事实:中国农业最缺的不是专家，而是大数据？
作者：智慧乡村 | 发布时间：2022-03-13
每年都有一些农产品卖不出去。特别是我国粮食“十二连增”后，我国粮食创下高产量、高库存、高成本、高进口的“四高”。产品、鸡蛋、蔬菜、水果和油料产量居世界首位。在生产之前，农民应该生产什么，应该生产多少，过去取决于计划，现在取决于市场，但是应该生产什么，生产多少，库存有多少，库存有多少。市场需要的往往是一个“黑洞”。但当大数据技术工具出现时，可能有助于解决这些问题。
我国农产品信息化经历了7个发展阶段
我国是农产品生产大国，每年生产农产品近20亿吨（不含木材）。我国是农产品贸易大国，年进出口贸易额超过1800亿美元。我国也是农产品消费大国。13.@ >7亿人口和大量海外游客大量消费农产品。1994年以来，我国农产品信息化建设经历了七个发展阶段。在发展过程中，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《
第一阶段：1994-1998
自1994年中国农业信息网和中国农业科技信息网开通以来，信息技术在农业领域的应用进入了发展阶段。
第二阶段：1998-2005
棉花和粮食两个品种先后在网上交易，当时称为“粮棉网上流通”。1998年郑州商品交易所集诚现货网成立，2005年10月中央储备粮网上交易。1998年，全国棉花交易市场成立，通过拍卖交易方式收购和销售国家政策棉。
第三阶段：2005-2012
生鲜农产品开始网上交易。2005年，易果网成立。2008年与乐康、沱沱公社进行生鲜农产品交易。
2009-2012年间，大量生鲜电商企业涌现，生鲜农产品可以线上交易农业大数据，在当时被认为是一场“革命”，改写了电商交易的对象定义和内容。但是，由于同质化竞争非常激烈，很多公司倒闭了。
第四阶段：2012-2013
楚橙入京和荔枝大战两件大事在京亮相，让生鲜农产品电商品牌的运营一时间成为热点。不少生鲜农产品电商开始探索品牌化运营。顺丰速运、一号店、本年盛、拖拖公社、美味奇七、福田、菜冠家获得注资。2013年初，北京“优菜网”曾谋求转让，上海“天仙笔”“下线”。
第五阶段：2013-2014
推出B2C、C2C、C2B、O2O等农产品电子商务模式，宽带电信网、数字电视网、新一代互联网、物联网、云计算、大数据等一大批先进信息技术涌现。农产品电子商务已采用数据。, 2013年，微博、微信等工具出现。
永辉“半边天网”上线不到100天，下线寻求微商模式等。与此同时，90%的生鲜电商亏损倒闭。
第 6 阶段：2014 年后
原来生活、美味七七、京东、我麦、宅奇松、阿里、青年菜君、时兴生鲜等相继获得投融资，农产品电商进入融资高峰期。就电商产品热点而言，农产品是继书籍、服装、3C三大电商热点之后的新热点。各类资本不断进入这一领域。1%的利润。
第 7 阶段：2015 年至今
农村电商融资和并购达到高潮。在此期间，很多生鲜电商都是昙花一现，比如2015年12月倒闭的水果店，还有得兔网、代购兄弟、厚厨网、途记91等。一时间，果蔬市场急：××喂鱼，××高产滞销，××滞销，××降价，凸显我国现有果蔬流通体系面临诸多问题，在引导生产、引导流通、引导消费方面存在很多问题。很多缺陷。
当前农产品电商诚信数据体系缺失，优质“三品一标”农产品卖不出好价钱，农民增产不增收，“劣币驱逐良币”现象“在农产品电子商务的过程中是严重的。）好，还卖得好，逆风卖好”，成为当前现代“三农”亟待解决的问题。农产品大数据系统的应用可以为解决这些问题提供有效途径。
大数据为我国农产品电商奠定基础
大数据是指大数据概念、技术和方法在农业领域的实践。它涉及农业生产、经营、管理和服务四个方面，是一个跨行业、跨专业的数据分析与挖掘。农业大数据可以指导我国农业服务的生产、流通和消费。
