數字農業如何破解傳統發展瓶頸

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我國傳統農業的發展痛點有哪些？

1.需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類制品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對于高品質農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。

2.供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居于世界首位，但由于長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落后于發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低于發達國家。

3.服務側——融資困難、非標準化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。“三農”貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標準化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標準不完善，農產品標準化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗余、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數字技術該如何助力傳統農業轉型升級？

針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智能將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。

1.物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基于物聯網的農業解決方案，通過實時收集并分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基于物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用于解決農業領域特有問題，打造基于物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。

2.大數據——決策“數字化”，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在云端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智能。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基于不同商業模式的各類應用。

3.人工智能——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智能有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智能可以有效降低因疾病造成的損失。人工智能縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，并且開發更多的農產品。

說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半干旱或干旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、傳感器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。