至從2011年，大數(shù)據(jù)（BigData）被炒熟之后，越多越多的行業(yè)有了自己的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，不僅包含數(shù)據(jù)采集，還有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，甚至還有數(shù)據(jù)治理，但是無論做各種程度的數(shù)據(jù)管理，偏離了大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，那就都是低價(jià)值甚至無價(jià)值的。更不用提基于大數(shù)據(jù)的AI-機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)了。

接下來，我們就一起來聊聊農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)到底有什么場景，我將從農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域和受眾兩條線一同展開。農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域也是養(yǎng)殖業(yè)（假裝含畜牧業(yè)吧）、種植業(yè)和林業(yè)展開，三個(gè)子領(lǐng)域存在一定的交叉。受眾（利益相關(guān)者）則從政府、生產(chǎn)者、貿(mào)易者、生鮮電商（含社區(qū)團(tuán)購）展開，至于之前提的食材配送企業(yè)、代賣、代買，批發(fā)商等就全合并在貿(mào)易者里了，而農(nóng)業(yè)科研院校等此次不涉及。外加一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格大數(shù)據(jù)，這個(gè)這幾年一直在提的概念。

統(tǒng)一一下認(rèn)知:農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)不僅僅指各個(gè)政府的大數(shù)據(jù)可視化大屏哦（據(jù)說帶應(yīng)急指揮和決策支持功能），還應(yīng)包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和管理。還有大數(shù)據(jù)未必一定要部署在私有云/公有云上，全部署在物理服務(wù)器也是可以的，所以大家別被騙去買云服務(wù)哦。

還有農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)不僅只包含農(nóng)業(yè)哦，三農(nóng)不分家，大家常見的可視化大屏中，可能還有些農(nóng)村、農(nóng)民的數(shù)據(jù)，不要見外啊！

養(yǎng)殖業(yè)含畜牧業(yè)，畜牧業(yè)我就不單獨(dú)說了。養(yǎng)殖業(yè)是智慧農(nóng)業(yè)的智慧化程度較高，也可以說是數(shù)字化程度較高的，至于你要糾結(jié)智慧農(nóng)業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念，請(qǐng)看此文《最全的農(nóng)業(yè)模式分類概念解釋（文字略長）》。養(yǎng)殖業(yè)不僅能使用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)，還能使用低階段的AI，離機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)還有點(diǎn)距離。

1、養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)者

目前養(yǎng)殖業(yè)是用物聯(lián)網(wǎng)最多也最合適的子行業(yè)，不管是養(yǎng)豬、養(yǎng)牛、養(yǎng)雞、養(yǎng)水產(chǎn)，都有物聯(lián)網(wǎng)來提供一堆IoT數(shù)據(jù)，再結(jié)合一些生產(chǎn)計(jì)劃、喂養(yǎng)執(zhí)行等管理數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)采集體系，并可以對(duì)養(yǎng)殖過程進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，并做出響應(yīng)措施。如識(shí)別魚塘含氧不足，則開啟指導(dǎo)措施。視頻識(shí)別牛不動(dòng)、體溫高，上藥。雞定量喂水，減少傳染等，應(yīng)用場景還是蠻多的。

圖1-某廠商的智慧養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)方案

以上這些場景不用大數(shù)據(jù)，也能做，但用了更好。

圖2-養(yǎng)豬智能化（來自某廠商材料）

2、對(duì)養(yǎng)殖業(yè)的政府

還有各個(gè)省市縣的智慧畜牧大數(shù)據(jù)平臺(tái)，在農(nóng)業(yè)政務(wù)大數(shù)據(jù)基本盤是各種農(nóng)業(yè)資源的打點(diǎn)，也可以用農(nóng)用資源地理信息來展示。對(duì)于養(yǎng)殖業(yè)+畜牧業(yè)，只有一般農(nóng)業(yè)資源是牧草區(qū)域，某地區(qū)的養(yǎng)殖場位置、規(guī)模、聯(lián)系人電話，某地區(qū)的防疫站位置，顯示目前的草原面積。當(dāng)然當(dāng)牧區(qū)沒牧草不夠的時(shí)候，也能有點(diǎn)指揮作用。

應(yīng)急的話。還可以用于自然災(zāi)害時(shí)的指揮，如畜牧的草原沙化，部分場景可以結(jié)合無人機(jī)。

圖3-某廠商的養(yǎng)殖監(jiān)管平臺(tái)架構(gòu)圖

圖4-某廠商官網(wǎng)的養(yǎng)殖物理網(wǎng)+大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

無人機(jī)和遙感也能成為養(yǎng)殖業(yè)的數(shù)據(jù)來源。

種植業(yè)之前也說了，蔬菜種植大數(shù)據(jù)還是一個(gè)偽場景。唯有和AI結(jié)合的病蟲害識(shí)別，我認(rèn)為還是個(gè)有價(jià)值的場景。

其他種植場景，價(jià)值也是有的，如名貴草藥、鮮花等。

還有一個(gè)就是熱成像用來看蟲害，長勢預(yù)估等（遙感也能做幾個(gè)品類）。

1、對(duì)種植業(yè)的生產(chǎn)者

對(duì)于生產(chǎn)者，可以通過病蟲害圖像識(shí)別現(xiàn)在的問題，針對(duì)性施肥或者用農(nóng)藥。不過現(xiàn)在并不是所有品類都有模型，算法精準(zhǔn)度較高的是西紅柿、葡萄、生菜等，像西蘭花、豌豆等還沒有太成熟的模型。當(dāng)然這些都只適合農(nóng)業(yè)新手用或者嘗試新品種，老手自己都能看明白，要比模型和專家教授都準(zhǔn)。

