大數據農產品怎麼升級

A. 大數據技術如何在農業中運用

根據目前農業大數據的主要來源，可以將其應用領域歸納為以下幾個方面：
（1）農業生產過程管理方面應用
運用大數據的先進技術對農業各主要生產領域在生產過程中採集的大量數據進行分析處理，進而提供「精準化」的農資配方、「智慧化」的管理決策和設施控制，達到農業增產、農民增收的目的。
（2）農業資源管理方面應用
農業資源除了土地、水等自然資源之外，還包括各種農業生物資源和農業生產資料。我國雖然地大物博，但可以進行農業生產的資源已越來越少。從目前農業基礎實際狀況來看，有必要運用物聯網、大數據等先進技術對農業資源進一步優化配置、合理開發，從而實現農業的高產優質和節能高效。
（3）農業生態環境管理方面應用
農業生態環境具體包括土壤、大氣、水質、氣象、污染、災害等，需要對這些農業環境影響因子實現全而監測、精準化管理。
（4）農產品和食品安全管理方面應用
農產品安全管理涉及產地環境、產前產中產後、產業鏈管理、儲藏加工、市場流通、物流、供應鏈與溯源系統等食品鏈的各個環節，通過對農產品質量安全監管信息的分析處理，實現食品安全風險的預警及質量安全突發事件的應急管理。
（5）農業裝備與設施監控方面應用
可以提供農業裝備和設施在工作運作情況下狀態的監控、遠程診斷以及服務調度等方面的智能化管理和應用。
（6） 提供各種農業科研活動產生的大數據應用
農業科研產生的大數據有包括空間與地面的遙感數據，還有如基因圖譜、大規模測序、農業基因組數據、大分子與葯物設計等大量的生物實驗數據：利用科研試驗大數據的分析，能夠更好地指導農業生產和生活。

