日期：
2023-03-29 10:53:34
来源：中农鑫阳收集 编辑：做现代农业，找☛
县域是数字农业农村的发展的主阵地，随着数字乡村战略的深入实施，数字技术将为乡村振兴提供日益强大的新动能。 从数字农业看，传统农业全方位、全角度、全链条的数字化改造将进一步加强互联网大数据、人工智能与农业融合，将加快由消费向生产加工延伸，智慧农业建设将开启新的局面；从数字农村看，网络基础设施将得到明显加强，城乡互联网普及率的差距将明显缩小。
概念（百度）：数字农业是指将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，实现在农业生产过程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象、过程进行模拟，达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。 （1）农业生产过程的标准化（从定性到定量）。传统农业靠天吃饭，受气候、土壤、疾病等外界因素影响较大，不可控，不标准。 （2）农业生产过程的数字化（业务数字化），以数字对生产过程进行精确的表达，建立精确的农业生产数字化模型，采集生产过程数据。传统农业靠感觉、靠经验。数字农业一切过程用数字说话，不含糊。 （3）数据业务化，建立生产过程数据和结果关联模型，通过对过程的精准控制，实现产品质量的标准化。 （4）场景自动化。在不同的养殖场景，要做什么事情，通过信息系统把这些事情采集、编程，通过设备、系统自动化处理，减少人为干预。人管机器，机器养殖。 （5）服务智能化。市场需求与企业供给形成互动，逐渐实现从以产定销转变以销定产。通过数字农业的发展，把产供销的信息有机的结合起来，最大限度的减轻价格或者周期的波动。
传统农业通过摸索出来的经验去这个发展，数字化农业增加了很多生产过程的控制。比如养殖行业，养殖业务线细胞需要控制哪些过程，需要控制采食量、蛋白质的摄入量、温度等。 传感器 ：通过养殖业务线细胞，把生产过程控制的数据提取出来。监督脑 ：根据预先设置的规则，对采集的数据进行分析。把分析结果（好与不好）通过给决策脑。规划脑 ：规划采集相关数据，部署相关设备。对基础设施的规划，实现对整个业务流程循环不断的迭代和升级，逐步提升数字农业的发展水平。
郭杰认为：总的来说，就是试点推广，再试点再推广。应用成熟一个推广一个，逐步迭代。不可能一蹴而就，是一个循环发展的过程。
郭杰认为：数字农业的发展是未来现代农业发展的一个终极目标，也是整个大农业发展的下一个增长剂。
（2）按需建设、分步实施（在顶层设计的指导下建设、实施，不是盲目建设、实施） （6）应用系统建设要坚持需求和问题导向，明确系统建设目标和受众群体，以解决最终用户的实际痛点问题为导向 （2） 建立大数据中心->数据采集、接入、交换、整合、共享 ▶ 建设路径 ：必须从底层往高层，一层一层往上建。如果只有上层，没有下层，就会变成一个空架子。
也就是我们在做系统的时候，先有需求。如果没有需求，知道一点做一点，就面临着不断的重构，所以首先要建标准。 从信息化的角度来说，要建立你的信息资源的一个分类标准，包括采集什么样的数据、业务数据有哪些、资源数据有哪些、都有哪些类别。 从业务的角度来说，就涉及到资源管理系统、数据采集系统，包括农业的信息门户等等这些表现形式。
站在公共服务的一个角度，从农业来讲，特别是从养殖业来讲，最终是要落地的，落地就是落地的生产，生产就要解决产前产中产后。 从政府来讲，就是如何提供公共资源，如何为生产服务，如何对生产整体的宏观环境进行一些宏观调控，但具体的生产过程是企业管控。各自需要的信息也不一样。企业更加需要一些过程信息的监管，政府可能更加重视一些结果信息的管控和反馈。
这个能力平台就是要有数据交换的能力、对接的能力，要建立一个开放的平台。
数字农业的平台是基于政府投资去推动的，所以要建立县域的农业大数据的一个交换中心，就是要建立数据共享的一个机制。
这里面分几部分，用户层就是针对养护合作社、养殖企业、养殖场、政府部门、农业管理部门、检测部门、消费者。他们都有各自不同的需求，虽然需求不一样，但是大家很多数据其实都是一样的。不同的用户对数据的看法不一样，但是最基础的数据是一样的。 比如说环境的温度，政府部门是从宏观的角度关注养殖场对环境的控制情况，了解整个行业的水平。但是从一线来说，更关注温度预警，以及温度发生预警要如何处理。 所以可能大家关注的情况也不一样，那就是我们要构建一个平台，要把这些不同的需求进行一些梳理，从建设后台的基础到数据资源到应用层到门户，最终是最上层是用户，那就说越底层越统一越标准化，越上面就越个性化，到最后用户层可能就是千人千面，每个用户都不一样。
