【ZiDongHua 之技術(shù)文章區(qū)收錄關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè) 機器視覺 云平臺 智能終端】

　　

　　智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的底層邏輯與現(xiàn)實約束

 

　　

　　一、智慧農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵界定與底層邏輯

　　

　　數(shù)字化發(fā)展是以新一代信息技術(shù)（Next Generation ICT）的研發(fā)應(yīng)用為基礎(chǔ)支撐，以實 現(xiàn)產(chǎn)業(yè)全流程數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為目的的技術(shù)范式革新。數(shù)字化發(fā)展需要具備一個由硬 件與軟件所共同構(gòu)筑的，集“感知、傳輸、計算、存儲、應(yīng)用”等為一體的“閉環(huán)”。通過“閉環(huán)”的不斷 迭代與升級，產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐步向數(shù)字孿生，以及定制化生產(chǎn)邁進。智慧農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的具體形態(tài)，同樣遵循上述基本邏輯。 

　　

　?。ㄒ唬┲腔坜r(nóng)業(yè)的內(nèi)涵界定 

　　

　　智慧農(nóng)業(yè)是新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)決策、生產(chǎn)、流通交易等深度融合的新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式與綜合解決方案，是數(shù)據(jù)科學(xué)、農(nóng)業(yè)與商業(yè)知識、智能終端相互結(jié)合的有機整體。一方面，智慧農(nóng)業(yè)實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的“智能化”。充分利用傳感器、遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)、市場信息檢測軟件模塊等感知手段，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行全流程跟蹤式監(jiān)測、管理，以數(shù)據(jù)流驅(qū)動技術(shù)流、資金流、人才流、物資流，實現(xiàn)更為精準(zhǔn)精確的農(nóng)畜產(chǎn)品的種、管、采收、儲存、加工等。另一方面，智慧農(nóng)業(yè)推動了農(nóng)業(yè)的“服務(wù)化”。通過網(wǎng)絡(luò)媒介、社交平臺等低成 本連接手段，消除物理隔閡、打通市場連接渠道， 打造高度敏捷、個性化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)銷生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)從簡單的物質(zhì)生產(chǎn)與銷售向服務(wù)的轉(zhuǎn)變，重塑農(nóng)業(yè)與消費者之間的雙向互動關(guān)系。 

　　

　?。ǘ┲腔坜r(nóng)業(yè)的底層邏輯 

　　

　　1.數(shù)字孿生：農(nóng)業(yè)智能化的源泉數(shù)字孿生是諾伯特·維納“控制論”在數(shù)字時代的具體呈現(xiàn)，是用于優(yōu)化物理對象行為的精準(zhǔn)數(shù)字化映射，也是新一代信息技術(shù)群綜合集成 應(yīng)用所達成的一種形態(tài)。“數(shù)字孿生”一詞始見于 2011 年美國空軍實驗室的研究文獻，用于預(yù)測飛機結(jié)構(gòu)壽命和保證結(jié)構(gòu)完整性的過程。在此之后，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的推廣與應(yīng)用，數(shù)字孿生這一概念逐步向工業(yè)制造、產(chǎn)品全生命周期管理、能源系統(tǒng)、城市建設(shè)等方面延伸。數(shù)字孿生依托知識機理、仿真技術(shù)為物理實 體在虛擬空間創(chuàng)建數(shù)字孿生體或者應(yīng)用場景，模擬、反映物理世界的狀態(tài)和行為。根據(jù)來源于多維度的實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測、指導(dǎo)與控制物理個體或系統(tǒng)的未來狀態(tài)，以實現(xiàn)物理上的組織性加強、精準(zhǔn)性提升和不確定性緩解。由于數(shù)字孿生在產(chǎn)品開發(fā)、監(jiān)督和驗證及應(yīng)對突發(fā)情況等方面的顯著成效，數(shù)字孿生逐漸在牲畜家禽養(yǎng)殖、作物種植、智能農(nóng)場管理等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了推廣與應(yīng)用。智慧農(nóng)業(yè)之所以能實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、低碳的發(fā)展目標(biāo)，是因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)控制模式從“靠天靠 簡單勞動投入”轉(zhuǎn)向以人工智能為指導(dǎo)的數(shù)字孿生。智慧農(nóng)業(yè)根據(jù)各種類型的生產(chǎn)模型、系統(tǒng)規(guī)則與數(shù)據(jù)集合對農(nóng)業(yè)知識進行數(shù)字固化，通過在虛擬空間建構(gòu)物理對象（動植物、運動軌跡）的實時、精準(zhǔn)數(shù)字化映射，面向增產(chǎn)、提質(zhì)等應(yīng)用需求，展開分析量化的預(yù)測和決策反饋，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程的優(yōu)化。正因如此，智慧農(nóng)業(yè)需要系統(tǒng)化、全局性的發(fā)展方案，任何單一種類和單一 環(huán)節(jié)的技術(shù)缺失都無法促成農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；任何一個節(jié)點存在未連接的問題，整個閉環(huán)就無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理；任何一個節(jié)點智能化不夠，整個系統(tǒng)就難以實現(xiàn)精準(zhǔn)化運行。 

