大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究綜述與展望

楊春朝，陳 瑩，高國興，丁永帥

（北京理工大學珠海學院，廣東 珠海 519088）

農(nóng)業(yè)是人類社會的衣食之源，是一切生產(chǎn)活動得以進行的首要條件，它為國民經(jīng)濟的其他部門提供糧食、原材料、資金和進出口物資[1]。在中國，農(nóng)業(yè)是第一產(chǎn)業(yè)，其重要性在政治、經(jīng)濟、技術(shù)和國家安全等各方面都均有體現(xiàn)，筑牢了整個社會的發(fā)展根基[2]。隨著信息技術(shù)和數(shù)據(jù)科學的高速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、5G/6G、云計算、生物分子技術(shù)、新材料和大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字化技術(shù)的實地運用，農(nóng)業(yè)數(shù)字化已成為了當下熱門的研究課題。中國的農(nóng)業(yè)發(fā)生于新石器時代，黃河、長江流域是世界農(nóng)業(yè)起源地之一。我國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)和副業(yè)，但數(shù)千年來一直以種植業(yè)為主。由于我國人口眾多，耕地面積相對較少，糧食生產(chǎn)尤占主要地位[3]。2015 年12 月29 日，農(nóng)業(yè)部印發(fā)了《關(guān)于推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》（農(nóng)市發(fā)〔2015〕6 號），此文件深刻揭示了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)展和應(yīng)用的重大意義，明確了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的總體要求，夯實了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用的基礎(chǔ)，確立了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)展的重點領(lǐng)域，規(guī)劃了大數(shù)據(jù)推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實施的進度安排。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)耕作生產(chǎn)模式勞動強度大，生產(chǎn)效率低，農(nóng)民收入少，主要以小農(nóng)生產(chǎn)模式為主。在不依靠科學技術(shù)的情況下，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)耕作往往容易出現(xiàn)農(nóng)作物成活率低、收獲的果實賣不出去等情況?，F(xiàn)如今在大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的加持下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方方面面都得到了質(zhì)的提升。

大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可提供多樣化、精準化、智能化的服務(wù)，幫助農(nóng)民減少投入，提高收益，優(yōu)化生產(chǎn)方式，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[4]。近年來，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用日益豐富，相關(guān)文獻資料層出不窮，但目前對現(xiàn)有研究成果進行梳理總結(jié)的文獻相對較少，或者年代久遠不再具有代表價值。

綜上所述，本文對大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究進行了綜述分析，參照農(nóng)業(yè)生產(chǎn)建立的全過程，從農(nóng)田基本建設(shè)到土地田間管理，再到農(nóng)產(chǎn)品流通，全方位闡述了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀。并在大量文獻參閱的基礎(chǔ)上對大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用研究提出了未來展望，為以后的研究方向提供參考。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)田基本建設(shè)中的應(yīng)用研究

1.1 在土地利用規(guī)劃中的應(yīng)用研究

農(nóng)田土地資源與建設(shè)用地利用規(guī)劃是農(nóng)田建設(shè)的重要基礎(chǔ)。針對如何做好土地資源規(guī)劃的問題，李國釗[5]提出引入ArcGIS 軟件技術(shù)，通過總結(jié)農(nóng)村土地資源的使用情況與使用特征，明確樹立農(nóng)村土地利用規(guī)劃相對指標結(jié)構(gòu)，并針對其結(jié)果設(shè)置匹配度較高的農(nóng)村土地利用規(guī)劃指標。針對土地合理利用的問題，仝芮寧[6]通過構(gòu)建多目標線性規(guī)劃模型對土地進行利用優(yōu)化分析，并進一步考慮了經(jīng)濟效益與生態(tài)效益2個因素，在此基礎(chǔ)上不僅建立了土地利用的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益目標函數(shù)，而且采用制約條件反映了社會效益目標。針對土地監(jiān)控的問題，董洋洋等[7]利用了“慧眼守土”監(jiān)測監(jiān)管平臺，通過“互聯(lián)網(wǎng)＋”、大數(shù)據(jù)、人工智能識別和GPS 定位等技術(shù)實時監(jiān)測監(jiān)控土地的情況，切實加強了自然資源的保護和土地的合理開發(fā)利用。同樣針對土地監(jiān)控的問題，廖玉佳等[8]通過融合GIS 空間位置信息，同時集成多種基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，融入傾斜攝影模型、DEM 等三維數(shù)據(jù)，通過編寫專業(yè)定制化算法，讓系統(tǒng)具有對傳感器數(shù)據(jù)進行自動傳輸、智能識別、綜合分析和處理以及預(yù)警報警的功能，實現(xiàn)儲備土地的智能化動態(tài)監(jiān)管。

