數(shù)據(jù)化、智能化與模式創(chuàng)新這三駕馬車將驅(qū)動數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村建設駛上快車道。
未來農(nóng)業(yè)作業(yè)標準化體系建設、農(nóng)業(yè)資源統(tǒng)籌管理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管、農(nóng)村現(xiàn)代化服務、農(nóng)村數(shù)字信用體系建設等都將是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動。
目前我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細化、集約化程度不高，利用現(xiàn)代科技指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力不足，如遭遇惡劣天氣等不可控因素將嚴重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，帶來經(jīng)濟損失，而豐年豐產(chǎn)又可能遇到價格低迷。依托海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)對農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)前規(guī)劃、產(chǎn)中管理與產(chǎn)后銷售進行全鏈條大數(shù)據(jù)管理，農(nóng)戶可以有效掌握市場供需預期，以需促產(chǎn)，提高產(chǎn)品的供給與市場的匹配度，降低生產(chǎn)風險，提升議價能力。政府可利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化農(nóng)業(yè)要素布局，引入先進的科學技術，提升農(nóng)產(chǎn)品的競爭力與價值品質(zhì)，促進農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展。比如吉林云耕農(nóng)業(yè)股份有限公司利用華為區(qū)塊鏈技術已實現(xiàn)吉林水稻、新疆小麥、云南古樹茶的全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量追溯。
當前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還比較粗放，而人工智能可助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細化。生產(chǎn)者利用人工智能對農(nóng)作物生長情況及環(huán)境數(shù)據(jù)進行建模分析，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準指導，從而促進農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效。例如原孟山都公司，通過人工智能篩選，只需對最具開發(fā)潛力的品種分子進行田間測試，即可幫助農(nóng)民增收。此外，借助機器學習和預測建模技術，可快速為農(nóng)民提供數(shù)字化解決方案。
同時，人工智能也有助于提升政府農(nóng)業(yè)管理服務水平。行業(yè)主管部門或企業(yè)運用人工智能建立農(nóng)產(chǎn)品價格走勢預測模型，指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體動態(tài)調(diào)整產(chǎn)能，既可減少由于盲目生產(chǎn)導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度。例如笛卡爾實驗室使用基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)訓練的機器學習模型，預測美國國內(nèi)的玉米產(chǎn)量，為農(nóng)民的生產(chǎn)決策提供參考。
未來，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式既需要標準化、集約化、規(guī)?；?，也需要靈活、快速響應、定制化的方式。在數(shù)字技術催化下，現(xiàn)有的相對封閉、自給自足的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作方式將向開放式、融合化的協(xié)作生產(chǎn)經(jīng)營演化，普惠技術平臺提供方、智慧農(nóng)業(yè)服務商、農(nóng)業(yè)品牌IP運營方、農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營方等，共同構(gòu)成數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村生態(tài)圈。
在農(nóng)業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化過程中，在農(nóng)業(yè)生態(tài)云平臺、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)服務平臺、農(nóng)業(yè)交易平臺等新型農(nóng)業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)支持下，新業(yè)態(tài)新模式將層出不窮，消費者個性化需求與農(nóng)業(yè)供給精準、高效對接，小農(nóng)戶也能生產(chǎn)高附加值產(chǎn)品，定制農(nóng)業(yè)、云農(nóng)場、農(nóng)業(yè)農(nóng)村生態(tài)旅游等新業(yè)態(tài)興起，就是通過增加消費者體驗，讓農(nóng)民更好分享全產(chǎn)業(yè)鏈的增值收益，從而進一步擴大農(nóng)業(yè)市場規(guī)模。
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