隨著農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不斷的發(fā)展進步，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的重要性也逐漸顯露出來，大數(shù)據(jù)正在助推農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向智慧型轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)將成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的新興要素。因此將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中，很大程度上推動我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的整體發(fā)展進程。

——農(nóng)業(yè)監(jiān)測傳感器為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隨著國內(nèi)農(nóng)業(yè)科技企業(yè)的崛起，目前已經(jīng)逐步打破了傳感器依賴國外研發(fā)的局面。在農(nóng)業(yè)科技型企業(yè)的共同努力下，產(chǎn)生了一批高精度、實用化的農(nóng)業(yè)傳感器，品類覆蓋氣象信息、土壤墑情、水體監(jiān)測、作物生長信息等，在農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測和數(shù)據(jù)獲取中發(fā)揮了重要作用，為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心建立提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

——農(nóng)業(yè)政策的支持為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)提供政策基礎(chǔ)。國家農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集體系建設(shè)不斷完善，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息化技術(shù)采集農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)采集效率和質(zhì)量。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫逐漸建立完善，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)調(diào)查數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一管理。

數(shù)字農(nóng)業(yè)是將數(shù)據(jù)作為新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素，用現(xiàn)代信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)對象、環(huán)境和全過程進行可視化表達、數(shù)字化設(shè)計、信息化管理的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。數(shù)字農(nóng)業(yè)使信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)有效融合，對改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式具有重要意義。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建設(shè)成效顯著

隨著科學技術(shù)的逐漸發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施體系已經(jīng)逐步發(fā)展成熟，經(jīng)過多年的發(fā)展積累，覆蓋多個層面和領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)信息化系統(tǒng)已經(jīng)在我國初步構(gòu)建，各級各類農(nóng)業(yè)信息資源已經(jīng)較為豐富。各級各類農(nóng)業(yè)主管部門和機構(gòu)設(shè)立的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究及應(yīng)用機構(gòu)開始不斷涌現(xiàn);

——農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)模型的成熟應(yīng)用。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI 等信息技術(shù)融合，改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式，促進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展。在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)模型方面，應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘、云計算、深度學習等 AI 技術(shù)與現(xiàn)代生物技術(shù)的深度融合應(yīng)用，對生產(chǎn)過程中采集的環(huán)境數(shù)據(jù)、作物生長數(shù)據(jù)等大量信息進行分析處理，實現(xiàn)科學精準控制，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，達到提高效率、增加收益的目標。

——大數(shù)據(jù)運算助力數(shù)字農(nóng)業(yè)精準決策。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)幫助農(nóng)業(yè)精準決策，通過各個方面的農(nóng)業(yè)信息制定出一整套有可實施性的精準管理措施。大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)可以集成作物自身生長發(fā)育狀況以及作物生長環(huán)境中的氣候、土壤、生物等數(shù)據(jù)，同時綜合考慮經(jīng)濟、環(huán)境、可持續(xù)發(fā)展的指標。這可以彌補專家系統(tǒng)、模擬模型在多結(jié)構(gòu)、高密度數(shù)據(jù)處理方面的不足，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策者提供更加精準、實時、高效的農(nóng)業(yè)決策。

——綜合數(shù)據(jù)分析助力農(nóng)作物生產(chǎn)管理。整合傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)資源管理信息，對農(nóng)場不同地塊的農(nóng)作物進行有針對性的種植管理。對種植影響因素差異性較大的不同區(qū)域定量獲取影響作物生長的環(huán)境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區(qū)塊產(chǎn)量差異的原因，采取技術(shù)上可行、經(jīng)濟上有效的耕作措施，區(qū)別對待，按需實施的“精準農(nóng)業(yè)”。

與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，當前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)具有以下新特點：原本適用于小農(nóng)經(jīng)營的耕種經(jīng)驗已經(jīng)不適合農(nóng)業(yè)商業(yè)化經(jīng)營，在此背景下，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、AI、數(shù)據(jù)分析等角度切入，不僅可以通過建立綜合的數(shù)據(jù)平臺，調(diào)控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，還可以記錄分析農(nóng)業(yè)種植培育過程、農(nóng)產(chǎn)品流通過程中的動態(tài)變化，通過分析數(shù)據(jù)，同時結(jié)合經(jīng)驗，制定一系列調(diào)控和管理措施，使農(nóng)業(yè)高效有序發(fā)展。

人工智能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)促進農(nóng)業(yè)提質(zhì)增產(chǎn)

大數(shù)據(jù)決策實現(xiàn)了從經(jīng)驗決策到科學決策的轉(zhuǎn)換；傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主要是以種植者的經(jīng)驗為核心，主要是依靠過去積累的經(jīng)驗或手藝來進行判斷決策和執(zhí)行，這也導致了整體生產(chǎn)環(huán)節(jié)效率低、波動性大、農(nóng)作物或農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量無法控制等問題。

而在數(shù)字農(nóng)業(yè)模式中，通過數(shù)字化設(shè)備比如田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機航拍等，以實時“數(shù)據(jù)”為核心，通過信物融合系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析來幫助生產(chǎn)決策的管控和精準實施;系統(tǒng)中人工智能機器學習通過使用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化單個或一系列關(guān)鍵目標的來解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作物產(chǎn)量、疾病預(yù)防和成本效益等等多方面農(nóng)業(yè)問題。

數(shù)字農(nóng)業(yè)通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以非常明顯的提高糧食產(chǎn)量、減少資源浪費。人工智能技術(shù)可以被用來分析來自無人機和衛(wèi)星的圖像、氣象數(shù)據(jù)、土壤樣本和濕度傳感器的數(shù)據(jù)，并幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。