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农业大数据应用进展与思考.ppt 49页
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农业大数据应用进展与思考
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至21日，“2015年中国农业展望大会”在北京召开，农业部市场预警专家委员会发布了《中国农业展望报告（）》，对未来10年大陆农产品生产、消费、价格、贸易走势进行展望。有关部委、专家、国际组织代表等400多人出席大会。?与会专家建议，加快建立中国特色农业信息监测预警制度，不断提高农业管理服务能力，促进农业农村经济持续健康发展。2015中国农业展望大会2016中国农业展望大会-23日，农业部市场预警专家委员会在京举办中国农业展望大会，发布《中国农业展望报告()》，对未来十年大陆主要农产品市场形势进行展望预测。来自联合国粮农组织（FAO）、经合组织（OECD）、国际食品政策研究所（IFPRI）等国际组织代表，美国、欧盟、日本、巴西、新西兰、巴基斯坦、柬埔寨等国家和地区以及大陆有关部委、地方农业部门和农业企业的代表共200余人参加会议。全体大会+18场专题会，54位国内外专家演讲连续发布中国农业展望报告二、当前大数据应用特点与不足1、数据不足依然是农业大数据应用中的难点历史数据：积累的时间短现实数据：即性差数据完备性、系统性和持续性等方面依然滞后于先进国家。（一）应用特点2、统计获取的数据多，感知获取的数据少目前粗略估计，数据采集中：80%的数据获取依然以人工采集和填报等传统的方式为主20%是运用物联网传感器、网络自动抓取、文本挖掘、图像识别等新型工具和方法。3、标准规范缺乏导致数据共享困难农业信息化标准是农业信息化建设有序发展的根本保障，也是整合农业信息资源的基础。目前，缺乏覆盖农业发展全要素、农业生产全过程、农产品产销全流程的国家农业数据监测分类目录、调查指标和标准体系。中国农科院信息所已经启动了《农产品市场信息采集与质量控制规范》、《农田信息监测点的选址要求和监测规范》、《小麦苗情长势自动监测规范》等3项国家标准项目的研制。4、数据应用核心技术突破难度大农业具有特殊性：生产过程的自然复杂性、产品流通的区域广泛性、应用主体的需求多样性。目前适农核心技术存在创新难、应用慢、共享少等问题：生命-环境信息感知技术缺乏，高端半导体芯片产业受制于人；农情遥感监测在预报精度、稳定性和预报周期上还要大下功夫。决策模型的动态化、广适性不高，与作物生长系统紧密融合程度不高；中国至今仍未开发出具有自主知识产权的适合于农业上应用的3S技术服务体系；适用于农业复杂环境下的微小型、节能型、低成本、智能化的设备和产品缺乏。（二）存在的问题1、信息共享开放不够截至目前，仍有众多数据未能实现充分共享：农产品成本调查基点县农情调度（500个粮食主产县）墒情监测草原监测疫情监测渔业统计等重要经济数据资源……信息共享：是指已存信息（数据）被关联部门和人员的共同享用2、数据需求与数据供给不匹配现有数据体系未能全面覆盖重点调控（类）品种的全过程信息尚未形成从生产、市场到消费的系统性全产业链协同数据制度尚未建立能够快速捕捉生产和市场变化的即时数据采集体系农产品监测预警工作中，缺少：消费数据库存数据实时性数据近期南方连续暴雨对农产品影响几何？养殖业受影响最为明显，尤其是水产养殖业，菜粕需求将遭受重创。范围多大？受灾数量?经济损失如何估量？3、数据质量差异较大数据粒度不能适应分析研判工作的要求现有监测统计体系未能随着市场经济运行态势进行调整。数据周期无法及时反映农业生产经营过程中出现的新情况、新问题，以及热点和难点。粳稻消费需求强劲，但面积、产量等数据仍未纳入我部现有监测统计体系；对农业灾情分析评估需求不断增长，但现有的灾情统计所提供的仍是农作物加总的概念，无法分解到水稻、玉米、棉花、糖料、油料等每一种具体作物。年份猪肉产量（万吨）年份猪肉产量（万吨）《互联网周刊》2016年上半年评选的80个大数据应用案例中农业仅3例1、浪潮GS助力广安集团一猪一ID强化食品安全；2、航天信息基于物联网的粮食流通管理解决方案；3、农业物联网智能监控系统与其他行业相比，农业大数据应用仍然偏弱三、几点思考大数据应用正在发展成为一个新兴产业信息化基础设施快速发展截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率达到50.3%。其中农村网民规模达1.
