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編輯導讀：自從大數(shù)據(jù)理念出現(xiàn)后，越來越多行業(yè)已經(jīng)擁有了自己的大數(shù)據(jù)應用，但是能夠應用的場景不多，更別提深度的機器學習了。本文作者以農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)為例，分析它的應用場景，希望對你有幫助。

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)應用，不僅包含數(shù)據(jù)采集，還有數(shù)據(jù)存儲，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)應用場景，那就都是低價值甚至無價值的，更不用提基于大數(shù)據(jù)的AI-機器學習-深度學習了。

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)細分領域和受眾兩條線一同展開。農(nóng)業(yè)細分領域也是養(yǎng)殖業(yè)（假裝含畜牧業(yè)吧）、種植業(yè)和林業(yè)展開，三個子領域存在一定的交叉。受眾（利益相關者）則從政府、生產(chǎn)者、貿易者、生鮮電商（含社區(qū)團購）展開，至于之前提的食材配送企業(yè)、代賣、代買，批發(fā)商等就全合并在貿易者里了，而農(nóng)業(yè)科研院校等此次不涉及。外加一個農(nóng)產(chǎn)品價格大數(shù)據(jù)，這個這幾年一直在提的概念。

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

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！

一、養(yǎng)殖業(yè)（含畜牧）

養(yǎng)殖業(yè)含畜牧業(yè)，畜牧業(yè)我就不單獨說了。

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，至于你要糾結智慧農(nóng)業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念，請看此文《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，離機器學習和深度學習還有點距離。

1.1 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)，再結合一些生產(chǎn)計劃、喂養(yǎng)執(zhí)行等管理數(shù)據(jù)構建一個數(shù)據(jù)采集體系，并可以對養(yǎng)殖過程進行大數(shù)據(jù)分析，并做出響應措施。如識別魚塘含氧不足，則開啟指導措施。視頻識別牛不動、體溫高，上藥。雞定量喂水，減少傳染等，應用場景還是蠻多的。

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）

1.2 對養(yǎng)殖業(yè)的政府

還有各個省市縣的智慧畜牧大數(shù)據(jù)平臺，在農(nóng)業(yè)政務大數(shù)據(jù)基本盤是各種農(nóng)業(yè)資源的打點，也可以用農(nóng)用資源地理信息來展示。對于養(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。當然當牧區(qū)沒牧草不夠的時候，也能有點指揮作用。

應急的話，還可以用于自然災害時的指揮，如畜牧的草原沙化，部分場景可以結合無人機。

圖3-某廠商的養(yǎng)殖監(jiān)管平臺架構圖

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

無人機和搖感也能成為養(yǎng)殖業(yè)的數(shù)據(jù)來源。

二、種植業(yè)

種植業(yè)之前也說了，蔬菜種植大數(shù)據(jù)還是一個偽場景。唯有和AI結合的病蟲害識別，我認為還是個有價值的場景。

其他種植場景，價值也是有的，如名貴草藥、鮮花等。

還有一個就是熱成像用來看蟲害，長勢預估等（遙感也能做幾個品類）。

2.1 對種植業(yè)的生產(chǎn)者

對于生產(chǎn)者，可以通過病蟲害圖像識別現(xiàn)在的問題，針對性施肥或者用農(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。

圖5-葡萄病蟲害知識圖譜

2.2 對種植業(yè)的政府

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

圖6-某廠商大棚數(shù)據(jù)

縣域內的病蟲害識別，而導致的農(nóng)業(yè)應急管理，不過基本上都是系統(tǒng)建在那里，我還沒看到用的，因為真的大面積來了，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)應用就是土地測量、土地測算、耕地紅線和土地流轉等，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

圖8-農(nóng)業(yè)災害應急（來自某廠商官網(wǎng)）

三、林業(yè)

林業(yè)其實目前更多的場景都用在政府層面，對于生產(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值，還能把安防設備（如?？低暎?、物聯(lián)網(wǎng)設備和森林公安局的實際工作，用大數(shù)據(jù)結合起來，當然不用大數(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。

此外還有森林火災、地質災害的事前預警、事中處理，事后評估和知識積累。大數(shù)據(jù)的本質為數(shù)據(jù)積累和算法演進，也就是知識圖譜，能夠自己推理知識，生成知識。

圖9-某廠商森林防火系統(tǒng)

四、生鮮電商

生鮮電商對大數(shù)據(jù)的而應用，基本上就是電商的老套路：實時數(shù)據(jù)分析，如銷售單價、金額、總金額等；進行精準營銷的智能推薦（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，應用大數(shù)據(jù)估算成本，指導采購和定價，以及營銷；需求預測，指導采購和加工過程。

當然以上這些面向生鮮電商的大型公司的，太小的區(qū)域性質的，小范圍的生鮮團購廠商，還是別浪費資源在這個上面了。

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

五、價格大數(shù)據(jù)

所有農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)里面，最初應用的就是農(nóng)業(yè)資源大數(shù)據(jù)和價格大數(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。

但是對于價格大數(shù)據(jù)，有個致命的缺陷就是價格數(shù)量的量級和代表性，目前僅是從全國100+的農(nóng)批市場采集某個時間點上的大數(shù)據(jù)，所以價格數(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格數(shù)據(jù)和批發(fā)采購價格數(shù)據(jù)，還能做點分析，但是這些數(shù)據(jù)都不是對外的，不開源的。

圖10-某價格大數(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，一個個建區(qū)域電商平臺，拿一個個區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)項目，以獲取價格數(shù)據(jù)；然后建自己的大宗交易平臺（部分單品），獲取價格數(shù)據(jù)；再結合國家的農(nóng)產(chǎn)品檢測價格；外購部分價格數(shù)據(jù)，做質量處理；最后的商業(yè)模式就是對外出售價格大數(shù)據(jù)了，可能看到這里，大家猜到這家公司是誰了。

六、結語

其實具體還得按實際的應用場景來識別，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)應用，還可以深挖，有機會，我一個個深入挖掘給大家看看。

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

#專欄作家#

清河落河清，公眾號：農(nóng)業(yè)一二事，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。一名熟悉農(nóng)業(yè)的IT架構師，現(xiàn)從事企業(yè)架構工作，創(chuàng)建農(nóng)業(yè)微信公眾號、農(nóng)業(yè)社群。

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題圖來自 unsplash，基于CC0協(xié)議