　　

　　2.服務(wù)化延伸：智慧農(nóng)業(yè)的增收邏輯智慧農(nóng)業(yè)可以通過對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的服務(wù)化延伸實現(xiàn)增收增效，這源于新一代信息技術(shù)加速推動三次產(chǎn)業(yè)的融合，拓展了農(nóng)業(yè)的多功能性。新一代信息技術(shù)能夠創(chuàng)新服務(wù)供給內(nèi)容、改變服務(wù)供給方式。在傳統(tǒng)“人對人”“點對點”的生產(chǎn)過程中，勞動力是主要的供給要素，難以引入新的技術(shù)和設(shè)備，缺乏規(guī)模經(jīng)濟。勞動生產(chǎn)率長期保持不變，很難對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生技術(shù)的外溢效應(yīng)。一些新興、小眾的服務(wù)由于相對高昂的獲客成本和低頻次的需求而難以存活。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)具有這個特點，內(nèi)卷化現(xiàn)象較為常見，沒有發(fā)揮出多元價值。新一代信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合使得產(chǎn)業(yè)發(fā)展愈發(fā)表現(xiàn)出顯著的差異化、服務(wù)化和敏捷化。不同于一般意義上的效率提升，智慧農(nóng)業(yè)在服務(wù)化方面的影響包括依托新一代信息技術(shù)的農(nóng)業(yè) 產(chǎn)業(yè)鏈的延伸、農(nóng)耕文明傳承、山水田園生活意境表達等。一方面，通過更多樣化的連接形式，重塑生產(chǎn)者與消費者之間的關(guān)系，既有物質(zhì)生產(chǎn)、實物銷售，又有內(nèi)容體驗與服務(wù)享受等。智慧農(nóng)業(yè)通過訂單式作業(yè)、云上參與、視頻直播等方式，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)憑借“原生態(tài)”“定制化”“生活化”的標(biāo)簽，變現(xiàn)自然景觀、文化價值、勞動凝聚等。另一方面，新一代信息技術(shù)以更為低成本的數(shù)字化方式，消除物理隔閡、打通連接渠道，幫助以往難以單獨存活的小眾供需實現(xiàn)“線上規(guī)?；?rdquo;，有效地將“長尾供需”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢杂@益的“大市場”。尤其是，我國是一個具有超大規(guī)模統(tǒng)一市場的國家，消費者眾多、小眾消費規(guī)模龐大，能夠支持多種新模式新業(yè)態(tài)的發(fā)展壯大。如新一代信息 技術(shù)能夠幫助城市消費者以更便捷的方式參與耕種飼養(yǎng)，還能通過認養(yǎng)、認種的方式為農(nóng)產(chǎn)品溢價買單。

　　

　　二、智慧農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)發(fā)展的積極影響

　　

　　智慧農(nóng)業(yè)基于精準(zhǔn)化、服務(wù)化的基本邏輯，有助于加速實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色低碳生產(chǎn)、智能網(wǎng)絡(luò)協(xié)同、服務(wù)延伸與價值增值，同步實現(xiàn)成本節(jié)約與效率提升，加速農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，為滿足綠色化生產(chǎn)、集約化經(jīng)營需求提供可行途徑。 

　　

　?。ㄒ唬┮詳?shù)字化方式促進農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)

　　

