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數字農業是什么?2020數字農業市場規模預測 2020數字農業發展現狀及市場前景趨勢分析

  • 2020年5月20日 WuYaNan來源:互聯網 1242 81
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數字技術與農業農村加速融合。產業數字化快速推進,智能感知、智能分析、智能控制等數字技術加快向農業農村滲透,農業農村大數據建設不斷深化,市場監測預警體系逐步完善,農產品質量安全追溯、農獸藥基礎數據、重點農產品市場信息、新型農業經營主體信息直報等平臺建成

信息大數據時代,數字化涉及各行各業,如今,智能化的操作給現代農業帶來了諸多效益,同時,隨著數字農業標準體系加快建設,農業物聯網應用服務、感知數據描述和傳感設備基礎規范等一批國家和行業標準陸續出臺。所謂數字農業是將信息作為農業生產要素,用現代信息技術對農業對象、環境和全過程進行可視化表達、數字化設計、信息化管理的現代農業。數字農業使信息技術與農業各個環節實現有效融合,對改造傳統農業、轉變農業生產方式具有重要意義。

數字農業發展現狀

黨的十八大以來,黨中央、國務院高度重視數字農業農村建設,作出實施大數據戰略和數字鄉村戰略、大力推進“互聯網+”現代農業等一系列重大部署安排。各地區、各部門認真貫徹落實,大力推進數字技術在農業農村應用,取得明顯成效。

數字技術與農業農村加速融合。產業數字化快速推進,智能感知、智能分析、智能控制等數字技術加快向農業農村滲透,農業農村大數據建設不斷深化,市場監測預警體系逐步完善,農產品質量安全追溯、農獸藥基礎數據、重點農產品市場信息、新型農業經營主體信息直報等平臺建成使用,單品種大數據建設全面啟動,種業大數據、農技服務大數據建設初見成效。

數字農業將遙感、地理信息系統、全球定位系統、計算機技術、通訊和網絡技術、自動化技術等高新技術與地理學、農學、生態學、植物生理學、土壤學等基礎學科有機地結合起來,實現在農業生產過程中對農作物、土壤從宏觀到微觀的實時監測,以實現對農作物生長、發育狀況、病蟲害、水肥狀況以及相應的環境進行定期信息獲取,生成動態空間信息系統,對農業生產中的現象、過程進行模擬,以達到合理利用農業資源,降低生產成本,改善生態環境,提高農作物產品和質量的目的。

數字農業發展前景及趨勢預測

農業農村數字化是生物體及環境等農業要素、生產經營管理等農業過程及鄉村治理的數字化,是一場深刻革命。展望今后一段時期,數字農業農村發展將迎來難得機遇。從國際看,全球新一輪科技革命、產業變革方興未艾,物聯網、智聯網、大數據、云計算等新一代信息技術加快應用,深刻改變了生產生活方式,引發經濟格局和產業形態深度變革,形成發展數字經濟的普遍共識。大數據成為基礎性戰略資源,新一代人工智能成為創新引擎。世界主要發達國家都將數字農業作為戰略重點和優先發展方向,相繼出臺了“大數據研究和發展計劃”、“農業技術戰略”和“農業發展4.0框架”等戰略,構筑新一輪產業革命新優勢。從國內看,黨中央、國務院高度重視網絡安全和信息化工作,大力推進數字中國建設,實施數字鄉村戰略,加快5G網絡建設進程,為發展數字農業農村提供了有力的政策保障。信息化與新型工業化、城鎮化和農業農村現代化同步發展,城鄉數字鴻溝加快彌合,數字技術的普惠效應有效釋放,為數字農業農村發展提供了強大動力。我國農業進入高質量發展新階段,鄉村振興戰略深入實施,農業農村加快轉變發展方式、優化發展結構、轉換增長動力,為農業農村生產經營、管理服務數字化提供廣闊的空間。

但也應該看到,數字農業農村發展總體滯后,面臨諸多挑戰。發展基礎薄弱,數據資源分散,天空地一體化數據獲取能力較弱、覆蓋率低,重要農產品全產業鏈大數據、農業農村基礎數據資源體系建設剛剛起步。創新能力不足,關鍵核心技術研發滯后,農業專用傳感器缺乏,農業機器人、智能農機裝備適應性較差。與醫學等領域相比,農業農村領域數字化研究應用明顯滯后。鄉村數字化治理水平偏低,與城市相比差距仍然較大。數字產業化滯后,數據整合共享不充分、開發利用不足,數字經濟在農業中的占比遠低于工業和服務業,成為數字中國建設的突出短板。

綜合研判,當前及“十四五”時期是推進農業農村數字化的重要戰略機遇期,必須順應時代趨勢、把握發展機遇,加快數字技術推廣應用,大力提升數字化生產力,搶占數字農業農村制高點,推動農業高質量發展和鄉村全面振興,讓廣大農民共享數字經濟發展紅利。

數字農業未來發展趨勢分析

(一)種植業信息化

加快發展數字農情,利用衛星遙感、航空遙感、地面物聯網等手段,動態監測重要農作物的種植類型、種植面積、土壤墑情、作物長勢、災情蟲情,及時發布預警信息,提升種植業生產管理信息化水平。加快建設農業病蟲害測報監測網絡和數字植保防御體系,實現重大病蟲害智能化識別和數字化防控。建設數字田園,推動智能感知、智能分析、智能控制技術與裝備在大田種植和設施園藝上的集成應用,建設環境控制、水肥藥精準施用、精準種植、農機智能作業與調度監控、智能分等分級決策系統,發展智能“車間農業”,推進種植業生產經營智能管理。

(二)畜牧業智能化

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