数字农业是以数字信息作为农业生产新要素，运用数字信息技术直观地表达农业对象、环境和全过程、数字化设计和信息管理的一种新型农业发展形式。在数字经济领域，用数字重组方法改造和提升传统产业是典型的应用之一。传统农业和数字农业的核心因素是决定“人”向“数据”转化的关键因素。传统农业主要包括养殖产业链和种植产业链。这些环节包括养殖、灌溉、施肥、饲养、疾病控制、运输和销售。它们都以“人”为核心，主要依靠过去积累的经验或技术来判断、决策和实施。这也导致农作物或农产品的低效率、高波动性和低质量无法控制。在数字农业模式下，通过田间摄像机、温湿度监测、土壤监测、无人机航拍等数字设备，以实时“数据”为核心，帮助管理和准确执行生产决策，并利用海量数据和人工智能，为设备的预防性维修、智能物流和多样化风险管理手段提供数据和技术支持，从而大大提高农业产业链运行效率，优化资源配置效率。1、 如何解决数字农业的痛点？1物联网（IOT）——海量农业数据的实时采集，是农业数字化的基础，是物联网的一个重要应用领域，是数字农业的主要数据源。农业物联网被列为欧洲物联网18个重要发展方向之一，也是我国物联网九大领域重点示范项目之一。物联网广泛应用于农业领域。基于物联网的农业解决方案通过实时采集、分析田间数据，部署指挥机制，可以提高运行效率，扩大收入，减少损失。基于物联网的变速、精准农业、智能灌溉、智能温室等应用将促进农业生产过程的改进。利用物联网技术可以解决农业领域特有的问题，构建基于物联网的智能农场，实现农作物品质和产量的双丰收。物联网广泛应用于农业领域，具有丰富的互联需求和巨大的市场潜力。根据华为的技术数据，全球智能水表、智能路灯、智能停车场、智能农业、物业跟踪、智能家居的连接需求分别为7.5亿、1.9亿、2400万、1.5亿、2.1亿、1.1亿，带来了可观的市场空间。根据华为的预测，到2020年，农业物联网的潜在市场规模有望从2015年的137亿美元增加到268亿美元，年复合增长率为14.3%。其中，美国市场份额最大，已进入成熟期。根据物联网技术在农业领域的不同应用，亚太地区分为以下几类：物联网是农业数据的主要来源之一。1精准农业：精准农业作为一种农业管理方式，利用物联网技术和信息通信技术，达到优化生产、节约资源的效果。精准农业需要获得有关农田、土壤和空气状况的实时数据，以确保收入和可持续性，同时保护环境。2变速技术（VRT）：VRT是一种帮助生产者改变作物投入率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合，在精确的时间和地点投入，因地制宜地采取措施，确保每片农田的投入量最合适。三。智能灌溉：提高灌溉效率和减少水资源浪费的需求日益增加。通过部署可持续和高效的灌溉系统来保护水资源越来越受到重视。基于物联网的智能灌溉通过测量空气湿度、土壤湿度、温度、光照等参数，准确计算灌溉需水量。实践证明，该机理能有效地提高灌溉效率。4农业无人机：无人机具有丰富的农业应用，可用于农作物健康监测、农业摄影（以促进农作物健康生长为目的）、变速应用、牲畜管理等，无人机可大面积、低成本地进行监测，并可通过传感器方便地采集大量数据。5智能温室：智能温室能连续监测温度、空气湿度、光照、土壤湿度等气候条件，最大限度地减少作物种植过程中的人为干预。气候条件的这些变化触发了一种自动反应。温室在对气候变化进行分析和评估后，会自动执行误差修正功能，将气候条件保持在最适合作物生长的水平。6收成监测：收成监测机制可以监测影响农业收成的各种因素，包括粮食质量流量、水量、总收成等，监测得到的实时数据可以帮助农民形成决策。这种机制有助于降低成本和提高产量。7农业管理系统（FMS）：借助传感器和跟踪设备，FMS为农民和其他利益相关者提供数据收集和管理服务。将收集到的数据进行存储和分析，为复杂的决策提供支持。此外，FMS可用于确定农业数据分析最佳实践和软件交付模型。其优点还包括：提供可靠的财务数据和生产数据管理，提高与天气或紧急情况相关的风险缓解能力。8土壤监测系统：土壤监测系统帮助农民跟踪和改善土壤质量，防止土壤退化。该系统可以监测一系列物理、化学和生物指标（如土壤质量、持水能力、吸收率等），以降低土壤侵蚀、致密化、盐渍化、酸化以及危害土壤质量的有毒物质污染的风险。9精准养畜：精准养畜可以实时监控牲畜养殖、健康、心理健康等状况，确保收入最大化。养殖户可以利用先进技术实施连续监测，并根据监测结果做出改善家畜健康状况的决策。智能农业市场规模预测（2015-2020，1亿美元，%）。2大数据与人工智能生产经营决策“数字化”，全面提高生产效率。在促进海量设备接入的同时，物联网也将在云中生成海量数据。在物联网产生的大数据中挖掘隐藏信息的方法是利用人工智能。物联网的核心商业价值在于智能地分析和处理这些海量数据，从而生成基于不同商业模式的各种应用。在模拟分析人工智能对中国经济整体影响的基础上，结合行业规模数据，埃森哲分析了人工智能对中国15个行业可能产生的经济影响。研究表明，制造业、农林渔业、批发零售业将是人工智能应用中受益最大的三个行业。到2035年，人工智能将使这三个行业的年增长率分别提高2%、1.8%和1.7%。人工智能在农业领域有着巨大的潜力。机器学习具有利用大数据集对单个或一系列关键目标进行优化的能力，非常适合解决农业生产中的作物产量、病害防治和成本效益问题。在种植领域，人工智能有望提高粮食产量，减少资源浪费。机器学习技术可用于分析来自无人机和卫星的图像、气象数据、土壤样本和湿度传感器数据，并帮助确定播种、施肥、灌溉、喷洒和收获的最佳方法。在精准农业的各个方面，机器学习都可以发挥重要作用，从而提高粮食产量。在水产养殖领域，利用人工智能可以有效减少疾病造成的损失。在一项学术研究中，研究人员收集并分析了鸡的声音，训练了神经网络模式识别算法后，能够正确识别感染致命疾病的鸡。感染2d鸡的识别率为66%，感染8d鸡的识别率为100%。正确诊断家畜疾病，及早治疗，才能消除疾病造成的损失。据业内专家介绍，挽回的损失可达20亿美元。人工智能缩短了