数字农业的概念，发展状况和发展趋势

一

，数字农业的概念

数字农业也被称为优质农业或信息农业。 1997年，美国科学学院

工程学院的两家学院的院士正式提出了数字农业的概念，该概念是指土地

学习由空间和信息技术支持的密集和信息化的农业技术。

1998年，美国副总统戈尔再次将数字农业定义为数字地球和

智能农业机械技术的结合生产农业生产和管理技术。具体而言，数字农业

行业是指使用数字地球技术，包括遥感，具有各种决议的遥测技术，以及

高科技结合球定位系统，计算机网络技术，地理信息系统和其他技术

系统。

近年来，除了农业，农业，农业，农业范围外，数字农业，优质农业范围

它还包括良好的园艺，良好的繁殖，精细的加工，精细的管理和管理，甚至

所有领域，例如农业，林业，畜牧业，幼苗，饲养，生产，供应和销售。

在2022年中国数字农业峰会论坛上，农业和农村事务信息中心的原始总经理

工程师兼研究人员刘吉卡（Liu ）以“数字技术促进农业的高质量发展”为主题

报告。 Liu 完善了数字农业的概念。他说，数字农业使用数据。

对于农业生产因素，现代数字技术可用于执行农业对象，环境和整个过程。

现代农业，具有视觉表达，数字设计和信息管理。数字农业的核心是

将数据作为农业生产的新因素，其特征是整个链，整个行业以及整个行业

该过程的主要方法包括自动生产，优化控制和智能

能源管理，系统物流和电子交易。

2。数字农业发展的现状

（i）全球数字农业发展的现状

1。北美发展稳定，美国作为核心

在过去的几年中，北美在全球数字农业市场中占有重要地位。

其中，美国的农业生产主要体现在美国的核心中，主要体现在地区，农场和生产专业中。

大约41.6％的家庭农场，46.8％的奶牛场和52％的农民通过了

计算机提供信息联系，并将农业技术应用于农业生产管理。欧盟计划受益

使用卫星遥感监测作物种植，并通过声音传感器获取有关动物疾病和其他信息的信息

近年来，德国已经在数字非XXIN核心技术的研究和开发方面投入了大量资金，并致力于

为数字农业提供全面的解决方案，以及美国和日本的农业航空运营区

超过50％的人在一定程度上提高了农业生产效率。

2。亚太地区的数字农业迅速增长

亚太地区在全球数字农业市场中起越来越重要的作用，

该国，印度和东南亚国家正在迅速发展，我的国家正在建设土地，气候和水资源。

建立信息资源数据库，同时，卫星遥感技术和物联网的协调开发

在下面建立一个有效的农业数据库。

3。在物联网技术领域的全球支出大大增加了

AI和IoT传感器可以为算法提供准确的实时数据，以改善农业

根据相关数据，预计到2050年，全球人将是

人口将增加约20亿。在此基础上，农业生产率需要提高至少60％。

仅通过确保提供足够的食物，在此期间的物联网技术中的人工智能和AI

应对新人群带来的食物需求很可能成为技术的核心。

2（2）中国数字农业发展的现状

近年来，我国家的数字农业技术发展迅速，并因许多数字农业而破裂。

关键技术，开发许多实用的数字农业技术产品，并建立网络数字农业

行业技术平台。

目前，在农业数字信息标准系统中，农业信息收集技术，大规模

农业太空信息资源数据库，作物增长模型以及动物和植物的数字虚拟设置

测量技术，农业问题的远程诊断，农业专家系统和决策支持系统，农业遥控

课程教育，嵌入式手持农业信息技术产品的多媒体信息系统，温室环境情报

能源控制系统，数字农业宏监测系统和农业生物信息学研究

在应用方面，中国企业已经取得了重要的分阶段结果，并通过不同类型的地区，

使用示范，最初形成了我国家的数字农业技术框架和数字农业技术系统。

系统和运营系统的使用促进了我国家的农业信息化和农业现代化过程。

中国的数字农业仍处于相对较早的阶段，实际上是大量硬件投资

农业的基本问题尚未完全解决。许多地方的数字农业建设已“增加”

没有收入增加”，

“来源，生产，销售”与三个阶段断开了连接，或者数字概念与现实不同。

产生环境和其他问题。具体而言，（1）专注于硬件，对软件的启示，（2）有数据，没有

智慧，（3）数字经济薄弱，（4）生产能力很弱。

3。我国数字农业的发展趋势

（1）自定义数据供应

目前，中国的数字农业面临着高数据收集成本的困境。与数据思考

深深植根于人们的心中，随着物联网的升级，数据收集的组织成本将大大下降

3。更改，公共数据的连续开源，并提高从业者的信息水平，数据收集

显式成本将继续下降。将来，所有农业部门都会定制

数据供应系统。此外，数据仓库中的静态资源将与所有者进行数字化数字化

能力得到改善，它继续流入工业链，并通过交换，整合或再生不断创造价格

价值，实现业务的数字驱动力。

（2）数据模型在国内生产

目前，随着主要国家技术竞争的加强，引入科学和技术成就的障碍正在增加。

此外，由于国内外农业格式的差异很大，我的国家无法采用外国模式和模型。

另一方面，我的国家继续鼓励科学研究结果，工业和学术，农业以及

数据科学方面的跨境合作正在逐渐加深，因此实现了行业的核心数据模型。

主要的研发是一般趋势。

（3）智能农业机械

机械化和智力之间只有一个“数据驱动”距离。制作中国

2025年的战略显然将“智能制造”作为主要重点，并适应市场趋势。海尔，

诸如金芬（）等老式制造商已经积极进行了数字化转型，并寻找了新的增长点。农场

机器制造商还将继续使用数据来增强机械能力，以适应数字农场的情况。

实现从制造商到服务提供商的转型和升级。

（4）工业链虚拟化

随着在农业所有链接中数字化程度的有效改善，数字机智能

能够通过商业智能进入生产和运营，工业连锁店将继续进入互联网，在互联网世界中

逐渐完成现实的数字映射。工业链虚拟化将进一步促进消除信息

对称，提高工业效率并发现新的增长。

4（5）供应链融资包括

近年来，供应链融资发展迅速，供应链融资是工业优化的重要组成部分。

部分。它通过优化资本流量来促进行业的健康发展，尤其是中小型企业。

数字农业将通过应用新兴技术（例如物联网，互联网和人工智能）有效。

促进中小型企业的有机整合到工业网络系统中，并为供应链融资的包容性提供坚定

真正的工业基础，同时，农业虚拟化过程带来的工业信息的透明度

实体信贷的可追溯性还将为财务风险的定量管理提供实际保证。

（6）数据安全增强

无论是农田数据还是企业运营数据，它都反映了从业者的生产和运作。

有关状态的关键信息。尽管数据为行业带来了动力，但它也有被滥用的风险。

因此，数据安全是行业数字开发的基本保证。存储和应用数据的信件

信息技术系统安全性的需求将继续增加，并且数据所有权问题也将与法律结束

良好且正确解决。