圖5-葡萄病蟲害知識(shí)圖譜

2、對(duì)種植業(yè)的政府

對(duì)政府，種植業(yè)目前用的比較多的場景，還有搖感數(shù)大棚，定補(bǔ)貼。

圖6-某廠商大棚數(shù)據(jù)

縣域內(nèi)的病蟲害識(shí)別，而導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)應(yīng)急管理，不過基本上都是系統(tǒng)建在那里，我還沒看到用的，因?yàn)檎娴拇竺娣e來了，如蝗蟲，一般無法馬上解決。

在種植業(yè)，政府的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用就是土地測量、土地測算、耕地紅線和土地流轉(zhuǎn)等，具體大家可以自己去查一下。

圖7-某廠商縣域種植業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)

圖8-農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)急（來自某廠商官網(wǎng)）

林業(yè)其實(shí)目前更多的場景都用在政府層面，對(duì)于生產(chǎn)者也一般是國企監(jiān)管了。

林業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在可見應(yīng)用場景是林業(yè)資源顯示，森林防火、防盜防偷獵等場景都有很多價(jià)值，還能把安防設(shè)備（如海康威視）、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和森林公安局的實(shí)際工作，用大數(shù)據(jù)結(jié)合起來，當(dāng)然不用大數(shù)據(jù)也能做，只不過物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理起來麻煩點(diǎn)。

此外還有森林火災(zāi)、地質(zhì)災(zāi)害的事前預(yù)警、事中處理，事后評(píng)估和知識(shí)積累。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)為數(shù)據(jù)積累和算法演進(jìn)，也就是知識(shí)圖譜，能夠自己推理知識(shí)，生成知識(shí)。

圖9-某廠商森林防火系統(tǒng)

生鮮電商對(duì)大數(shù)據(jù)的而應(yīng)用，基本上就是電商的老套路：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，如銷售單價(jià)、金額、總金額等；進(jìn)行精準(zhǔn)營銷的智能推薦（別人喜歡叫千人前面），推薦給用戶喜歡的生鮮；大數(shù)據(jù)殺熟；成本估算，應(yīng)用大數(shù)據(jù)估算成本，指導(dǎo)采購和定價(jià)，以及營銷；需求預(yù)測，指導(dǎo)采購和加工過程。

當(dāng)然以上這些面向生鮮電商的大型公司的，太小的區(qū)域性質(zhì)的，小范圍的生鮮團(tuán)購廠商，還是別浪費(fèi)資源在這個(gè)上面了。

最后其實(shí)面向生鮮電商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，很多也是貿(mào)易商需要的，但是農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易商基本上都是沒有IT能力的，因此需要很多的SaaS服務(wù)提供商來為貿(mào)易商提供的大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)了。

所有農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)里面，最初應(yīng)用的就是農(nóng)業(yè)資源大數(shù)據(jù)和價(jià)格大數(shù)據(jù)，都是政府監(jiān)管用的，也是其他小廠商用來做自己的場景的。

但是對(duì)于價(jià)格大數(shù)據(jù)，有個(gè)致命的缺陷就是價(jià)格數(shù)量的量級(jí)和代表性，目前僅是從全國100+的農(nóng)批市場采集某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的大數(shù)據(jù)，所以價(jià)格數(shù)據(jù)可信度不高的。

不像生鮮電商，有天然的很多面向終端的零售價(jià)格數(shù)據(jù)和批發(fā)采購價(jià)格數(shù)據(jù)，還能做點(diǎn)分析，但是這些數(shù)據(jù)都不是對(duì)外的，不開源的。

圖10-某價(jià)格大數(shù)據(jù)大屏

還有些農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)IT廠商的做法就是，一個(gè)個(gè)建區(qū)域電商平臺(tái)，拿一個(gè)個(gè)區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，以獲取價(jià)格數(shù)據(jù)；然后建自己的大宗交易平臺(tái)（部分單品），獲取價(jià)格數(shù)據(jù)；再結(jié)合國家的農(nóng)產(chǎn)品檢測價(jià)格；外購部分價(jià)格數(shù)據(jù)，做質(zhì)量處理；最后的商業(yè)模式就是對(duì)外出售價(jià)格大數(shù)據(jù)了，可能看到這里，大家猜到這家公司是誰了。

結(jié)語

其實(shí)具體還得按實(shí)際的應(yīng)用場景來識(shí)別，養(yǎng)殖業(yè)、種植業(yè)、林業(yè)、生鮮電商等的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，還可以深挖，有機(jī)會(huì)，我一個(gè)個(gè)深入挖掘給大家看看。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)是：數(shù)據(jù)真實(shí)與精準(zhǔn)、且有代表性；有應(yīng)用場景、不是自己YY的應(yīng)用；用hadoop和傳統(tǒng)的分析軟件，甚至是excel，也是需要審視的。

內(nèi)容來源：農(nóng)業(yè)一二事，農(nóng)業(yè)行業(yè)觀察整理編輯