根据《数字中国建设发展报告(2017年)》,2017年我国数字经济规模达27.2万亿元,同比增长20.3%,占GDP的比重达到32.9%。数字技术已经成为推动我国经济发展的重要力量。在此背景下,农业也将搭乘数字化转型的潮流,实现传统农业的数字化转型升级。
作为传统行业里尚未被数字化颠覆的行业,农业的数字化潜力越发令人看好。
创建数字供应链可以使大量可用的数据进入系统中,这些数据包括产量、畜群健康、定价、天气、土壤环境、产品性能、维护需求、劳动力等。技术和自动化使用户能够基于全面、正确的数据做出决策,进而提升效率。
数字化改变着农业综合企业对数据的认识。数字供应链可以被视为一个端到端的、以成果为驱动、符合战略的流程。在日益激烈的竞争环境中,农业综合企业不断地从价值链中获取数据,并利用数据优化业务决定、提升盈利能力。
NO.1农田中的物联网和传感器
物联网可以利用设备和材料上的传感器简化农业资源的收集、检查和全面分配。将传感器在农田中进行战略部署,再加上图像识别技术的帮助,农户能够在任意时间、任意地点监测作物情况。传感器能够实时向农户发送最新消息。农业也据此根据作物当时的生长情况做出相应的调整。
NO.2设备中的物联网和传感器
农业装备上的传感器能够实时追踪机器的健康状况。这些传感器能够弥补GPS系统的不足,对不平坦的地形做出相应的调整。此外,有些传感器能够用于绘制产量图和收获文档。在拖拉机需要维修时,其他传感器可以进行同步检测。
NO.3无人机和作物检测
无人机能够用于农作物监测,是一种对抗干旱和其他有害环境因素的有效手段。通过无人机生成的三维图像的分析,进而对种植规模进行规划,预测土壤质量。此外,无人机能够用为作物喷洒农药,可以提高喷洒速度高达五倍。
NO.4农业和机器人
农业领域中的机器人技术将极大地提高生产率,提高产量和收获效率。比如实验激光和摄像头技术能够帮助识别杂草并进行清除工作,且不需要人工干预,从而减少人力投入。此外,比如机器人种植、采摘等都可以极大地减少劳动力投入。
NO.5 RFID技术和溯源
RFID技术,可以用来追踪食品从田地进入市场再到终端消费者的全过程。中端用户或消费者能够利用这一技术追踪农产品从购买的详细生产、加工、包装等所有流程。
NO.6机器学习和分析
农业数字转型中最具创新性的部分之一是能够使用机器学习和高级分析来挖掘数据趋势,进行从种子播种到收获的全生产过程、加工包装过程、到销售过程的全链条数字化分析。
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