IaaS平臺解決數據和應用自動部署的問題。從應用的角度來講，未來的大數據應用是快速迭代的，我們通過創新的模型來構造不停的完全迭代的交付模式，從大數據這個時代，新興業務來講對云平臺有一個基本的要求，比如說能夠支持分布式、支持彈性的伸縮，能夠支持高并發并且非常可靠，這就是一個非常好的云計算環境的支撐，這里邊云計算環境的支撐需要對我們所說的IaaS平臺有非常高的要求，基本能力是需要有一個能夠彈性、能夠自愈相當于有問題以后能夠自己解決，整體架構大家看到了很多就不細說了。究竟怎么樣落地呢？我們這個地方實際上有一個浪潮的三步法，第一步法是把業務首先上云，把業務搬到云計算平臺里面而不是購買簡單的服務器做應用。第二個是數據整合，做數據整合之前要做一些原數據管理，通過原數據管理平臺再去做大數據的收集處理平臺，收進來以后就把組織數據、互聯網數據和物聯網采集的數據構造成數據處理平臺，這里面還有一個開放平臺開發給數據平臺商。第三步就是開發創新應用就包括我們的預警預測、公共服務以及宏觀的決策，這是我們所說的三步法。

究竟到系統里面我們怎么去做呢？比如說第一步我們先構建數據支撐平臺，第二個是構建數據平臺，構建一體化的數據服務，第三個是再做支撐，業務上移。第四個是做業務系統云平臺的構建，這實際上是一個落地的方案，從產品的角度怎么解決這些問題呢？從產品的角度我們看這里邊實際上分了六個部分，我們都有對應的產品的解決方案。第一個就是我們在如何支持信息的采集計算和存儲以及可視化的洞察，這里面有一個云海的insight的平臺，從數據服務這一塊來講有云海平臺有智能的運維，能夠全國范圍內來進行管理。第三個實際上就是基礎架構，這塊有一個云海大數據一體機，相當于我們這個機器在出廠之前就把所有的系統軟件、網絡環境和大數據支撐環境都在一臺服務器里面，同時這一臺服務器里面有32臺服務器在這里面，這臺數據拿回去以后接上電通上網絡就可以進行大數據處理的服務。 我們有幾個應用實踐，這是全國中儲糧糧庫的平臺，它綜合了全國大概有31個省以及數百萬個糧庫，數萬個視頻攝像頭，數百萬個糧情監測探頭。大概從這個系統里面都能看到實時的溫度、濕度以及分布的情況，這是它大數據中心構建了一個結構，這里面同時可以做一些預測。我們在浪潮的平臺里面也做了一個浪潮的商務大數據，就是流通大數據，實際上對一個省份、一個地區來講，豬的量是從哪來到哪去，到哪個市場里邊去的這些都有一個地圖。從生豬監測、市場預測、流通、溯源、企業觀察都有全面的解答，最后是精準扶貧這是國家現在政策要求的，從這里邊我們會有一個作戰地圖哪些地方是貧困的，哪些地方需要我們去扶持的，再根據年齡、民族和勞動力的情況做一些精準的分析。下面就是做一些精準的調度，一直到貧困縣、村的一些調度，這是準確的監控視圖。

中國聯通物聯網運營支撐中心總經理陳曉天：

對于現代農業的理解來講是四個體系，第一個就是構建新型農業生產體系，第二個是發展精準化生產方式，第三個是提升網絡化服務水平，第四個是完善農副產品的質量安全可追溯體系。從“互聯網+”來講，加快建設整個現代農業的生產體系、經營體系，以現代農業發展需求為導向，以互聯網的信息技術應用作為一個重點來快速推進“互聯網+”農業的發展。這個里面實際上現在農業我個人理解物聯網是一個技術，在現代或者農業過程當中的所有物能不能聯進來，以前所有的東西是靠人把手機或者是靠人去管理，物聯網時代物旁邊是沒有人的，作為連接來講如何來做呢？

如何把各種農業全生命周期的設備和連接的東西通過網絡連上，第一個是需要安全的網絡連接，第二個是連上來了如何去管理？各種不同的設備連上來如何管理呢？我們需要社會的管理平臺，前面很多專家都講了設備連上來了產生了數據，一定要沉下來，沉下來需要云的平臺去存，數據存下來不是目的，如何去用就是大數據的平臺去支撐。作為運營商來講在物聯網時代不僅僅提供網絡的連接，而是需要提供網絡的連接管理、設備的管理以及云平臺和大數據平臺助力應用平臺的研發。作為一個農業應用研究機構的話你可以在這個平臺上充分發揮你的專業知識去研究你的應用軟件包括一些數據的應用。