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经济视野网5月11日电（张峰州）耕耘天地间，澄澈连天境”，是北京佳格天地科技有限公司成立至今一直奉行的使命。佳格是一家通过卫星和气象大数据收集、处理、分析和可视化系统，服务农业、环境、金融等行业的大数据应用公司。身为名校毕业，且曾任职于美国国家航空航天局的张弓，离开在美国生活的妻女，毅然回国创业。当问及张弓，为什么离开令人歆羡的职位，而选择回国在农业大数据领域创业时，张弓表现得很淡然：“如今中国的农业处在一个快速变革的时期，如果佳格能在这场变革中有所助益，我觉得是一件非常好的事情，这也是为什么我选择回国从事农业大数据领域工作的原因。”言谈之中，张弓流露出致力于通过农业大数据驱动现代农业进程的宽广胸怀与弘大格局。
　　农业大数据发展势在必行
　　谈及现今中国农业发展的现状，张弓说道：“中国农业历经几千年发展至今，一方面比较传统，另一方面也面临着重大的变革。随着我国人口结构的变化以及农业的快速发展，我国农业发展正在发生深刻的变革，如果通过农业大数据可以更好地推动中国农业走向现代化，那将是一件非常好的事情，同时也是一个非常好的契机，基于这些因素，我觉得应该把空间大数据应用到农业生产领域，且时下农业大数据的发展正当其时。”
　　要想更好地服务于农业，保证数据的可靠性就显得格外重要，记者问及张弓，在数据搜集上面临着什么样的难题时，张弓告诉我们：“佳格目前在用的数据，全要靠卫星、气象、地面、物联网探头等设备搜集。但是农业有其特殊的地方，我们都知道‘淮南为橘，淮北为枳’，这种空间上的差异性是农业一个特别突出的表现。以前我们之所以不能很好地利用数据来作用于农业，就是因为这个差异性很难描述。随着现在卫星、气象模型等对空间差异性逐步有了一个很好的描述之后，我们就可以利用数据更好、更直接地为农业提供相应的作业方案。佳格推出的数字农业系统——耘境，集合了全方位的农业大数据获取、存储、分析以及可视化模块，为农业大数据服务，用户通过个人电脑、平板、智能手机，随时随地快速了解和预估天气变化、掌握农作物的生长情况，从而及时进行农事安排、农机调配、农药喷洒等活动，大幅度实现增产增效，同时实现降低成本。”
　　农业大数据如今已为人耳熟能详，那么现在农业大数据企业的发展是一个怎样的情况呢，张弓介绍道：“现在农业大数据企业在数据方面，普遍采用在地面布置物联网、探头等设施，这是比较常用的方式，而且大家也比较容易接受，但是我觉得这可能是一种方法，但不能涵盖全部，还缺乏很多空间的差异性，针对不同的作用和其环境之间的关系，除了天气还包括土壤、植被等情况，这块要有一个更大的框架，要考虑到农业的各个方面，因为农业特别是对种植来讲，所受影响因素特别的多，也要有一个综合的考量，这也是为什么是‘农业+大数据’，而不是‘农业+数据’的原因，它是涵盖了不同方面的数据，包括卫星、地面信息采集等，在国内这类企业做的相对来说是比较单一的，那么佳格想结合已有的技术再加上数据，综合地去做这件事，而且它不是服务于农业的一个方面，包括种植的时候怎么浇水，种植前选什么样的种子、农药、化肥，此外还包括种植出来以后预期有一个怎么样的产量，收获时会有一个怎样的效果和品质等。所以这种大数据在种植过程中是包含了从农田的初始到最后上餐桌一个整体的过程。”
　　农业大数据推进万事具备
　　我国农业发展现在处于初级阶段，土地集约化程度低，种植规模小，农田耕种情况不一，那么佳格的耘境产品现在推广情况如何呢?张弓说道：“我国农业发展虽然处于初级阶段，土地本身也比较分散，这是我国一个现实的情况，但是随着政府相关政策的推动，土地集约化的趋势会逐步加强，一方面佳格做这件事也是顺应了‘天时’，‘天时’包括我们本身的地理条件，也包括国家的发展情况，我们已经到了这样一个阶段，就是更进一步地实现城镇化，这个时候就会有大量的农村人口转移到城市里去。所以，这个规模化程度虽然不够，但是规模化的速度已经显现出来了，十年前土地流转只有百分之几，但是现在已经超过三分之一的土地都实现了流转。”
