淺談數字農業如何落地？——四川優沃灌溉

喊了好幾年所謂的數字農業口號，為什么沒有落地生根。

數字農業是近年來備受關注的熱門話題，被認為是農業領域的一項重要革新。然而，盡管口號喊了好幾年，數字農業卻一直沒有真正落地生根。這引發了人們的疑問，為什么數字農業遲遲無法實現其承諾的潛力。

首先，數字農業在技術應用上面臨著一些挑戰。盡管現代科技的發展為數字農業提供了許多創新工具和解決方案，但這些技術并不總是適用于農業生產的實際情況。農業是一個復雜而多樣化的領域，涉及到土壤、氣候、作物生長等多個因素，這使得數字農業的技術應用變得更加困難。此外，農民對于新技術的接受度和應用能力也是一個問題。許多農民缺乏數字化技能和知識，這導致了數字農業在農村地區的推廣和應用受到限制。

其次，數字農業在政策和經濟層面也面臨著一些挑戰。農業是一個具有特殊性質的行業，其發展需要政府的支持和引導。然而，目前在數字農業領域，相關政策和法規的制定和執行仍然存在一定的不足。缺乏明確的政策指導和資金支持，使得數字農業的發展受到了限制。此外，數字農業的商業模式和盈利模式也需要進一步探索和完善。農業生產的周期和風險性使得數字農業的投資回報周期較長，目前，對于投資者來說可能不太具有吸引力。

最后，數字農業在市場推廣和從業者認知方面也存在一些問題。盡管數字農業被認為可以提高農產品的質量和安全性，但目前大多數農業從業人員對于數字農業的概念和優勢并不了解。盡管數字農業在技術上取得了顯著的進步，但由于各種因素的制約，如生產設備的高成本和生產規模的限制，數字農業尚未形成大規模生產的趨勢。與傳統農業相比，數字農業的產品成本相對較高。加上數字農業生產的產品規模相對較小，主要以高精尖和高附加值的產品為主。數字農業的發展潛力巨大，隨著技術的不斷進步和成本的逐漸降低，相信數字農業將會逐步實現規?；a，從而為農業生產帶來更多的效益和發展機遇。

數字農業之所以遲遲無法落地生根，是由于企業認知和技術水平、應用開發能力、政策經濟支持以及市場推廣等多個方面的問題所致。要推動數字農業的發展，需要政府、農業科研機構、企業和農民共同努力，加強合作與交流，解決技術、政策和市場等方面的問題，以實現數字農業的潛力和價值。

國外引進的所謂數字農業核心技術，為什么在國內拓展不開。

隨著農業現代化的迅速發展，數字農業成為提高農業生產效率和質量的重要手段。然而，國外引進的所謂數字農業核心技術在國內卻難以拓展開來。這一現象主要源于以下幾個原因。

首先，國外引進的數字農業核心技術在國內的應用環境與國外存在差異。農業生產涉及到土壤、氣候、作物種類等多個因素，而國內各地區的農業環境存在較大的差異。因此，國外技術在國內的應用需要事先付出前期技術推廣成本，并進行適應性調整和改進，以適應國內的農業生產環境。這就需要投入大量的時間、人力和資金來進行技術研發和實踐驗證，而這些成本對于國內企業來說可能過高，從而限制了技術的拓展。

其次，國內農業生產主體的意識和能力相對較弱。盡管數字農業技術在國內有一定的推廣應用，但農民和農業企業對于數字農業的認識和理解仍然有限。他們對于數字農業技術的需求和應用方式不夠清晰，缺乏對技術的有效運用能力。這就導致了技術在國內推廣過程中遇到了認知和接受的障礙，限制了技術的拓展。

此外，國內數字農業核心技術的研發和創新能力相對較弱。國外在數字農業領域的研發實力較為強大，擁有先進的科研設備和優秀的研發團隊。然而，國內在數字農業技術研發和創新方面存在欠缺，有的公司一直處于對人工智能，作物生長數學模型和數字農業回報途徑存在著許多的疑慮。缺乏進一步商業化的信心，缺乏核心技術的自主研發和創新能力，使得國內企業在技術引進和應用過程中處于被動地位，難以形成競爭優勢。

國外引進的數字農業核心技術在國內拓展不開的原因是多方面的。需要加強國內農業環境適應性改進、提升農業主體的意識和能力以及加強技術研發和創新能力。只有通過這些努力，才能推動數字農業技術在國內的廣泛應用和發展。

