数据驱动农业,迎接全球粮食挑战

无论各国的文化、资源、发展水平有多大的不同,粮食和农业始终被视为最重要的基础设施。粮食需求是超越了意识形态、地形边界和地缘政治的全世界最普遍的需求。面对气候变化等重大挑战和不断增长的全球粮食需求,从大型农企到小型家庭农场,农业从业者们正积极将新兴技术融入农业生产,以实现可持续发展的目标。

长久以来,农民常被认为是头脑简单的体力劳动者,从早到晚在田地里耕作。事实上,他们都可以被称为农业数据专家。即使在古代,农民也能够通过评估前几年的作物产量,结合当前作物的生长状态,对未来收成情况进行预测,并在动态变化的环境中优化资源应用,如及时施肥和浇水,以*限度地降低风险,提高产量。

农业发展离不开数据

现代农业的成功经营更加离不开数据科学和大数据技术。农业生产想要实现降本增效,不仅需要管理好土壤营养、肥料和杀虫剂的使用,还需关注植物生命周期、灌溉方法、天气模式和气候影响、供应链物流、劳动力管理、资源配置优化和设备维护等农业产业链各个环节的复杂操作。这么多环节的高效管理都要依赖于计算机科学、数据分析、机器学习等技术的支持。

据联合国预计,全球人口将从目前的76亿增至2030年的86亿,并在2050年达到98亿。人口的增长在显著增加粮食和农产品需求的同时,还可能带来可用耕地供应的减少。如果不采取积极措施应对未来的粮食短缺问题,全球各国的重要供应链、关键基础设施和劳动力生命健康及生产力都将面临巨大压力。

想要在可用耕地不断减少的前提下,提高农业产量,*的办法就是通过提高土地利用率或利用科技来改善农业生产场景,实现*限度地提高生产力、作物产量和缩短生长周期。

大数据、人工智能的应用

数据在农业中的重要性日益凸显,而基于数据科学的大数据和人工智能等新技术的应用也正引领农业革命。精准农业利用传感器、无人机和卫星图像采集大量田间数据,通过分析土壤湿度、温度和养分含量,帮助农民实施精细化管理。图像识别技术监测病虫害和作物健康,及时采取防治措施,提高作物产量和质量。大数据结合机器学习算法,对农业生产中的各类数据进行分析和预测,提供产量、市场和天气预测,优化农业决策。在农业供应链管理中,数据分析优化库存管理、物流和质量追溯,确保食品安全和供应链效率。无人驾驶拖拉机、智能灌溉和施肥系统、智能喷洒、垂直农业软件,以及基于人工智能的除草和收割无人机等智慧农业解决方案都能够帮助农业实现*限度地提高土地利用率并减少浪费。此外,一些走在最前沿的科创企业正探索让农业离开土地的可能,让农业生产摆脱土地的限制,从根本上解决可用耕地减少带来的粮食安全问题。去年,加拿大智慧农业科创*企业Pinnacle Food宣布其北美大数据中心正式落地,通过大数据和机器学习与垂直农业技术相结合,帮助农业从业者做出数据驱动的实时决策,提供智慧农业FaaS解决方案。这些技术的普及将进一步推动农业的现代化和可持续发展。

数据一直广泛而深刻地改变着农业的发展面貌。从历史上的经验法则到今天的高科技应用,农业从业者们一直在不断探索和利用数据,以应对不断变化的环境和市场需求。未来,随着全球人口的持续增长和气候变化的挑战,数据驱动的农业将成为确保全球粮食安全和可持续发展的关键环节。