B. 農業大數據怎麼玩

農業大數據怎麼玩？中國民企在行動
科技正在以大數據的形式向農業領域滲透，行業整合成為中國農業生產方式變革的重要力量。決策者多次提出的「讓農民成為令人羨慕職業」願景，在科技的武裝下正在接近實現。
在農業4.0時代前夜，中國農業生產的三要素已經悄然改變。農民面朝黃土背朝天的傳統形象已被拋棄，科技的力量已使農村勞動力成為「網路新農人」。他們手中的農業大數據平台新工具，已經可以隨時監測到土壤、天氣、農作物等數據；而越來越多的土地流轉，也賦予他們更大的規模效益。
中國農科院農發所研究員胡定寰曾向經濟觀察報記者描述了他對中國未來農業生產方式的構想。他認為未來中國的農業生產者應該是有技術的新農民，甚至是大學畢業生來經營適度規模的家庭農場。
市場主體已經開始意識到這一點。相對於國外，中國農業公司很多，但是依靠科技手段提供大數據的龍頭農業公司卻很少。這也是掣肘互聯網科技和傳統農業相結合的因素。曾是美國航空航天局（NASA）數據科學家的張弓試圖改變這一現狀，2015年他離開矽谷，帶回了科學技術和大數據解決方案，也帶回了在空間、氣象和農業領域十分活躍的多位中國科學家。
張弓現在的身份是北京佳格天地科技有限公司創始人兼CEO。在美國，他從事衛星和氣象大數據在農業和生態領域的應用，參與了美國農業部和美國森林局以及商業機構的重要項目，多項技術創新成果被應用於NASA地球信息共享系統。
張弓接受經濟觀察報采訪時說，隨著中國人口結構的變化以及農業的快速發展，農業正在發生深刻的變革，時下農業大數據的發展正當其時。
如果說留給大眾印象深刻的是50年代大批留美科學家回國，21世紀的海外人才回國潮正在影響著中國經濟結構變革。張弓就是這輪「現象級」中國留學人才迴流中的一員。
佳格開始對接中國的農業公司，為農業生產提供技術領先的農業大數據平台。作為中國為數不多的農業大數據公司之一，佳格已經獲得A輪融資6000萬元，其最近的動態是，順利與現代農業領先企業東方集團簽署戰略合作協議。
民企發力
當人們談論大數據時，或許首先想到的並不是農業。作為高風險行業，農業生產面臨天氣、種植等太多不確定性。而作為最古老的生產形態，農業生產更是遠落後於現代工業、服務業的社會產值。但是，隨著越來越多的科技被用到農業領域，農業生產的高附加值已經逐漸顯露。
城鎮化、農村勞動力外流，已經讓傳統意義上農民已經開始主動或被動離開土地。根據此前農業部統計，截至2016年底，二輪承包地經營權流轉面積達到4.7億畝，佔比約35.1%，現在2.3億農戶中有7000萬農戶已經不再直接經營其承包的全部或部分土地。
規模化和規范化的農業生產需要更多的技術支撐，大數據農業公司越來越有市場，走在前列的中國民營企業已經嗅到了這一商機。佳格此時開始登上時代的舞台。張弓告訴經濟觀察報記者，佳格的核心服務是通過提供作物大數據、氣象預測以及病蟲害預警服務，實現中國農業從傳統「看天吃飯」的經驗模式到「知天而作」的現代數據農業模式的轉變。
農業大數據公司是服務農業公司的公司。張弓介紹：「具體來說，佳格可以為農業企業解決的痛點包括以氣象、遙感和地面數據為基礎的農業信息系統，比如給用戶提供作物長勢監測，結合地塊級氣象服務和病蟲害預警、智能化灌溉植保，有效提升農作物的種植效率和精細化管理水平；另一類是農產品的評估需求，包括農業種植，農產品貿易和金融體系服務。」
這一次，佳格選中了以現代農業產業為主營業務的上市公司——東方集團，後者旗下的子公司東方糧倉已建立了從育種到餐桌的全產業鏈經營管理商業模式。2009年成立的東方糧倉先後在黑龍江省五常、方正、肇源這3個糧食主產區投資興建了3個年綜合加工能力為30萬噸的現代化稻穀精深加工園區，並在五常核心產區流轉13000畝優質水稻田。其與五常市政府合作建設的五常市農業高科技示範園區，已成為國內一流的現代農業示範園區。
