【中國智能制造網(wǎng) 名家論壇】7月25日，在2016年第二屆(北京)數(shù)字農(nóng)業(yè)論壇(IFDA)上，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院教授李道亮稱，雖然農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的實(shí)踐應(yīng)用中越來越重要，但是國內(nèi)面臨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏、大數(shù)據(jù)模型缺乏長期積累、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏與行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏必要的規(guī)范等問題。　　隨著傳感器、智能移動(dòng)設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)(Bigdata)是指在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理等各種活動(dòng)中形成的，具有潛在價(jià)值的、海量的、活的數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)、發(fā)展、管理的“基準(zhǔn)線”。而農(nóng)業(yè)由于存在地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性的特點(diǎn)，決定了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)具有量大、類雜、復(fù)雜、實(shí)時(shí)的特征。
　　
　　李道亮表示，從過去的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)到規(guī)模農(nóng)業(yè)，再到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)，在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的幫助下，農(nóng)業(yè)將實(shí)現(xiàn)從“看天吃飯”到“知天而作”的根本性轉(zhuǎn)變。不過，這需要數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、計(jì)算模式與系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析與挖掘等關(guān)鍵技術(shù)的配合。
　　
　　數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)是來自物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的采集也經(jīng)歷了被動(dòng)、主動(dòng)、自動(dòng)的三個(gè)階段。早期的數(shù)據(jù)是人們?yōu)榉治鎏囟▎栴}的需要，通過采樣、抽象等方法記錄產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。后來隨著互聯(lián)網(wǎng)，特別是社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來越多的人在網(wǎng)絡(luò)上傳遞發(fā)布信息，主動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。到目前，傳感器技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得利用傳感器網(wǎng)絡(luò)可以不用控制全天候的自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)。
　　
　　值得關(guān)注的是，數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程的核心，這些大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就產(chǎn)生于分析，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理是大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)核心要求。而通過大數(shù)據(jù)管理將海量數(shù)據(jù)聚合在一起，將離散的數(shù)據(jù)需求聚合能形成數(shù)據(jù)長尾，從而滿足傳統(tǒng)治理中難以實(shí)現(xiàn)的功能。
　　
　　李道亮說，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域包括基礎(chǔ)研究、智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場行情、智能決策、農(nóng)產(chǎn)品(000061,股吧)安全等。
　　
　　以畜禽養(yǎng)殖為例，目前面臨出欄率低、生豬成本高、疾病控制不力和科學(xué)化經(jīng)營和技術(shù)管理有待提高的現(xiàn)狀。但是，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量的、形式各異的數(shù)據(jù)，進(jìn)行研究、分析、判斷，就可以研究出多種分析模型，建立起大數(shù)據(jù)處理中心，就會(huì)使畜禽養(yǎng)殖技術(shù)變得更加科學(xué)化。
　　
　　在種植方面，通過大數(shù)據(jù)平臺對收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以為農(nóng)情監(jiān)測、作物生長管理提供指導(dǎo)，基于平臺集聚的典型病害特征圖像、病蟲害專家知識、診斷模型，通過現(xiàn)場病例特征結(jié)構(gòu)化表述、典型樣本特征快速匹配、病例圖像與環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)的深度融合等大數(shù)據(jù)平臺病蟲害分析服務(wù)，實(shí)現(xiàn)作物病蟲害的分析決策和預(yù)警。
　　
　　不過，遺憾的是，我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)面臨著缺乏農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)模型缺乏長期的積累、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏與行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏必要的規(guī)范等問題。李道亮建議，應(yīng)該加強(qiáng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)的采集，通過物聯(lián)網(wǎng)完善數(shù)據(jù)采集渠道，強(qiáng)化歷史數(shù)據(jù)的整理，并做到開放共享，此外還要加強(qiáng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理人才隊(duì)伍，在共享開放大數(shù)據(jù)的同時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)安全管理。
　　
　　此外，他還建議建立農(nóng)業(yè)信息化國家大數(shù)據(jù)中心，解決我國信息資源“條塊化”與整合共享問題。這就需要制定國家農(nóng)業(yè)公共數(shù)據(jù)描述與表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)，研究農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、調(diào)度、個(gè)性化需求智能聚焦、信息服務(wù)按需分配等技術(shù)，研究農(nóng)業(yè)多源數(shù)據(jù)、知識、服務(wù)資源的統(tǒng)一層次化表達(dá)與描述、存儲(chǔ)、統(tǒng)一調(diào)度、資源共享、個(gè)性化服務(wù)。