数字农业是一种新兴的农业发展形式，它使用数字信息作为新的农业生产因素，并使用数字信息技术在视觉上表达，数字设计和对农业对象，环境和整个过程的信息管理。它是使用数字重组在数字经济范围下改造和升级传统行业的典型应用之一。

数字农业是一种新兴的农业发展形式，它使用数字信息作为新的农业生产因素，并使用数字信息技术在视觉上表达，数字设计和对农业对象，环境和整个过程的信息管理。它是使用数字重组在数字经济范围下改造和升级传统行业的典型应用之一。

传统农业与数字农业之间的核心因素的比较

关键决策因素从“人”转换为“数据”。传统农业主要包括育种产业链和种植产业链等。这些联系包括繁殖，灌溉，施肥，喂养，预防和控制，运输和销售等。它们都以“人”为中心，主要依赖于过去的累积经验或技能来做出判断，决策和执行。这也导致了诸如整体生产环节效率低，高波动性以及不可控制的农作物或农业产品质量等问题。在数字农业模型中，诸如现场摄像机，温度和湿度监测，土壤监测，无人驾驶飞机摄影等等数字设备以实时的“数据”为核心，以帮助管理和精确的生产决策实施，并通过大量维护设备和人为的智能行业来提供数据和技术支持，以实现预防性维护，并通过大量的智能行业和人为的智能行业，并提供了大量的行业，并提供了智力管理，并提供了智力管理，并提供了智力管理，并提供了智能行业，并提供了智能行业，并提供了智能行业，并提供了农业的智力管理。优化资源分配效率。

如何解决数字农业中的疼痛点？

物联网 - 大量农业数据的实时获取奠定了农业数字化的基础。农业互联网是物联网的重要应用领域，也是数字农业中数据的主要来源。农业互联网在欧洲已被列为物联网的18个重要发展方向之一，也是我国九个主要领域的主要演示项目之一。

物联网广泛用于农业领域。基于物联网的农业解决方案可以通过实时收集和分析现场数据并部署命令机制来提高运营效率，扩大利润和减少损失的目的。各种基于物联网的应用程序，例如可变率，精确农业，智能灌溉和智能温室，将促进农业过程的改善。物联网技术可用于在农业领域解决独特的问题，基于物联网建立智能农场，并实现收获作物质量和产量的保险杠。

物联网广泛用于农业领域

农业领域的连接需求很高，农业物联网市场具有巨大的潜力。华为技术数据显示，全球智能水表，智能街道灯，智能停车，智能农业，物业跟踪和智能家居的连接需求分别为7.5亿，1.9亿，2400万，1.5亿，1.5亿，1.1亿和1.1亿，带来了相当大的市场空间。根据华为的预测，到2020年，农业部门物联网的潜在市场规模预计将从2015年的137亿美元增长到268亿美元，每年的复合增长率为14.3％。其中，美国拥有最大的市场份额，并进入了一个成熟的阶段。根据物联网技术在农业领域的不同应用，亚太地区分为以下类别：

物联网是农业数据的主要来源之一

精确农业：作为一种农业管理方法，精密农业使用物联网技术和信息和通信技术来实现优化产量和保存资源的效果。精密农业需要有关农田，土壤和空气条件的实时数据，在保护环境的同时确保利益和可持续性。

可变利率技术（VRT）：VRT是一项技术，可帮助生产者改变作物投入率。它将可变速度控制系统与应用设备结合在一起，并在精确的时间和位置放置位置，并适应当地条件，以确保每个农田获得最合适的交货量。

智能灌溉：提高灌溉效率和减少水浪费的需求正在增加。通过部署可持续和有效的灌溉系统来保护水资源的方式越来越受到关注。基于物联网的智能灌溉测量参数，例如空气湿度，土壤湿度，温度和光照明，从而准确计算灌溉用水需求。该机制已被证明可以有效提高灌溉效率。

农业无人机：无人机具有丰富的农业应用，可用于监测农作物的健康，农业摄影（目的是促进健康的作物生长），可变的速率应用，牲畜管理等。无人机可以以低成本监控大面积，并且可以轻松地收集大量数据带有传感器。

智能温室：智能温室可以不断监测气温，空气湿度，轻度，土壤水分等，并最大程度地减少作物种植期间的人工干预。上述气候条件的变化将触发自动响应。在分析和评估气候变化之后，温室会自动执行误差校正功能，以将每种气候条件保持在最佳作物生长水平。

收获监测：收获监测机制可以监视影响农业收获的所有因素，包括谷物的质量流，水量，总收成等。从监测获得的实时数据可以帮助农民做出决策。这种机制有助于降低成本并增加产量。

农业管理系统（FMS）：FMS通过传感器和跟踪设备为农民和其他利益相关者提供数据收集和管理服务。存储并分析收集的数据以支持复杂的决策。此外，FMS可用于确定农业数据分析最佳实践和软件交付模型。它的优势包括：提供可靠的财务和生产数据管理，并提高与天气或紧急情况有关的风险缓解能力。