與歐洲、美國大農業相比，中國人均耕地少、土地分散，這對農業數據收集造成很大困難。此外中國農業還存在大數據人才匱乏、大數據共享度低等困擾。農業部信息中心主任王小兵建議，中國應該加快構建數據資源體系，解決農業數據匱乏問題。
東方集團股份有限公司董事長孫明濤告訴經濟觀察報記者：「中國農業還缺乏一些大數據，農產品的市場行情每時每刻都在變化，在價格變化中吃虧的可能更多的是種地的人，他們從種植到收獲，包括最後相關的消費數據都是極其缺乏的，所以需要一種方式能夠快速收集和分析這些數據。」
孫明濤認為，不管是通過氣象、氣候數據，還是其他衛星得到的播種面積等相關數據，是能夠有效解決生產這端數據供給的。
事實上，即使正在走向規模化經營，中國農業生產一定程度上也面臨著「靠天吃飯」的困局。甚至在中國農業保險賠付率不高的現狀下，一旦遇到暴雪、強降水等天災，尤其是設施農業經營者很容易難以收回成本，更不用談當年盈利了。根據經濟觀察報記者采訪，2017年底安徽省雪災時，一家投資上千萬的合作社受災嚴重，而按照當地保險公司規定，僅依據其對合作社核定損失額的40%進行賠付。
從防範風險、降低損失的角度來講，大數據公司的出現解決了這兩點的矛盾。張弓的獨特經歷也使得公司能夠利用中、美、歐等數十顆衛星和無人機實時採集地面和氣象數據，整合土壤、地塊、作物、農資等全方位信息。
張弓介紹，這些信息通過擁有自主知識產權的圖像解析和數據分析演算法，為現代農業產業提供全產業鏈數據支持和管理服務，提高農業管理的科技化水平和精細化管理能力。此外，佳格已經可以做到進行產值預判，從金融和貿易的角度，服務場內場外期貨公司、貿易公司。
農業4.0前夜
毫無疑問，中國農業生產正處於巨大變革之中。正如信息化和工業化的融合帶來了工業4.0時代，這片土地上的互聯網數據和傳統農業生產碰撞，正將中國的農業帶向4.0時代。農業4.0從2015年開始備受關注，這一年11月，《農村深化改革實施方案》公布，明確提出到2020年農業科技創新體系更加健全的目標。
農業部課題組曾對六省1072農戶數據進行調研分析，結果表明，信息化對農戶農業經營收入有重要影響。查詢農業信息的農戶比不查詢信息的農戶家庭農業經營收入要提高45.8%；使用過農業信息技術的農戶比未使用的農戶收入高14.3%。
這些數據僅僅是針對分散農戶做的信息技術調查。對於規模化生產者運用大數據科技手段後增收額的變化，官方尚沒有相關的數據，但這一改變生產方式的手段，對於農業增收的影響可想而知。
政府層面推動的現代農業4.0項目的代表是北京市大興區的500畝西紅柿，其中一個重要溫室大棚根據需要自動調整光線，西紅柿需要快速生長時光線是直射的，而需要慢慢生長時則調整到斜射的角度。由於物聯網技術的運用，這些西紅柿的生長可以實現全程可追溯。
專業的農業公司所面對的生產規模遠非500畝。僅僅東方集團的子公司東方糧倉在黑龍江省五常市就有13000畝優質水稻田。
孫明濤告訴經濟觀察報：「與佳格合作，就是要把科技引入農業，提高農業產量，降本增效，提升產業化水平;同時，雙方共同探索出一套成功的模式，激發行業內更多創新力，共同促進農業產業升級。」
雖然與自帶話題的BAT等傳統互聯網公司相比，大數據公司顯得有些低調，但卻在悄無聲息中消融行業邊界。佳格就是這樣，作為一家通過衛星和氣象大數據服務於農業、環境、金融等行業的大數據應用公司，佳格已經開始將前沿互聯網大數據融入到傳統農業中來。從技術本身來看，這家公司也是中國第一家將目標智能識別技術和機器學習技術應用於高解析度遙感影像領域、並率先實現商業化應用的公司。
對於未來的發展，張弓告訴經濟觀察報，佳格首先是從農業相關領域切入，做好農業種植板塊，得到種植經驗積累之後再逐漸向上下游推進。佳格不僅是農業大數據，更是以空間數據為核心。佳格在基礎技術平台上最主要的應用除了農業，還有金融、生態環保，並以這幾個應用為核心逐步拓展其他相關行業。

