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碧桂園農業公司副總裁劉石:關于數字農業和農業大數據

農世界網     2019-10-30 來源:農世界網

碧桂園農業公司副總裁 劉石

農世界網現場報道,10月27日,“2019CIIS”智能農業專題論壇在西安錦江國際酒店舉行,智能農業專題論壇將聚焦農業科技發展,圍繞人工智能、大數據、互聯網等新技術在農業領域的創新應用分享成果,共謀在數字化、網絡化、智能化時代下,興農、富農、強農的科技之路。

論壇嘉賓大咖云集:行業學者、院士、集團高管、企業CEO、大學院校、政府機構、農業人等近100人參會,現場10多位嘉賓進行精彩分享,京東云農業云現場發布了“十百千萬”計劃。

這些年大數據發展得非常迅猛,各行各業的大數據平臺都在迅猛發展中?;谵r業場景的應用更是助力了農業資源的高效利用,碧桂園農業公司副總裁劉石,帶來《關于數字農業和農業大數據》的主題分享,共同了解農業大數據最前沿的技術應用。

農世界網記者現場了解到,劉石在論壇上向大家分享了:傳統農業生產要素的主要七個要素和模型,AOS構建的四個基本原則等精彩內容。農世界網記者根據速記稿整理:

  現代農業技術VS傳統農業技術

我們知道傳統農業技術的生產要素主要包括種子、化肥、農藥、農機、栽培、土壤、排灌等七個方面。傳統的農業技術經過成百甚至上千年的發展,這些要素對于產業生產的產量和效率上提升貢獻度的空間已經越來越小了。

而新型農業技術主要是指從20年多前開始出現的分子生物技術、物聯網、大數據等,它們已經深入到社會生活的各個方面,也開始影響農業產業的發展。

現代農業技術和傳統農業技術的關系如何?是如何影響產業的發展的?在這方面,中外的專家和學者們都一直沒能夠說清楚。

我們先仔細分析一下傳統的農業生產要素。

1)我們先從內、外兩個維度進行分析。種子技術是內在要素,它通過提升內在的遺傳因素的效率,去提升產量潛力和其它各方面的品質性狀;而其它的外在要素有六個,都是為種子創造更好的生長環境和條件。

2)我們再從上、下兩個維度來進行分析。上面的化肥、農機、農藥都是人為創造的生產要素,我們叫做技術要素;而栽培和土壤、排灌這些要素是強烈依賴原有自然資源的,我們叫做資源要素,就是和資源本身相匹配的資源。

3)我們再從左、右兩個維度進行分析。左面的化肥和栽培我們叫做助力要素,他們都是讓作物生長得更好;農藥和排灌技術則是為了讓農作物能夠抵御各種自然災害,我們稱之為抗逆要素。

新的農業技術,比如生物技術、物聯網、大數據等,并沒有創造出新的生產要素,那么它們是如何改變傳統農業的呢?

第一, 分子生物技術從內在和微觀角度改變傳統農業。它是通過基因功能的發現、定位、修飾、轉移、編輯和組合等手段,從內部改變和提升遺傳規律和效率,從而提高農業生產水平。

第二, 農業物聯網和大數據是從外在和宏觀的層面來改變傳統農業。它是通過要素與要素之間的組合,內在要素與外在要素之間的融合,提升農業生產要素的利用率和綜合效能,從而提高生產效率。

  數字農業

數字農業是一個內涵廣泛的集合概念。在它的下面,涵蓋了農業物聯網、大數據、智慧農業、精準農業等。這些概念之間是有區別的,但現在常常被人們混用。

農業生產從投入到生產過程,再到農產品銷售,包含三大環節。而生產過程中又包含大田農業和設施農業兩種截然不同的生產形式。

農業物聯網的核心是一個數控系統,是在一個封閉的環境內或者系統內,以探頭、傳感器、攝像頭等設備為基礎的物物相連,根據已經確定的參數,進行自動化調控和操作,主要用于設施農業。

與之相對的就是農業大數據,農業大數據是開放的環境或者系統中,收集、鑒別、標識數據并建立數據庫,通過參數、模型和算法組合和優化多維數據,為生產操作和經營決策提供依據,并實現部分自動化控制和操作。主要用于大田農業和全產業鏈的操作。

精準農業是以農機硬件為核心的操作和執行系統。配以智能化探測設備和控制軟件,以實現精準操作、變量控制(變量播種、變量施肥和變量噴藥)、場景適配等。

智慧農業簡單說就是建立在經驗模型技術上的專家決策系統。智慧農業與農業物聯網和農業大數據等可以有很好的結合。

  大數據到底是什么?

