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引言
最近,在第九届数字中国建设峰会农业农村部上韩旭主任分享了一场关于“农业农村数据开发利用”的讲话。
很多人一听“农业数据”,第一反应可能是:
“不就是种地的数据吗?”
但实际上,现在农业正在发生一个特别大的变化:
农业开始从“经验种地”,变成“数据种地”。
而且这个变化,比很多人想象得更快。

为什么农业越来越离不开数据?
以前种地,很多靠经验。
什么时候播种。
什么时候施肥。
什么时候浇水。
很多时候靠“老把式”。
但现在不一样了。
现在农业越来越依赖:
卫星遥感
传感器
无人机
气象数据
土壤数据
AI模型
因为农业本身,其实特别依赖“精细化”。
同样一块地。
温度差一点。
湿度差一点。
产量可能都不一样。
所以韩旭主任提了一个特别重要的观点:
未来真正有价值的,不是“大而粗”的数据,而是“小而细”的数据。
比如:
一个地块的数据。
一个传感器的数据。
一个村的数据。
这些颗粒度越细,价值反而越大。
农业现在一直在推“一张图”
这个其实特别关键。
因为农业和土地绑定得太深了。
每块地都不一样。
光照不一样。
气候不一样。
土壤不一样。
适合的种子也不一样。
所以未来农业数字化,很重要的一件事就是:
给每块地建立“数字档案”。
把:
地块
气象
作物
农户
产能
全部关联起来。
这样AI才能真正参与农业生产。
不然模型根本不知道:
“这块地到底适合种什么”。
这里还有很多人没注意到的事
农业数据已经开始真正“变现”了。
以前大家总觉得:
数据只是统计表。
但现在农业数据已经开始直接影响:
金融
保险
土地流转
农业补贴
风险评估
比如文章里提到:
保险公司现在已经在用地块数据做精准理赔。
银行也开始根据农业数据做贷款。
这意味着什么?
意味着:
数据已经开始变成农业里的“新资产”。
还有一个特别现实的问题
为什么很多数据以前一直流通不起来?
因为没人敢共享。
这里就涉及现在特别火的:
“可信数据空间”。
简单说就是:
数据不一定交出去。
但可以安全地一起使用。
比如:
银行需要农业数据。
保险公司需要气象数据。
政府需要监管数据。
大家都需要合作。
但又都担心数据泄露。
所以现在国家一直在推:
“数据可用不可见”。
也就是:
数据可以参与计算。
但原始数据不暴露。
这个方向,未来会越来越重要。

最后一个特别核心的问题
未来真正难的,不是“有没有模型”。
而是:
谁贡献了数据,怎么分收益?
因为未来AI模型越来越强之后。
很多模型其实是“喂数据喂出来”的。
那问题来了:
谁的数据贡献大?
谁应该分更多收益?
这个事情如果解决不好。
大家就不愿意共享高质量数据。
所以未来:
数据产权、数据收益分配、数据确权。
这些都会越来越重要。
总结
很多人觉得农业离AI很远。
但实际上,农业可能是最需要AI和数据的行业之一。
因为农业本身,就是一个特别依赖:
天气、土地、经验、时间、风险控制的行业。
而这些东西,恰恰最适合数据和智能化去重构。

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