　　谈及现在集约化种植情况不太理想，张弓接着说道：“佳格现在的农业大数据平台——耘境并不是只适用于大规模的种植，不论生产发生在哪里，要实现集约化生产是需要有数据支撑的，现在北方主要的大田作物是玉米、小麦为主粮，主粮作物想要获利必须大规模、大范围去种，一亩地可能只赚六七百元，如果想一年达到8万元的收入，要考虑种多少亩的主粮才能达到这个收益，从这个角度来看，种主粮必须大范围去种，需要数据来提供支持，通过主粮来获得收益。而在南方，比如湖南、湖北、江西等地，种主粮更多的是自给自足，那么想要在田地里获得收益，只能种经济作物，比如火龙果、猕猴桃等作物，可能要种500亩或1000亩的经济作物，这样一亩地的收益可能会达到1万元，南方地区大部分是小规模种植，那么在这种层面上他们也需要数据的支持，因为他们需要更精细化的数据。所以不会被集约化的程度所限制。如今用非规模化的方式去种地，已经是没有价值了，现在大部分农村大都采用机械化的种地，地是分块的，土地的边界比较清晰，但是这种大规模的生产方式已经非常清楚了，比如一些农机手或播种采用大规模的机械操作方式，那么，未来佳格就是致力于让农业生产从‘看天吃饭’转变为‘知天而作’。”
　　随着农业变革的步伐渐入正轨，未来精准农业、智慧农业、生态农业将不再遥远，在这个过程中，数据搜集的重要性就可想而知，谈及现在佳格的数据积累情况，张弓说道：“农业产业跟其他产业不太一样，它受外部的影响特别大。我们知道现在农业普遍还处于‘看天吃饭’的阶段，而农业数据的搜集不是你到田间地头走一走就能获得的，要通过地面的监控设备、卫星天眼，或是通过气象模型去模拟来得到这些数据，所以外界的信息是需要通过先进的科学方法去搜集的。土壤的温度对植物的生长非常重要，如果想知道土壤的温度怎么办?农民测试方法很简单，只要下手摸一摸，但现在并不是那么实用，这就需要通过无人机、卫星等来做大面积的探测，所以是要靠科学技术得到内外部的数据，包括具体什么时间来做数据，采取怎样的操作和田间管理措施，同时也需要与客户结合来搜集数据。耘境系统是抓住了上游整个农业的生产环节的信息，包括种子、农药、化肥，农业生产，下游是仓储、物流、冷链运输和加工，我们知道上游有农资销售平台、电商，下游有生产、产品电商，帮你去卖产品。上游可以告诉农资企业哪里需要什么样的种子、化肥和农药，同时也可以帮助、指导销售，甚至是生产，那么对于下游来讲，物流就非常重要，哪里的产量丰收，就可以合理的调配物流资源。”
　　农业是国计民生的基础，国家历来对农业的发展非常重视，张弓表示：“我们很需要政府和相关部门的支持，同时我们也感受到政府在农业大数据方面的支持力度。佳格在做的和政府倡导的适度规模化经营，使农业走向现代化，推进城镇化建设等举措是相符的，政府对我们的支持是很重要的，同时国家对我们数据上更重视，包括安全方面、数据的作用等，因为它不仅牵涉到作物种植也包括粮食贸易、期货、保险等方面，我觉得这块需要进一步加强，这块主要是商业公司来运作，同时中国也需要这样的商业公司出现，从另一方面来说这也是构成我国农业数据护城河的一部分，从土地上保障我国十八亿亩耕地的红线，此外，我国中心结构的调整，是从农业数据上开始的，从佳格角度来说，也要保证我们国家粮食的安全。”当问及现在这类企业数量情况时，张弓说道：“我觉得随着政策的切入，这类企业会越来越多。但是侧重面可能不太一样，有些企业可能是从电商结合角度切入，有些企业比如佳格是从生产数据结合角度切入，也有企业可能从农资角度切入，虽然视角不一样，但围绕的是整个农业比较长的生产链。”
　　农业大数据运营初见成效
　　企业要实现良好发展需要正确商业运营模式的引导。张弓说道：“佳格会根据客户不同层次的需求，调用不同分辨率和精度的卫星或无人机来实时采集地面和气象数据，再通过深度学习算法来做识别，要素包括纹理、地垄方向、间距和稀疏程度等，最终实现面积测算、适宜区规划、长势监测、产量预估、病虫害防治指导等一系列服务。通过提供这一‘智慧农业信息云平台’，佳格会按照耕地面积和使用的功能模块，向大、中型农户收取SaaS服务年费。佳格提供的数据成本应从几方面考虑，需要大规模地去看，比如说种主粮，我不可能去看每一棵玉米，但是需要有一个范围上，一个总量上的统计，对于小块精细类的作物，比如火龙果，我可能真的要看到每一个火龙果的生长情况。因为每一个火龙果都很值钱，而且价钱也不便宜，可是一斤玉米售卖才9角钱，所以要具体分析。佳格对针对于不同地区的需求提供不同的数据，对于大田作物来说，可能提供的数据不需要那么精细，因为种田的量很大;那么对于在小范围面积上就可能要求很精细，分辨率很高，可能面积不需要那么大，就可以覆盖到很多范围，数据成本其实我们考虑更多的是根据客户的需求和我们应该用什么样的数据帮助他们解决问题。”
