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当农村愈加空心化,农业撞上大数据,还能有多少火花?

[日期:2016-08-18] 来源:盈动资本李茂森的投稿  作者:李茂森 [字体: ]

  当传统的小农经济日渐没落,农村的空心化愈加严重,农业人口持续减少,农业与农村都仿佛成了社会的弃儿。而今,随着互联网的普及与发展,大数据对农业的渗透也逐渐被资本所看好。

  农业作为一个已经存在了数千年的传统行业,如何在现有的条件下利用大数据提高效率,促进行业的转型升级,这既是个难题,也蕴含着商机。

  随着互联网的发展,大数据已经渗透到各行各业。作为一个存在了几千年的传统行业,当农业与大数据结合起来,会有哪些新的商业机会出现?

  当我们在说农业大数据时,我们在说什么

  农业大数据是指现代农业生产、经营、管理等各种活动中形成的,具有潜在价值的、海量的、活的数据。随着互联网和物联网的发展,数据量正呈爆炸式增长。

  有数据显示,农业每年产生的数据量超过8000PB并以每年50%-80%的速度增长。 农业大数据主要包括生态环境、农业技术与农资流通、农产品流通、土地流转、农产品质量、农业经营者征信等六个方面的数据。

  农业大数据主要来源于农业产业链各环节数据的掌控者手中,包括气象局、环保局、农资企业、农业企业、农产品电商企业、政府等。数据的采集也有多种方式,如传感器、RFID、气象卫星、无人机等。

  对农业大数据的处理涉及到数据存储、数据分析等多个环节,通过大数据处理平台对获取的数据进行挖掘,发掘数据中的规律和知识,对业务进行预测和指导。

  经过处理后的数据可以应用到很多方面,如金融、上下游企业、精准农业等。比如农业大数据可以应用到如下几个方面:

  1、农产品期货: 应用大数据把准农产品期货市场脉象

  2、农业保险: 精确承保,快速理赔

  3、农业增收: 生产成本降低、生产效率提高、农产品质量提高、运营效率提高。

  4、精准农业: 精耕细作,减少化肥与农药的使用量、农业生产信息化管理

  5、防灾估产: 土地资源监测与调查、作物分类识别、作物长势和产品预测、灾情监测与预报、作物病虫害监测与预报。

  为什么需要应用农业大数据

  第一,农业大数据的应用源于农业的效率需要提升

  首先,从需求和供给两端来看,农业的效率必须要提升。从粮食需求来看,近10年来我国总人口由13亿逐步上升到近14亿,这意味着对粮食的需求在持续增加。

  从粮食供给来看,我国进口农产品中除了大豆的数量在显著增加之外,谷物、小麦和稻米等主食的进口量在近十年增长不是很大,我国的粮食供给还是以国内自产为主。

  事实上,这也涉及到粮食安全问题,我们有巨大的人口基数,吃饭问题不可能依靠从其他国家进口来解决。

大数据

  其次,在人口结构上,我国的城镇化率在持续提高,乡村人口从2005年的近7.5亿减少为2014年的约6.2亿,城镇化率在2016年达到56.1%。 大量的农民搬进城市工作和生活,农业人口正在并且仍将持续减少。

  另外,2015年《中国国土资源公报》显示,我国的耕地面积维持在20亿亩左右并有小幅的减少。每年全国因建设占用、灾毁、生态退耕、农业结构调整等原因减少的耕地面积约40万公顷,而增加的耕地面积远不足弥补耕地面积的减少。

  事实上,国家每年投入上百亿资金进行农田建设和土地整治以确保18亿亩耕地的红线,但是耕地面积的减少依然是一个不争的事实。

  人口、土地等生产要素的变化要求农业的效率必须提升。从数据也可以看出,近5年我国的粮食产量不降反升。随着城镇化的推进,农业的效率依然需要提升。

  第二,种植结构变化导致农业信息不对称

  虽然南方和北方的农业业态有很大不同,大规模集约化种植依然是农业发展的趋势。

  传统的分散的小农经济已不能满足社会的需求,只有规模化、集约化才能带来效率的提升。这是产业要素变化带来的要求,也是正在发生的事实。

  除了城镇化率的不断提高之外,另一个对农业产生重大的影响的因素是农民工。根据国家统计局的数据,2015年全国农民工总量近2.8亿人,因而真正留在农村从事农业生产的人口数量更少。

  随着年龄的增大,第一代农民工逐步开始退休,第二代的80、90后们即没有返回农村的愿望也没有从事农业生产必要的技能,农村空心化的情况将会越来越严重,某些地方已经出现土地无人耕种的现象。

  (图:我国土地流转面积 单位:亿亩 数据来源:农业部 制图:盈动资本)

  另一方面,国家开始出台一系列政策鼓励土地流转以便充分利用土地资源。农业部的数据显示,我国的土地流转面积从2007年的6000万亩暴增至2014年的4亿亩,占我国耕地总面积的1/5。

  随着政策的放开,原来分散的土地被流转至少数企业和大农场主手中从而实现规模化种植。另有数据显示,家庭人均耕地面积从2008年的2.18亩/人增长为2012年的约2.38亩/人。

  可见,我国农业生产正在由小农经营向规模化集约化种植转变。种植结构的变化再加上农业本身所具有的地域性、季节性、多样性、周期性等特点,导致了农业产业链的信息不对称。

  从农业生产、农产品流通、土地流转到农业金融、政府监管等上下游都受到巨大影响,因而急需相关的数据进行监测、统计和预测。

  农业大数据的发展会带来哪些机会和挑战?

  随着大数据技术对各行业的不断渗透,农业大数据也将会越来越完善。

  目前已经有一批创业者开始切入农业大数据领域。另外,相信随着新的物联网协议的推广以及数据采集技术的完善,农业将会沉淀更大量的数据,这也为大数据技术在农业的应用打下基础。

  我们认为以下两个方向是比较有机会的领域:

  第一,基于大数据的农业行业分析预警: 将农业产业链上的各环节、各渠道的数据链接起来,利用大数据进行分析,发现数据中的行业洞见并为产业链上下游提供服务。

  第二,基于智能数据处理的农业生产管理系统: 将数据采集、分析等功能嵌入农业生产管理系统,对农业生产过程进行智能化管理调度,提高生产效率、降低生产成本。

  对于创业者的挑战主要在于能否获取更全量的数据以及对农业的理解。

  大数据在农业领域的应用还处于起步阶段,在数据采集、行业产业结合、数据标准化和数据共享等方面都还有很大的挑战。

  农业物联网、智能监测设备成本过高,只在部分示范田、试验田等有应用。农业经营者对大数据技术的认识也不够,还需要大力推广教育市场。

  依托大数据技术推动农业发展在短期内并不会有很大的进展,但是这是一个充满机遇的广阔市场,需要政府、企业等多方面共同推动,我们也愿意与勇敢的先行者一道共同探索。

 

  (本文系盈动资本李茂森的投稿,经授权,不代表B12观点)





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