C. 農業大數據展望 六大領域數據亟待推廣

農業大數據展望：六大領域數據亟待推廣

隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」。

繼農村電商後，農業大數據獲得決策層關注。

在近期國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放，加快農業大數據關鍵技術研發，推動農業資源要素數據共享。商務部等三部委印發的《推進農業電子商務發展行動計劃》則強調，將移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等新一代信息技術貫穿到農業電子商務的各領域各環節，切實增強自主創新能力。

21世紀宏觀研究院認為，隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」，紓解當前農業產業鏈因信息不對稱產生的痛點，從而驅動農業向精準化、網路化、智能化轉變。

六大領域農業大數據亟待推廣

當前，中國農業正處在以小農經營為主向規模化、機械化、集約化過渡的階段。由於粗放生產、分散經營和農業自身的季節性、地域性特徵，信息不對稱，成為貫通農業產業鏈的共性問題。當前農業產業鏈令人頭疼的四大痛點問題，根源之一往往在於信息的缺失：

一是種不好。種植、養殖的人力物力消耗大，農產品質量相對不高。這大多與農業經營者對種養技術和對病蟲害、疫情信息把握不足有關系，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農資產品有關；

二是銷不出。農產品滯銷、賣難問題多地頻發，這往往由於農業經營者對同類產品生產數據估計不足，盲目生產而造成集中上市，另一方面則是消費者對農產品質量缺乏足夠的信心；

三是地難租。擴大生產規模租不到地，這既與地塊分散、資金短缺有關，又與缺少土地流轉信息渠道相關；

四是錢難借。除了抵押物，農業經營者難以提供充分的信用數據，因而往往難以借到錢，這也限制其更新生產設備、擴大生產規模。

上述四大痛點問題，涉及到農業經營者與政府、上游的農資企業、下游的消費者、金融機構等多個主體之間的信息對接。21世紀宏觀研究院注意到，在打破「數字鴻溝」方面，國內已有不少機構、企業進行了初步探索。依據目前的探索，至少六大領域的大數據將發揮作用：

其一，生態環境數據，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數據。這些數據是農業日常經營調整農業用水、農業產品投入的主要依據，准確掌握這些數據將有助於做到精準種植、養殖，減少資源浪費和成本投入。

其二，農業技術及農資流通數據。掌握農業技術能保障農產品高效、豐產，而基於農資流通數據的分析，則為農業經營者選擇農資產品提供判斷依據。種子、種苗的流通數據，亦可判斷某個品類農產品的生產規模，為調整規模的依據。

其三，農產品價格與農產品流通數據。生產規模的調節、生產品類的調整，必須要事前獲知農產品價格和各主產區的產銷情況。另外，通過B2B、B2C電子商務平台促使農產品供求信息對接，能拓展銷售市場，提高農產品價格。

其四，土地流轉數據。通過土地流轉供求雙方信息的對接，促使流轉更高效率，減少一方撂荒、一方找地的情況出現。

其五，農產品質量可追溯數據。通過上述的農資使用數據、生產流通數據的整合，可構建出從農場到餐桌的可追溯數據，以消除消費者對農產品質量的疑慮，提高農產品的購買率。

其六，農業經營者徵信數據。前述數據可納入銀行、農村信用社以及保險機構的徵信系統，作為發放貸款、設置農業保險的信用依據，以此推動金融和農業的融合。

21世紀宏觀研究院認為，隨著上述六大領域農業大數據的推廣應用，將降低交易成本，提高生產效率及產品品質，提升農產品交易效率。從本質上看，則是促進粗放分散式經營和規模化、集約化經營向精準化、智能化經營的轉變。

涉農部門需多方合力

圍繞著大數據與農業的融合，農業鏈條上的不同產業或迎來生態的轉變。

以大數據驅動下的單一農場為例，經營者將更多使用綠色、高效的農資產品，早已水漲船高的簡單勞動力將被替換，而適應大數據的知識型、技術型「新農業經營者」將有更多的用武之地。如適應「水肥一體化」的發展，水溶性肥料、液體肥將獲得發展，而此前大行其道的普通化學肥料將因為顆粒不能完全溶解而堵塞滴灌設備，則可能遭到市場的淘汰。

不過，需要指出的是，農業大數據技術多數還處在起步階段，未能做到足夠的智能化；承載農業大數據的農業物聯網、智能監測設備等售價過高；另外，由於推廣力度尚不大，農業經營者尚未有足夠認識。

21世紀宏觀研究院認為，當前無論是「電商下鄉」還是大數據產業，都處於初級階段。依託大數據技術廣泛推動農業發展，在短時間內並不現實。農業大數據市場還是一個充滿機遇、有待開發的市場。為此，需要政府部門、涉農企業、大數據企業和農業生產經營主體多方合力，共同推進農業大數據的示範與推廣。

對政府而言，首先應當推動大數據的基礎設施建設。這包含兩個方面，一是要大力推動通信基站、電信寬頻的建設，為各類農業經營者「觸網」、聯通大數據提供基礎；二是要盡可能開發政府掌握的各類涉農大數據，包括天氣數據、農業用地的各類元素含量數據、病蟲害和動物疫情的監測數據，以供農資企業合理調配生產，並制定針對各區域各品種的農資解決方案。

其次，政府需要提供政策支持，引導涉農企業、大數據企業構建以品種或區域為中心的農業大數據平台。讓農業大數據服務成為企業的直接盈利項目或配套的增值服務。

此外，還需要引導農業經營者主動向大數據農業轉型，對優秀案例做示範推廣，引導農業經營者學習「雲上的示範田」。

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D. 人工智慧 大數據 如何作用在農業發展

原標題：2019年中國農業產業市場分析：傳統三大發展痛點，三大技術助力向數字農業轉型升級

數字農業應運而生 前景如何?

