我国农业大数据时代真的来了？

关于什么是大数据似乎很难明确地给出定义。按照百度百科的说法，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单地说，大数据是一个数据分析工具，是利用新技术、新算法处理海量数据，并从中分析出有价值的信息。

自2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作以来，无数大数据创业公司在资本市场进行了一轮又一轮的融资，渗透到各行各业的数据分析业务中。

根据我国目前的成功案例来看，电商金融、公安系统、企业服务等对大数据的需求最为迫切，契合度最高。相较于这些行业，农业大数据的发展则要缓慢、谨慎得多。

日前，我国有服务于农业、环境等方面的大数据应用公司公布了相关成果：通过大数据系统对遥感卫星、无人机采集的数据，气象监测与预报，种植监测、种植历史数据等进行综合分析，提醒用户适时、及时地安排农事，从而提高农业生产效率。

该项目已经试点成功，这是否意味着我国农业大数据业务即将迎来一轮爆发性增长呢？

大数据分析的立足之本是数据的来源。农业生产数据的获取并不困难，问题出在农业数据的时效性强、数据量大。

农业生产离不开“温光水肥气”，各种影响因子随天气、昼夜的变化而不断改变。要准确掌握变化规律，分析各影响因子之间的差异和联系，就不得不增加监测仪器种类、数量和监测频次。如此一来，成本十分高昂，产生的数据量也极为庞大。

约翰迪尔（John Deere）、孟山都(Monsanto)、杜邦（DuPont）、先正达(Syngenta)、拜耳(Bayer)等多家国际大公司早已布局农业大数据多年，他们给出的解决方案是将各种仪器都集成在具有自动驾驶功能的拖拉机上，用移动监测代替了多点固定监测，节约了一笔仪器和设备的费用。

但这样的拖拉机每完成一次一亩地的监测，将产生大约1.2G的数据（这个数值将不断优化减少），如果以一个我国一个农业县80万亩左右的耕地来计算，每进行一次监测就会产生大约9600000G的数据，这些数据会需要上传至服务器进行计算，先不说服务器的承载能力，单单是上传这么多数据就够让人头疼的了。

庞大的数据量背后却是良好的市场前景，约翰迪尔、孟山都、杜邦等农业相关企业纷纷开始向数据公司转型，天宝（Trimble）这样的GPS定位系统公司也有介入。

天宝公司提供的基于地理信息系统（GIS）开发的“网络农场系统”，能够通过无线模块发射无线网络通信，使信息在室内电脑、农机车辆、其他终端间进行传输和处理。

这套管理系统，提供了全面的农业大数据业务支持方案，包括对农场地图的浏览与编辑、农业产业的收益计算与管理、精准农业数据的处理与分析等。

通过对检测仪器采集到的数据进行短期分析，公司可以精确地告诉农场主当前作物所处的生长周期，需要进行的农事，长期分析能帮助农场合理规划区域，适合播种什么样的种子，适合施用怎样的肥料。和谷歌当年通过网络搜索来源来确定流感的爆发一样，通过分析这些数据还能提前预测可能会发生的天灾、病虫害等。

但农业大数据的应用远不止于此，2013年针对美国现代化农场的农业大数据服务试点成功，孟山都开始利用公司的各种渠道来推销综合农场系统（IFS），系统涵盖了从气候预测到基因工程方面的分析和预测，业务逐渐拓展到农业的上、中、下游。

2014年，谷歌风投投资的的农业网络创业公司Farmers Business Network也开始主营农场数据的搜集、整理和分析业务，但主要针对种子和土壤的分析。

几年前，我国部分行业巨头纷纷开始试水农业大数据，联想佳沃集团意图打造农业产前、产中、产后全方位的现代农业服务生态圈，在2015年成功实现扭亏为盈；新希望实施战略转型，打造开放式养殖云服务平台；江淮动力收购上农信更名智慧农业后，股价表现不俗......各种宏观的农业大数据平台也层出不穷。

我国新疆、东北、山东等农业机械化程度较高的地区，农业大数据服务已取得一定进展，例如新疆兵团，农业综合机械化水平已经到达93%以上，卫星导航技术、小型植保无人机、变量施肥技术、自动驾驶技术等都逐渐已投入使用。

西方机械化的耕作弊端暴露已成为前车之鉴，加之我国地形的复杂；城乡发展不均衡造成的农村基础设施不完善；以及我国农业数据历史长、数量大、类型多等诸多问题，使得机械化、精准化农业无法在全国范围内普及，看来利用农业大数据系统管理大规模农业生产并不是我国农业大数据的主要发展方向。

说了那么多，那么我国农业大数据时代是否并没有到来呢？其实文章一开始就有了答案。有点政治敏感度的朋友看到国务院发文中用到的“行动纲要”一词，其实就明白大数据的发展被国家提到了一个很高的层面。

作为农业大国，我国早已把粮食安全作为国防教育的重要主题之一，先进的农业生产技术对粮食安全的作用不言而喻，人口增长和经济全球化的“内忧外患”，均迫使我国由传统农业向现代农业加速转变。

通过大数据提高农业生产精准化、智能化水平，优化农业资源的分配和利用，有助于协调经济生产与环境保护之间的矛盾；大数据为农产品交易提供的信息化、透明化的市场，有助于解决供给侧与需求侧的问题；面对国际市场的竞争压力，大数据对全球农业数据强大的调查分析能力，能增强我国的话语权、定价权和影响力。

全球化、市场化赋予农业的不再是简单的农业生产，农业种植的大数据服务仅适合我国农业机械化可推行的地区，但通过大数据育种、进行土壤营养分析、养殖环境分析、农产品市场分析、农业风险预测、可视化生产、农产品质量安全追溯等都具有巨大的市场前景。

所以更准确的说，我国农业大数据时代是被到来了。

正如《世界是平的》一书中所阐述的：随着世界变得平坦，我们必须以更快的速度前行，才能在竞争中取得胜利。

农业是国民经济的命脉，大数据对农业的帮助极大，相关技术一定得掌握在自己手里！

从最初的数据仓库到现在的大数据已有25年的时间，如今物联网、云计算、人工智能等概念层出不穷。

目前我国的农业大数据服务仍然处于数据仓库的建立和数据的初级分析阶段，面对庞大的数据量，如何建立出符合我国国情的农业数据模型进行分析，优化算法，因地制宜设置各项参数都是亟待解决的问题。

这些数据的研究将为我国农业大数据行业筑起较高的商业壁垒，一旦成为业界领先，我国作为世界第一大农产品进出口国，市场应用前景将不可估量。