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在数字农业时代,我们需要更智能的业务操作,更实时的大数据分析,更流畅的信息流转,仿佛我们已经步入了农业AI阶段。
从技术的发展来看,先有大数据和云计算,再有AI的成规模应用,虽然上个世纪60年代AI就已经萌芽,而大数据Hadoop还得源自于为儿子制作的大象。
本文的目录如下: 1、农业大数据通用的应用场景 2、农业AI通用的应用场景 3、农业大数据和农业AI的异同 4、农业大数据和AI的终点
1、农业大数据通用的应用场景及思索
很多人会问我农业大数据能做什么?价格预测、农用资源可视化、农事作业操作、农业应急、产量预估、质量追溯。
没错,就是这些内容,就得看你采集到了多少数据,这些数据是不是干净,构建的大数据模型是否精准,有没有数据计算模型改进的流程闭关。其实很多人不会考虑这些,一听农业大数据,就觉得什么都能解决。
还有很多人却忘记了,自己是要数据的实时分析,还是批量处理。
为什么会有这类问题的出现。
数据可视化
因为他们都脱离了业务本身来谈大数据。我刚提到的这些农业大数据的应用场景,真的有业务流程配套吗?换句话说就是这些农业大数据后续都能运营起来?大数据计算所需要的数据是否都能采集、能有大量数据、数据质量都有保障?
按具体场景,农业大数据可以分为:农业数据分析、农业数据可视、农业辅助决策、农业数据挖掘、农事操作自动化,这几个大的方面。
2、农业AI通用的应用场景
农业AI的通用应用场景有产量预估,病虫害识别,出栏建议,体重测量,品控自动化,农产品定级、保险赔付等,场景有些和大数据重复,有些比大数据更加智能。
AI、区块链之类的技术,在农业领域内也吹嘘的比较多。要实现农业AI的有效价值,必须有一个商业模式配套,要寻找好合适的用户,用合适的付费方式来为农业AI收获更多的测试用数据,不断训练AI模型,让它准确率更高。
不得不说,我看过的很多AI模型都还是直接抄袭欧美的阶段,参数纬度、初始算法全抄,再慢慢训练,这样是不行的,得自己找出些适合中国农业的纬度和参数。
3、农业大数据和农业AI的异同
相同点都需要使用一堆数据,都需要云计算的算力支持,都需要业务场景和业务价值的配套,否则玩不转。
不同点是农业大数据的数据模型指标占比,是人工调整,适合更多的分析型场景,有一定的数据分析方向了。农业AI的数据模型指标占比,自动调整,不断试错,适合方向不确定的数据挖掘场景。
农业AI可以简单地看成是农业大数据的升级版。当然农业大数据的数据可视化,绝对不是农业AI的追求方向。
4、农业大数据和AI的终点
终点必然都是与业务强相关,要有应用场景,否则就是空谈。技术是需要应用于业务的,这个业务可能是农企的企业行为,也可以是政府的政务行为。
未来还可能与元宇宙这个流量入口相结合,在“元宇宙+农业”火热之前,我在一期的视频中介绍过元宇宙在农业的应用场景,大家可以去翻一下。
如果是农企行为,需要找到项目资金出处。找到核心利息相关者的关注点,有什么高层迫切的需求,有什么政府资源需要这次项目拉通和引入。
如果是政务行为,那就得找到补贴来源,并说明政务服务的价值,准备好必要性和可行性分析报告,准备好系统功能清单,有机会就准备好系统高保真选型,甚至直接POC验证。然后准备好官方讲话,写好总结材料。最后其他工作就交个销售和商务吧,解决方案截止了。
真正立项和招投标的时候,可能农业大数据平台、农业智能平台、农业AI平台、农业云平台可能都是同一个事情,都是一个系统。毕竟农业的数据应用场景就那么几个!
内容来源:农业数字化 作者:钱晓栋,农业行业观察全网推荐
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