土壤监测系统：土壤监测系统可帮助农民跟踪和改善土壤质量，以防止土壤恶化。该系统可以监视一系列的物理，化学和生物学指标（例如土壤质量，液压功率，吸收率等），以降低土壤侵蚀，致密，盐分，盐水化，酸化和受害土壤质量影响的有毒物质的风险。

精确的牲畜育种：精确的牲畜育种可以实时监测牲畜育种，健康和精神状况，以确保最大的回报。农民可以使用先进的技术来实施持续监控并做出决定，从而根据监测结果有助于改善牲畜健康。

智能农业市场规模预测（2015-2020，1亿美元，％）

大数据和人工智能 - 生产和运营决策的“数字化”，全面提高生产效率

在促进大量设备访问的同时，物联网还将在云中产生大量数据。在物联网生成的大数据中挖掘这些隐藏信息的方法是使用人工智能。物联网最核心的业务价值是智能分析和处理这些大量数据，从而基于不同的业务模型生成各种应用程序。

基于对人工智能对中国经济的总体影响并与行业规模数据相结合的仿真分析，埃森哲分析了人工智能对15个中国行业的经济影响。研究表明，制造业，农业，林业和渔业，批发和零售将成为三个受益于人工智能应用中最大的行业。到2035年，人工智能将使这三个行业的年增长率分别增加2％，1.8％和1.7％。

人工智能在农业领域具有巨大的应用潜力。通过使用大型数据集优化个人或一系列关键目标的机器学习能力非常适合解决农业生产中的农作物产量，预防疾病和成本效益：

在种植领域，人工智能有望增加谷物产量并减少资源浪费。机器学习技术可用于分析来自无人机和卫星，气象数据，土壤样品和湿度传感器的数据，并帮助确定播种，施肥，灌溉，喷涂和收获的最佳方法。机器学习可以在精确农业的每个链接中发挥重要作用，从而增加谷物生产。

在繁殖领域，使用人工智能可以有效地减少疾病造成的损失。在一项学术研究中，在收集和分析鸡的声音和训练神经网络模式识别算法之后，研究人员能够正确识别感染了致命疾病的鸡，鸡在2天的疾病中的识别准确性为66％，而鸡在8天疾病中的识别准确性为100％。在损失发生之前，尽早对牲畜和治疗的疾病正确诊断可以消除​​疾病造成的损失。据行业专家称，收回的损失可以达到20亿美元。

人工智能缩短了农业研发过程。人工智能技术可用于增加粮食生产并减少损失，但这不是唯一起作用的领域。在实验室和研究中心中，机器学习算法可以帮助培养更好的植物基因，创造更安全，更有效的农作物保护产品和肥料，并开发更多的农产品。实际上，在这些领域中，人工智能已经变得更加成熟，因为该领域的数据更丰富，并且数据采集速度更快。根据2016年的分析，将新的作物保护产品带到市场上花了11年的发现和开发时间，分析了160,000种化合物，每种产品商业化支出都超过2.8亿美元。在开发新的农业化学产品中，整个行业每年的支出超过26亿美元。人工智能的采用可以提高此过程的效率。

以孟山都的玉米育种为例。孟山都在将玉米杂种品种投放市场之前评估了多年，并且该过程可能需要8年的时间从​​发现到商业化。通常将玉米育种与“在干草堆中寻找针头”的玉米育种，该大草原是一个大的大草原，代表了几代育种者所面临的搜索困难。从历史上看，繁殖计划每年可以选择大约500种可用选项的组合。该选择受到与管理现场测试程序相关的物流和成本的限制。

为了减少这些局限性，孟山都AI研究人员开发了一种算法，可以评估育种决策并预测哪些混合物种将在试验的第一年中执行最佳性能。在过去的15年中，该算法正在通过分子标记和现场试验信息进行培训。该算法可以优化繁殖过程，从而使育种者能够更快地投资于大规模实地试验。与传统方法相比，该算法不仅加快了繁殖过程的速度，而且还可以使孟山都的玉米育种管道大小增加5倍。育种者可以使用AI工具做更多的事情。

数字农业应用方向和发展状况

全球数字农业量表已超过1000亿元人民币，子行业发展迅速。智能农业是数字农业中特定的综合应用形式，它可以在更大程度上反映数字农业的整体发展。按照规模的应用，精确农业的三个领域（包括种植和育种），监测（包括收获监测和土壤监测）和农业无人机是智能农业的主要开发方向。 2020年的预测量表分别为45.85亿美元，22.15亿美元和117.9亿美元；在发展速度方面，智能灌溉，智能温室和农业无人机的领域正在迅速发展，5年CAGR（复合年增长率）分别达到37.60％，33.28％和32.66％。

