27、数据驱动的农业变革：从传统到智能

数据驱动的农业变革：从传统到智能

在当今科技飞速发展的时代，数据正以前所未有的方式重塑着各个行业，农业也不例外。让我们一同深入了解数据是如何改变农业面貌的。

农业现状与挑战

2013 年，当飞机降落在旧金山国际机场时，窗外看到的大多是混凝土、高速公路和繁忙的建筑工地，很难想象这里即将开启一场关于农业大数据的探索之旅。在与一家大型农业生产商的高管团队交流时，农产品的质量问题成为了讨论的核心。质量，尤其是质量的稳定性，是大型生产商最为关注的问题。以日本为例，虽然其农产品质量上乘，但却是以高浪费率为代价的，他们只保留种植者提供产品的 10%。这让我们认识到，质量、质量的稳定性和减少浪费构成了一个平衡的三角关系。同时，大家也达成了一个共识：天气对作物生产和作物的一致性有着重要影响，而且由于无法改变天气，很多人认为农业生产只能听天由命。

农业发展历程

回顾发达国家的农业发展历程，我们可以看到它经历了四个主要阶段：
1. 1700 年代（自给农业） ：农民生产仅够维持家庭生计的食物，并储备一些以度过寒冷的冬天。
2. 1800 年代（盈利农业） ：从自给农业向盈利农业过渡，此时谷仓开始广泛使用，用于储存工具、作物和相关设备，这些被称为先锋农场。
3. 20 世纪初（动力农业） ：“动力”以 1800 磅重的马匹的形式出现，农民使用动物进行耕地、种植和运输作物，动物劳动力的使用使作物生产力首次显著提高。
4. 20 世纪中后期（机械农业） ：受工业革命的推动，农民开始依靠自动化完成