1.2 在水利設(shè)施建設(shè)規(guī)劃中的應(yīng)用研究

農(nóng)業(yè)離不開水利灌溉，大數(shù)據(jù)技術(shù)在水利設(shè)施建設(shè)規(guī)劃方面也有所成就。姜俊狄等[9]介紹了一種將三維激光掃描技術(shù)與無人機攝影測量技術(shù)融合的方法，該方法能夠分析定性和定量分析融合后的模型精度，從而判定某灌溉系統(tǒng)是否適合運用于農(nóng)田。孫寧等[10]運用BIM 技術(shù)建立的三維空間模型對具體的農(nóng)田灌溉進行模擬，可以清晰反映出設(shè)計中存在的不足，從而進行調(diào)整和優(yōu)化，提高農(nóng)田灌溉與農(nóng)作物生長的質(zhì)量。黨元初[11]構(gòu)建了以STM32 作為控制器的農(nóng)田智能灌溉控制系統(tǒng)，通過LoRa 和4G 進行無線傳輸達到農(nóng)田信息實時采集和處理等功能，還應(yīng)用VR 技術(shù)構(gòu)建虛擬數(shù)字環(huán)境，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)水價信息化平臺建設(shè)。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在田間管理中的應(yīng)用研究

2.1 在土壤耕作中的應(yīng)用研究

農(nóng)作物生長好與壞，決定于生長環(huán)境——土壤。針對土壤質(zhì)量判定，侯顯達等[12]應(yīng)用氣相色譜測定樣品中的DDTs 和BHCs 的含量，采用熵權(quán)屬性識別模型對4 種不同土地利用方式下的土壤環(huán)境質(zhì)量進行了評價，以此來判定土壤的質(zhì)量好壞。針對土壤含水量監(jiān)測，郭文等[13]基于Sentinel-1A SAR 數(shù)據(jù)，利用C波段雷達遙感和BPNN 模型實現(xiàn)了對裸露地表土壤含水量的準確、高效反演。針對土壤參數(shù)監(jiān)測，鐘佳薈等[14]將Air724UG 微控制器設(shè)置為系統(tǒng)核心，各類傳感器分別能夠采集到土壤溫濕度等參數(shù)，并利用GPRS 網(wǎng)絡(luò)進行遠程無線通信，利用監(jiān)測中心進行遠程室外土壤參數(shù)監(jiān)測。針對精準施肥，冀汶莉等[15]設(shè)計并實現(xiàn)了基于LoRa 的農(nóng)業(yè)大田土壤多測點多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，在實時監(jiān)測土壤溫濕度和養(yǎng)分變化的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)按需測土配方的精準施肥。針對耕作之后土壤表面溝形特征參數(shù)測量困難的問題，王韋韋等[16]設(shè)計了一種基于激光三角法的耕作土壤溝形測量系統(tǒng)，能夠很好地降低測量誤差，滿足農(nóng)田土壤耕作后溝形自動化測量的需要。