1、大数据指导农产品生产
大数据在农业中的应用主要集中在“精准农业”上。“精准农业”是一种将信息技术与农业生产相结合的新型农业。它由全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能农业机械六个子系统组成。该系统的核心是建立完整的农田地理信息系统，解决农耕科学问题。基于不同系统获取的海量信息，大数据为“精准农业”的发展提供了大量机遇。可用于土壤肥力管理、农田界线图管理、产量分布图管理、病虫害防治方法精准定位和施肥决策管理等，提供优质农产品。基于不同系统获得的海量信息，大数据可以有效获取需求信息，生成精准订单，实现供需无缝对接。
2、大数据引导农产品流通
大数据可以提供与气候、农产品价格走势、农产品第一公里和最后一公里信息、终端消费需求等相关的系统集成数据。农产品的解读可以决定农产品的成交、质量、需求和价格变化。近年来追溯体系的建设，为农产品电子商务奠定了基础。
一是商务部追溯体系。
2010年以来，商务部门4次在50个城市开展肉蔬菜追溯系统建设，利用中央、省、市平台覆盖批发、屠宰、零售、消费环节，采用IC卡、二维码、条码等信息技术，记录肉类和蔬菜流通的各种信息。消费者可以通过索取证、票的方式查询上游产品的来源和产地。
二是农业部会同国家食品药品监督管理局。
构建原产地审批与市场准入衔接机制，加快建设全国农产品质量安全追溯信息平台，将生猪和无公害、绿色、有机、地理标志产品纳入质量追溯试点范围。生产、收购、储存、保存、运输、销售和消费的全链条可追溯。
三是国家粮食局高度重视智慧食品建设。
即利用物联网、云计算、空间地理和遥感信息集成等新一代信息技术，促进粮食监测、预报预警、服务管理的精细化、智能化。其中，存粮识别技术代码和电子标识、溯源技术和标准已在13个省、3个中央企业实施。
四是国家工商总局。
近年来，加大追溯体系建设，采取“网管网”方式，对市场主体的监管措施不断完善，国家工商总局监管平台已确立为中心。是支撑全国统一、集散结合、功能齐全、上下联动的网络监管信息系统和平台。这一中央和地方监管体系为市场主体提供了最权威的信息，为可追溯的市场主体管理奠定了基础。
五、国家质量监督检验检疫总局。
2007年8月，《食品召回管理办法》发布。2015年9月1日，国家质量监督检验检疫总局正式发布了新的食品召回管理办法。
六是国家商品溯源信息检验平台。
中搜联合东方诚信（北京）数据管理中心建立的国家级追溯平台，利用先进的物联网技术、自动控制技术、自动识别技术、互联网技术，将cxbz加入公共二维码系统平台。凭借自有技术，为单个产品分配唯一的ID卡，对产品的原材料、生产、消费数据进行采集和跟踪，实现产品的全链条管理展示。全国商品溯源信息检验平台已运行两年，已在12个城市500多家企业的2000多种产品中采用了溯源技术。
七是国家食品药品监督管理局。
生产企业应如实记录材料来源、加工过程、产品去向、数量等信息，确保记录真实可靠，各环节可有效追溯。同时，食用植物油生产企业可对食品安全问题进行模拟演练，检查追溯体系的可操作性和存在的问题，及时纠正偏差，确保产品可召回，原因可追溯。食品质量安全问题可以查明，并追究责任。
3、大数据引导农业服务消费
一是农业气象预报。
预测分析用于通过建立天气识别模型然后将这些模型与当前气候条件进行比较来预测天气预报。在这种情况下，天气预报时间更长，准确率更高，有利于休闲旅游电子商务的发展。
二是环境预测。
进行环境预测需要了解进入区域内作物、土壤、水、动物、气候和天气之间的复杂相互作用。需要收集这些不同因素的数据进行分析，大数据技术有助于整合和改进不同区域的海量数据。
三是改善人类健康。