關于農業大數據和技術,現在大家容易把它混為一談。

大數據獲得的技術包括遙感技術、探測技術、氣象技術、圖像識別技術等等。

大數據的應用技術包括參數,算法、APP、軟件、功能、模塊、系統、平臺、區塊鏈、云計算等等。

那么什么是大數據?

大數據主要包括環境大數據,產業大數據和消費大數據三大類。

統計數據和歷史累計的數據不是大數據,雖然統計數據量非常大的。

關于大數據的定義。

專門研究大數據的Gartner研究所認為,大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所認為,大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度四大特征。

IBM公司認為大數據有五大特點,即:大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、低價值密度(Value)、真實性(Veracity)

以上這些都并不能完整和準確概括出大數據的核心特征。

筆者認為,大數據是通過應用軟件或系統,自我產品和實時更新的,按照一定邏輯關系關聯多維和動態的數據,并可據此預測未來。

  農業大數據的操作系統AOS

農作物的生產,不應該是根據經驗和歷史數據來安排生產的。未來農業的基本邏輯和過程應該是:

第一步,是根據對未來市場的需求的預測來決策今年的生產。

第二步,在進行生產決策時,我們需要知道歷史上的數據作為決策的依據,它包括氣象、土壤和種植的歷史數據。這部分是靜態的數據模型。

第三步,只有歷史數據是不行的,我們還需要實時更新的動態數據來做支撐,包括遙感數據,地面基站數據和從產業鏈反饋的市場數據的最新數據,加上了這些動態的數據,我們便有了種植模型。

第四步,種植模型告訴我們兩件事情:一個是農資產品的投入,包括種子、化肥和農藥;另一個是包括農機操作和灌溉的農事操作。

第五步,在操作過程中,把操作的過程和作物生長數據進行記錄,并反饋到數據模型和種植模型,對模型進行迭代和更新。

第六步,在農事操作的同時,關注市場的變化,進行市場的預測和預銷售。

第七步,由于整個生產過程形成了一個產業鏈的閉環,所以農業的金融可以融入到整個系統中去,它包括前期投入的貸款、農業機械和設備的采購和租賃、農業的生產過程的保險、以及農產品的銷售和期貨。

這種農業操作系統(AOS的核心),不是產品,也不是相關的技術,而是以數據模型、種植模型和商業模型為核心組成的整個的操作系統,這個才是未來農業大數據系統。

  AOS構建的四個基本原則

第一,AOS主要是現有農業生產要素的匯集、梳理、優化和整合,不是新技術手段的應用,更不是一些新概念的炒作。

第二,它是農業全產業鏈業務邏輯的梳理,數據和模塊的結構化設計,確保數據的完整性、實用性和共享性。

第三,各種要素之間的數量對應關系,參數的設定和優化,算法的選擇和升級是AOS的核心。

第四,產業鏈貫通,市場要素和金融數據的全面融入是AOS的產業價值、商業價值和社會價值的保證。

AOS能夠讓所有參與產業鏈的用戶獲益,關于AOS的產業價值,我們服務在最上端的就是食品安全可追溯,就是生產者和消費者的價值。

除此之外就是商業模式的創新,帶來的產業鏈價值,更深刻的層次就是超級數據和區塊鏈系統,是操作系統的革命,只有操作系統的革命才能實現價值,我們在看蘋果的一些創新的時候,不是那些APP具有最大的價值,而是它背后的iOS系統。如果沒有iOS,所有的APP將無所依附,毫無價值。

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