網絡連接我想大家已經非常熟悉了，2G、3G、4G的網絡大家也在講5G的網絡，還有光纖和有線的網絡，但是物聯網是什么呢？原來在人與人時代網絡是以速度作為導向的，從2G、3G、4G到5G整個的上網速度要快，但是物聯網第一是覆蓋的范圍非常非常重要，第二是物聯網很多設備并不需要高速。作為物聯網終端來連接的話，更多的是需要覆蓋要廣，特別像農業因為很多在這塊，網絡如何能夠保證覆蓋？對網絡的要求就是廣覆蓋。終端功耗要低，功耗低我的電池可以支撐終端支撐到幾年以上，另外還有什么呢？人們的通信對基站的并發來講是人的通信方式來預測的，而物聯網在一個極小的范圍內終端可能會成千上萬，這樣的話我們叫NB-IOT網絡解決網覆蓋的問題。即使是同樣基站覆蓋通過這個新技術可以實現增加20個TB的增速，目前2G、3G、4G從某種程度上來說通訊成本是非常貴的，這樣的話在新的技術條件下不太好做了，中國聯通在今年北京、上海、廣州、天津、非洲、長沙等九個城市已經在開展NB-IOT技術了。我相信隨著新網絡的投入對農業互聯網來講是非常有用的，各種原來想象不到通過公網可以連進來的終端設備可以通過這個網絡連進來然后把成本降下去。第二個就是兩個連接的管理，作為一個物來講如何保證網絡的連接管理的平臺，中國聯通建設是全國統一一張網，在座各位生產任何一個農業物聯網終端設備可以部署到全國去，當然作為一個應用平臺只要一點就可以通過中國聯通的蜂窩網絡覆蓋到全國的各個地方去，這是一個架構。如果這么多的終端和網絡需要管理如何去管理？大家原來講得如果打運營商服務熱線，但是你連接管理要把整個的管理變成自服務，甚至把整個的平臺運營完全交給你的IT系統，做到網絡管理的自動化。

原來大家講在連接的時候大家講的一個是網絡的通信層，實際上我們對于全球二十個不同行業的三千多家企業進行統計，物聯網里面網絡通信的成本只占整個運營成本的33%到50%，而且更多的成本在人工管理方面，在整個技術支撐方面。當我們如果用平臺去管理的話你是完全把整個成本再下降50%以上。這個領域，我想物聯網對于現代農業來講，我覺得有一個最大的問題，就是如何把一個傳統的機械制造商變成服務的集成商，這是一個服務模式的轉變。在設備管理上來不同的設備包括不同的器械連進來如何管理？聯通提供了一個公共的平臺，讓你可以去管理。主要是對資產的管理、運營的優化包括設備一次性的維護和核心應用。連上來了有很多數據需要存儲，專業的事情還是交給專業的人去做，運營商可以提供云平臺。

中國聯通覆建成了全國335個數據中心，同時在全國有12個云數據中心來為大家提供云的服務，同時大數據作為運營商來講本身就是一個大數據的生產者。在大數據領域應該說運營商走的非常早，當然在農業大數據里非常愿意和在座各位專家、企事業單位共同合作，共同提供整個農業大數據的服務。最后我想簡單把黑龍江聯通現代精準農業應用做一個簡單的分享，平臺和架構是基于云的平臺，端到端的方案。從整個的設備連接到整個的應用，目前來講應該說從整個建成來說應該是已經建成了精準農業的應用平臺。第一個是平臺的功能，第二個是商情的監測、農情的監測、病情的監測、災情的監測以及整個農田自動控制系統，包括畜牧、水產方面以及食品溯源方面的一些功能，當然也建成了一些示范的園區。整個項目應該說到目前已經完成兩個階段，完成了兩個試點，應該說正在總結和推廣。中國聯通物聯網專致于客戶的量身定制，針對不同的行業提供端到端的解決方案，當然更愿意和在座的各位專家和相關企業共同去合作，面向我們最終客戶來通過我們的合作提供物聯網現代農業的端到端的服務。