對于改善數字農業的發展和應用，推動數字化農業的發展進程，這里，從企業發展方向上，提出以下解決方案和建議：

1. 提高數字農業技術的可靠性和實用性

數字農業技術的可靠性和實用性是企業發展數字農業的關鍵。通過加強研發和創新，我們可以改進傳感器的精確度和穩定性，提高數據分析算法的準確性和實時性，以及開發更智能化的農業管理系統。這將使數字化后的涉及農業生產的企業能夠更準確地監測和預測植物生長情況，及時采取相應的措施，提高農業生產的效率和產量。

2. 加強數字農業與傳統農業的結合

數字農業應該被視為傳統農業的輔助手段，而不是替代品。通過加強數字農業與傳統農業實踐和人工操作的結合，我們可以充分利用數字農業技術提供的農業數據和指導，與傳統農民的經驗和知識相結合。這種結合將使企業能夠更好地統一管理農田、控制病蟲害、調控灌溉和施肥，從而實現農業的高效、可持續發展。

3. 加強數字農業人才培養和技術普及

為了推動數字農業的發展，企業需要加強對數字化專業人才的培養和招聘。從技術人員中培養具備多學科知識和跨專業知識的，特別是數字化農業科技的人才，為他們提供相關的培訓和教育，培養他們的數字技術和農業知識，以適應數字農業的需求。同時，加強對農民和農業從業者的數字技術培訓，提高他們對數字農業技術的認知和應用能力，使他們能夠更好地利用數字農業技術來提高農業生產效率。

4. 推動項目落地和資金支持

與政府和相關機構溝通，爭取更多的用于落實數字化農業項目資金，應該加大對數字農業的項目人員和資金投入，鼓勵企業各部門采用數字化技術解決技術問題。爭取財政補貼和優惠政策，支持重點部門的數字農業技術的研發和應用，以及建立數字農業前期研究示范項目，在引進數字農業的技術人才上，舍得花錢，下大功夫聘請有真本事的專業數字化研發人員。

總之，通過提高數字農業技術的可靠性和實用性，加強數字農業與傳統農業的結合，加強數字農業人才培養和技術普及，以及推動項目落地和資金，這些措施將為企業提供更多的機會和優勢，使其能夠在數字農業領域取得更好的成果和收益。

實現數字農業落地的必由之路。

解決數字農業生產的產品規模相對較小，造成的生產成本問題，除了生產高附加值的產品外，應該以實現生產規?；癁橹攸c。實現規?；a的做法可以通過采用共享經濟模式和合作模式來推廣和帶動周邊農戶的共同富裕。這種做法可以通過龍頭企業或種植能手的參與來實現。共享經濟模式可以在種植過程中共享資源、技術和經驗，提高生產效率和質量。合作模式可以通過建立合作社或農民合作組織，實現農戶之間的互助合作和資源整合。通過這種方式，種植業可以實現規?；a，提高農產品的產量和質量，促進農村地區的經濟發展和農民收入的增加。

目前存在著農民和農業企業對于數字農業的認識和理解問題。他們對于數字農業技術的需求和應用方式不夠清晰，同時也缺乏對技術的有效運用能力。為了解決這些問題，有必要加強對農民和農業企業的數字化農業知識培訓，提高他們的技術素養和運用能力。此外，政府和農業機構應該積極推動數字農業技術的普及和應用，提供相關的技術支持和指導。通過這些努力，可以促進農民和農業企業對數字農業的認識和理解，推動數字農業技術的有效應用。

數字農業對于單獨個體農戶可能會增加成本，但對于規?；a后的龍頭農業的運營商來說，大數據是非常有幫助的。數字農業利用傳感器、物聯網和大數據分析等技術，可以實時監測土壤水分、氣候變化、作物生長情況等，提供精準的農業管理指導。這有助于提高農作物的產量和質量，降低農業生產成本，提高農業生產經營企業的收入。此外，大數據分析還可以幫助農業機構和政府制定更科學的農業政策和規劃，提高整個農業產業的效益和可持續發展。

用人工智能是否能解決農民種地問題。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）可以幫助解決農民種地問題，這是因為人工智能在農業領域可以解決以下的應用問題：

1. 數據分析和預測：人工智能可以通過分析大量的農業數據，包括土壤、氣象、作物生長等數據，來預測農作物的生長情況、病蟲害風險等。這可以幫助農民做出更準確的決策，如種植適合的作物、采取合適的防治措施等。

2. 圖像識別和病蟲害監測：人工智能可以通過圖像識別技術，自動識別作物的病蟲害情況，幫助農民及時發現和處理問題。這可以提高病蟲害的監測效率，減少損失。

3. 智能農機和自動化：人工智能可以應用于智能農機和自動化系統中，實現自動化的農業生產。比如，自動駕駛的農機可以自動完成耕種、播種、施肥等任務，減輕農民的勞動負擔。

