数字农业解决方案

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如何理解数字农业？

数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。

传统农业vs数字农业，从“人”到“数据”的关键决策因素转换。

1、传统农业主要包括养殖产业链和种植产业链等，其中的环节有育种、灌溉、施肥、饲养、疾病防治、运输和销售等，均是以“人”为核心，主要是依靠过去积累的经验或手艺来进行判断决策和执行，这也导致了整体生产环节效率低、波动性大、农作物或农产品质量无法控制等问题。

2、而在数字农业模式中，通过数字化设备比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等，以实时“数据”为核心来帮助生产决策的管控和精准实施，并通过海量数据和人工智能对设备的预防性维护、智能物流、多样化风险管理手段进行数据和技术支持，进而大幅提升农业产业链运营效率并优化资源配置效率等。

我国传统农业的发展痛点有哪些？

粮食安全包括总量安全、结构安全、品质安全。

目前我国粮食安全主要矛盾已逐渐从总量不足在转向结构安全和品质安全。提高粮食安全保障水平的解决之法最终还是落在提高粮食生产能力，即提高农业生产效率上。

1、需求侧：日益增长的农产品需求与国内传统而低效的农业生产不相匹配，总量上大量依赖进口，对外依存度高，结构上高品质农产品供给不足，难以满足国内消费升级的需要。

我国农业生产由量的增长到质的提升是未来相当长时间内我国农业发展的重点。

2、供给侧：小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。

我国是全球农业大国，农业总产值常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种养殖现状，导致我国农业产业格局主要呈现分散经营、产业化程度低、生产成本高企的特点，这使我国农业量大而不强，国际竞争力低。

3、服务侧：针对农民的信息服务尚待健全：

1）金融方面。农民融资困难，向银行融资环节复杂、时效性差。转而向民间借贷，又面临高成本、高风险等问题；

2）生产和销售方面。农业的标准化生产和销售体系尚未建立，又缺乏信息化的支持，从而使农民面临从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高等多重不确定性，最终导致农业生产端的盈利空间进一步被压缩。

数字农业如何解决痛点？

1、物联网—海量农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。

农业物联网是物联网的重要应用领域，是数字农业中数据的主要来源，被列为我国物联网9大领域重点示范工程之一。

物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的，打造智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。

2、大数据与人工智能—生产经营决策“数字化”，全面提升生产效率。

万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能，将这些海量数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。

人工智能在农业领域的应用潜力巨大。机器学习所具备的通过使用大数据集来优化单个或一系列关键目标的能力很适合用来解决农业生产中的作物产量、疾病预防、成本效益、农业研发等问题。

分享者：吴立 | 天风证券研究所副所长、新兴产业与农业行业首席分析师

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