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當前地址:

數字農業

Digital Agriculture Construction

  • 數字農業定義

    數字農業是指將遙感、地理信息系統、全球定位系統、計算機技術、通訊和網絡技術、自動化技術等高新技術與地理學、農學、生態學、植物生理學、土壤學等基礎學科有機地結合起來,實現在農業生產過程中對農作物、土壤從宏觀到微觀的實時監測,以實現對農作物生長、發育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應的環境進行定期信息獲取,生成動態空間信息系統,對農業生產中的現象、過程進行模擬,達到合理利用農業資源,降低生產成本,改善生態環境,提高農作物產品和質量的目的。

  • 數字農業發展背景

    數字農業是我國由農業大國邁向農業強國的必經之路??v觀全球,發達國家都將發展數字農業作為構筑農業現代化發展產業優勢的方向,積極將數字科技與農業發展相融合,推進農業產業的數字化轉型。 [2]自20世紀末以來,我國日益重視數字農業發展,相關政策措施陸續出臺,明確提出推動數字技術與農業生產經營管理等方面的融合。隨著《數字農業農村發展規劃(2019—2025 年)》的發布,以及2021 年和2022年中央一號文件明確提出開展數字鄉村試點、實施數字鄉村建設發展工程,我國數字農業也日益從頂層規劃走向實踐落地。

  • 數字農業主要內容

    Main Content

    農業物聯網

    核心:通過各種傳感器(環境傳感器、土壤墑情傳感器、作物生理傳感器、動物體征傳感器等)、控制器、攝像頭、RFID標簽等設備,實時、自動地采集農業生產現場的物理環境信息(溫度、濕度、光照、降雨、風速、土壤水分、土壤養分、pH值等)、生物信息(作物長勢、病蟲害、動物健康等)以及設備運行狀態。

    目的:實現農業生產環境的全面感知和互聯互通,為精準管理和決策提供數據基礎。

    農業大數據

    核心:收集、存儲、處理和分析來自物聯網設備、衛星遙感、氣象站、歷史記錄、市場信息、科研數據等多源、海量、異構的農業相關數據。

    目的:1、發現隱藏的模式、趨勢和關聯。2、進行產量預測、病蟲害預警、市場風險分析。3、優化資源投入(水、肥、藥、飼料等)。4、為精準農業決策提供數據支撐。

    精準農業/智慧種植養殖

    核心:基于物聯網感知的數據和大數據分析結果,對農業生產過程進行精細化管理。

    主要應用:精準種植: 變量施肥、變量灌溉、變量施藥、精準播種、基于作物長勢的精準管理。

    精準養殖:個體識別與精準飼喂、環境智能調控、疾病早期預警與防控、繁殖管理優化、行為監測。

    農情監測與預警:利用遙感、無人機和地面傳感器實時監測作物長勢、干旱、洪澇、病蟲害等情況,及時發布預警。

    智能農機裝備

    核心:將信息技術、自動控制技術、衛星導航技術等集成到農業機械中,提升農機的智能化水平和作業效率。

    主要應用:自動駕駛農機: 基于北斗/GPS等衛星導航系統實現農機高精度自動行走作業。

    變量作業控制:農機根據處方圖或實時感知數據自動調整施肥量、播種量、施藥量等。

    農機作業監控與管理:實時監控農機位置、作業狀態、作業質量等。

    農業信息化管理與服務平臺

    主要類型:

    農場管理信息系統:幫助農場主管理種植/養殖計劃、農事記錄、投入品使用、成本核算、庫存等。

    農產品質量安全追溯平臺:實現農產品從生產到流通全過程的數字化記錄和追溯,保障食品安全。

    農業電子商務平臺:促進農產品線上交易。

    農業社會化服務平臺:提供農機調度、農技咨詢、金融保險、供應鏈管理等服務。

    農業政務管理平臺:支持政府進行農業資源管理、政策制定、補貼發放、災害應急等。

    農業遙感

    核心:利用衛星、無人機、有人機等搭載的傳感器獲取地表信息。

    應用:大面積作物種植面積監測、長勢評估、產量預估、災害(旱、澇、病、蟲、凍)監測與損失評估、土壤屬性制圖、水資源監測等。

    農業人工智能

    核心:將機器學習、深度學習、計算機視覺、知識圖譜等AI技術應用于農業領域。

    主要應用:

    智能識別:病蟲害圖像識別、雜草識別、作物種類識別、動物個體識別、動物行為分析。

    智能決策:種植/養殖方案優化、灌溉/施肥/用藥策略推薦、市場預測。

    智能控制: 溫室環境智能調控、養殖場環境智能調控、機器人采摘/除草/授粉等。

    農產品智慧供應鏈

    核心:利用物聯網、區塊鏈、大數據等技術優化農產品從產地到餐桌的整個流通過程。

    應用:冷鏈物流溫濕度監控、運輸路徑優化、庫存智能管理、供需精準匹配、基于區塊鏈的透明可追溯體系。

    數字農業核心

    Core Content

    數字農業是一個融合多種現代信息技術的復雜系統,其核心目標是:

    提高資源利用效率: 精準投入水、肥、藥、飼料等,降低成本,減少環境污染。

    提升生產效率與產量:通過智能化管理和決策,實現增產增收。

    增強風險抵御能力:及時預警自然災害和病蟲害,減少損失。

    保障農產品質量安全:實現全程可追溯,提升產品價值與消費者信任。

    促進農業可持續發展: 實現環境友好型生產。

    數字農業關鍵技術

    Key Technology

    數字農業落地實施

    Implementation

    一、頂層設計與政策保障

    國家戰略引領:中央網信辦等四部門聯合印發《2025年數字鄉村發展工作要點》,明確九大任務26項重點,包括農D村5G網絡覆蓋(行政村通達率超90%)、數據資源共享、智慧農業技術裝備應用等,地方配套政策推進,如北京市提出“智慧農業兩步走”目標,2028年農業生產信息化率達46%2030年達50%,并部署智能育種、無人農場等場景。

    資金與機制支持:設立專項基金(如北京、廣州等20城設立低空經濟產業基金);完善多元化投入機制,鼓勵社會資本參與(如靖安縣寶峰鎮爭取58萬元銜接資金建設智慧雞場)

    二、核心技術應用與場景落地

    1、智能裝備與數據融合:

    精準種植:淄博高青縣應用“Unigro作物模型"實現水肥AI調控,西紅柿產量提升45%,農藥減量60%;托普云農“AI+北斗+低空”方案在浙江江山實現水稻節水10%、增產6%-10%。

    智慧養殖:江西靖安縣蛋雞場通過傳感器+自動調控系統,14.6萬只雞僅需3人管理,破蛋率降至1.2%%。

    低空技術:無人機植保(大疆T70每小時作業60畝)、物流吊運(云南青梅運輸效率提升5倍)。

    2、全產業鏈數字化

    生產端:建寧縣“糧生寶"APP整合農情、農機服務,4000農戶在線預約插秧機,成本降低80%。

    流通端:鐵嶺縣“云稻田“認養模式依托區塊鏈溯源,消費者掃碼可査農產品“成長日記”。

    消費端:高青縣西紅柿經AI分揀后溢價30%,直供高端商超。

    三、創新模式與產業生態

    1、多方協作模式

    政企協同:鐵嶺縣政府與移動公司共建"5G+A1"云端農場,農民代種、市民認養,畝收益增30%。

    村企聯營:靖安縣寶峰鎮企業提供技術培訓,村民變"股東”,村集體年獲8%收益。

    2、共享經濟與服務化轉型

    吉峰科技推行“農機共享”,小農戶以租代購;湘數科技通過數據訂閱+保險分成盈利。

    北京探索“數字京村"SaaS服務,免費部署系統,通過硬件增值利。

    四、支撐體系建設

    基礎設施升級:農村千兆光網、水利設施數智化改造(如數字李生灌區)1;建寧縣實現種子烘干機械化率95%。

    數據平臺整合:北京建設“多村振興大數據平臺",打通涉農數據跨部門共享;建寧縣構建”種業一張圖"動態監測0農情。

    人才與標準培育:多部門聯合培育數字鄉村人才(如建寧縣培訓青年無人機手、插秧機手);托普云農在江山推廣標準化單產提升模式。

    落地關鍵要素

    Key Elements

    要素:

    政策-技術-模式三角驅動:以國家戰略為框架,以智能裝備(AI/北斗/低空)為工具,以共亭經濟、認養農業等模式激活市場。

    數據閉環為核心:從土壤監測到消費溯源,全鏈條數據打通方能降本增效。

    生態協同破壁壘:政府需引導企業、農戶、科研機構共建”技術推廣-人才培訓-金融服務"生態。

    未來數字農業將向全場景智能化(如北京無人農場)、綠色低碳(水肥藥精準減量)、全球化輸出(長三角技術方案占埃及60%智能灌溉市場)演進。

    中經特點

    Characteristic

    中經咨詢

    因為專注,所以專業

    北京中經縱橫經濟研究院

    SEIC CONSULTING

    公司創立于2004年,是一家為企業提供全行業一站式咨詢服務的專業機構。在近20年的發展過程中,憑借強大的專家團隊、權威的甲級資質證和廣泛的公共關系資源,已成功協助上千家企業完成項目相關項目貼身定制式服務。

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