　　现在植保无人机在农业中的应用日益广泛，问及张弓现在对植保无人机的应用和发展持怎样的观点和看法时，张弓说道：“植保无人机是中国利用自身的一些技术优势，实现农业规模化的一种形态，通过这种商业化运作的无人机，最终会实现专业化的大规模作业，实现高效率，但是它也有一定的局限性，只能覆盖农业植保的一部分，但是从另一方面来说，农业的体量非常大，即使是这一部分也有很好的发展前景。”
　　时下农业大数据市场仍处于一片蓝海，那么将来佳格有着怎样的发展规划呢，张弓表现得很务实，也很淡然：“首先我们是从农业相关的领域切入，做好农业种植板块，得到种植经验积累之后我们再逐渐向上下游来推进，当然这是一个比较长期的规划。目前来讲，我们还是要专注做好当下，推进农业现代化不是一朝一夕的事情，我们还是要潜下心来扎扎实实地做好农业大数据服务。”
　　谈及公司的团队情况，张弓介绍道：“佳格的核心研发团队来自于美国加州硅谷，创始团队成员具有非常丰富而独特的大数据、深度学习和农业领域从业经验。比如顾竹，是南京师范大学硕士，美国纽约州立大学博士，美国航空航天局研究院，专注于遥感影像的深度学习应用。王蕴刚，清华大学环境本科，美国德州农工硕士，美国克拉克森大学博士，美国加州大学伯克利分校博士后，美国能源部国家实验室研究科学家。张文鹏，美国杨百翰大学本科，美国明尼苏达大学研究员，美国农业部ARS研究员，Willis Re韦莱农业再保险总监，孟山都公司中国市场总监。现在公司是70多名员工，其中3/4是开发人员，剩下1/4是行政、商务方面的管理人员，技术方面，包括遥感、图像识别、人工智能、服务端云计算，云存储等板块，是综合性、跨界的技术载体。”
　　农业大数据未来前景大好
　　在创业创新的大浪潮之下，创业成为一种趋势，对于初创企业融资上市，张弓表达了自己的观点和看法：“首先，初创型企业存活率低是正常的现象，不论在中国还是在美国，现在风潮稍微冷却了一些，这是伴随技术产生的，而且很多技术互联互通是可以做很多事情的，我觉得不能说存活率低大家就不去创业了，很多时候对于创业者来说，这是需要大家不断试错的一个过程，现在人们看到微软、谷歌等大企业很强大，但是他们背后倒了多少企业，大家可能不是很在意和了解，其实这在商业和科技上是需要有一个不断试错的过程，所以我不敢说企业成活率越高越好，我反而不那么认为，这没有一个正向关系，企业存活率低是一个很正常的现象，我更多的是感谢国家的政策，国家一直支持创业创新，鼓励大学生创业，下岗工人创业，比如一些研究所的人也可以停薪留职出来创业，包括鼓励大学教授出来创业，国家在大力营造这种气氛和环境，让大家走出来，这是一个非常好的时代，把人从原来的机制里面‘解放’出来，让大家充分发挥自身的聪明才智，发挥自己的光和热去做事情。创新的一方面是试错，你会碰到很多的问题，但更怕的是没问题，怕的是一切顺风顺水，你不知道自己还有哪些缺点和不足要改进、要提升，我们知道‘温水煮青蛙’的故事，表面看着很惬意，实则蕴藏着极大的危险。我们国家跟美国相比，在商业模式上、技术创新上，还有整个公司运营等各个层面上，是有一定的差距，但另一方面，也可以知道努力的方向在哪里，年轻人创业能把最好的经历和时间放在你想做的事情上，积累经验并努力提升自己，这是很重要的。”
　　畅想不久的将来中国农业的发展实现了农业大数据的有力支撑，未来农业发展的前景，张弓说道：“中国是在数据支持上实现虚拟化的规模经营，比如在美国，虚拟化经营可能就是在一大片地上实现规模化经营，在中国，要在碎片化的土地上通过数据支持来实现虚拟化、规模化经营，这是在信息领域优势的一个很重要的方向，因为我国在做，国外也在做，但是我国在航天数据、卫星空间数据、气象数据的发展条件上不比国外差，未来我国农业产业发展一定能实现从小农经济向规模化经营迈进，进而实现超越式的发展。”说到这里，张弓信心十足。