4. 智能灌溉和精確施肥：人工智能可以通過傳感器和數據分析，精確監測土壤水分和作物營養狀況，從而實現智能灌溉和精確施肥。這可以提高水資源利用效率，減少化肥的使用量。

數字化農業的落地生根。

一般人都認為數字農業并不能完全解決植物問題，也無法完全數字化人的工作。雖然數字化農業可以提供大量的農業數據和指導，但農作物的生長和產量還受到許多其他因素的影響，如土壤質量、氣候條件、病蟲害等。此外，農業工作中的許多關鍵行為和決策需要人工干預和經驗判斷，目前還無法完全依靠數字化技術來實現。他們只相信數字化農業應該是農業管理的輔助手段，而不能替代傳統農業實踐和人工操作。

實際上由于技術的進步，數字農業在宏觀運營和大數據分析方面具有明顯的優勢，可以提高農業生產效益和可持續發展。雖然，數字化農業目前為止，還不能完全解決所有的種植問題，隨著人工智能技術的引入，數字化不僅可以解放人的工作，還可以通過類GPT技術讓數字化技術更加成熟和完善，通過數字化系統內部的自主學習，結合傳統農業實踐和人工操作推送的知識，不斷地疊代升級系統，實現使用農業數字化的技術，對農業生產進行全方位管理的目標。

一旦種植人工智能和數字化技術項目建成后，數字化農業技術可以提高農業生產效率。通過使用傳感器、物聯網技術和人工智能等先進技術，可以實時監測農田土壤、氣候條件和作物生長情況，從而精確調控水肥施用、病蟲害防治等農業生產環節。這樣可以減少資源浪費和人力投入，提高農作物產量和質量。

數字化后的農業可以改善農產品質量和安全。通過建立農產品追溯系統，可以追蹤農產品的生產、加工、運輸和銷售等全過程，確保農產品的質量和安全。同時，數字農業還可以提供農產品的溯源信息，讓消費者了解產品的生產地、生產過程和質量檢測結果，增強消費者對農產品的信任和認可。

此外，數字農業還可以促進農業可持續發展。通過應用大數據分析和智能決策支持系統，可以優化農業生產的決策和管理，減少農業對環境的影響。同時，數字農業還可以推動農業的精細化管理和精準農業，減少農藥和化肥的使用量，提高資源利用效率，保護生態環境。

數字化農業是涉農公司的社會責任

數字農業項目對于農業公司的發展和社會責任非常重要，而且部分上市的涉農企業更是以發展數字農業為由，吸引投資者的眼球。然而，部分涉農公司可能面臨一些挑戰和障礙，導致無法有效落實數字農業項目。例如，缺乏數字化農業技術的專業人才和培訓機會，以及高昂的技術投入和設備成本可能限制了部分涉農公司的數字農業發展。

上市的涉農公司，作為農業產業鏈的重要組成部分，有義務和責任推動智慧農業或數字農業項目的落地，以實現農業的現代化和可持續發展。以下是一些參考的建議：

1. 投資研發：公司可以投資研發智慧農業或數字農業技術，如農業大數據、人工智能、無人機等，提高農業生產效率和質量。

2. 與農戶合作：公司可以與農戶進行深度合作，例如提供技術支持和培訓，幫助他們掌握數字農業技術，提高農業生產效率。

3. 與政府合作：公司可以與政府合作，參與政策制定，推動智慧農業或數字農業項目的實施。

4. 建立示范基地：公司可以建立智慧農業或數字農業示范基地，展示數字農業的優勢，吸引更多的農戶參與。

5. 社會宣傳：公司可以通過各種渠道進行社會宣傳，提高公眾對智慧農業或數字農業的認識和接受度。

對于上市的涉農公司來說，落實智慧農業或數字農業項目，不僅可以提高公司的經濟效益，也是履行社會責任的重要方式。

總  結

數字農業在國內未能落地生根的原因是多方面的。首先，數字農業的核心技術在國內的拓展受到了一些限制。盡管我國在人工智能和大數據方面取得了很大進展，但在數字農業領域的應用還相對較少。究其原因是數字農業的技術要求較高，需要在農田環境中進行實際驗證和優化（在出現GPT以前的誤區），而這需要大量的資金和資源投入。實現數字農業的必由之路是共同富裕這一路。數字化農業的發展只有在農民的積極參與和共同富裕的政策支持下，數字農業才能真正得到推廣和應用。盡管人工智能在農業領域有著廣闊的應用前景，但它是否能解決種地問題還需要進一步的研究和驗證。數字化農業技術的落地需要綜合考慮農田環境、作物生長特點和農民的實際需求。只有通過人工智能（GPT）才能真正發揮其在數字農業中的作用。