現代農業技術VS傳統農業技術
我們知道(dào)傳統農業技術的生産要素主要包括種(zhǒng)子、化肥、農藥、農機、栽培、土壤、排溉等七個方面(miàn)。傳統的農業技術經(jīng)過(guò)成(chéng)百甚至上千年的發(fā)展，這(zhè)些要素對(duì)于産業生産的産量和效率上提升貢獻度的空間已經(jīng)越來越小了。
而新型農業技術主要是指從20年多前開(kāi)始出現的分子生物技術、物聯網、大數據等，它們已經(jīng)深入到社會(huì)生活的各個方面(miàn)，也包括開(kāi)始影響農業産業的發(fā)展。
現代農業技術和傳統農業技術的關系如何?是如何影響産業的發(fā)展的?在這(zhè)方面(miàn)，中外的專家和學(xué)者們都(dōu)一直沒(méi)有能(néng)夠說(shuō)清楚。
我們先仔細分析一下傳統的農業生産要素。
1)我們先從内、外兩(liǎng)個維度進(jìn)行分析。種(zhǒng)子技術是内在要素，它通過(guò)提升内在的遺傳因的效率，去提升産量潛力和其它各方面(miàn)的品質性狀；而其它的外在要素有六個，都(dōu)是爲種(zhǒng)子創造更好(hǎo)的生長(cháng)環境和條件。
2)我們再從上、下兩(liǎng)個維度來進(jìn)行分析。上面(miàn)的化肥、農機、農藥都(dōu)是人爲創造的生産要素，我們叫(jiào)做技術要素；而栽培和土壤、排灌這(zhè)些要素是強烈依賴原有自然資源的，我們叫(jiào)做資源要素，就(jiù)是和資源本身相匹配的這(zhè)樣的資源。
3)我們再從左、右兩(liǎng)個維度進(jìn)行分析。左面(miàn)的化肥和栽培我們叫(jiào)做助力要素，他們都(dōu)是讓作物生長(cháng)的更好(hǎo)；農藥和排灌技術則是爲了讓農作物能(néng)夠抵禦各種(zhǒng)自然災害，我們稱之爲抗逆要素。
新的農業技術，比如生物技術、物聯網、大數據等，并沒(méi)有創造出新的生産要素，那麼(me)它們是如何改變傳統農業的呢？
第一， 分子生物技術從内在和微觀角度改變傳統農業。它是通過(guò)基因功能(néng)的發(fā)現、定位、修飾、轉移、編輯和組合等手段，從内部改變和提升遺傳規律和效率，從而提高農業生産水平；
第二， 農業物聯網和大數據是從外在和宏觀的層面(miàn)來改變傳統農業。它是通過(guò)要素與要素之間的組合，内在要素與外在要素之間的融合，提升農業生産要素的利用率和綜合效能(néng)，從而調高生産效率。
數字農業
數字農業是一個内涵廣泛的集合概念。在它的下面(miàn)，涵蓋了農業物聯網、大數據、智慧農業、精準農業等。這(zhè)些概念之間是有區别的，但現在常常被人們混用。
農業生産從投入到生産過(guò)程，再到農産品銷售，包含三大環節。而生産過(guò)程中又包含大田農業和設施農業兩(liǎng)種(zhǒng)截然不同的生産形式。
農業物聯網的核心是一個數控系統，是在一個封閉的環境内或者系統内，以探頭、傳感器、攝象頭等設備爲基礎的物物相連，根據已經(jīng)确定的參數，進(jìn)行自動化調控和操作，主要用于設施農業。
與之相對(duì)的就(jiù)是農業大數據，農業大數據是開(kāi)放的環境或者系統中，收集、鑒别、标識數據并建立數據庫，通過(guò)參數、模型和算法組合和優化多維數據，爲生産操作和經(jīng)營決策提供依據，并實現部分自動化控制和操作。主要用于大田大農業和全産業鏈的操作。
精準農業是以農機硬件爲核心的操作和執行系統。配以智能(néng)化探測設備和控制軟件，以實現精準操作、變量控制(變量播種(zhǒng)、變量施肥和變量噴藥)，場景适配等。
智慧農業簡單說(shuō)就(jiù)是建立在經(jīng)驗模型技術上的專家決策系統。智慧農業與農業物聯網和農業大數據等可以有很好(hǎo)的結合。
大數據到底是什麼(me)？
關于農業大數據和技術，現在大家容易把它混爲一談。
大數據獲得的技術包括遙感技術、探測技術、氣象技術、圖像識别等等。
大數據的應用技術包括參數，算法，APP，軟件，功能(néng)、模塊、系統、平台、區塊鏈、雲計算等等。
那麼(me)什麼(me)是大數據?