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声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。互联网+农业时代 哪些大数据能成为农业投资热点？
来源：中国农业网
互联网不断发展，出现两个词。大数据，大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。&互联网+&，它由2015年政府工作报告提出的&制定互联网+行动计划&产生，它的概念就是互联网与各个传统行业的融合，例如互联网+房地产、互联网+医疗等。由此，互联网+农业、农业大数据也应运而生。
当做农业的人对这两个词需要秒懂时，有多少人懂它们对农业的真正意义?中国农业网专家庄定云认为，&互联网+&和大数据本身只是一种工具，没有特殊意义，只有准确作用在实用经济上才能显现出价值;&互联网+&也是一种思维，意味着开放、共享的胸怀和创新、和平共赢的精神。在农业领域中，互联网与大数据的应用可以节约农产品资源、增加农产品流通率，能促进农业生产力发展，有利于实现农业可持续发展。那中国的&互联网+农业&时代，哪些农业大数据应用可以成为投资热点?
1、种业市场大数据应用
在种业市场，对于买种子一方来说，他们最大的问题是买到假种子、坏种子，经济蒙受损失。对于卖种子一方来说，最大的问题是研发能力弱，新技术、好品种少，没有竞争优势。结合这样的种业现状我们可以看到两大投资热点，一是避免种子质量风险的大数据应用，二是有助于新技术、好品种交流的大数据应用。
投资热点一：避免种子质量风险的大数据应用
假种坏种很常见，但是种子市场庞大，监管有难度。有大数据应用可以有效减少种子问题风险，就可以弥补种业市场监管难的问题。
避免种子质量风险的大数据应用在国内就有案例。涉及面比较广的&全国种子可追溯试点查询平台&就是一个案例，该平台拥有品种名称、包装式样、审定编号、适宜区域、企业资质等多种信息。一方面农民可以通过电脑和智能手机输入相关产品追溯代码，辨别种子真伪。另一方面种子商能收集农民对所购种子的反馈及评价，更合理地制定制种计划、调整育种方向、维护知识产权。第二个案例是中国农业网正在开发的云种app，该数据库对于种子的发芽率、田间表现等都有详细记录过程，它开发目的之一就在于让种子经营者可以有效避免种子质量风险，买到更优质的品种。
投资热点二：有助于新技术、好品种交流的大数据应用
&研发能力是种企的核心竞争力。&大数据应用可以快速帮助实现种企对于新、好品种的开发、研究和交流，增强种企核心竞争力，各大种企必定推崇这样的数据库应用。
国家种业科技成果产权交易平台就是一个新技术、好品种的交流平台。通过该平台不仅能知道种企所需要的品种和技术，而且也有科研机构所能提供的科研成果，这个平台的目的是最大化发现品种和技术的价值，不仅让企业拥有了更多新技术和好品种，也让育种专家拓宽了自己的研究方向。
2、种植过程大数据利用
城镇化不断推进，我国农业人口减少，人力成本增加，传统种植模式不适用于农业可持续发展，这对农作物种植提出来了新要求，要在减少人力成本基础上，提高农作物种植效率，适应新农业发展需要。作用于高效率、低风险种植的大数据应用就成了种植领域的投资热点。
投资热点一：大数据智能控制　实现高效种植
从土壤分析到作物种植，从水分分布、天气监测到施肥撒药等数据的智能控制，智能化农业可以有效节约人工成本，提高种植效率。
北京&农场云&智能系统就是通过数据进行智能化管理的案例。该系统通过参数传感器实时监测大棚内的空气温度、湿度及土壤干燥度等并设置预警，把作物生长、温湿度、病虫害等视频及图片信息实时上传到农场云系统。&农场云&还专门分析了每种蔬菜在每个月的市场需求量和合作社的排产供给量，以及两者相差的缺口量，这些数据通过&云农场&系统变成了合作社排产计划的缺口分析统计图，有了这个分析图，合作社的供给就有计划了，积压蔬菜的问题明显减少。针对病虫害问题，有一个专门的APP,当哪个棚里的作物有了病虫害，或者到了成熟期，农户都可以在APP上拍照并注明，生产部门在电脑或手机上打开农场云看到后能及时作出判断和处理。&