大数据可以通过分析人类与周围生物群落之间的相互作用，包括生物群落基因组、动物营养和人类营养状况数据，更好地预测人类健康和福祉。而通过对农作物基因组进行测序，可以改变农作物的品质，培育出营养价值更高的农作物，提高人类健康水平。
大数据与农业电商融合的8个关键点
目前，我国大数据产业仍处于发展初期。2012年只有4.5亿元。大多数公司不是领先的制造商。. 农业大数据产业发展面临的现实挑战值得认真分析和对待。要不断探索和创新模式，农业大数据与农业电商融合应注意8个重点。
1、大数据采集
建立健全农业大数据采集体系，明确信息采集责任。要广泛应用分布式高速、高可靠数据爬取或高速数据全图采集等大数据采集技术，广泛采集互联网数据。进一步优化涉农数据监测统计体系，完善统计指标，扩大采集监测范围，改进采集监测手段和方法，探索开展统计监测由抽样调查逐步过渡到统计监测试点。全样本、全数据，完善村级进村入户信息。车站的数据采集功能得到完善，
2、大数据分析
建设国家和省级农业大数据交换中心，依托云计算技术，通过基础软硬件资源整合和结构重构，实现资源统一管理、按需分配、综合利用。形成自上而下联动、全方位覆盖的农产品大数据共享平台，实现数据互联互通、开放接入、快速接入。
3、大数据应用
逐步开展农业智慧行动，运用大数据技术提升农业生产经营管理和服务水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代“种养”新生态农业模式，加快提升新型农业生产管理体系，培育多元化农业互联网管理服务模式，逐步建立农副产品、农资质量安全追溯体系。定期发布监测预报预警，避免问题农产品“断头案”频发。
4、大数据运营
完善大数据服务体系建设，依托龙头企业、合作经济组织、标准化生产基地、农业科技示范园、种养大户、农产品网站，实现“一站式”服务农产品的生产、供应和销售。
加强农民专业合作组织、种养大户等自身信息服务体系建设，形成电视、电话、互联网相结合、相辅相成的多模式信息传播。加强与中国联通、中国移动、电信、广电等部门的沟通与合作，整合天宝农业技术服务平台等分布在不同地点、使用多个服务号码、由不同服务平台支持的各类农业服务平台。专家组，建设热线电话、手机短信、涉农网站、覆盖全国的12316“三农”信息服务体系，
5、大数据管理
建立健全国家和省级农业大数据交换中心平台管理制度，包括应用接入、应用卸载、沙盒开发、安全事件、违规处罚等。建立平台运营体系，按照国家有关信息安全法律法规，按岗位、服务对象、服务内容对所有农业信息进行分级管理，建立健全平台安全保密制度。
6、大数据标准
围绕基础数据、数据处理、数据安全、数据质量、数据产品和平台标准、数据应用和数据服务六大类，推动相关标准的制定和应用。
7、大数据演示
围绕精准农业、物联网应用、产品质量安全追溯、农产品网络营销等开展试点示范，积极探索农业大数据技术在农业领域的集成应用、高标准生产等新途径农产品、优质品牌开发、产品线上销售。新模式。
8、大数据人才培养
充分发挥高校、高新技术企业、电子商务园区的人才优势，将人才引进与引进智能化相结合，提升我国农业大数据应用的档次和水平，选拔青年农业干部进修培训，促进农业系统人才培养。并更新知识，提高应用能力和水平。
利用现有农村实用人才、新型职业农民培训等培训项目资源，加大培训力度，普及农业大数据知识。农业大数据是大数据概念、技术和方法在农业领域的实践。农业大数据涉及耕地、养殖、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧生产等环节。它是一个跨行业、跨专业的数据分析与挖掘。重大。
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