　　依靠化肥農(nóng)藥的傳統(tǒng)技術(shù)要素投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的帶動效應(yīng)日趨遞減，而粗放型投入的消極影響正在顯現(xiàn)。過去 20 年，農(nóng)業(yè)和林業(yè)約產(chǎn)生了 27%的全球溫室氣體排放量，幾乎與工業(yè)相當(dāng)。2000 年以來，我國農(nóng)業(yè)溫室氣體生產(chǎn)排放量增加了16%。我國每公頃農(nóng)田年均氮肥施用量達到了305公斤，是全球平均水平的4倍以上。這造成了生產(chǎn)資料的浪費，也引致了大量氮氧化物溫室氣體排放。“碳達峰、碳中和”的發(fā)展目標(biāo)迫使農(nóng)業(yè)必須走綠色發(fā)展道路。但是，要在短時間內(nèi)系統(tǒng)性、全方位地改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式并不容易?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)的智慧農(nóng)業(yè)為改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展提供了一種可行路徑。通過對設(shè)施大棚、農(nóng)田、畜禽圈舍和農(nóng)業(yè)機械等進行數(shù)字化改造，構(gòu)建相匹配的數(shù)字化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者動態(tài)獲取資源信息、智能精準(zhǔn)投入的能力，進一步提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，可為農(nóng)藥化肥的精準(zhǔn)利用、農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展奠定基礎(chǔ)。 

　　

　　（二）以智能化應(yīng)對農(nóng)村勞動力結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn) 

　　

　　農(nóng)業(yè)部門勞動力的老齡化與兼業(yè)化趨勢更加顯著。從勞動力年齡結(jié)構(gòu)來看，2010年前后， 我國適齡勞動人口達到峰值，而后開始呈現(xiàn)負增長趨勢，人口老齡化加速，進而直接帶來了勞動力供給的下降與整體工資水平的上漲。第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國 60 歲及以上人口為26402萬人，占18.7%，且老年人口增長速度明顯加快，到 2030 年占比將達到 25%左右?？梢灶A(yù)見，隨著農(nóng)村勞動力的持續(xù)轉(zhuǎn)出與老齡化現(xiàn)象加重，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力稀缺、技能稀缺問題將愈發(fā)嚴(yán)重。從勞動力兼業(yè)結(jié)構(gòu)來看，農(nóng)業(yè)內(nèi)部呈現(xiàn)純農(nóng)戶和高度兼業(yè)農(nóng)戶比例不斷下降、非農(nóng)戶比例不斷上升的分化態(tài)勢。2003 年我國非農(nóng) 戶占比僅為33.28%，2016年非農(nóng)戶占比增加到 64.04%，年均增長率為5.16%。農(nóng)戶家庭從事農(nóng)業(yè)勞動的時間從2003年的44.06%下降到2016年的29.81% 。“小規(guī)模經(jīng)營+老齡化+大范圍兼業(yè)”給農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣與應(yīng)用、生產(chǎn)方式的變革帶來了更大的挑戰(zhàn)。伴隨著智慧農(nóng)業(yè)的加速部署與深入實踐，具有實時連接、數(shù)據(jù)分析、智能應(yīng)用和反饋控制功能的智能化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系將逐漸成熟，并將越來越多的農(nóng)業(yè)知識、種植技能轉(zhuǎn)化為智能操作程序，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約化生產(chǎn)提供解決方案。如多地通過手機 App 為小農(nóng)戶開展代耕代種、一條龍、一站式“全程機械化+綜合農(nóng)事”等服務(wù)。一些智慧農(nóng)業(yè)的試點項目正在嘗試集成無人機、農(nóng)事管理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)云平臺等軟硬件，探索生產(chǎn)管理的“全方位在線化”。 

　　

　?。ㄈ┮远ㄖ苹瘽M足和擴展多樣化、個性化的市場需求 

　　

　　以往農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展邏輯是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向著工業(yè)化的發(fā)展模式靠近，那么智慧農(nóng)業(yè)所激發(fā)的新經(jīng)濟、新模式、新業(yè)態(tài)則更凸顯“差異化”“服務(wù)化”的新邏輯。智慧農(nóng)業(yè)可以改善產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者準(zhǔn)確把握低頻或個性化長尾需求的能力，不斷催生社區(qū)支持農(nóng)業(yè)（CSA）、訂單農(nóng)業(yè)、采摘文旅等新業(yè)態(tài)。智慧農(nóng)業(yè)能夠進一步開發(fā)農(nóng)業(yè)的多元屬性，延長產(chǎn)業(yè)價值鏈，促進產(chǎn)業(yè)深度融合。智慧農(nóng)業(yè)能夠通過“數(shù)字內(nèi)容”“云體驗”的方式，變現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村的自然景觀、文化價值等，能夠使農(nóng)戶技術(shù)應(yīng)用差、經(jīng)營規(guī)模小、標(biāo)準(zhǔn)化程度低的競爭劣勢轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;手工勞作”“原生態(tài)”，以及“定制化”的競爭優(yōu)勢。