2.2 在播種及栽植中的應(yīng)用研究

農(nóng)田播種是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵一環(huán)，播種質(zhì)量的好壞直接決定著農(nóng)民來年是否可以結(jié)收累累碩果。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，播種時機是依靠農(nóng)民自身經(jīng)驗以及天干地支推演出來的，存在一定的不確定性，容易出現(xiàn)錯失良機甚至播種不適實際氣候等情況。大數(shù)據(jù)時代的到來為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)在播種方式上的改革創(chuàng)新注入了新活力。針對農(nóng)耕前的播種準備，王淑芳[17]提出農(nóng)民可以在互聯(lián)網(wǎng)上借助大數(shù)據(jù)搜尋農(nóng)業(yè)種植相關(guān)的知識，學習了解農(nóng)作物的生長特性、培育周期和種植條件，通過電商平臺選購農(nóng)作物種子。針對播種作業(yè)，謝郁華[18]使用Scrapy 爬蟲框架搭建了農(nóng)產(chǎn)品信息網(wǎng)絡(luò)爬蟲，利用相應(yīng)的農(nóng)作物種植模型，結(jié)合農(nóng)作物信息、土壤水肥信息以及土壤環(huán)境等信息，選用了標準Shapefile 格式作為標準決策處方圖的文件格式，構(gòu)建了基于阿里云服務(wù)器的精準播種在線決策云平臺，輔助農(nóng)業(yè)工作者更好地進行播種作業(yè)。同樣針對播種作業(yè)，陶化冰[19]針對不同地區(qū)的土壤類型、養(yǎng)分和地形存在差異，為了能在同一塊耕地種出的整齊幼苗，就需要農(nóng)機根據(jù)由大數(shù)據(jù)技術(shù)推演得到的處方圖隨時調(diào)整農(nóng)作物下種量、下種深度以及下種時機。

2.3 在生長發(fā)育中的應(yīng)用研究

大數(shù)據(jù)技術(shù)也可以用于協(xié)調(diào)農(nóng)作物的生長發(fā)育。張開京等[20]基于黃瓜基因組信息和轉(zhuǎn)錄組測序大數(shù)據(jù)，利用生物信息學手段，對黃瓜中DIR 基因家族進行鑒定，并分析其在不同組織器官和脅迫響應(yīng)過程中的表達模式，可以讓黃瓜更好地生長發(fā)育。陳成等[21]利用大疆P4 Multispectral 無人機來獲取農(nóng)作物的整個生長周期的光譜數(shù)據(jù)，并構(gòu)建了玉米的歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI），對農(nóng)作物進行長勢監(jiān)測。張黔川[22]提出在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用無人機實時動態(tài)載波相位差分（Real-time kinematic，RTK）測繪技術(shù)，該技術(shù)可以實現(xiàn)對農(nóng)作物生長的智能化、自動化監(jiān)測，提高監(jiān)測的準確性。呂志群等[23]基于黑龍江省2000—2018 年MODIS 13A2 產(chǎn)品數(shù)據(jù)，獲取每16 天的耕地范圍內(nèi)歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)，采用多年平均值法得到NDVI 的平均值，與原始數(shù)據(jù)做對比可作為衡量農(nóng)作物長勢好壞的標桿。

2.4 在收割中的應(yīng)用研究

農(nóng)作物的收割是農(nóng)業(yè)發(fā)展中不可或缺的一部分，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)收割方面進行應(yīng)用與研究，可以幫助農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展。吳才聰?shù)萚24]針對全國范圍農(nóng)機操作進行動態(tài)監(jiān)控與量化統(tǒng)計的要求，提出了在農(nóng)機上加裝“北斗”終端，并制定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸標準，最終實現(xiàn)了以“北斗”為基礎(chǔ)的農(nóng)機操作大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建。夏俊勇[25]從聯(lián)合收割機的智能控制、喂入量檢測、脫粒清選系統(tǒng)的智能控制、損失率在線檢測、產(chǎn)量檢測、故障診斷、無人駕駛與自主導(dǎo)航等多個角度出發(fā)，對該智能控制技術(shù)的應(yīng)用進行了深入探討，推進自走式小麥聯(lián)合收割機實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，探尋出符合我國國情的小麥聯(lián)合收割方式，進而推動農(nóng)業(yè)機械化向智能化方向發(fā)展。周達[26]為了實現(xiàn)農(nóng)業(yè)無人收割機對農(nóng)作物的精確收割，利用稀疏化算法對原始航跡中的聚合點進行篩選并提出了一種基于多項式曲線的局部航跡擬合方法，并采用迭代法求出航跡點的曲率，排除異常點，并設(shè)定一個合適的閾值，再次采用稀疏化算法獲得航跡節(jié)點，最終找到了一種較為準確地還原播種軌跡并生成收獲作業(yè)目標導(dǎo)航路徑的方法。劉靚葳[27]針對農(nóng)機自動駕駛收割的生產(chǎn)效率的問題，運用人工智能技術(shù)，通過與大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)相結(jié)合，提出將目標檢測算法、車道線檢測算法、目標跟蹤算法等人工智能技術(shù)中的基于視覺的感知算法運用到無人農(nóng)業(yè)機械中，進行了涉及機器視覺的農(nóng)機收割研究，指出人工智能算法在農(nóng)機收割中的應(yīng)用，有效地提升了無人農(nóng)機的工作效率。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品流通中的應(yīng)用研究

