农业大数据与农业AI之间的关联及未来发展趋势

随着信息技术的迅猛发展，农业生产不断被重新定义。大数据、云计算、人工智能技术在农业领域的渗透，创新了农业生产模式，优化了农业经营网络，更新了农业管理服务思维，对提高农业生产质量与效率起到了不可估量的重要作用。

从技术发展来看，先有将结构数据和非结构数据整合起来的大数据技术。如今农业大数据已有农业数据可视、农用资源可视化、农业决策辅助、农业应急等多个应用场景。然而光有大数据是远远不够的，大数据分析模型是否精确、数据质量是否有保障、后续能够有效运营，数据是要实时分析还是要批量处理等一系列复杂的问题仍有待解决。云计算和AI就是这样的存在，云计算的算力支持和AI的机器学习为大数据装上了“智慧大脑”，它们在农业生产多个环节的“生根发芽”使得数字农业技术日趋成熟，并取得了实质性进展。总之，大数据理念、技术、方法在农业领域的应用可以最大程度地发现农业数据背后的信息资产，云计算能够更大程度地推动使用场景与使用价值的匹配，而在大数据、云技术沃土上诞生的AI，使得农业大数据技术优势进一步凸显，同时将大数据与云计算技术紧密地粘合在一起，这为传统农业向智慧农业转型升级及农业融入数字经济浪潮注入了核心动力。

大数据与人工智能技术在农业领域的应用潜能巨大。一部分发达国家依托大数据、人工智能技术与农业生产的有机结合，实现了一个大规模农场仅需要一名农场主和几名工人便可以经营。不得不承认，在农业现代化发展的道路上，大数据、云计算、人工智能无疑构成了坚固的“铁三角”，其激活和重组了农业产业链条上的各个要素，将为农业发展开创革命性路径及助力乡村振兴战略的全面推进。该文将从大数据、人工智能技术对农业生产模式更新、农业经营模式颠覆等方面展开讨论，以期获取农业海量农业数据背后的最优解及找寻对人的思维信息、智能行为的延伸、用复杂庞大的神经系统开展机器学习突破方向。

农业生产模式更新主要体现为精准种养殖。大数据、物联网、云计算、人工智能等技术与智能农机设备及数字农业软硬件应用体系的互联互通，构建起了农业管理决策模型可覆盖环境监测、精准播种、饲料投放、变量施肥、智能测产、废弃物重新利用等多个环节，根据获取的相关数据可探究针对不同农作物或不同养殖品类的个性化决策方案，加上智能化和自动化设备的加持，农业生产效率和质量会得到极大提升。以大数据支持下的农业智能机器人为例，农业智能机器人集成了机器视觉、GPS定位及各类传感器设备，在作业过程中除记录自身运行数据外还将采集农田环境信息作为智能决策的依据。在完成数据预处理、内容分析及数据挖掘后，智能机器人搭载的软硬件设备会根据数据类型分发到相应系统中，最后依托存储和管理模块生成智能控制决策系统，整体提升农业生产的智能化水平。

农业经营模式颠覆主要体现为“线上+线下”一体化营销模式。传统农产品营销模式难以有效链接生产者与消费者的信息传导系统，而大数据、人工智能技术搭建起的线上电商平台与线下一体化农产品交易平台可同时实现产品信息管理、农产品流通加速及农产品质量追溯，农产品销售途径得以进一步拓宽，且价格陡增陡降、农产品直销等问题也将得到极大缓解。随着农业网络体系的完善和物流结构的优化，各地基于大数据、人工智能技术构建的农产品经营网络还将呈现多元化发展特点，可帮助农户在参与农业生产经营的过程中加深对农业大数据技术和农业AI的认知，为后续农民踊跃参与农业产业转型升级打下坚实基础。

全面推动乡村振兴，离不开农业现代化，大数据与人工智能融合是未来农业发展的重要战略方向。在沃野粮仓上“种上”大数据，“栽下”人工智能，补齐我国智慧农业发展短板，是全面推进乡村振兴的题中应有之义。