大數據主要包括環境大數據，産業大數據和消費大數據三大類。
統計數據和曆史累計的數據不是大數據，雖然統計數據量非常大的。
關于大數據的定義。
專門研究大數據的Gartner研究所認爲，大數據是需要新處理模式才能(néng)具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優化能(néng)力來适應海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資産。
麥肯錫全球研究所認爲，大數據是一種(zhǒng)規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面(miàn)大大超出了傳統數據庫軟件工具能(néng)力範圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
IBM公司認爲大數據有五大特點，即：大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、低價值密度(Value)、真實性(Veracity)
以上這(zhè)些都(dōu)并不能(néng)完整和準确概括出大數據的核心特征。
筆者認爲，大數據是通過(guò)應用軟件或系統，自我産品和實時(shí)更新的，按照一定邏輯關系關聯的多維和動态數據，并可據此預測未來。
農業大數據的操作系統AOS
農作物的生産，不在應該是根據經(jīng)驗和曆史數據來安排生産的。未來農業的基本邏輯和過(guò)程應該是：
第一步，是根據對(duì)未來市場的需求的預測來決策今年的生産。
第二步，在進(jìn)行生産決策是，我們需要知道(dào)曆史上的數據作爲決策的依據，它包括氣象、土壤和種(zhǒng)植的曆史數據。這(zhè)部分是靜态的數據模型。
第三步，隻有曆史數據是不行的，我們還(hái)需要實時(shí)更新的動态數據來做支撐，包括遙感數據，地面(miàn)基站數據和從産業鏈反饋的市場數據的最新數據，加上了這(zhè)些動态的數據，我們便有了種(zhǒng)植模型。
第四步，種(zhǒng)植模型告訴我們兩(liǎng)件事(shì)情：一個是農資産品的投入，包括種(zhǒng)子、化肥和農藥；另一個是包括農機操作和灌溉的農事(shì)操作一個是農業投入。
第五步，在操作過(guò)程中，把操作的過(guò)程和作物生長(cháng)數據進(jìn)行記錄，并反饋到數據模型和種(zhǒng)植模型，對(duì)模型進(jìn)行叠代和更新。
第六步，在農事(shì)操作的同時(shí)，關注市場的變化，進(jìn)行市場的預測和預銷售。
第七步，由于整個生産過(guò)程形成(chéng)了一個産業鏈的閉環，所以農業的金融可以融入到整個的系統中去，它包括前期投入的貸款，農業機械和設備的采購和租賃，農業的生産過(guò)程的保險，以及農産品的銷售和期貨。
這(zhè)種(zhǒng)農業操作系統(AOS的核心)，不是産品，也不是相關的技術，而是以數據模型、種(zhǒng)植模型和商業模型爲核心組成(chéng)的整個的操作系統，這(zhè)個才是未來農業大數據系統。
AOS構建的四個基本原則
第一，AOS主要是現有農業生産要素的彙集、梳理、優化和整合，而主要不是新技術手段的應用，更不是一些新的概念的炒作。
第二，它是農業全産業鏈業務邏輯的梳理，數據和模塊的結構化設計，确保數據的完整性、實用性和共享性;
第三，各種(zhǒng)要素之間的數量對(duì)應關系，參數的設定和優化，算法的選擇和升級是AOS的核心。
第四，産業鏈貫通，市場要素和金融數據的全面(miàn)融入是AOS的産業價值，商業價值和社會(huì)價值的保證。
AOS能(néng)夠讓所有參與産業鏈獲益，關于AOS的産業價值，我們服務在最上端的就(jiù)是食品安全可追溯，就(jiù)是生産者和消費者的價值。
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