县域农业大数据综合指挥平台是一张遍布乡村的农业神经网络系统，他能感知每一个接入农业的基础信息，能感知每一批次农产品的生长脉搏，能感知每一位消费者的期盼，能传递每一个养户（农业人）所需要的信息和养分、能让信息在政府、农业人、消费者透明传输，有机融合。
比如养殖场的分布，通过把这些资源层层的进行组织，我们可以层层下钻，可以看到哪个省有哪些场，哪个市有哪些场，哪个县有哪些场。这些场都在哪些地方。要把它层层做组织，如果不做组织这些点就是很散乱的，没有一个统一的认识，这就是对资源要进行一个综合管理分类。 农业资源的地理信息系统，包括地块是哪些地，都分布在哪些地方，坐标是什么位置，属于哪个县，哪些地适合种植，哪些地适合种植养殖，哪些是山地，哪些是丘陵。这些情况都要把它做一个综合的处理，满足大家不同的需求，根据不同的角度把资源赋予不同的内容，然后形成农业资源。
“农产品加工储运销售平台”是让农业生产监管“订单从产前、产后处理到消费者餐桌”的农产品生产、运输环境（温度、湿度、二氧化碳）和贮藏，确保农产品全过程可追溯，过程可监管。 讲起来很简单，实际上涉及的环节是很复杂的，各个环节又分属不同的主体单位，数据采集共享是非常难的，需要有能力的单位去统筹才能做好。 智慧专家，相当于解决这些问题、解决这些标准化，怎么做、一定要有专家。没有专家，光知道我想做到，但是我做不到，我没有这些知识、技术，所以一定要靠专家介入进来，对整个生产过程进行比较低成本的技术支持和服务。比如兽医的远程诊断。 农业通过信息化、数字化，还可以解决农产品销售的一些问题，如果说可以把我们供给的信息进行共享，把产销对接起来。 数字农业不仅仅是农业，传统农业就只管生产，不管销，这就造成一种错觉：做农业是个有情怀的行业，不赚钱。但是你真正把它对接好了，农业也是可以赚钱的，也是一个很好的行业。 监控系统的安装一定要有明确的目标，装哪里，看什么，安装位置决定了看到的内容，不能盲目随便乱装，否则监控就成了摆设，起不到作用还浪费钱，另外还要重视对监控图像的分析，对异常情况进行自动预警。 根据各类畜牧养殖周期和养殖大数据，通过物联网、手机等工具，实现远程异地监控。在人员不在养殖现场的情况下，能实时掌握投料情况、养殖产品的进食情况。利用远程控制系统，进行定时定量精准投喂控制，实现自动化定时精准投料养殖，减少饲料损耗。 建立数字孪生管理系统将现实世界通过等比例缩小，构造一个 3D 仿真的信息化模型，数字孪生技术与物联网养殖模式的结合，通过孪生环境定时巡游整个养殖场区场景，发现异常信息可定位栏舍。
试点构建县域数字农业综合服务平台，充分发挥数据基础资源和创新引擎作用；试点建设生猪产业数字化项目，示范建设生猪智慧养殖模式。 建立覆盖全县的数字农业综合服务平台；开展生猪数字农业生产建设；探索形成生猪养殖智慧农业生产技术规范和智慧农业集成应用模式。 帮助猪场实现生产管理远程化、自动化以及智能化；持续推进绿色养殖，基本实现生猪养殖废弃物资源化综合利用；项目建成后5年内基本实现全县规模化猪场智慧养殖模式全覆盖。
县域数字农业综合服务平台（取得一定成果，已经在试运行阶段）由数字农业对外服务门户、物联网智慧养殖服务平台、物联网传感大数据采集系统、县域综合资源管理平台、农业大数据应用平台组成。 针对肉猪生产的提供的一个公共服务平台，形成以政府为主导建设，服务县域养护的公共平台。 跟网页端信息同步，小程序端主要是采集数据比较方便。 是提供政府使用的，政府更关注宏观数据。政府关注到底多少养殖场，养殖场规模是多少，大于500头的有多少，小于500头的有多少，整个养殖水平是怎么样，资产都分布在哪里，整个县的这个供需形势是怎么样的。
数字农业建设，从政府层面、从社会层面来讲都是一项宏大长期的系统工程，涉及到整个产业的升级，需要高层顶层设计，各部门凝聚共识，分工合作，分阶段推进才能成功的！ 如果没有这种顶层设计，我们就会陷入重复建设的陷阱，浪费时间和资源，顶层设计的高度决定着后续建设的水平。
（1）未来物联网必将和人工智能深入结合，通过对不同农业生产场景生产流程的优化与治理，逐步形成新的智能化、数字化生产新模式，而物联网和人工智能就是神经和大脑，而数据就是血液，各种自动化设备就像手脚，管理思想就是灵魂。 （2）未来物联网的发展方向主要是朝标准化和智能化的方向发展，不仅具备基本的数据采集和感知功能，还具备自主学习和自主分析的功能，能够根据设定的目标自主调整控制方案和逻辑。 （3）从技术上看，未来物联网安全和新型传感器的研发将会是研究的热点 （4）5G技术的发展必将为数字农业发展带来新的动能和机遇 数字技术与农业、农业产业相结合这是未来农业的发展大趋势，但是，对于农业或农业产业而言，需要借助数字技术从生产、管理、渠道全方面、全产业链、全链路的创新与裂变，实现农业真正质的飞跃. 文章来源：互联网
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