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数字农业背景:从农业大数据到农业AI,关联关系和未来发展趋势

农业数字化 | 钱晓栋,公众号:农业数字化,有上千人群 2022/01/20 10:11

来自于钱晓栋的原创文章。本文首发于官微(农业数字化)。

在我们还在谈智慧农业的时候,大家就对农业大数据有了自己的认知。

希望通过此文,能够帮大家理解农业大数据和农业AI之间的关联关系和未来发展趋势。

在数字农业时代,我们需要更智能的业务操作,更实时的大数据分析,更流畅的信息流转, 仿佛我们已经步入了农业AI阶段 。

之前在我们群聊的腾讯会议在线视频中,我介绍过两次农业AI的应用场景和业务价值。农业大数据的应用场景和应用价值,也会在后续介绍。可能我先从农业AI讲到了农业大数据,但从技术的发展来看,先有大数据和云计算,再有AI的成规模应用,虽然上个世纪60年代AI就已经萌芽,而大数据Hadoop还得源自于为儿子制作的大象。

本文的目录如下:

1、农业大数据通用的应用场景

2、农业AI通用的应用场景

3、农业大数据和农业AI的异同

4、农业大数据和AI的终点

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农业大数据通用的应用场景及思索

很多人会问我农业大数据能做什么? 价格预测、农用资源可视化、农事作业操作、农业应急、产量预估、质量追溯 。

没错,就是这些内容,就得看你采集到了多少数据,这些数据是不是干净,构建的大数据模型是否精准,有没有数据计算模型改进的流程闭关。其实很多人不会考虑这些,一听农业大数据,就觉得什么都能解决。

还有很多人却忘记了,自己是要数据的实时分析,还是批量处理 。

为什么会有这类问题的出现。

新知达人, 数字农业背景:从农业大数据到农业AI,关联关系和未来发展趋势

数据可视化

因为他们都脱离了业务本身来谈大数据。我刚提到的这些农业大数据的应用场景, 真的有业务流程配套 吗?换句话说就是这些农业大数据后续都能运营起来?大数据计算所需要的数据是否都能采集、能有大量数据、数据质量都有保障?

按具体场景,农业大数据可以分为: 农业数据分析、农业数据可视、农业辅助决策、农业数据挖掘、农事操作自动化 ,这几个大的方面。

- 02  -

农业AI通用的应用场景

农业AI的应用场景,之前也在我们的腾讯会议的在线沟通交流中有所解释说明。

农业AI的通用应用场景有 产量预估,病虫害识别,出栏建议,体重测量,品控自动化,农产品定级、保险赔付等 ,场景有些和大数据重复,有些比大数据更加智能。

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AI、区块链之类的技术,在农业领域内也吹嘘的比较多。要实现农业AI的有效价值,必须有一个商业模式配套,要寻找好合适的用户, 用合适的付费方式 来为农业AI收获更多的测试用数据,不断训练AI模型,让它准确率更高。

不得不说,我看过的很多AI模型都还是直接抄袭欧美的阶段,参数纬度、初始算法全抄,再慢慢训练,这样是不行的,得自己找出些适合中国农业的纬度和参数。

- 03  -

农业大数据和农业AI的异同

相同点都需要使用一堆数据,都需要云计算的算力支持,都需要业务场景和业务价值的配套,否则玩不转。

不同点是农业大数据的数据模型指标占比,是人工调整,适合更多的分析型场景,有一定的数据分析方向了。农业AI的数据模型指标占比,自动调整,不断试错,适合方向不确定的数据挖掘场景。

农业AI可以简单地看成是农业大数据的升级版 。当然农业大数据的数据可视化,绝对不是农业AI的追求方向。

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农业大数据和AI的终点

终点必然都是与业务强相关,要有应用场景,否则就是空谈 。技术是需要应用于业务的,这个业务可能是农企的企业行为,也可以是政府的政务行为。

未来还可能与元宇宙这个流量入口相结合,在“元宇宙+农业”火热之前,我在一期的视频中介绍过元宇宙在农业的应用场景,大家可以去翻一下。

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如果是农企行为,需要找到项目资金出处 。找到核心利息相关者的关注点,有什么高层迫切的需求,有什么政府资源需要这次项目拉通和引入。

如果是政务行为,那就得找到补贴来源,并说明政务服务的价值 ,准备好必要性和可行性分析报告,准备好系统功能清单,有机会就准备好系统高保真选型,甚至直接POC验证。然后准备好官方讲话,写好总结材料。最后其他工作就交个销售和商务吧,解决方案截止了。

真正立项和招投标的时候,可能 农业大数据平台、农业智能平台、农业AI平台、农业云平台 可能都是同一个事情 ,都是一个系统。 毕竟农业的数据应用场景就那么几个!

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