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        智慧農業效益分析 智慧農業主要面臨的問題有哪些

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        摘要:智慧農業在科技與農業的結合中,實現了讓生態和諧、讓從業者賺錢,讓消費者享受更高品質的農產品。但是仍缺乏基礎研究和技術積累,整體技術水平與發達國家相差10年以上,智慧農業發展也面臨著不少的問題和挑戰,具體的智慧農業效益分析宜忌智慧農業主要面臨的問題有哪些的相關介紹,咱們就到文中仔細看看吧!

        一、智慧農業效益分析

        智慧農業是短期投資長期受益的項目,也是國家用于改善農業現狀、大力推廣的項目。發展智慧農業,它的價值不僅體現在收益中,還能夠提升品牌效益,增加產品在市場的占有率,提升工作效率,精細化管理,節約資源;增加社會效益,滿足人們對農產品品質的要求,實現量產、質產;減少水土流失,減輕土地鹽堿化、調整土壤結構,改善生產環境,促進生態平衡,實現土地可持續化發展。

        二、智慧農業主要面臨的問題有哪些

        雖然總的來說智慧農業效益是非常不錯的,但是在發展過程中,也會遇到一些困難:

        1、智慧農業發展缺乏整體規劃。基礎建設和資金籌集缺乏有效銜接,應用技術推廣沒有形成規模化體系,項目落實和產業融合存在脫節現象,處于生產信息化向智慧化轉變過程當中,農產品物流配送和物聯網應用的運行機制缺乏整體的戰略性規劃。由于基礎設施建設資金需求較大,信息渠道的構建需要協調各區域、各部門的資源,需要發揮政府的主導和協調作用。現有資金投入方式主要以政府為主,其他的經濟組織部門對于智慧農業的資本投入的整體參與度不高,未能形成多元化投入機制。

        2、智慧農業發展存在技術短板。我國自主研發的農業傳感器數量不到世界的10%,且穩定性差,智能感知系統靈敏度不高,終端遠程控制系統和執行控制指令系統精確性不足。動植物模型與智能決策準確度低,很多情況是時序控制而不是按需決策控制。智慧農業應用試點項目大多數停留在信息的簡單傳輸與顯示,與農業融合深度不夠,缺乏解決農業實際問題的手段。

        3、農業數據采集和應用整合程度低。探究影響農作物病蟲害的因素、掌握農作物價格的波動等都需要數據的支撐,采集的數據越多、越完整,智能預測模型的預測準確率就越高。從目前情況來看,農業數據采集覆蓋面不足,缺乏準確性與權威性。農業信息數據整合程度與數據標準化程度低,缺乏信息數據共享。收集數據不完整或者只能收集某種或某幾種農作物相關的信息,所建立的智能模型、預警模型、管理信息系統都將失去存在的價值。農作物相關數據的收集整理成為當前面臨的最大挑戰。

        4、農業科技投入和信息化水平不高。我國智能化裝備還處于起步階段,農業生產的大型化、智能化、信息化等機械設備較少。一些高端智能化農機設備主要依賴進口,農業科技化水平比較低,科技含量不高,很難實現多功能、復式、實時監測等作業,農業生產作業效率不高。當前,我國農村信息化建設比較落后,農村信息基礎設施薄弱,很難在較大范圍內推廣和應用物聯網、互聯網、大數據等新型信息技術。

        5、農村地區復合型高素質人才不足。目前,我國發展智慧農業缺乏能夠操作現代化生產設備的高素質農民,以及農業電子信息化研發的農業科技人員。農業從業人員整體文化水平偏低,缺乏對農民的相關技術培訓,缺乏農業生產經營管理和電子信息化的復合型人才,農業技術人員存在較大缺口,尤其是高職稱、高層次的農業人才缺乏。

        6、農業勞動者從事智慧農業意愿不強。智慧農業建設初期需要大量的投資,短期內卻又很難收回成本、獲得收益,農戶參與智慧農業發展意愿不高,多數農戶無力進行土地規模化經營和購買先進的農業生產機器。加之,農民了解信息化方面的知識不多,應用信息技術的能力不強,影響了農產品市場開拓、農產品創新和農業信息化發展。

        7、智慧農業發展受要素資源影響大。農業資源要素使用效率低下限制了智慧農業的發展。從勞動要素來看,現階段中老年人、女性是從事農業的主力軍,對農業新技術的需求不足。從土地要素來看,農村耕地復種指數下降,出現大量土地拋荒現象,農村土地流轉缺乏有序引導,影響了農業產業化、規模化的經營。從技術要素來看,我國主要農作物綜合機械化水平突破50%,但是,由于地區間、民族間經濟和自然條件等方面的存在較大差異,農業綜合機械化水平發展不平衡。

        8、創新性的農業商業模式匱乏。絕大部分智慧農業技術還處于科研項目階段,主要依靠政府財政支持得以持續。以物聯網等為代表的智能化技術尚未在農業領域廣泛應用,急需市場機制介入,需要創新性地發展適合我國國情的商業模式,才能夠真正促使農業信息化、現代化可持續、良性循環發展。

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