【政策解讀】2021鄉(xiāng)村振興政策解讀(最全)

在數(shù)字農(nóng)業(yè)時代,我們需要更智能的業(yè)務(wù)操作,更實(shí)時的大數(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)展來看,先有大數(shù)據(jù)和云計算,再有AI的成規(guī)模應(yīng)用,雖然上個世紀(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)用場景 2、農(nóng)業(yè)AI通用的應(yīng)用場景 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)用場景及思索
很多人會問我農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)能做什么?價格預(yù)測、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。
沒錯,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),有沒有數(shù)據(jù)計算模型改進(jìn)的流程閉關(guān)。其實(shí)很多人不會考慮這些,一聽農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),就覺得什么都能解決。
還有很多人卻忘記了,自己是要數(shù)據(jù)的實(shí)時分析,還是批量處理。
為什么會有這類問題的出現(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)用場景,真的有業(yè)務(wù)流程配套嗎?換句話說就是這些農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)后續(xù)都能運(yùn)營起來?大數(shù)據(jù)計算所需要的數(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)事操作自動化,這幾個大的方面。
2、農(nóng)業(yè)AI通用的應(yīng)用場景
農(nóng)業(yè)AI的通用應(yīng)用場景有產(chǎn)量預(yù)估,病蟲害識別,出欄建議,體重測量,品控自動化,農(nóng)產(chǎn)品定級、保險賠付等,場景有些和大數(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的有效價值,必須有一個商業(yè)模式配套,要尋找好合適的用戶,用合適的付費(fèi)方式來為農(nóng)業(yè)AI收獲更多的測試用數(shù)據(jù),不斷訓(xùn)練AI模型,讓它準(zhǔn)確率更高。
不得不說,我看過的很多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),都需要云計算的算力支持,都需要業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)價值的配套,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,自動調(diào)整,不斷試錯,適合方向不確定的數(shù)據(jù)挖掘場景。

農(nóng)業(yè)AI可以簡單地看成是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的升級版。當(dāng)然農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化,絕對不是農(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)用場景,否則就是空談。技術(shù)是需要應(yīng)用于業(yè)務(wù)的,這個業(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。
未來還可能與元宇宙這個流量入口相結(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元宇宙在農(nóng)業(yè)的應(yīng)用場景,大家可以去翻一下。

如果是農(nóng)企行為,需要找到項目資金出處。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目拉通和引入。
如果是政務(wù)行為,那就得找到補(bǔ)貼來源,并說明政務(wù)服務(wù)的價值,準(zhǔn)備好必要性和可行性分析報告,準(zhǔn)備好系統(tǒng)功能清單,有機(jī)會就準(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,寫好總結(jié)材料。最后其他工作就交個銷售和商務(wù)吧,解決方案截止了。
真正立項和招投標(biāo)的時候,可能農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、農(nóng)業(yè)智能平臺、農(nóng)業(yè)AI平臺、農(nóng)業(yè)云平臺可能都是同一個事情,都是一個系統(tǒng)。畢竟農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景就那么幾個!
內(nèi)容來源:農(nóng)業(yè)數(shù)字化 作者:錢曉棟,農(nóng)業(yè)行業(yè)觀察全網(wǎng)推薦
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