智慧农业效益分析 智慧农业主要面临的问题有哪些

本文章由注册用户 知识百宝箱 上传提供 2023-02-07 评论 发布 纠错/删除 版权声明 0
摘要:智慧农业在科技与农业的结合中,实现了让生态和谐、让从业者赚钱,让消费者享受更高品质的农产品。但是仍缺乏基础研究和技术积累,整体技术水平与发达国家相差10年以上,智慧农业发展也面临着不少的问题和挑战,具体的智慧农业效益分析宜忌智慧农业主要面临的问题有哪些的相关介绍,咱们就到文中仔细看看吧!

一、智慧农业效益分析

智慧农业是短期投资长期受益的项目,也是国家用于改善农业现状、大力推广的项目。发展智慧农业,它的价值不仅体现在收益中,还能够提升品牌效益,增加产品在市场的占有率,提升工作效率,精细化管理,节约资源;增加社会效益,满足人们对农产品品质的要求,实现量产、质产;减少水土流失,减轻土地盐碱化、调整土壤结构,改善生产环境,促进生态平衡,实现土地可持续化发展。

二、智慧农业主要面临的问题有哪些

虽然总的来说智慧农业效益是非常不错的,但是在发展过程中,也会遇到一些困难:

1、智慧农业发展缺乏整体规划。基础建设和资金筹集缺乏有效衔接,应用技术推广没有形成规模化体系,项目落实和产业融合存在脱节现象,处于生产信息化向智慧化转变过程当中,农产品物流配送和物联网应用的运行机制缺乏整体的战略性规划。由于基础设施建设资金需求较大,信息渠道的构建需要协调各区域、各部门的资源,需要发挥政府的主导和协调作用。现有资金投入方式主要以政府为主,其他的经济组织部门对于智慧农业的资本投入的整体参与度不高,未能形成多元化投入机制。

2、智慧农业发展存在技术短板。我国自主研发的农业传感器数量不到世界的10%,且稳定性差,智能感知系统灵敏度不高,终端远程控制系统和执行控制指令系统精确性不足。动植物模型与智能决策准确度低,很多情况是时序控制而不是按需决策控制。智慧农业应用试点项目大多数停留在信息的简单传输与显示,与农业融合深度不够,缺乏解决农业实际问题的手段。

3、农业数据采集和应用整合程度低。探究影响农作物病虫害的因素、掌握农作物价格的波动等都需要数据的支撑,采集的数据越多、越完整,智能预测模型的预测准确率就越高。从目前情况来看,农业数据采集覆盖面不足,缺乏准确性与权威性。农业信息数据整合程度与数据标准化程度低,缺乏信息数据共享。收集数据不完整或者只能收集某种或某几种农作物相关的信息,所建立的智能模型、预警模型、管理信息系统都将失去存在的价值。农作物相关数据的收集整理成为当前面临的最大挑战。

4、农业科技投入和信息化水平不高。我国智能化装备还处于起步阶段,农业生产的大型化、智能化、信息化等机械设备较少。一些高端智能化农机设备主要依赖进口,农业科技化水平比较低,科技含量不高,很难实现多功能、复式、实时监测等作业,农业生产作业效率不高。当前,我国农村信息化建设比较落后,农村信息基础设施薄弱,很难在较大范围内推广和应用物联网、互联网、大数据等新型信息技术。

5、农村地区复合型高素质人才不足。目前,我国发展智慧农业缺乏能够操作现代化生产设备的高素质农民,以及农业电子信息化研发的农业科技人员。农业从业人员整体文化水平偏低,缺乏对农民的相关技术培训,缺乏农业生产经营管理和电子信息化的复合型人才,农业技术人员存在较大缺口,尤其是高职称、高层次的农业人才缺乏。

6、农业劳动者从事智慧农业意愿不强。智慧农业建设初期需要大量的投资,短期内却又很难收回成本、获得收益,农户参与智慧农业发展意愿不高,多数农户无力进行土地规模化经营和购买先进的农业生产机器。加之,农民了解信息化方面的知识不多,应用信息技术的能力不强,影响了农产品市场开拓、农产品创新和农业信息化发展。

7、智慧农业发展受要素资源影响大。农业资源要素使用效率低下限制了智慧农业的发展。从劳动要素来看,现阶段中老年人、女性是从事农业的主力军,对农业新技术的需求不足。从土地要素来看,农村耕地复种指数下降,出现大量土地抛荒现象,农村土地流转缺乏有序引导,影响了农业产业化、规模化的经营。从技术要素来看,我国主要农作物综合机械化水平突破50%,但是,由于地区间、民族间经济和自然条件等方面的存在较大差异,农业综合机械化水平发展不平衡。

8、创新性的农业商业模式匮乏。绝大部分智慧农业技术还处于科研项目阶段,主要依靠政府财政支持得以持续。以物联网等为代表的智能化技术尚未在农业领域广泛应用,急需市场机制介入,需要创新性地发展适合我国国情的商业模式,才能够真正促使农业信息化、现代化可持续、良性循环发展。

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