农业4.0时代!浅谈智慧农业发展趋势和面临的挑战
来源:    发布时间: 2019-05-26 10:30   12 次浏览   大小:  16px  14px  12px
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农业4.0指的是智慧化农业,利用多种设备获取相应的数据,实现数字化、智能化生产,将各个设备获取的数据打通,进行资源整合,实现无人化生产。我国是一个农业大国,发展智慧化农业,是传统农业转型升级的现实需求,也是现代信息技术发展到一定阶段的产物,但目前我国智慧农业还处在起步阶段,距离智慧农业的成熟和蓬勃发展至少还需要几十年的时间,所以推进智慧农业是一项长期性且艰巨性的工程,需要政商各界人士的共同努力。

智慧农业行业应用

当前,智慧农业相关技术主要应用在农业种植、畜牧养殖和水产养殖这三大农业领域。

1、农业种植领域

其中,目前市场上大部分谈到的智慧农业相关技术主要在农业种植领域,主要包括以下几个方面:智能水肥一体化、农业物联网监控、卫星遥感/气象/无人机遥感航测、无人机植保、农机自动化驾驶以及植物化工厂等等。

2、畜牧养殖领域

在该领域主要是应用物联网、人工智能等技术来获取生长环境的数据以及畜牧产品自身的生长数据,还包括科学繁育、智能饲养、疾病防疫、环境清理等等。

3、水产养殖领域

在水产养殖领域,最重要的因素是水质,主要是采用物联网进行水质监控,也可根据养殖密度进行精准饲料投喂,还包括科学供氧,水质监测、池塘清洁,自动化投饵、病害防治等等。

智慧农业相关企业未来的发展方向

智慧农业由于其广阔的发展前景和广泛的行业应用,吸引了一大批智慧农业行业从业者,通过对智慧农业行业的了解以及进行全方位的资源整合,总结出了智慧农业相关企业若想实现农业智慧化发展,未来应思考的三大方向:

1、提供解决方案

通过不断的为行业内从业者提供解决方案包括种植、畜牧养殖和水产养殖,从而获取更多的数据;但该类方式仍以某个具体的项目为主,可复制性不强,而且获取某一产业的的可用数据均较少,但这是目前大部分企业的经营方式。

2、建立数据模型

先解决某一类农产品的联网、跑通某一类农产品的数据模型但每种农产品又含有多个品类,运用人工智能技术构建数据模型仍为不易。

3、以硬件研发为发展方向

如某一类价格昂贵,但必须应用的传感器,目前也有部分企业从研发传感器入手,同时通过自主研发与其他企业合作,为行业内提供解决方案,但资金、精力等投入时间较长,短期内企业无竞争力。

发展智慧农业所面临的问题

我国的智慧农业已经发展了几年,甚至是十几年时间,但与国外发达国家相比,还较落后,仍然存在着人才短缺、设备或软件服务成本较高、传感器精度不准、获取数据难、核心技术缺乏以及可应用的实际环境较少、资金支持力度有限等多种问题。

1、人才短缺,从业者知识文化水平不高

农业从业者人员年龄较大,新技术人才较少,接受新科技的时间较长,市场培育时间较长

2、设备及软件成本高

设备或软件价格较高,平均每亩大约几百到几千不等,而产品销售没有议价权,实际收益没有显性变化。

3、传感器精度不准,数据获取难

农业数字化程度低,获取数据较难,同时,传感器采集数据少,精度不准,且还不稳定。

4、核心技术缺乏,实用性不强

核心设备及传感器来源于国外,中国大部分核心技术仍处在实验室阶段,应用性不强。

5、实际环境应用少,资金支持力度有限

智慧农业相关技术主要应用于几百米以上的耕地,而此类耕地数量较少,且实现全面数字化需要大量资金支持,目前,资金支持力度有限。

相信在未来,国家一定会给予智慧农业领域更多的政策性扶持及资金扶持,与互联网巨头或者涉农企业一起攻克技术、市场教育、人才等难题,任重而道远,只要坚定信心,沿着正确的道路,总有一天会迎来我国智慧农业的繁荣期。