投资热点二：极端天气多　天气数据预见农作物损失
厄尔尼诺影响下极端天气常见，对农作物影响巨大，如果能对于整个天气数据进行整合处理，预见天气数据对农作物的损失程度，对于农民来说，既可以提前做好预防工作，也可以做好保险工作，把损失程度降到最低。
TheClimateCorporation是一家意外天气保险公司，他们每天从250万个采集点获取天气数据，并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险作出风险综合判断，以向农民提供农作物保险。
在中国，虽然一直在加强对农业保险的政策补贴力度，但是如果有数据库应用能像上述案例一样实现对农民风险进行综合判断，对农民参保更有参考意义，也能帮助农民防御极端天气灾害。
3、农产品市场大数据利用
投资热点一：对接生产、市场信息　缓解供求矛盾
近年来农产品滞销情况频现，农民卖不出市民买不起，主要原因是生产和市场信息不对称导致农产品资源分布不平衡。利用生产数据和市场数据的整合，让生产和市场信息有效对接，平衡各地农产品供求数量，成为解决资源分布不平衡的关键。对接生产、市场信息，缓解供求矛盾的数据库成为了投资热点。
将各地农产品滞销情况和各地农产品市场需求情况转化为可以利用的数据库，对滞销地区、滞销产品、滞销数量以及各地对农产品的需求量等进行准确记录，并且利用这个数据库，点对点分销，既可以及时解决滞销问题，又可以实现市场资源平衡。
投资热点二：保证农产品品质的可追溯系统
农产品市场竞争大，不良商家动歪心思，农产品质量无法保证。&可溯查&农产品追溯系统旨在于以信息化数据追溯来改善人们的食品安全隐患，通过农场到餐桌的数据采集与收集，为人们在生鲜与蔬菜的消费过程中提供标准化的选择依据。可追溯系统有利于增加农产品附加值，增强农产品竞争力。实现最准确、最值得信任的农产品可追溯系统也成为了农业投资热点。
投资热点三：大数据管理控制生鲜损耗　问损耗要利润
生鲜市场越来越火，损耗大成为生鲜市场发展的瓶颈。将生鲜损耗控制在最低，也成为了生鲜企业盈利的关键。这样的背景下，大数据控制农产品损耗也成为了农业投资热点。
宁波m6连锁生鲜超市在宁波地区已长达十年，开了40多家店，他们的秘诀是问损耗要利润。8年前M6开始数据化管理，&物品一经收银员扫描，宁波总部的服务器马上就能知道哪个门店，哪些消费者买了什么。&十年来的数据积累在M6精准订货、存储和精准配货等环节发挥了关键作用。
结语：整个大农业生产围绕农民、土地、农资、农产品交易等都会产生大量的数据，可以产生土地流转数据库、土壤数据库、农资交易数据库、病虫害数据库、农产品交易数据库等，如何在种植业以外的农业领域找到投资的爆点，也是我们值得去发现和探索的。大数据时代到来 农业如何应对？
中研普华报道：
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　　大数据时代已经来临，对于传统行业来说既是机遇，也是挑战，如何应对？如何利用？这是一个很大的课题。在传统产业中，作为第一产业，具有基础性的作用。在大数据时代，农业与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动农业迈向全面信息化时代，通过农业的快速发展推动大数据更加落地，产生实效。
　　相关专家表示，农业大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代农业的发展具有重要作用。在农业发展中，大数据不仅可以渗透到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种、销售等各环节，而且能够帮助农业实现跨行业、跨专业、跨业务的发展。
　　不论对哪一个传统行业来说，对大数据的需求，都要既懂技术又深谙内情。能够驾驭行业大数据的人，需要比金融更懂金融，比电信更懂电信，比交通更懂交通，农业也是如此。对于农业的大数据方案商来说，需要充分调查农民的实际需求，需要对农业和农村市场充分了解。