3.1 在農(nóng)業(yè)運輸中的應(yīng)用研究

農(nóng)產(chǎn)品的運輸是農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)當中的重要一環(huán)，其物流管理系統(tǒng)、運輸路徑、運輸環(huán)境等因素都對于農(nóng)產(chǎn)品的運輸有著重要的影響。

3.1.1 物流管理系統(tǒng)

張茜等[28]提出了基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流平臺，并以此為基礎(chǔ)分為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、信息管理層、應(yīng)用層3 個層次，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進行頂層設(shè)計，從而對冷鏈物流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行物流運輸與倉儲管理優(yōu)化，最終達到優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品的物流運輸與倉儲管理、強化質(zhì)量安全管控、提高精準銷售與配送、提升信息交流與共享的目的。張建喜等[29]通過建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品物流管理系統(tǒng)總體架構(gòu)和物流管理流程來分析目前我國農(nóng)產(chǎn)品物流流程，再制定訂單管理流程、倉儲管理流程和配送管理流程3 個管理流程來對關(guān)鍵流程進行分析，最后用關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL 來設(shè)計農(nóng)產(chǎn)品物流管理系統(tǒng)，最終確定最優(yōu)的、最合理的配送計劃，充分整合物流資源，保證農(nóng)產(chǎn)品物流運輸?shù)母咝院蜏蚀_性，降低在運輸過程中的損耗率和變質(zhì)率，從而優(yōu)化了物流管理流程。

3.1.2 運輸路徑

梁瑞華等[30]對中國農(nóng)村物流配送的現(xiàn)狀與方式進行分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品物流基礎(chǔ)設(shè)施支持不足，傳統(tǒng)物流管理流程和冷鏈物流技術(shù)等薄弱環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對農(nóng)村物流配送路徑進行了優(yōu)化，運用大數(shù)據(jù)豐富的交通網(wǎng)絡(luò)，利于現(xiàn)代技術(shù)進行全地域農(nóng)業(yè)交通運輸整合，并用大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)感知和定位手段來獲取和整合物流信息，有效解決其中存在的農(nóng)產(chǎn)品浪費問題。為了能夠最大程度地降低運輸成本，周蓉蓉等[31]利用K-均值聚類，通過優(yōu)化的遺傳算法建立了一種城市生鮮農(nóng)產(chǎn)品運輸路線優(yōu)化模型，最終實現(xiàn)了城市生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送中的車輛優(yōu)化調(diào)度、路徑自主優(yōu)化功能。

3.1.3 運輸環(huán)境

吳卓葵等[32]提出了一種基于大數(shù)據(jù)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，利用保鮮需求進行大數(shù)據(jù)分析，對配送車輛溫度、濕度、最大配送時間等指標進行智能預(yù)測，并根據(jù)不同生鮮農(nóng)產(chǎn)品的保鮮需求及道路交通狀況對配送時間進行預(yù)警。陳謙等[33]針對冷鏈運輸溫度預(yù)測問題，從挖掘歷史數(shù)據(jù)時序信息角度出發(fā)，提出了一種基于門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)的冷鏈運輸溫度時序預(yù)測方法，通過采用拉格朗日插值方法、GRU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立了適用于低溫環(huán)境的GRU 時序預(yù)測模型。