在數字經濟快速發展的背景下，「數字農業」應運而生。我們應該怎樣理解 「數字農業」?我國數字農業前景如何?數字農業又能如何助推傳統農業轉型升級?

2019年3月中國農產品進出口金額統計分析

在進口金額方面，數據顯示，2018年2-4季度中國農產品進口金額逐漸下降，2019年3月中國農產品進口金額為10595.8百萬美元，同比下降0.1%。

在出口金額方面，2018年1-4季度中國農產品出口金額呈增長趨勢，其中，2018年2季度中國農產品出口金額增幅最大，相比1季度增長11.45%。2019年3月中國農產品出口金額為16482.3百萬美元，同比增長12.3%。

我國傳統農業發展痛點分析

1、需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類製品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對於高品質的農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。

2、供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居於世界首位，但由於長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落後於發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低於發達國家。

3、服務側——融資困難、非標准化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。「三農」貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標准化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標准不完善，農產品標准化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗餘、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數字技術如何助力傳統農業轉型升級?

針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智慧將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。

1、物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基於物聯網的農業解決方案，通過實時收集並分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基於物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用於解決農業領域特有問題，打造基於物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。

2、大數據——決策「數字化」，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在雲端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智慧。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基於不同商業模式的各類應用。

3、人工智慧——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智慧有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。人工智慧縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。

說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半乾旱或乾旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。

近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、感測器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。

更多數據請參考於前瞻產業研究院發布的《中國農業產業化市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

E. 推動農業轉型升級主要包括哪些內容

實現「1+2+3」等於6，「1×2×3」也等於6。

一二三產融合的新農業，是現代化的「第六產業」，這是現代農業的最新定位解讀，它是把傳統的一產延伸到二產特別是食品加工業，再擴張至物流配送等三產，並依靠信息公共平台第四產業和文化公共平台第五產業將一二三產融合起來形成綜合產業，才是真正意義上的「第六產業」。

發展「第六產業」的根本目的是為了振興農業農村，改變農業發展前景，所以要堅持以農業為主體；基本做法是通過一、二、三產業的相互融合，提升農產品附加值，提高農民收入；基本趨勢是讓第二、第三產業附著其上，逐步使原本作為第一產業的農業變身為綜合產業。可以說，「第六產業」是發展現代農業的真諦。

「第六產業」找到了現代農業的真諦，與我國農業產業化企業的發展目的和目標不謀而合。

農業「新六產」的形態：

1、打造終端型業態。

立足農產品的開發生產與加工增值，在農產品產加銷一體化的基礎上，構建農產品從田頭到餐桌、從初級產品到終端消費無縫對接的產業體系。以優勢特色產業為基礎，發展農產品初加工、精深加工、商貿物流等後續產業。以農產品加工業為骨幹，向前延伸發展規模化、標准化原料基地，向後延伸發展流通業和餐飲業。以商貿物流業為引領，發展農產品訂單式種養殖基地及配套的產後加工、生產服務。

2、打造體驗型業態。

立足農業多種功能的挖掘與拓展，促進農業生產、農產品加工與休閑觀光（垂釣）、農耕體驗、文化傳承、健康養老、節慶採摘、科普教育深度融合，構建集生產、生活、生態功能於一體的農業產業體系。挖掘地方特色農產品加工、傳統農耕文化，引入創意元素，發展參與式、體驗式、娛樂式創意農業。依託優勢景觀資源和鄉村文化底蘊，發展吃住游購一體化的鄉村旅遊。

