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分析!從農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)到農(nóng)業(yè)AI,數(shù)字農(nóng)業(yè)將會(huì)呈現(xiàn)哪些趨勢(shì)
智慧農(nóng)業(yè)
  
2022-01-26 21:39:49
[ 導(dǎo)讀 ] 從農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)到農(nóng)業(yè)AI,數(shù)字農(nóng)業(yè)將會(huì)呈現(xiàn)哪些趨勢(shì)?

在數(shù)字農(nóng)業(yè)時(shí)代,我們需要更智能的業(yè)務(wù)操作,更實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)分析,更流暢的信息流轉(zhuǎn),仿佛我們已經(jīng)步入了農(nóng)業(yè)AI階段。

從技術(shù)的發(fā)展來(lái)看,先有大數(shù)據(jù)和云計(jì)算,再有AI的成規(guī)模應(yīng)用,雖然上個(gè)世紀(jì)60年代AI就已經(jīng)萌芽,而大數(shù)據(jù)Hadoop還得源自于為兒子制作的大象。

本文的目錄如下:

1、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)通用的應(yīng)用場(chǎng)景

2、農(nóng)業(yè)AI通用的應(yīng)用場(chǎng)景

3、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)AI的異同

4、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和AI的終點(diǎn)

1、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)通用的應(yīng)用場(chǎng)景及思索

很多人會(huì)問(wèn)我農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)能做什么?價(jià)格預(yù)測(cè)、農(nóng)用資源可視化、農(nóng)事作業(yè)操作、農(nóng)業(yè)應(yīng)急、產(chǎn)量預(yù)估、質(zhì)量追溯。

沒(méi)錯(cuò),就是這些內(nèi)容,就得看你采集到了多少數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是不是干凈,構(gòu)建的大數(shù)據(jù)模型是否精準(zhǔn),有沒(méi)有數(shù)據(jù)計(jì)算模型改進(jìn)的流程閉關(guān)。其實(shí)很多人不會(huì)考慮這些,一聽(tīng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),就覺(jué)得什么都能解決。

還有很多人卻忘記了,自己是要數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析,還是批量處理。

為什么會(huì)有這類(lèi)問(wèn)題的出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)可視化

因?yàn)樗麄兌济撾x了業(yè)務(wù)本身來(lái)談大數(shù)據(jù)。我剛提到的這些農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景,真的有業(yè)務(wù)流程配套嗎?換句話說(shuō)就是這些農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)后續(xù)都能運(yùn)營(yíng)起來(lái)?大數(shù)據(jù)計(jì)算所需要的數(shù)據(jù)是否都能采集、能有大量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量都有保障?

按具體場(chǎng)景,農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為:農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視、農(nóng)業(yè)輔助決策、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘、農(nóng)事操作自動(dòng)化,這幾個(gè)大的方面。

2、農(nóng)業(yè)AI通用的應(yīng)用場(chǎng)景

農(nóng)業(yè)AI的通用應(yīng)用場(chǎng)景有產(chǎn)量預(yù)估,病蟲(chóng)害識(shí)別,出欄建議,體重測(cè)量,品控自動(dòng)化,農(nóng)產(chǎn)品定級(jí)、保險(xiǎn)賠付等,場(chǎng)景有些和大數(shù)據(jù)重復(fù),有些比大數(shù)據(jù)更加智能。

AI、區(qū)塊鏈之類(lèi)的技術(shù),在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)也吹噓的比較多。要實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)AI的有效價(jià)值,必須有一個(gè)商業(yè)模式配套,要尋找好合適的用戶,用合適的付費(fèi)方式來(lái)為農(nóng)業(yè)AI收獲更多的測(cè)試用數(shù)據(jù),不斷訓(xùn)練AI模型,讓它準(zhǔn)確率更高。

不得不說(shuō),我看過(guò)的很多AI模型都還是直接抄襲歐美的階段,參數(shù)緯度、初始算法全抄,再慢慢訓(xùn)練,這樣是不行的,得自己找出些適合中國(guó)農(nóng)業(yè)的緯度和參數(shù)。

3、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)AI的異同

相同點(diǎn)都需要使用一堆數(shù)據(jù),都需要云計(jì)算的算力支持,都需要業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)價(jià)值的配套,否則玩不轉(zhuǎn)。

不同點(diǎn)是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型指標(biāo)占比,是人工調(diào)整,適合更多的分析型場(chǎng)景,有一定的數(shù)據(jù)分析方向了。農(nóng)業(yè)AI的數(shù)據(jù)模型指標(biāo)占比,自動(dòng)調(diào)整,不斷試錯(cuò),適合方向不確定的數(shù)據(jù)挖掘場(chǎng)景。

農(nóng)業(yè)AI可以簡(jiǎn)單地看成是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的升級(jí)版。當(dāng)然農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化,絕對(duì)不是農(nóng)業(yè)AI的追求方向。

4、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和AI的終點(diǎn)

終點(diǎn)必然都是與業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān),要有應(yīng)用場(chǎng)景,否則就是空談。技術(shù)是需要應(yīng)用于業(yè)務(wù)的,這個(gè)業(yè)務(wù)可能是農(nóng)企的企業(yè)行為,也可以是政府的政務(wù)行為。

未來(lái)還可能與元宇宙這個(gè)流量入口相結(jié)合,在“元宇宙+農(nóng)業(yè)”火熱之前,我在一期的視頻中介紹過(guò)元宇宙在農(nóng)業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景,大家可以去翻一下。

如果是農(nóng)企行為,需要找到項(xiàng)目資金出處。找到核心利息相關(guān)者的關(guān)注點(diǎn),有什么高層迫切的需求,有什么政府資源需要這次項(xiàng)目拉通和引入。

如果是政務(wù)行為,那就得找到補(bǔ)貼來(lái)源,并說(shuō)明政務(wù)服務(wù)的價(jià)值,準(zhǔn)備好必要性和可行性分析報(bào)告,準(zhǔn)備好系統(tǒng)功能清單,有機(jī)會(huì)就準(zhǔn)備好系統(tǒng)高保真選型,甚至直接POC驗(yàn)證。然后準(zhǔn)備好官方講話,寫(xiě)好總結(jié)材料。最后其他工作就交個(gè)銷(xiāo)售和商務(wù)吧,解決方案截止了。

真正立項(xiàng)和招投標(biāo)的時(shí)候,可能農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)智能平臺(tái)、農(nóng)業(yè)AI平臺(tái)、農(nóng)業(yè)云平臺(tái)可能都是同一個(gè)事情,都是一個(gè)系統(tǒng)。畢竟農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景就那么幾個(gè)!

內(nèi)容來(lái)源:農(nóng)業(yè)數(shù)字化        作者:錢(qián)曉棟,農(nóng)業(yè)行業(yè)觀察全網(wǎng)推薦

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