　　

　　三、智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的現(xiàn)實約束

　　

　　我國智慧農(nóng)業(yè)正處于初步探索階段，受發(fā)展基礎(chǔ)薄弱、技術(shù)支撐不足、應(yīng)用主體數(shù)字技能與資金實力等短板的制約，數(shù)字化水平遠落后于其他產(chǎn)業(yè)，綜合發(fā)展程度距離國際先進水平存在較大差距。 

　　

　　（一）經(jīng)營主體應(yīng)用能力不足制約智慧農(nóng)業(yè)推廣

　　

　　當(dāng)前，“大國小農(nóng)”仍是我國基本國情農(nóng)情，全國小農(nóng)戶數(shù)量占到農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的 98%以上，小農(nóng)戶從業(yè)人員占農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的90%，小農(nóng)戶經(jīng)營耕地面積占總耕地面積的70%。我國農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的新技術(shù)新模式應(yīng)用能力相對較差，且缺乏長期投入大量人力、物力的實力，制約了智慧農(nóng)業(yè)推廣運用。特別是，小農(nóng)戶存在對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的路徑依賴，導(dǎo)致“不想用”；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，技術(shù)、技能等方面存在較大短板，導(dǎo)致“不會用”；智慧農(nóng)業(yè)使用成本高、有一定技術(shù)門檻，導(dǎo)致“不敢用”。一套山區(qū)柑橘的自動灌溉系統(tǒng)的每畝投入超過 1 萬元，一個蔬菜大棚進行簡單數(shù)字管理改造的成本達到數(shù)萬元，投入成本高且?guī)淼脑鲂в邢蓿灾劣谛∞r(nóng)戶的接受意愿不強。大田作物種植的數(shù)字化成本更高，且很難通過簡單的產(chǎn)品溢價回收投入成本。目前智慧農(nóng)業(yè)僅應(yīng)用在一些高價值的經(jīng)濟作物中，且只有一些經(jīng)濟實力較強的企業(yè)開展了小規(guī)模應(yīng)用探索。 

　　

　　（二）財政投入不足且平臺呈現(xiàn)低水平重復(fù)建設(shè)

　　

　　財政投入是支撐智慧農(nóng)業(yè)前期發(fā)展的重要資金來源。從投入力度來看，由于對智慧農(nóng)業(yè)的重要性認知不足，各級政府部門對智慧農(nóng)業(yè)的投入相對不足。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心監(jiān)測，2018 年全國縣域用于農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)的財政投入，25.2%的縣域低于10 萬元，僅有 20.0%的縣域在 500 萬元以上。從投入方向來看，大部分政府投入的智慧農(nóng)業(yè)項目存在不同程度的“平臺建 設(shè)傾向”問題。以“可視化”大屏幕為主要載體的 數(shù)字平臺成為財政資金投入的重點領(lǐng)域。通過對“中國政府采購網(wǎng)”2014—2020 年各級地方政府關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)（農(nóng)業(yè)信息化）招投標(biāo)項目的大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在各級地方政府建設(shè)的 709 個智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)項目中，有 268 個項目是用于平臺建設(shè)。這些平臺投入經(jīng)費有限，功能較為簡單、相似性較高，且不注重持續(xù)迭代升級。大部分項目忽視了智慧農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目的差別。大量招投標(biāo)項目僅準(zhǔn)備了系統(tǒng)平臺的快速啟動資金，而沒有考慮后期的持續(xù)維護、迭代升級以及推廣費用，以至于系統(tǒng)平臺并不具有成長性，而逐步被淘汰。 

　　

　?。ㄈ┭邪l(fā)投入不足且“產(chǎn)學(xué)研”轉(zhuǎn)化機制不健全

　　