3、打造循環型業態。

立足農業廢棄物和加工副產物的資源化利用，發展生態農業、綠色農業、循環農業，構建生態保護與效益並舉、可持續發展的產業新體系。在農業各產業間，打造產業上下游有機關聯、「資源—產品—農業廢棄物—再生資源」完整的農業生物產業鏈，提高資源綜合利用率。

4、打造智慧型業態。

立足科技進步和模式創新，發展智慧農業、農村電商等新產業新業態。利用互聯網、物聯網、雲計算等現代信息技術，對農業生產、加工、營銷全過程進行智能化控制，發展精準農業、智慧農業。利用「大數據」和「互聯網+」等信息技術，發展農產品電商平台。藉助創意產業的發展理念，將現代科技和人文要素融入農業生產、加工及流通領域，發展定製式創意農業。

F. 怎樣才能做好農村大數據的開發，讓農產品不再滯銷

在這個時代，靠什麼生存？靠吸引眼球、掌握用戶心理、遵循市場規則。有人說，做農業太難。這句話包含兩層意思：一是太累，農業經營者或從業者基本上每天要面朝黃土、背朝天，不付出點汗水，想取得收獲是很難的；二是賺錢少或不賺錢，靠天吃飯的確很難，種養行業最害怕遇到天災人禍，更害怕市場滯銷。因此，很多農業經營者都在抱怨：做農業太難。

現在國家正積極倡導農村大數開發，各地方都在主動落實、積極配合，作為農村大家庭成員之一，我認為「」大數據」關鍵在「數」，數從哪裡來、數誰來用、數怎麼管，只要落實好這三位「數」，農民明友心裡就有數。

同時我們還要考慮幾個問題：1.品牌打造，要打造一個人格化的品牌，通過品牌來溢價；2.供應鏈打造，配送與物流、冷鏈，這是農特微商的重點；3.展示真實的自己，微信朋友圈賣的不是產品是「人」，是用戶對銷售者的喜歡與認可。

都說一份耕耘一份收獲，可農民辛苦了種出來的產品卻賣不出來，並不恩農產品質量不行，往注就出在銷售渠道方面。

G. 何為農業大數據如何利用大數據

農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇：播什麼種、施什麼肥、如何管理農田、病蟲害如何防治等等。實際上，一套農事任務，從生產規劃、種植前准備、種植期管理，到採收、銷售等每一步都會極大的影響農民的生產和收益，而且它們大多數環環相扣，如果選錯一步，那後果可能就是減產。所謂的農業大數據即與農民實際生產操作相對應的所有數據，從「天時、地利、人和」三方面理解：「天時」可以指實時的氣象數據，降水、溫度、風力、濕度等；「地利」可以指動靜態的土壤數據，如土壤水分、土壤溫度，作物品種信息、作物病蟲害信息等；「人和」則是從人力資源給出信息，農資產品使用、農產品加工和流通渠道、農產品市場價格等等。
如何利用農業大數據？
目前，農業生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特徵的農業，正在讓種植變得更加容易。在我國從傳統農業邁向現代農業的關鍵時期，如何利用農業大數據呢？
首先，我們不妨先看看世界最發達的農業大國-美國，是如何利用農業大數據的？在美國，一些種業巨頭公司已經意識到，面對大數據時代的來臨，傳統行業模式也亟待轉型。如美國農用機械製造商John Deere在所有的拖拉機上都安裝了感測器，將機械狀況及土壤和農作物的生長情況傳到MyJohnDeere.com和Farmsight服務。農戶可以訂閱分析結果，了解諸如何時訂購備件、何時播種之類的信息。
另一位美國種業巨頭杜邦先鋒公司依託其優質種質資源與研發技術，也已先行結合農業大數據推進精準農業技術。其種子部門與農場機械製造商約翰迪爾聯手，給農民提供種子和化肥方面的指導。目前，無論是迪爾（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先鋒（Pioneer）公司的Field360，都已經是廣泛使用的農業大數據系統，這些系統都與氣候雲（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場設備的種植和產量數據，以及氣象、種植區劃等多樣數據，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。