　　大数据的特征，业界常用五个V来表示：一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多（Variety）、四是价值大（Value）、五是精确度高（Veracity）。对于中国的8亿农民来说、18亿亩耕地、186万个乡村来说，所产生的数据量不仅巨大，而且类型丰富。如果能够通过深度挖掘，产生的价值不可估量。但问题如同大数据第二个和五个特征所说，需要高度精确化、处理速度及时的分析，才能够实现价值的显现。
　　另外，还有一个问题是，面对突如其来的大数据，农民们可能会很疑惑：这关我们什么事？对我们又有什么用？这与其说是农民不了解大数据，不如说专业人员对大数据能够为农民提供的服务，没有做好普及工作。
　　那么农民们需要什么样的大数据服务呢？我想应该主要包括3点：
　　1） 面向农村、农业、农民的大数据垂直应用。
　　每个行业都有自己的特点，农业也不例外，所以自然会存在行业应用的需求。具体来说，就是符合农村市场、农民需求和农业生产的垂直应用。过去决策许多是凭经验，“跟着感觉走”，而用农业大数据来指导，不仅将为农民的农村生产和生活提供方便，而且将为生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。通过开发指向农业的移动大数据应用系统，让农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息；通过开发面向农业移动智能大数据感应系统，让农作物的生长情况“扫一扫”就能及时显示在农民的手中，并通过网络直接连接政府提供的农业大数据平台实现精确的生产性指导；通过开发直达农民家门口的农村智能大系统，让农民对市场、政策、生活的预期更加准确。
　　2） 面向农产品市场、农业产业的大数据预测系统。
　　首先要建立农产品智能标签。标签是行业应用的基础。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，农业作为生产农产品的行业，必然会涉及到各种农产品的标签汇整问题，而且这些标签必须能够细化到单株作物，实现农业生产的精细和准确预测。
　　举一个比较现实的例子，近些年，猪肉的价格一波三折，一会儿太便宜了，农民权益得不到保证，一会儿猪价太高了，农民们蜂拥都开始养猪，如何解决猪肉价格周期问题？这就需要利用到大数据，解决农民和市场信息不对称的难题。通过大数据技术，能够细化到每头猪的生长情况、饲养状态、位置信息、健康情况、出栏时间、对接商超、预期收益等，都做到了如指掌，过去那种盲目的市场行为势必将减少。
　　从远期来看，还可以通过大数据和云计算进行猪周期的预测，会发现猪的价格波动周期有一定的规律，大概3到5年是一个完整的周期，少的时候2年多，多的时候5年多，而这个周期又受国家的政策变化、天气变化、传染病变化、农民收入变化、价格变化等多重因素影响，同时又跟人们的生活水准和购买力有关系。全国所有养猪的农户，如果通过云计算、大数据对庞大的数据进行研究、分析、判断，研究出一个模型，建立信息系统，养猪会变得更加科学化。
　　3） 跨行业的农业内外部数据的管理、链接与整合。
　　传统的农业生产管理，人为的因素占很大程度，大多是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，很少建立在科学的数据和模型基础上，因而难免片面、失误。要做到对农业生产的科学管理，就应当把管理建立在数据分析基础上。通过在农业政策层面，将整个农业行业内外，包括生产、加工、物流、营销、回溯的各种数据进行数字化的记录、分析和整理，为农民管理生产提供依据。这种“大数据驱动的”农业，必使得农民的生产活动变得更有效率、更开放、更精细。同时，基于大数据的分析，也能够帮助政府有效监控各种农业政策的实施情况，及时纠正农业生产中的偏差和失误。
　　另外，通过整合每个农村内部和外部数据，农业与行业外数据，并在户与户、巷与巷、村与村、农产品与农产品、农产品与相关配套、当季生产与未来预期之间建立链接，并进行分析整理，实现农民、农村、农业三个层面的数据共享互通，形成现实的网状的面向农村、惠及农民、给力农业的大数据场景。
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