　　智慧農(nóng)業(yè)的研發(fā)遵從數(shù)字應(yīng)用開發(fā)的基本邏輯，即整個生命周期都需要持續(xù)的技術(shù)與資金投入，且運行維護與迭代創(chuàng)新投入遠大于初期的 建設(shè)成本。同時，由于農(nóng)業(yè)數(shù)字化相較于工業(yè)和服務(wù)業(yè)在技術(shù)學(xué)科（數(shù)字、生物、氣象、地理等）方面具有更強的綜合性，在研發(fā)與生產(chǎn)方面具有更長的周期性，在生產(chǎn)經(jīng)營績效方面具有更大的不確定性。諸如此類特性使得智慧農(nóng)業(yè)面臨著更大的技術(shù)挑戰(zhàn)與投入風(fēng)險，從而導(dǎo)致企業(yè)和社會資本的投入愿意不強，研發(fā)缺乏有效的資金和人力資源保障。此外，我國智慧農(nóng)業(yè)的“產(chǎn)學(xué)研”轉(zhuǎn)化機制仍不健全。一些研究脫離了實際生產(chǎn)的需要，如過于追求相關(guān)技術(shù)和設(shè)備的先進性，沒有充分考慮我國農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的可接受性和現(xiàn)實需求。一些研究以課題立項、文章發(fā)表等為最終考核導(dǎo)向，研究成果僅停留在實驗室中，既沒有完成理論與應(yīng)用的銜接，又缺乏應(yīng)有的市場化推廣，如機器視覺、云平臺、智能終端等應(yīng)用成果產(chǎn)出較少，未能充分用于實際生產(chǎn)。 

　　

　　（四）關(guān)鍵核心技術(shù)自主創(chuàng)新不足且短板較為突出

　　

　　我國作物生長模型、生產(chǎn)控制軟件等智慧農(nóng)業(yè)的核心領(lǐng)域與國外差距明顯。在大田農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，中化集團 MAP（Modern Agriculture Platform） 等以“土地適度規(guī)?；?rdquo;為切入點在全國范圍內(nèi)開展了大量有益實踐。但是，整體而言，我國大田農(nóng)業(yè)管理與控制平臺在質(zhì)量、數(shù)量方面較美國、以色列、荷蘭等國家依然落后。在設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，目前，國內(nèi)僅在黃瓜、西紅柿、草莓等個別品種上有一些商業(yè)化實踐，且這些項目中所使用的生長模型大部分來自荷蘭瓦赫寧根大學(xué)、美國加州大學(xué)戴維斯分校和普渡大學(xué)等國外機構(gòu)。全球智慧農(nóng)業(yè)軟件市場主要以 CropX，Trimble Agriculture，Raven Industries，Topcon Positioning Systems，The Climate Corporation 等美國企業(yè)為主。這些企業(yè)在相關(guān)細分領(lǐng)域的壟斷地位因為技術(shù)壁壘的加強而愈發(fā)堅固。如 The Climate Corporation 的核心數(shù)字平臺產(chǎn)品 Climate Field View 已經(jīng)覆蓋美國、加拿大、巴西、法國、德國等 20 多個國家的超過1.5億英畝（9 億畝）的農(nóng)田，成為世界上覆蓋范圍最廣泛的農(nóng)業(yè)數(shù)字平臺。同時，The Climate Corporation 利用超過 1400 萬英畝大田作物的多 年期數(shù)據(jù)培訓(xùn)了高級作物生長模型，并通過生長模型與氣候預(yù)測模型的匹配，提供了系統(tǒng)性的智能種植服務(wù)。這種智慧種植方案能夠?qū)r(nóng)資化肥進行更有效的利用，相較于沒有采用該方案的種植者能夠提升 4~6 蒲式耳/英畝（約 20 公斤/畝）的產(chǎn)量。這種長期積累的優(yōu)勢，使后繼者很難對其進行追趕和超越。 

　　

　?。ㄎ澹┺r(nóng)業(yè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)商務(wù)應(yīng)用及管理水平較低

　　

　　農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是推動智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動力。我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)相對滯后，數(shù)據(jù)積累較薄弱，技術(shù)及管理水平也較低，影響了智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。一方面，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分布于多個部門和領(lǐng)域，數(shù)據(jù)“孤島化”問題比較嚴(yán)重，且農(nóng)業(yè)大 數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集與過濾缺乏準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)提 取技術(shù)或數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，可用性較差，在實際應(yīng)用中存在諸多困難。另一方面，智慧農(nóng)業(yè)所采集的農(nóng)業(yè)生長數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和連續(xù)性不夠。其平臺存儲的作物（動物）生長數(shù)據(jù)存在時間上不連續(xù)、結(jié)構(gòu)上不完整、內(nèi)容上不統(tǒng)一等問題，難以通過連接共享、清洗篩選來改變。我國大量的科研機構(gòu)和企業(yè)在推進智慧農(nóng)業(yè)商業(yè)化應(yīng)用時，仍需要花費重金向國外機構(gòu)購買作物生長數(shù)據(jù)。