“互联网＋”现代农业进展与展望

分类：论文范文 发表时间：2019-11-22 10:28

　　摘要：“互联网+”现代农业代表现代农业发展的新趋势。近年来，随着新一代信息技术的快速发展，“互联网+”的创新成果与农业融合不断加快，“互联网+”现代农业的理论、技术、应用和组织管理等各方面取得了重要进展，在农业各领域得到了广泛应用。文章分析了“互联网+”现代农业的内涵及技术支撑，重点阐述了“互联网+”现代农业在农业智能生产、农业电子商务、农业监测预警、农业社会化服务、农业人工智能等领域的最新进展，同时对“互联网+”现代农业的未来发展趋势进行了展望。

　　关键词：“互联网+”现代农业;物联网;大数据;农业监测预警;进展

　　关于“互联网+”现代农业的论文范文还有“互联网 +”在农业技术推广中的作用与发展前景，您可以点击并前往查看。

　　“互联网+”是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合所创造的新的发展生态。“互联网+”现代农业是把互联网的创新成果与现代农业深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的现代农业发展新形态，具有物联化、在线化、实时化、便捷化、智能化等特征。互联网和现代农业的深度融合是一种农业产业模式的创新和变革，对农业的生产、经营、管理、服务等农业全产业链环节产生深远的影响。信息化成为现代农业发展的制高点。近年来，新一代信息技术迅猛发展，“互联网+”的创新成果与农业融合不断加快，“互联网+”现代农业的理论、技术、应用和组织管理等各方面取得了重要进展，在农业各领域得到了广泛应用。“互联网+”现代农业正在为我国由传统农业向现代化农业加速转型升级不断积蓄力量。

　　1“互联网+”现代农业的技术支撑

　　“互联网+”现代农业广泛应用新一代信息技术，主要包括物联网、大数据、云计算、移动互联网、人工智能等技术形态，推动农业生产、经营、管理、服务、贸易等全产业链的改造升级，推动现代农业的发展与变革。根据国际数据公司IDC的研究报告，2017年全球的物联网支出6740亿美元，并且今后仍将加速增长;Wikibon分析机构发布的报告显示，全球大数据分析市场在2017年同比增长24.5%;人工智能芯片研发形成热潮，谷歌开发的TPU的全新处理系统专门为机器学习应用而设计，与CPU、GPU相比，效率提高了15～30倍，成为较理想的人工智能芯片雏形。新一代信息技术产业的迅猛发展离不开技术自身的不断创新。

　　2“互联网+”现代农业的实践现状

　　当前“互联网+”现代农业的技术应用正在变革传统农业的发展方式，信息化与现代农业正在加速融合，为促进我国农业高质量发展形成生动实践。

　　2.1物联网助推农业生产智能化

　　近年来，我国高度重视农业物联网建设与应用，相继开展了国家农业物联网应用示范工程、农业物联网区域试验工程，总结推广了426项农业物联网软硬件产品、技术和模式，节本增效作用凸显[3]。农业物联网实践应用成效日渐显著，特别是在大田种植、设施园艺、畜牧养殖、水产养殖、质量安全溯源等领域形成了一批“节水、节肥、节药、节劳力”的农业物联网应用模式，在助推我国实现农业现代化的过程中发挥重要作用。

　　2.2电子商务促进农业线上线下融合发展

　　现代农业是“线上农业”与“线下农业”的集合体。线上农业是指互联网与农业生产、流通、市场、消费深度融合的农业发展新形态。线下农业是指应用自然生产要素进行农业生产与经营活动的传统产业形态。当前，信息技术催生线上农业，线上农业牵引线下农业，线上线下融合发展的农业经营模式正在不断发展壮大。

　　2.3大数据支撑农业监测预警

　　大数据的海量性、多样性、时效性、真实性以及潜在价值，为人们提供了认识复杂事物的新思维、新方法，大数据思维带来的信息风暴正在改变人们的生活、工作和思维方式。大数据也为农业信息监测预警工作带来了新的发展机遇，数据驱动决策的工作机制悄然形成，引起农业信息监测预警工作模式的根本变革。

　　3未来展望

　　在未来，我国“互联网+”现代农业的发展将在以下3个方面取得重要进展。

　　3.1农业生产将呈现智能化变革

　　随着物联网技术的发展，农业生产将在作物种植、设施园艺、畜牧养殖、水产养殖等方面呈现智能化变革。在作物生产中，随着传感器技术的发展，作物生产需要的生长环境数据及植物株高、叶面积指数、冠层体积、植物发育期、植物密度、缺素状况、病虫害状况、作物营养等生长特征数据可以更加准确快速的采集，指标将更加丰富。随着自动化控制技术的发展，可以更加精准更加智能地实现作物种植。在畜牧养殖中，随着可穿戴传感技术的发展，畜牧生长特征数据可以实现快速采集监测，有效地提升畜牧生产数据采集水平，把监测数据用于支撑养殖场的环境智能调控，优化畜牧生长条件，加快畜牧生长速度。在水产养殖中，随着水下传感器技术的发展和水产养殖监测预警模型的建设，可以实现水产环境精准调控，水产产量的预测预警和对水产病害的有效预防。3.2大数据将有效支撑农产品市场精准调控

　　随着农产品市场信息采集技术的发展，可以采集农产品市场全产业链信息，如农产品品种名称、等级、产地、价格、交易量、质量品质等，实现农产品市场的全息信息采集。随着农产品市场信息采集标准化水平的提升和标准的建设，农产品市场基准数据将不断建立和完善。伴随大数据技术在农产品监测预警领域的广泛应用，构建农业基准数据库、开展农产品信息实时化采集、构建复杂智能模型分析系统、建立可视化的预警服务平台等将成为未来农产品监测预警发展的重要趋势。随着大数据智能处理与分析技术的发展，影响因子涵盖气象、投入和管理，周期包含短、中和长期，空间覆盖省、市、县甚至更小区域的精准预测预警将会实现，有效辅助国家决策咨询。

　　参考文献：

　　[1]陈晓华.农业信息化概论[M].北京：中国农业出版社，2012.

　　[2]ManyikaJ，ChuiM，BrownB，etal.Bigdate：Thenextfron-tierforinnovation，competition，andproductivity[R].Mck-insey&Co，2011.

　　[3]唐珂.“互联网+”现代农业的中国实践[M].北京：中国农业大学出版社，2017.

上一篇：5G时代下现代农业产业链的创新设计 下一篇：“互联网 + ”背景下农村电商的政府管理