3.2 在農(nóng)產(chǎn)品銷售中的應(yīng)用研究

農(nóng)產(chǎn)品的銷售是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的最后一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識對農(nóng)產(chǎn)品銷售進行研究能促進農(nóng)產(chǎn)品的流通，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展和現(xiàn)代農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。武紹璋等[34]對借助電商平臺促進偏遠地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品銷售進行了數(shù)據(jù)分析，在運用統(tǒng)計法的基礎(chǔ)上，結(jié)合國內(nèi)外電商平臺的發(fā)展現(xiàn)狀，提出了一種農(nóng)業(yè)電商產(chǎn)銷結(jié)合并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)銷售的發(fā)展思路，最終實現(xiàn)對偏遠地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品銷售路徑的規(guī)劃。隨著社會發(fā)展，直播帶貨成為當下最火的線上銷售方法，劉倩等[35]針對目前直播帶貨網(wǎng)絡(luò)化銷售發(fā)展的問題，通過運用主成分分析法，對直播帶貨這類電商助農(nóng)模式的影響因素展開分析檢驗，并據(jù)此分析設(shè)計出一套使用SSM 框架搭載TOMCAT 服務(wù)器的網(wǎng)站，構(gòu)建了一個合理的政策建議體系，指出了電商助農(nóng)有關(guān)政策建議的權(quán)重分配，有助于鄉(xiāng)村農(nóng)產(chǎn)品通過大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化的銷售模式走向全國。王芳等[36]針對蕎麥產(chǎn)業(yè)的宣傳推廣難題，提出了利用新媒體視頻的設(shè)想，設(shè)計了一套使用SSM 框架并搭載TOMCAT 服務(wù)器配有Oracle 數(shù)據(jù)庫專門針對蕎麥進行推廣的視頻網(wǎng)站，最終實現(xiàn)了蕎麥推廣短視頻發(fā)布觀看、管理等功能。張莉[37]運用SWOT 方法，對我國訂單農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中存在的問題和成因進行了剖析。最終提出了“消費者+互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)戶”產(chǎn)銷對接模式中消費者和農(nóng)戶之間的契約穩(wěn)定關(guān)系。

4 結(jié)束語

綜上所述，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段已有的研究總體呈現(xiàn)全面多樣的特征；既有從理論方法層面提出如何推行貫徹農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究，也有從技術(shù)科技層面探討如何實踐大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中運用的研究，覆蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的方方面面。不少研究人員將高精設(shè)備運用到田間實地中，通過高端算法模擬推算最適合農(nóng)作物的生長環(huán)境，結(jié)合時下新興技術(shù)將農(nóng)產(chǎn)品更好地運輸銷售。本文認為對于今后的研究可以從以下幾個方面開展。

一是現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資料庫中，對農(nóng)作物生長所需的土壤條件、環(huán)境參數(shù)所做出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)并不全面。相關(guān)部門應(yīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)研究不同種類、不同生長發(fā)育階段的農(nóng)作物對土壤以及環(huán)境參數(shù)的需求，進一步完善現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資料庫，從而便于指導(dǎo)農(nóng)作物的田間管理。

二是目前可供農(nóng)業(yè)工作者自助使用的大數(shù)據(jù)平臺相對較少，因此地方政府應(yīng)主導(dǎo)建立當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。通過對接上述農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資料庫，該平臺可以實時發(fā)布農(nóng)作物田間管理的指導(dǎo)信息；此外，該平臺要能夠自動統(tǒng)計并以可視化方式公開當?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品的物流、銷售等全方位的數(shù)據(jù)，使農(nóng)業(yè)工作者能夠更好地掌握當前狀態(tài)下的農(nóng)業(yè)發(fā)展機遇。

三是農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量、食品安全和源頭追溯等是消費者在購買時主要關(guān)心的問題。在現(xiàn)階段的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，可采用大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈相結(jié)合的方式來實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地、生產(chǎn)過程、運輸過程及銷售過程的精準監(jiān)控和準確溯源，使得消費者吃得安心，吃得放心。

四是由于數(shù)字化農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠全面，許多鄉(xiāng)村地區(qū)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)盲點較多，互聯(lián)網(wǎng)硬件設(shè)施、光遷寬帶和信號基站沒能真正走進千家萬戶，硬件設(shè)備不過關(guān)，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用難以實現(xiàn)。因此應(yīng)加大力度推進科技助農(nóng)，落實政府相關(guān)幫扶政策，加強農(nóng)村田間數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，讓更多高精科技走入農(nóng)村田間。

五是在現(xiàn)代的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，懂理論善運用、重實踐會創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)雙料復(fù)合型人才極度稀缺，再加之農(nóng)民普遍科技素養(yǎng)不足，容易出現(xiàn)技術(shù)和設(shè)備都有了，但沒人能夠使用的局面。因此應(yīng)積極推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地、學校和研究團隊三方在產(chǎn)學研方面開展深度合作，大力引進優(yōu)秀人才。同時通過線上線下的方式，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員開展專家指導(dǎo)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員的技術(shù)能力。