潜在的市场规模除以应用（百万美元）

从领先的数字农业国家的状况来看，所有国家都对农业技术的发展具有重要意义，与此同时，他们发展了数字农业增长路径，根据当地条件适合他们。以美国为例，我们将阐述数字农业如何帮助农业提高不同国家的工业效率。

美国：高质量的自然捐赠和先进技术建立了数字农业的全球领导。随着农业发展，美国是世界上最发达国家。美国的农业管理模式主要基于大型农场业务。农业高度发达，机械化程度很高，它主要包括两个部分：畜牧业和种植。精确农业的概念首先提出了，农业是第一个进入数字时代的农业。在1980年代初期，美国提出了精确农业的概念和概念。智能中央计算机灌溉控制系统用于1980年代的温室控制和管理。从那时起，计算机控制和管理系统的可控范围和灵活性逐渐改善。 41.6％的家庭农场，46.8％的奶牛场和52％的年轻农民通过计算机提供网络信息，专业的农业技术服务组织为农民提供农业信息，为农民提供农业生产管理和改进农业。

农业技术的发展是促进美国农业生产力提高的主要力量。现在，由于美国的技术进步，包括传感器，设备，机器和信息技术，当前的操作模型与几十年前的操作模型完全不同。当今的农业经常使用复杂的技术，例如机器人，温度和湿度传感器，空中图像和GPS技术。这些先进的设备和机器人系统能够提高农业效率，并且在成本几乎没有变化的同时，公司的收入不断增长，使其更加高效，更安全，更环保。

随着农村振兴 + 5G时代的到来，我国数字农业的机会是什么？

数字农业的发展相对滞后，数字化转型才刚刚开始。农业的相对滞后是我国农业发展的当前背景。根据《中国信息与通信技术学院发布的关于中国数字经济发展与就业的白皮书》（2019年），2018年，我国家的数字经济的规模达到31.3万亿元，这是可比较的卡利伯斯的名义增长20.9％，占GDP的34.8％。在三级行业中，我国在整个农业中的农业数字经济中的平均比例为7.30％，而该行业为18.30％，服务业为35.90％。与行业和服务相比，数字化水平不仅处于相对较低的位置，而且数字化速度也相对较慢。在农业的所有子工业中，数字经济的比例是从高到低的，包括森林产品，渔业产品，农产品和畜牧产品，都低于大多数服务工业和工业工业。可以看出，在第三级行业中，农业数字化改进的空间很大。

2018年，各个农业部门的数字经济比例（百分比百分之十）

技术提高了工业效率，新兴技术继续发展，应用成本正在下降

1。技术成熟度的改善导致部署成本不断下降。与10年前相比，全球物联网处理器的价格下跌了98％，传感器价格下跌了54％，带宽价格下跌了97％。降低成本为大规模部署农业物联网提供了基础。

2。网络技术的持续突破。互联网连接技术是物联网行业兴起的重要条件。低功率WAN（）技术已经迅速发展，并且在全球范围内逐渐商业化。 5G技术的标准化过程，用于广泛的覆盖范围和物联网的低延迟方案。同时，在工业以太网，LTE-V，短途通信技术等相关通信技术中也取得了重大进展。

3。数据处理技术和功能已得到显着提高。随着整体大数据技术系统的基本形成，人工智能研究方法和应用技术（例如信息提取，知识表现和机器学习）迅速发展。大数据，物联网和人工智能在数字农业升级中的应用可以有效地释放农业行业中巨大数据的潜在价值。

4。建立工业生态系统所需的关键功能正在加速到期。云计算，开源软件等的成熟度有效地降低了企业建立生态系统的门槛，并促进了农业数字化的兴起以及世界各地物联网操作系统的农业互联网的进步。

物联网通信技术主要用于智能农业

5G赋予现有技术以提高各个方面的数字农业效率

5G专门针对数字农业，将提高数字农业价值链中移动网络链接的效率，并在链接之前和之后的适应技术升级和迭代链接。由于智能农业的价值链类似于数字农业，如果5G可用，那么许多参与者（例如，在前面链接中的设备/设备制造商和网络供应商），网络平台，应用程序供应商，数据分析，系统集成商和外包供应商，最终用户，最终用户等。在后者的链接中，将从移动网络链接中的技术创新中受益。这些参与者可以分为两类：供应商和个人消费者。目前，在与农业相关的领域中，B端和C端都没有满足许多要求。

根据华为对最终用户的痛点分析，就通信技术而言，超过60％的农民认为，低覆盖率和高投资成本是数字农业相关技术必须解决的主要问题。其次，存在需要解决的问题，例如长期部署周期，带宽和高潜伏期。同时，该报告计算了农民愿意投资的意愿，并且有70％以上的农民愿意投资于有助于提高生产力和利润的高级技术。预计5G的商业实施将显着改善当前数字农业中信息技术引起的疼痛点。同时，由于最终用户对改善当前状况的高度投资意愿，预计5G+智能农业将在5G生态万亿个市场中占有一席之地。